Nvidia представила семейство моделей искусственного интеллекта с открытым исходным кодом для оцифровки широкого спектра физических процессов. Семью назвали «Аполлон», что отсылает к одноименной миссии НАСА по высадке американцев на Луну. По мнению Nvidia, пакет Apollo станет гигантским скачком для человечества в создании реалистичных цифровых двойников, ускоряя открытия во всех областях практической деятельности человека.
Сегодня программное обеспечение для моделирования физических процессов во всем их многообразии, во-первых, закрыто, а во-вторых, оно обычно не способно решать задачи в реальном времени, занимая компьютеры расчетами на недели и даже месяцы. Чтобы ускорить работу инженеров, Nvidia обучила специализированные модели ИИ, которые смогут обрабатывать данные, учитывая все законы физики в конкретных областях знаний. Каждая из этих моделей ИИ из семейства Apollo может быть встроена в профессиональные пакеты программного обеспечения, но они остаются с открытым исходным кодом и будут улучшаться сообществами.
Сообщается, что преимущества моделей искусственного интеллекта Apollo от Nvidia уже оценили компании Applied Materials, Cadence, LAM Research, Luminary Cloud, KLA, PhysicsX, Rescale, Siemens и Synopsys, которые используют их для моделирования и ускорения процессов проектирования в автомобильной, аэрокосмической и других отраслях.
Модели искусственного интеллекта семейства Apollo будут:
- Помогает в автоматизации проектирования электроники и полупроводников, помогая обнаруживать дефекты и проектировать схемы, отвечающие электрическим, термическим и механическим требованиям.
- В области строительной механики они будут проводить структурный анализ для автомобильной, бытовой электроники и аэрокосмической промышленности.
- В области прогнозирования погоды открытые модели искусственного интеллекта обеспечат глобальное и региональное прогнозирование, масштабирование и интеграцию.
Используя физику искусственного интеллекта Nvidia, компания Applied Materials в настоящее время разрабатывает новые материалы и производственные процессы для повышения энергоэффективности как производственного процесса, так и конечного продукта, тем самым устраняя самый большой ограничивающий фактор в масштабировании производства полупроводников. В частности, компания Applied добилась 35-кратного ускорения своих «мультифизических» программных модулей ACE+, что позволяет ускорить исследования и оптимизацию полупроводниковых процессов.
Northrop Grumman и Luminary Cloud используют модели искусственного интеллекта Nvidia для ускорения проектирования сопел двигателей космических кораблей. Они позволят инженерам Northrop Grumman быстро изучить тысячи вариантов конструкции в рекордно короткие сроки. Есть много других подобных примеров.
