Michal Taká? – NVIDIA 技術博客
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Tue, 18 Mar 2025 19:46:27 +0000
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借助 Siml.ai 和 NVIDIA PhysicsNeMo 實現替代建模工程工作流程的 AI 驅動型仿真工具
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/ai-powered-simulation-tools-for-surrogate-modeling-engineering-workflows-with-siml-ai-and-nvidia-physicsnemo/
Mon, 02 Oct 2023 04:33:29 +0000
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模擬對于復雜的工程挑戰至關重要，例如設計核聚變反應堆、優化風電場，開發碳捕獲和封存技術或構建氫電池。設計此類系統通常需要對科學模擬進行多次迭代，而這些迭代的計算成本高昂。求解器和參數通常必須針對所研究的每個系統單獨進行調整。得益于 AI 和基于物理信息的機器學習 (Physics-ML) 框架，例如 NVIDIA PhysicsNeMo。現在，我們可以克服這些挑戰并加速這些模擬。 NVIDIA PhysicsNeMo 是一個開源物理機器學習平臺。該模型將物理學與深度學習訓練數據相結合，以構建具有近乎實時延遲的高保真、參數化代理模型。工程師和科學家可以使用 NVIDIA PhysicsNeMo 探索和構建基于物理性質的 AI 代理模型。這些原則正在應用于從制造到醫療健康等各種解決方案中，包括高性能計算(HPC)擴展應用程序，例如天氣預測和工 業數字孿生.
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