Rescale, NVIDIA GTC에서 시뮬레이션 속도와 효율성을 혁신할 AI Physics 발표
Rescale의 AI Physics를 통해 엔지니어는 자동차 경주 및 그 이상 분야의 신속한 R&D를 위한 맞춤형 AI 모델을 배포할 수 있는 최신 기술에 액세스할 수 있습니다.
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AI Physics 엔드투엔드 워크플로우 데모
AI 지원 엔지니어링 워크플로 개요 Rescale 1단계 – 기존 시뮬레이션 데이터 생성 또는 사용에서 NVIDIA가 제공하는 AI 물리학에 대해 자세히 알아보세요. 일괄 또는 대규모 DOE에서 여러 CFD 시뮬레이션을 실행합니다. 이 경우 Siemens STAR-CCM+를 사용하여 후방 차량 날개 설계 연구를 수행합니다. 2단계 – 물리학 기반 대리 모델 훈련
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Rescale과 Navier AI, 「AI Physics」 통한 계산 엔지니어링 가속화를 위해 파트너십 체결
AI와 클라우드 HPC를 결합하면 항공우주, 자동차, 에너지 산업에서 R&D 혁신을 위한 전례 없는 기회를 얻을 수 있습니다.
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물리학과 AI: PINN 개요와 AI 물리학의 잠재력
PINN(물리 정보 신경망)은 디지털 세계와 물리적 세계를 병합하고 있지만 이는 AI 물리학 이야기의 한 부분일 뿐입니다.
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Rescale의 엔지니어링 | AI/ML 물리 | 어플리케이션 | CxO / 리더십 | 디지털 전환
AI Physics는 기술과 이론 물리학을 연결합니다
인공 지능(AI) 기술은 과학자들이 우주를 탐색하는 방식을 근본적으로 변화시킬 수 있는 잠재력을 갖고 있으며, 물리학은 또한 새로운 AI 기능의 개발을 알리고 있습니다.
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AI 엔지니어링: R&D 및 제품 디자인 재편
엔지니어링 팀은 광범위한 인공 지능(AI) 기술을 활용하여 설계 및 테스트 프로세스를 자동화하고 개선하여 더 나은 제품을 만들고 혁신을 개척할 수 있습니다.
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자율 주행으로 더 친환경적인 운전이 가능할까?
자율주행을 통해 우리도 경주용 자동차 운전자처럼 제도를 통해 에너지를 절약할 수 있다면 어떨까요? 우리는 가능성을 조사합니다.
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AI 엔지니어링 혁신: 생성적 디자인 및 물리학 기반 신경망 탐색
연구원과 엔지니어가 AI를 사용하여 획기적인 발견과 혁신적인 설계 능력을 더욱 가속화하는 방법을 알아보세요.
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AI의 성능을 이용한 클라우드 기반 엔지니어링 시뮬레이션의 최적화
복잡한 HPC 시뮬레이션을 최적화하기 위해 최적의 컴퓨팅 리소스 조합을 어떻게 선택합니까? AI 추천은 우리에게 앞으로 나아갈 길을 보여줍니다! 복잡한 시뮬레이션…
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클라우드 기반 슈퍼컴퓨팅이 R&D를 변화시키는 방법 – Harvard Business Review
클라우드는 그 어느 때보다 다양한 회사에서 세계에서 가장 강력한 컴퓨터의 처리 능력에 액세스할 수 있게 해주었습니다. 이제 기업은 슈퍼컴퓨터를 설계, 엔지니어링 및 구축하는 대신 클라우드에서 몇 시간을 임대할 수 있으므로 R&D에 엄청난 컴퓨팅 성능을 제공할 수 있습니다. 하지만 어디에서 해야 할까요…
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사례 연구 - AZothBio, Rescale의 딥 러닝을 사용하여 신약 발견 가속화
AZothBio의 연구자, 과학자, 엔지니어로 구성된 팀은 생명 과학, 생명 공학 및 제약 분야의 배경에서 풍부한 경험을 제공합니다. 그들의 임무는
