Connectez-vous à l'API WITNESS avec Python pour des solutions de modélisation plus puissantes et efficaces

WITNESS Horizon permet aux modélisateurs professionnels de développer rapidement des modèles riches en fonctionnalités et des applications de simulation qui apportent des éléments de connaissance et compréhension grâce à la visualisation dynamique des données et la liberté de tester des solutions dans un environnement virtuel sans risque. L'une des fonctionnalités précieuses de WITNESS est sa puissante API pour créer et modifier des modèles de simulation WITNESS, en plus de l'API Experimenter pour exécuter des simulations.

Les API (Application Programming Interfaces) permettent à deux applications de communiquer entre elles pour accéder aux données. Avec l'API WITNESS, cela signifie que vous pouvez créer et éditer de grands modèles beaucoup plus rapidement. La modification de milliers d'éléments similaires, par exemple, peut prendre beaucoup de temps si elle n'est pas effectuée par programmation, mais l'API WITNESS fournit une solution pour y parvenir rapidement. Autre exemple : si vous souhaitez créer une solution de simulation basée sur WITNESS, telle qu'une application personnalisée qui contrôle votre modèle. Cela permet à une personne sans expérience de WITNESS de créer ou de gérer le modèle pour obtenir des éclairages sur ses décisions, offrant ainsi la puissance de la simulation à toutes les parties prenantes. Cela peut aider votre organisation à démultiplier la valeur de vos solutions et à étendre vos services de simulation prédictive au public le plus large possible.

Nous avons une gamme d'exemples d'utilisation des deux API pour les utilisateurs expérimentés de WITNESS en C#, VB et VBA, qui permettent à ces utilisateurs d'automatiser de nombreuses tâches et de développer des solutions efficaces plus rapidement que dans l'interface utilisateur WITNESS. Pour soutenir ces démarches, nous avons également créé des conseils pour se connecter à l'API WITNESS via du code Python. Il s'agit de l'un des langages de programmation les plus populaires utilisés par les scientifiques des données en raison de sa facilité d'utilisation et du vaste choix de bibliothèques pour prendre en charge l'Intelligence Artificielle et l'apprentissage automatique. Cela crée une opportunité de combiner la puissance de ces bibliothèques avec celle de la simulation pour obtenir encore plus de connaissances et de résultats avec votre modélisation.

Les instructions pour connecter Python à l'API WITNESS sont disponibles sur notre portail client myLanner en cliquant ici. Si vous n'avez pas accès à myLanner mais souhaitez en savoir plus sur la simulation, WITNESS ou l'API WITNESS, veuillez cliquer ici pour nous contacter et nous vous contacterons directement.