AI 물리 대리 모델링
더 빠른 디자인 탐색,
시뮬레이션 데이터를 기반으로
Rescale의 AI Physics를 사용하여 시뮬레이션 데이터를 빠르고 물리 기반 AI 모델로 변환하세요. Rescale이 설계 공간 탐색, 실시간 추론 및 다중 물리 워크플로우를 엔지니어가 이미 사용하고 있는 도구에 직접 통합하는 방법을 알아보세요.
더 빠른 디자인 탐색을 가로막는 장벽
속도와 정확도의 상충 관계
고정밀 시뮬레이션은 광범위한 설계 영역을 포괄하기에는 시간과 자원이 너무 많이 소모되지만, 속도를 높이기 위해 솔버의 정확도를 낮추면 개발 후반에 가서야 드러나는 정확도 격차가 발생할 위험이 있습니다.
머신러닝 전문성 격차
전통적으로 실제 운영 환경을 위한 대리 모델을 구축하려면 머신러닝 엔지니어가 아키텍처를 선택하고, 하이퍼파라미터를 조정하고, 학습 실행을 관리해야 했는데, 대부분의 시뮬레이션 팀은 이러한 전문 지식을 보유하고 있지 않습니다.
정적 모델, 움직이는 목표
새로운 시뮬레이션 데이터가 들어올 때마다 재학습되지 않는 대리 모델은 시간이 지남에 따라 정확도가 떨어져, 엔지니어가 의존할 수 있는 도구가 아닌 매번의 업데이트가 수동 작업으로 변하게 됩니다.
더 빠른 탐색. 검증된 정확성.
SR 1,000x
에이전트 기반 엔지니어링을 통한 엔지니어링 생산성 향상
GM 모터스포츠
4x
AI 대체 모델과 GPU 가속 CFD를 사용하여 개발 주기당 더 많은 설계 후보를 평가할 수 있습니다.
붐 초음속
10배 이상
AI 기반 차수 축소 모델을 통해 시뮬레이션 시간과 비용을 절감하고, 특정 워크로드에서 최대 3,600배의 속도 향상을 달성할 수 있습니다.
Schlumberger
시뮬레이션 데이터에서 설계 통찰력을 얻는 가장 빠른 경로
머신러닝 팀 없이 모델 구축하기
맞춤형 코드나 전담 데이터 과학 지원 없이도 안내형 워크플로, 기본 학습 매개변수 및 AI 코파일럿을 사용하여 기존 시뮬레이션 데이터를 검증된 AI 모델로 전환할 수 있습니다.
더 다양한 디자인을 살펴보고 중요한 것을 검증하세요
수천 개의 형상 및 하중 사례를 대리 추론을 통해 몇 분 만에 검토한 다음, 가장 우수한 후보만 고정밀 솔버로 보내 결과를 확인합니다.
모델을 자동으로 최신 상태로 유지하세요
기존 시뮬레이션 워크플로에 대리 학습을 연결하여 새로운 결과가 나올 때마다 모델을 재학습시키고 수동 작업 없이도 예측 정확도를 유지하세요.
Rescale은 직접 경험해 볼 때 가장 잘 이해할 수 있습니다.
AI 물리 대리 모델링 기능
민주화된 대리모 모델 개발
빌드 프로덕션 대리
모델이 없는 경우
AI/ML 전문가
팀에서 이미 Rescale에서 시뮬레이션을 실행하고 있다면, 대리 모델을 구축하는 데 필요한 모든 것을 이미 갖추고 있는 셈입니다. AI Physics는 기존 결과를 구조화된 AI 데이터셋으로 변환한 다음, 기본 매개변수, AI 코파일럿, 그리고 모델 구성을 자동으로 탐색하여 가장 정확한 적합성을 찾아내는 Auto Tune 기능을 통해 학습 과정을 안내합니다. 이를 통해 시뮬레이션 및 설계 팀은 대리 모델 개발을 더욱 쉽게 수행할 수 있으며, 엔지니어는 데이터 과학자를 고용하거나 코드를 직접 작성할 필요 없이 물리 기반 AI 모델에 직접 접근할 수 있습니다.
AI 가속 디자인 공간 탐색 및 최적화
수천 가지 디자인을 검토하여 확장하세요
고충실도 시뮬레이션
Rescale의 AI 물리 추론 기능은 학습된 대체 모델을 사용하여 수천 개의 형상 및 하중 사례를 단 몇 분 만에 평가한 다음, 최고 수준의 후보만 고정밀 솔버로 검증합니다. 목표를 정의하고 제약 조건을 설정한 후 모델에 직접 최적화 스윕을 실행하여, 팀은 제한된 고정밀 컴퓨팅 자원을 전체 설계 공간이 아닌 중요한 몇 가지 설계에만 집중할 수 있습니다.
디자이너를 위한 임베디드 AI 물리학
도구 내 실시간 피드백
디자이너들이 이미 사용하고 있는 것
실시간 대리 추론은 Autodesk Alias 및 Blender와 같은 CAD 및 시각화 도구에 직접 통합되므로 설계자는 워크플로를 벗어나거나 솔버 실행을 기다릴 필요 없이 모델링하는 동안 즉각적인 공기역학 및 구조 성능 피드백을 받을 수 있습니다. 설계팀과 분석팀 간의 인수인계가 줄어들어 시뮬레이션 결과를 고려한 의사 결정이 개발 초기 단계에서 이루어지므로 비용 효율성이 높아집니다.
다중 물리 및 하이브리드 대체 워크플로우
체인 대리자
물리학 분야 및 응용 분야
AI 물리 추론 모델을 기존 워크플로 내의 노드로 실행하여 CFD, 구조, 열 및 NVH 영역 전반에 걸쳐 예측을 결합하거나, 대리 모델의 출력을 기존 솔버에 입력하여 아무런 근거 없는 추측 대신 정보에 기반한 초기 조건으로 활용할 수 있습니다. 이러한 하이브리드 접근 방식은 복잡한 다중 물리 문제에서 반복 횟수와 실행 시간을 줄이면서 가장 중요한 부분에서 높은 정확도를 유지합니다.
지속적인 재교육 파이프라인
개선되는 모델
시뮬레이션 데이터 세트 증가
AI Physics를 기존 시뮬레이션 워크플로에 연결하면 새로운 결과가 나올 때마다 대리 모델이 자동으로 재학습되어 수동 재입력이나 오래된 예측이 필요 없습니다. 모든 추론에는 결과 신뢰도 신호가 함께 제공되어 전체 시뮬레이션을 통해 검증할지 여부를 판단할 수 있으므로, 팀은 항상 어떤 예측이 실제 운영에 적용 가능한지 알 수 있습니다.
AI 학습 및 추론을 위한 GPU 용량
AI 야망을 실현하기 위한 확장 가능한 컴퓨팅에 액세스하세요
학습 및 추론 워크로드에 필요한 규모로 최신 GPU 아키텍처를 활용하세요. Rescale은 NVIDIA DGX 클라우드를 비롯한 주요 하이퍼스케일러 및 전문 클라우드 제공업체의 고성능 GPU 용량에 대리 모델 학습을 연결하여, 최첨단 하드웨어에서 학습을 실행하고 모델 라이브러리가 확장되더라도 추론 속도를 유지합니다.
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