Gestern um NVIDIA AGB, inmitten der Aufregung über neue Innovationen in Technologie und Industrie, kündigte Rescale an KI-Physik mit NVIDIA-Technologie neben dem Automobilriesen und Pionierkunden Rescale, General Motors Motorsportsein. Wie Sam Altman twitterte Zum Auftakt der Woche hieß es: „Dies ist das interessanteste Jahr in der Menschheitsgeschichte, abgesehen von allen zukünftigen Jahren“, was durch GTC 2024 definitiv bestätigt wurde.

Wie in der Eröffnung zu sehen Keynote von NVIDIA-CEO Jensen Huang, die Welt verändert sich vor unseren Augen, von KI-Chips mit generativer KI entwickelt zu KI-Software, die Roboter trainiert in der digitalen Welt mit verblüffender Genauigkeit. Während die Industrie um die Kommerzialisierung dieser neuen Technologien wetteifert, KI-Physik Rescale liefert bereits viele der modernsten Tools für KI-gesteuerte F&E direkt in die Hände von Ingenieuren und Wissenschaftlern, um mit beispielloser Rechengeschwindigkeit und Effizienz neue Durchbrüche zu erzielen. 

Nutzung der KI-Physik zur Beschleunigung der Entwicklungsgeschwindigkeit

Der praktische Nutzen von KI erreicht immer neue Höhen. Indem KI-Software- und -Hardwareentwickler neue Meilensteine erreichen, eröffnen sie Fachspezialisten, die Innovationen in verschiedenen Branchen vorantreiben, neue Möglichkeiten – etwa in der Kernphysik, in der Impfstoffforschung und Luft-und Raumfahrt Ingenieure zum Beispiel. 

Jüngste Fortschritte bei spezialisierten, physikbasierten Algorithmen ermöglichen es, den Rechenaufwand und die benötigte Zeit zur Lösung selbst anspruchsvollster Probleme zu reduzieren. Das Ergebnis sind blitzschnelle KI-Vorhersagen mit einer Genauigkeit von nahezu 99 % und mehr, die bereits jetzt die Art und Weise verändern, wie GM Motorsports und andere entwickeln in beispiellosem Tempo neue Produkte. 

KI-Physik neu skalieren vereint die neuesten KI-Software und -Hardware auf dem Markt mit einem breiten Ökosystem leistungsstarker Simulation Fähigkeiten zur Verbesserung der Computertechnik und -wissenschaft, die in nahezu jeder Branche die Lebensader der Innovation darstellt. Da traditionelle Simulationstechniken an die Grenzen der Rechengeschwindigkeit stoßen, F&E-Teams suchen nach neuen Wegen, um in kürzerer Zeit noch mehr Möglichkeiten zu erkunden, was bis zu den jüngsten Fortschritten in der KI eine scheinbar unmögliche Aufgabe war. 

Die Zusammenarbeit zwischen Rescale und NVIDIA ist bahnbrechend für Ingenieure, die die Grenzen der Physik ausloten, um neue und verbesserte Produkte zu entwickeln. Stellen Sie sich vor, Sie wären ein Ingenieur, der an der nächsten Generation von Elektrofahrzeugen arbeitet. Jeder Designaspekt, von der Aerodynamik bis zur Batterieeffizienz, erfordert Hunderte von Simulationen, um sicherzustellen, dass Sie nicht nur ein Fahrzeug bauen, das fährt, sondern eines, das die Grenzen des Möglichen erweitert. Jetzt mit KI-PhysikWas früher Tage dauerte, kann in Minuten oder sogar Sekunden erledigt werden.

KI-Physik verbessert die technische Simulation

Das Konzept der KI-Physik verbindet probabilistische physikbasierte KI-Algorithmen mit deterministischer Simulation, was die Computergestütztes Engineering (CAE) basierte Methoden wie Computational Fluid Dynamics (CFD) und Finite-Elemente-Analyse (FEA) Solver, die heute häufig von F&E-Teams verwendet werden. Diese Kombination ermöglicht hochpräzise Vorhersagen mit bisher unvorstellbarer Geschwindigkeit. 

Aber wie funktioniert das? Stellen Sie sich vor, Sie hätten Ihren eigenen KI-Experten zur Verfügung, der Sie während des gesamten Produktlebenszyklus mit hochpräzisen physikalischen Ratschlägen unterstützt. Produkte würden mit deutlich besseren ersten Konzepten und Prototypen starten, und die Optimierung würde sich ausschließlich auf die vielversprechendsten Designkandidaten konzentrieren. Stellen Sie sich vor, Sie entwickeln eine neue, effizientere Windkraftanlage: Mit AI Physics auf Rescale können Sie Tausende von Designs schnell testen und Luftstrom und Energieausbeute in einem Bruchteil der Zeit analysieren, die herkömmliche Simulationen benötigen würden. In einem typischen Workflow (siehe Abbildung unten) 1) generieren Entwicklungsteams Daten mit ihrer bevorzugten Simulationsanwendung oder verwenden vorhandene Daten, 2) nutzen diese Daten, um ein benutzerdefiniertes KI-Modell zu trainieren oder ein vortrainiertes Modell zu optimieren, und 3) führen sie Inferenz auf dem Modell durch, indem sie neue Designformen zur schnellen Vorhersage einreichen. Designs können zur finalen Validierung mit der Simulationsanwendung oder zur kontinuierlichen Optimierung des benutzerdefinierten Modells selbst eingereicht werden. Durch die Verwendung von Daten aus erster Hand können F&E-Teams trainieren KI-Physikmodelle um auf der Grundlage ihrer spezifischen Bedürfnisse und ihrer bisherigen Branchenerfahrung hochpräzise Vorhersagen zu erstellen.

Bei KI-gestützter Entwicklung geht es nicht nur um Geschwindigkeit; es geht darum, das Potenzial zu erschließen, größere Designräume und Designkonfigurationen zu erkunden, die aufgrund von Rechenkapazitätsbeschränkungen bisher nicht einmal in Betracht gezogen wurden. Dieses physikalische Verständnis auf Einstein-Niveau ist in eine breite Palette von KI-Software und -Tools integriert, die auf Rescale verfügbar sind, von spezialisierter KI-Physiksoftware und NVIDIAs KI-Unternehmen Suite erstklassiger KI-Frameworks und Entwicklertools zum Erstellen benutzerdefinierter Modelle basierend auf dem individuellen Anwendungsfall jedes Unternehmens. 

Wirkung über Domänen hinweg steigern

Die Auswirkungen KI-gestützter Forschung und Entwicklung sind enorm und vielfältig. In der Automobilindustrie beispielsweise können Unternehmen wie General Motors Motorsports die Aerodynamik ihrer Fahrzeuge schneller, umfassender und effizienter testen, was zu schnelleren und sichereren Designs führt. Ebenso Luft-und Raumfahrt Unternehmen können die Leistung von Flugzeugen unter einer größeren Bandbreite von Bedingungen simulieren, um Sicherheit und Effizienz zu gewährleisten, während Unternehmen aus dem Bereich Biowissenschaften komplexe biologische Prozesse mit einer Geschwindigkeit modellieren können, die den Weg zu neuen Entdeckungen beschleunigen kann.

Um das Potenzial von KI-Physik zu verdeutlichen, betrachten wir den Bereich der numerischen Strömungsmechanik (CFD). Herkömmliche CFD-Simulationen sind bekanntermaßen ressourcenintensiv. Mit KI-Physik können Ingenieure KI-Modelle mit vorhandenen Simulationsdaten trainieren und so den Rechenaufwand für neue Simulationen drastisch reduzieren. Diese Fähigkeit kann Branchen, die auf Strömungsdynamik angewiesen sind, revolutionieren, wie zum Beispiel: Automobilindustrie, Luft-und Raumfahrt und Energie, indem häufigere und umfassendere Simulationen ermöglicht werden. Ein weiteres Beispiel ist die Entwicklung und Prüfung von Materialien im Nanomaßstab, die für die Halbleiter- und Fertigungsindustrie von entscheidender Bedeutung sind. KI-Physik kann die Entdeckung neuer Materialien mit gewünschten Eigenschaften beschleunigen, indem das Materialverhalten schneller und genauer als je zuvor vorhergesagt wird.

KI-Physikbeschleunigung im Vergleich zur Hardwarebeschleunigung

Joris Poort, CEO von Rescale, teilte während der Ankündigung mit, dass KI-Physik wurde von Kunden verwendet, um in einer Reihe von Bereichen erstaunliche Ergebnisse zu erzielen, darunter:

• Über 100 Stunden Crashanalyse in 15 Sekunden (2.4 Millionen Mal schneller)
• 72,000-mal schnellere Analyse für die CPG-Materialerkundung
• Insgesamt 3x schneller , für das Wärmemanagement von Kühlkörpern

Rescales Plattformvorteil für KI

Der Technologie-Stack hinter AI Physics vereint die neuesten Open-Source- und kommerziellen KI-Technologien und automatisiert den gesamten Stack und die Arbeitsabläufe, um die Benutzererfahrung für jedes F&E-Team zu vereinfachen und einen schnellen Einstieg zu ermöglichen: NVIDIA-Modul für vortrainierte Physik-ML-Modelle und NVIDIA NeMo für generative KI sowie Entwicklertools wie CUDA, TAO und RAPIDS. Darüber hinaus steht ein wachsendes Ökosystem von KI-Physik-Anwendungen von Fachspezialisten zur Verfügung, wie z. B. Navasto, Neuronales Konzept, Navier AIund es werden noch mehr folgen. Hinzu kommt die KI-beschleunigte NVIDIA GPU-Architekturen von führenden öffentlichen und Fach Cloud-Anbieter, und Sie verfügen über eine F&E-Umgebung, die ebenso schnell wie flexibel ist.

Ankündigung der KI-Physik mit NVIDIA-Technologie

Das wirklich Spannende ist die Zugänglichkeit dieser Technologie. Mit AI Physics sind maßgeschneiderte KI-Modelle und -Workflows, die früher nur den finanziell besten Forschungseinrichtungen vorbehalten waren, nun für ein viel breiteres Spektrum an Organisationen zugänglich. Diese Demokratisierung von High Performance Computing könnte zu einem Innovationsschub in allen Branchen führen.

Neue Durchbrüche in der Branche stehen bevor

Die Ankündigung von AI Physics verdeutlicht die anhaltende Beschleunigung des Computing, die zur Lösung der größten und schwierigsten Probleme der Welt erforderlich ist. Generalisiertes Computing befindet sich seit langem in einem Wachstumsstadium, und die Partnerschaft zwischen Rescale und NVIDIA eröffnet neue Möglichkeiten für beschleunigtes Computing. Es geht nicht nur um schnellere Berechnungen; es geht darum, neue Arten von Untersuchungen und Innovationen zu ermöglichen, die bisher unerreichbar waren. Wir ermutigen F&E-Leiter und Praktiker aller Branchen, darüber nachzudenken, wie sie das Innovationstempo mit der Leistungsfähigkeit KI-gestützter Simulationen in diesen und weiteren Anwendungsfällen steigern können:

Für Unternehmen, die mehr über den Trend der KI-Anwendung in der Simulation oder das KI-Physik-Angebot erfahren möchten, ist der GTC-Talk mit Rescale und General Motors ein Muss. Es kommt nicht alle Tage vor, dass wir einen Technologiesprung erleben, der unser Verständnis der Welt um uns herum grundlegend verändern und transformieren kann.