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Rescale が、シミュレーションの速度と効率を変革する AI 物理学を NVIDIA GTC で発表

AI 物理学を使用すると、エンジニアは最新テクノロジーにアクセスしてカスタム AI モデルを展開し、自動車レースやその他の分野での迅速な研究開発を実現できます。

昨日 NVIDIA GTCテクノロジーと業界における新たなイノベーションの興奮のさなか、Rescale は次のことを発表しました。 NVIDIA を活用した AI 物理学 自動車大手で先駆的な Rescale 顧客と並んで、 ゼネラルモーターズモータースポーツにつきましてはあまり気にしないでください。 サム・アルトマンがツイート 今週の始まりは、「今後のすべての年を除いて、今年は人類史上最も興味深い年である」という言葉であり、これは GTC 2024 によって確実に確認されました。

オープニングでも見られたように、 NVIDIA CEO ジェンスン・ファンによる基調講演、世界は私たちの目の前で変わりつつあります。 生成AIで設計されたAIチップ 〜へ ロボットを訓練するAIソフトウェア デジタルの世界で驚くほど正確に。業界がこれらの新しいテクノロジーの商品化を競う中、Rescale の AI Physics はすでに最先端のツールの多くを提供しています。 AIを活用した研究開発 エンジニアや科学者の手に直接渡され、前例のないコンピューティング速度と効率で新たなブレークスルーを達成します。 

AI の物理学を利用してエンジニアリングの速度を加速する

AI の実用的な有用性は、新たな高みに到達し続けています。 AI ソフトウェア開発者とハードウェア開発者が新たなマイルストーンを達成するにつれて、核物理学者、ワクチン研究者、科学者など、さまざまな業界でイノベーションを推進するドメイン スペシャリストの新たな可能性が開かれます。 航空宇宙 たとえばエンジニア。 

特殊な物理ベースのアルゴリズムの最近の進歩により、最も困難な問題であっても、計算の複雑さと解決に必要な時間を削減できるようになりました。その結果、ほぼ 99% 以上の精度を備えた超高速 AI 予測が実現し、すでに方法を変革しています。 GMモータースポーツ などは前例のないペースで新製品を開発しています。 

Rescale AI Physics は最新のデータを統合します AI ソフトウェアとハ​​ードウェア 強力な製品の広範なエコシステムを備えた市場で ほぼすべての業界におけるイノベーションの生命線である計算工学と科学を強化する能力。従来のシミュレーション技術では計算速度の限界に達しており、 研究開発チーム 彼らは、短期間でさらに多くの可能性を探求する新しい方法を模索していますが、AI が最近進歩するまでは不可能に思えます。 

Rescale と NVIDIA のこのコラボレーションは、新しく改良された製品を開発するために物理学の可能性の最前線を探求しているエンジニアにとって、大きな変革をもたらします。次世代の電気自動車に取り組むエンジニアであることを想像してみてください。単に動く車両を作成するだけでなく、可能性の限界を押し広げる車両を作成するためには、空力学からバッテリー効率に至るまで、あらゆる設計面で何百ものシミュレーションが必要です。さて、 AI の物理学、これまで何日もかかっていたことが、数分、場合によっては数秒で完了できるようになります。

AI 物理学がエンジニアリング シミュレーションを強化

AI 物理学の概念は、確率論的物理学ベースの AI アルゴリズムと決定論的シミュレーションを統合し、 コンピュータ支援エンジニアリング (CAE) のようなベースのメソッド 計算流体力学 (CFD) および 有限要素解析 (FEA) 現在研究開発チームで一般的に使用されているソルバー。このブレンドにより、以前は想像できなかった速度で高精度の予測を行うことが可能になります。 

しかし、それはどのように機能するのでしょうか?これは、製品ライフサイクル全体にわたって非常に正確な物理学に関するアドバイスを提供する、自分専用の Albert AI-nstein を自由に使えると考えてください。製品は、より優れた最初のコンセプトとプロトタイプから始まり、最適化は実行可能な最も優れた設計候補のみに焦点を当てます。新しい、より効率的な風力タービンの作成に取り組んでいると想像してください。Rescale で AI Physics を使用すると、従来のシミュレーションにかかる時間の数分の一で、数千の設計を迅速にテストし、気流とエネルギー出力を分析できます。一般的なワークフロー (下図を参照) では、エンジニアリング チームは 1) 好みのシミュレーション アプリケーションでデータを生成する – または既存のデータを使用し、2) そのデータを使用してカスタムのトレーニングまたは事前トレーニングされた AI モデルの微調整を行い、その後 3)新しい設計形状を送信してモデルの推論を実行し、迅速な予測を実現します。設計は、シミュレーション アプリケーションでの最終検証、またはカスタム モデル自体の継続的な調整のために送信できます。ファーストパーティ データを使用することで、研究開発チームは AI 物理モデルをトレーニングし、特定のニーズと過去のドメイン経験に基づいて高精度の予測を生成できます。

AI を活用したエンジニアリングはスピードだけを重視するものではありません。それは、計算能力の限界により、これまで検討すらできなかった、より大きな設計空間や設計構成を探索する可能性を解き放つことです。このアインシュタイン レベルの物理学の理解は、専門的な AI 物理ソフトウェアや、Rescale で利用できる幅広い AI ソフトウェアおよびツールに組み込まれています。 NVIDIA の AI エンタープライズ 各社独自のユースケースに基づいてカスタム モデルを構築するための、トップレベルの AI フレームワークと開発者ツールのスイート。 

ドメイン全体に影響を与える

AI 主導の研究開発の影響は膨大かつ多様です。たとえば自動車業界では、ゼネラル モーターズ モータースポーツのような企業は、自社の車両の空気力学を迅速かつ広範囲かつ効率的にテストできるようになり、より高速かつ安全な設計を実現できるようになりました。同様に、 航空宇宙 企業は安全性と効率性を確保するために幅広い条件下で航空機の性能をシミュレーションでき、一方、ライフサイエンス企業は新しい発見への道を加速できる速度で複雑な生物学的プロセスをモデル化できます。

AI 物理学の可能性を視野に入れるために、数値流体力学 (CFD) の分野を考慮してください。従来の CFD シミュレーションは、リソースを大量に消費することで知られています。 AI 物理学を使用すると、エンジニアは既存のシミュレーション データを使用して AI モデルをトレーニングし、新しいシミュレーションの計算負荷を大幅に軽減できます。この機能により、流体力学に依存する産業を変革できます。 自動車, 航空宇宙, エネルギーより頻繁かつ包括的なシミュレーションを可能にすることで。もう 1 つの例は、半導体および製造産業にとって重要なナノスケールでの材料の設計とテストです。 AI の物理学 材料の挙動をこれまでよりも迅速かつ正確に予測することで、望ましい特性を備えた新しい材料の発見を加速できます。

AI 物理アクセラレーションとハードウェア アクセラレーションの比較

RescaleのCEO、Joris Poort氏は発表の中で次のように語った。 AI の物理学 は、以下を含むさまざまな領域で驚異的な結果をもたらすために顧客によって使用されています。

  • 100 時間以上の衝突解析を 15 秒で実行 (2.4万倍高速)
  • 72,000 倍高速な分析 CPGマテリアル探索用
  • 全体的に 3 倍高速化 製品開発 ヒートシンクの熱管理用

AI に対する Rescale のプラットフォームの利点

AI Physics の背後にあるテクノロジー スタックは、最新のオープンソースおよび商用 AI テクノロジーを統合し、完全なスタックとワークフローを自動化して、R&D チームがすぐに開始できるようにユーザー エクスペリエンスを簡素化します。 NVIDIA Modulus 事前トレーニング済みの物理 ML モデルと生成 AI 用の NVIDIA NeMo、および CUDA、TAO、RAPIDS などの開発者ツール用です。さらに、成長を続ける AI 物理アプリケーションのエコシステムは、次のようなドメイン スペシャリストから入手できます。 ナバスト, Neural Concept, ナビエAI、さらに今後も続きます。これに加えて AI が NVIDIA を加速させました GPUアーキテクチャ 著名な一般人や専門家からの クラウドプロバイダー、柔軟性がありながら高速な研究開発環境が手に入ります。

NVIDIA を活用した AI 物理学を発表

本当に興味深いのは、このテクノロジーのアクセシビリティです。 AI 物理学を使用すると、かつては最も資金が豊富な研究機関のみが担当していたカスタム AI モデルとワークフローが、現在でははるかに幅広い組織に利用できるようになります。この民主化は、 高性能コンピューティング 業界全体のイノベーションの急増につながる可能性があります。

新たな業界のブレークスルーが待っている

AI Physics の発表は、世界最大かつ最も困難な問題を解決するために必要なコンピューティングの継続的な加速を示しています。汎用コンピューティングは長い成長の停滞期にあり、Rescale と NVIDIA とのこの提携により、アクセラレーテッド コンピューティングの新たなフロンティアが開かれます。単に計算が高速になるだけではありません。それは、これまで私たちの手の届かなかった新しいタイプの問い合わせやイノベーションを可能にすることです。私たちは、あらゆる業界の研究開発リーダーや実践者に、次のユースケースやそれ以外の用途において、AI で強化されたシミュレーションの力を利用してイノベーションのペースをどのように変えることができるかを考えることをお勧めします。

シミュレーションに適用される AI のトレンドや AI 物理学の製品について詳しく知りたい組織にとって、Rescale および General Motors との GTC の講演は必見です。私たちが周囲の世界を理解し、変革する方法を根本的に変える可能性のあるテクノロジーの飛躍を毎日目撃するわけではありません。

Rescale AI の物理学の詳細をご覧ください

ゼネラル モーターズ モータースポーツが Rescale でどのようにレーシング イノベーションを推進しているかをご覧ください

著者

  • ギャレット・ヴァンリー

    Garrett VanLee は、Rescale の製品マーケティングを率いており、業界全体のイノベーションの最先端で顧客と緊密に連携しています。彼は、顧客の成功事例、研究の成果、Rescale のエンジニア、科学者、IT 専門家が他の組織を支援するためのベスト プラクティスを共有することを楽しんでいます。ギャレットは現在、スーパーコンピューティングの収束に焦点を当てています。 (HPC), AIシミュレーション モデルと、これらのトレンドが科学と産業における発見をどのように推進しているかについて説明します。

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