Nowa prędkość w świecie symulacji
Framework PhysicsNeMo opracowany przez firmę NVIDIA wprowadza nowe standardy w dziedzinie inżynierii i edukacji technicznej. Dzięki połączeniu GPU-akceleracji i technologii cyfrowych bliźniaków, symulacje fizyczne mogą być wykonywane nawet 500 razy szybciej niż tradycyjnymi metodami. Rozwiązanie to wpisuje się w większy ekosystem NVIDIA AI Physics, umożliwiający przyspieszenie procesów projektowych w branżach takich jak motoryzacja, lotnictwo czy energetyka.
Charakterystyka frameworka PhysicsNeMo
PhysicsNeMo to framework Pythonowy opensource działający na licencji Apache 2.0. Umożliwia on tworzenie i trenowanie AI-surrogatów dla symulacji inżynieryjnych. Obsługuje architektury oparte na prawach fizyki (physics-informed), a także neural operators, graph neural networks (GNN) i transformerowe modele. Dzięki integracji z mikroserwisem DoMINO NIM możliwe jest skalowalne szkolenie modeli w środowiskach z wieloma węzłami GPU, co znacząco przyspiesza obliczenia.
Źródło przyspieszenia 500×
Osiągnięcie współczynnika 500× jest wynikiem synergii dwóch technologii: akceleracji GPU w solverach takich jak ANSYS Fluent oraz inicjalizacji modeli AI przez PhysicsNeMo. Takie połączenie umożliwia uruchomienie symulacji z „trafionego punktu startowego”, co redukuje czas obliczeń o kolejne rzędy wielkości. W odpowiednich warunkach — przy wysokiej jakości danych i silnej infrastrukturze — efekty te są w pełni mierzalne i praktyczne.
Motoryzacja i aerodynamika
W branży motoryzacyjnej PhysicsNeMo umożliwia błyskawiczne testowanie kształtów nadwozia i komponentów aerodynamicznych. Dzięki zastosowaniu DoMINO NIM inżynierowie mogą analizować przepływy powietrza w czasie rzeczywistym, redukując czas od pomysłu do prototypu z tygodni do godzin. Takie podejście pozwala na eksperymentowanie z tysiącami wariantów konstrukcyjnych w krótkim czasie.
Lotnictwo i eksploracja kosmiczna
W lotnictwie i sektorze kosmicznym technologia PhysicsNeMo przyspiesza projektowanie dysz silników, kadłubów rakiet i elementów aerodynamicznych. Zamiast pojedynczych prób symulacyjnych możliwe jest generowanie i ocenianie tysięcy konfiguracji, co przyspiesza proces optymalizacji i certyfikacji nowych konstrukcji. Umożliwia to szybkie reagowanie na zmiany projektowe i zmniejszenie kosztów R&D.
Energetyka i przemysł ciężki
W sektorze energetycznym PhysicsNeMo wspomaga modelowanie turbin i systemów przepływowych. Dzięki AI-surrogatom można w czasie rzeczywistym oceniać wpływ zmian konstrukcyjnych na efektywność systemów. Zastosowanie tej technologii przekłada się na redukcję kosztów operacyjnych oraz lepsze wykorzystanie infrastruktury obliczeniowej w środowiskach przemysłowych.
Praktyczne korzyści dla inżynierii
Nowe podejście pozwala inżynierom analizować wyniki symulacji niemal natychmiastowo, co otwiera drogę do dynamicznego iterowania projektów. Dzięki temu można testować większą liczbę wariantów, poprawić jakość produktu i skrócić czas wprowadzenia na rynek. Równocześnie rośnie znaczenie cyfrowych bliźniaków, które umożliwiają interaktywną analizę zachowania systemów w czasie rzeczywistym.
Ograniczenia i wyzwania
Nie każda symulacja osiąga efekt 500× – wszystko zależy od danych, architektury i konfiguracji sprzętowej. Wdrożenie wymaga przygotowania wysokiej jakości danych treningowych oraz połączenia z tradycyjnymi solverami CFD/FEA. Modele fizyki-ML muszą być również zweryfikowane i walidowane, aby zapewnić pełną wiarygodność wyników. Kluczowe jest połączenie AI i klasycznych metod obliczeniowych w jednym ekosystemie.
Przykłady zastosowań
Przykład firmy SimScale pokazuje skalę możliwości — model pompy wirnikowej zbudowany w PhysicsNeMo przyspieszył symulacje aż 2700 razy. Z kolei integracja Synopsys z ANSYS Fluent pozwoliła osiągnąć pełne przyspieszenie 500× w komercyjnych zastosowaniach inżynieryjnych. Takie przypadki potwierdzają potencjał AI w praktycznym środowisku przemysłowym.
Nowa rola AI w symulacjach
PhysicsNeMo nie jest już dodatkiem do klasycznych metod – staje się integralną częścią procesu projektowego. Dzięki niemu firmy mogą budować własne modele surrogatowe, łączyć dane eksperymentalne z fizyką i wdrażać je w środowisku produkcyjnym. To zmiana paradygmatu, w której AI wspiera projektowanie od pierwszej iteracji, a nie dopiero na etapie optymalizacji.
