模量

2025年 2月 11日
聚焦:BRLi 和 Toulouse INP 使用 NVIDIA PhysicsNeMo 開發基于 AI 的洪水模型
洪水對 15 億人構成了重大威脅,使其成為重大自然災害的最常見原因。洪水每年給全球帶來高達 25 億美元的經濟損失。
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2024年 12月 19日
聚焦:Stone Ridge Technology 利用 AWS 上的 NVIDIA PhysicsNeMo 加速油藏模擬工作流
能源勘探中固有的風險和不確定性包括未知的地質參數、流體和巖石屬性的變化、邊界條件和噪聲觀測數據。
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2024年 11月 14日
深度學習模型提高遠程天氣和氣候預測的準確性
華盛頓大學大氣科學系教授 Dale Durran 介紹了一種突破性的深度學習模型,
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2024年 10月 14日
利用 AI 支持的虛擬風洞進行流體流動學習
即使在工程教育方面,也沒有足夠的時間做所有事情。雇主希望工程師能夠使用模擬工具來加速迭代研究、設計和開發。
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2024年 10月 11日
利用 NVIDIA PhysicsNeMo 實現 CFD 模擬的機器學習轉換
模擬在推動科學和工程發展方面發揮著至關重要的作用,尤其是在流體動力學的廣闊領域。然而,高保真流體模擬需要大量的計算資源,通常會限制實際應用。
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2024年 9月 9日
聚焦:Shell 使用 NVIDIA PhysicsNeMo 將 CO2 存儲建模速度提高 100000 倍
隨著世界在應對氣候變化方面的迫切需求,碳捕獲和存儲(CCS)已成為實現凈零排放的關鍵技術。
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2024年 7月 30日
MetDesk 和 NVIDIA Earth-2 共同推動能源交易創新
盡管天氣預報在過去幾十年中不斷改進,但氣象測量和模型導致的不確定性意味著ensemble forecasts對天氣預報仍然至關重要。
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2024年 7月 11日
聚焦:西門子能源公司使用 NVIDIA PhysicsNeMo 將電網資產模擬加速 10000 倍
由于可再生能源發電量不斷增加、能源資源分散和重工業脫碳,世界能源系統變得越來越復雜和分布式。能源生產商面臨的挑戰是,
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2024年 6月 2日
Wistron 借助 AI 和 NVIDIA Omniverse 提高制造業的能效
隨著對環境、社會和治理 (ESG) 投資和計劃的日益重視,制造商正在尋找新的方法來提高其運營中的能效和可持續性。
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2024年 5月 12日
圖神經網絡在增材制造中的應用
格構結構是自然和人工制造的設計,在許多科學領域都很重要,如材料科學、航空航天工程和生物醫學工程。
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2024年 4月 10日
生成式 AI 如何借助 NVIDIA Earth-2 為氣候技術賦能
在全球變暖的背景下,NVIDIA Earth-2 已成為氣候技術的關鍵平臺,在應對氣候變化放大的越來越嚴重的極端天氣影響方面產生可行的見解。
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