PhysicsNeMo

2025年 3月 25日

聚焦：AXA 借助 NVIDIA Earth-2 探索 AI 驅動的颶風風險評估

大型集成對于預測僅通過歷史數據無法完全理解的罕見、高影響事件至關重要。通過模擬數千個潛在場景，它們提供了必要的統計深度，以評估風險、
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2025年 3月 19日

NVIDIA Earth-2 為阿聯酋的區域 AI 天氣預報提供支持

在阿聯酋 (UAE) ，極端天氣事件破壞日常生活、延誤航班、危及交通并使城市規劃復雜化。白天的高溫限制了人類在戶外的活動，
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2025年 3月 18日

NVIDIA 和 QuEra 利用人工智能解碼量子錯誤

量子位本身對噪聲很敏感，預計即使是最可靠的量子位也始終會表現出比實際量子應用所需數量級的噪聲水平。
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2024年 7月 11日

聚焦：西門子能源公司使用 NVIDIA PhysicsNeMo 將電網資產模擬加速 10000 倍

由于可再生能源發電量不斷增加、能源資源分散和重工業脫碳，世界能源系統變得越來越復雜和分布式。能源生產商面臨的挑戰是，
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2024年 6月 2日

Wistron 借助 AI 和 NVIDIA Omniverse 提高制造業的能效

隨著對環境、社會和治理 (ESG) 投資和計劃的日益重視，制造商正在尋找新的方法來提高其運營中的能效和可持續性。
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2024年 5月 12日

圖神經網絡在增材制造中的應用

格構結構是自然和人工制造的設計，在許多科學領域都很重要，如材料科學、航空航天工程和生物醫學工程。
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2023年 11月 13日

NVIDIA 深度學習培訓中心（DLI）推出科學與工程教學套件

從運輸和醫療健康到制造和金融，AI 正迅速成為各行各業不可或缺的一部分。AI 為聊天機器人、推薦系統、計算機視覺應用、
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2023年 11月 9日

借助 AI 代理提供更好的特定于患者的心血管護理

斯坦福大學的一個團隊正在利用 AI 的強大功能推動近乎實時的心血管模擬來改變心臟健康。研究人員利用基于物理信息的機器學習替代模型，生成準確的、
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2023年 10月 2日

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

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。
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2023年 6月 6日

用圖神經網絡開發基于物理的機器學習模型

NVIDIA PhysicsNeMo是一個框架，用于構建、訓練和微調物理系統的深度學習模型，也稱為物理知情機器學習（physics…
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2023年 5月 26日

人工智能推動科學計算革命

AI 及其最新子域，生成式人工智能正在顯著加快科學計算研究。從藥物和材料科學到天文學，這項改變游戲規則的技術正在開辟新的可能性，
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2023年 4月 6日

利用碳捕獲和存儲數字孿生實現凈零戰略

一氧化碳捕獲和儲存技術捕獲 CO2從其生產來源，對其進行壓縮，通過管道或船舶運輸，并將其儲存在地下。
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2023年 3月 23日

基于物理的機器學習平臺 NVIDIA PhysicsNeMo 現已開源

基于物理的機器學習（ Physics ML ）正在轉型高性能計算（ HPC ）跨學科的模擬工作流程，包括計算流體動力學、結構力學和計算化學。
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2023年 3月 22日

SDK 加速行業 5.0 、數據管道、計算科學等在 GTC 2023 上亮相

在 2023 年的 NVIDIA GTC 2023 上， NVIDIA 公布了其 NVIDIA AI 軟件套件的顯著更新，供開發者加速計算。
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2023年 3月 20日

在 NVIDIA Base 指揮平臺上設計具有靈活工作流的數字孿生

NVIDIA Base Command Platform 提供了自信地開發復雜軟件的能力，這些軟件符合科學計算工作流程所需的性能標準。
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2022年 10月 31日

利用人工智能和數字孿生技術減少發電廠溫室氣體排放

減少排放到大氣中的碳量是一項政治優先事項。現任美國政府計劃到 2035 年實現電網凈零碳排放，到 2050 年實現全行業零碳排放。
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