Dopo vent'anni di ricerca e innovazione nel campo del mesh morphing e della simulazione numerica, l'azienda italiana RBF Morph ha presentato la piattaforma rbfCAE, una soluzione destinata a rivoluzionare il paradigma della progettazione industriale complessa. La nuova tecnologia nasce con l'obiettivo di superare i limiti dei workflow tradizionali, integrando in un unico ecosistema nativo l'intelligenza artificiale, la realtà virtuale e la modellazione ridotta ad alte prestazioni, offrendo così a ingegneri, analisti e decision-maker un'esperienza di lavoro radicalmente più rapida, interattiva e collaborativa.

Il cuore tecnologico della piattaforma si articola attorno all'ambiente rbfAI, che sfrutta la generazione rapida di dataset sintetici per alimentare modelli ridotti basati su tecniche POD e deep learning. Grazie al modulo rbfROM, le aziende possono comprimere grandi moli di simulazioni in modelli predittivi capaci di stimare istantaneamente le prestazioni aerodinamiche, strutturali o termiche di nuove geometrie, fornendo persino indici di affidabilità per forme mai viste prima in fase di training. A completare il quadro intervengono rbfADJOINT, che calcola in tempo reale l'impatto delle modifiche geometriche sui KPI di progetto offrendo la precisione del CAD al costo di un'unica simulazione, e rbfROC, progettato per sincronizzare in modo bidirezionale le variazioni di forma tra la mesh e il mondo CAD.

Un elemento di forte innovazione è rappresentato dall'integrazione nativa con la realtà virtuale tramite il modulo rbfVR, che consente a team multidisciplinari - da ingegneri a designer - di entrare letteralmente all'interno dei modelli tridimensionali, modificarne la geometria con gesti naturali e osservare l'impatto prestazionale in tempo reale, anche operando da remoto. Questa capacità di abbattere le barriere disciplinari risponde direttamente alle esigenze dei grandi player industriali, come sottolineato da Claudio Ponzo, R&D Digital Lead di Nissan Motor Corporation, secondo cui l'approccio integrato e multifisico di rbfCAE rappresenta una risposta concreta alla riduzione del time-to-market e all'ottimizzazione strutturale nel settore automotive.

L'architettura della piattaforma si distingue inoltre per un'elevata flessibilità e interoperabilità, garantita dalla suite di connettori rbfCONNECT, capace di dialogare indipendentemente con i principali solutori industriali e open-source per abilitare workflow multisolver automatizzati. Tale efficienza si traduce in processi fino a cinque volte più rapidi rispetto ai metodi convenzionali e trova un riscontro diretto nelle infrastrutture di calcolo ad alte prestazioni (HPC). Come evidenziato da Ivan Spisso, Senior HPC Specialist per le applicazioni CFD e CAE di Leonardo, l'integrazione di rbfCAE all'interno dei dimostratori industriali scalabili sviluppati nel progetto PNRR con il Digital Hub DAMAS permette di abbattere drasticamente i tempi di analisi e potenziare la qualità delle decisioni strategiche in ambito aerospaziale e manifatturiero.