- 物理学を機械学習手法に適用することで、シミュレーション時間が大幅に短縮され、精度が向上する可能性がある。
- 次世代の物理学の機械学習シミュレーションは、ハードウェアの反復をソフトウェアの速度で可能にする第一歩となる。
- 従来の計算物理学シミュレーションでは、数日かかるシミュレーションが数秒で解決されるようになり、より高い解像度で実行できるようになる。
- 物理学の機械学習アプローチは、3Dモデルのジオメトリをエンコードし、初期条件と境界条件を取り込み、圧力や速度フィールドなどの結果を出力する。
- ハードウェア開発の反復プロセスは現在、設計から解析（シミュレーション）を経てプロトタイプやテストに至るまで数週間から数か月かかる。
物理学の機械学習シミュレーションは、ハードウェアの反復を革命化し、製品が設計から生産に至るまでにかかる時間を短縮する可能性がある。新しいテクノロジーの構築だけでなく、顧客が製品を十分に活用できるようにするための小さな取り組みに焦点を当てるスタートアップをもっと見たい。
元記事: https://a16z.com/ai-and-the-promise-of-hardware-iteration-at-software-speed/