Nvidia發布了用於控制物理方程式和模擬的神經網路訓練平臺Modulus框架可生成強大且高度逼真的模型加速多物理系統的設計探索非常適合用於開發數位雙身（Digital Twin）。
根據Nvidia的解釋Modulus是一種神經網路框架可以將物理學和偏微分等強大功能和人工智慧相結合以建構出更加強大的模型進行分析運算。無論是開發者想要以人工智慧解決物理問題又或是以複雜的非線性、多物理系統設計數位對映模型Modulus都能夠派上用場。
Modulus主要針對工程師、科學家、研究人員和學生設計使用方法簡單而且容易擴展適合用來解決廣泛的問題並且可快速迭代加快系統探索和開發的速度Modulus可同時解決多個假設情境的參數化系統用戶僅需要訓練模型一次即可解決多個問題。
基本上傳統的數值求解器目的都在一次求解一種配置但是Modulus卻能夠一次處理多個單一幾何或是參數幾何神經網路可以同時在多個情境間進行訓練並且在推理過程即時評估每個配置這使得用戶可以更有效率地探索設計空間。
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由於Modulus利用了人工智慧方法融合物理學和機器學習領域考量到訓練資料和控制物理方程式Modulus訓練出來的模型封裝了物理公式並成為可用於各種應用程式的高度逼真模型。
同時Modulus中的資料準備模組會將觀察到或是模擬的資料還有標準幾何格式的資料作為輸入官方提到Modulus特別的地方在於不僅可使用特定的幾何系統還能夠輸入顯示參數化空間做為幾何輸入這讓模型能夠對參數進行探索並且最佳化設計空間。
Modulus也提供以Python為基礎的API供使用者方便地實作物理和幾何運算還有詳細的使用者指南範例。訓練引擎模組則接受所有輸入並且利用PyTorch和TensorFlow來訓練最終模型透過cuDNN進行GPU加速用戶還可使用Magnum來進行多GPU或多節點擴展。
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