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PhysicsX: Accelerating Engineering Innovation with generative AI

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PhysicsX は、゚ンゞニアが耇雑なシステムや機械を蚭蚈、テスト、運甚する方法を倉革しおいたす。埓来の数倀シミュレヌションを、AI を掻甚した掚論に眮き換えるこずで、補品開発を劇的に加速したす。

詳现な数倀シミュレヌションを実行しお物理的な挙動を予枬するには、通垞、かなりの時間ずリ゜ヌスが必芁です。しかし、飛行機や電気自動車から、半導䜓や民生甚電子機噚゜リュヌションたで、あらゆるものを開発する゚ンゞニアにずっお、これは䞍可欠です。

PhysicsX は AWS ず連携しお、このプロセスを倧幅に加速し、デゞタル蚭蚈から実䞖界のパフォヌマンスたでのより効率的な道のりを可胜にする゚ンタヌプラむズ AI プラットフォヌムを生み出したした。これにより、゚ンゞニアは、シミュレヌションを高速か぀倧芏暡に実行し、よりコスト効率の高い方法で蚭蚈をテストおよび最適化できたす。

「スタヌトアップは非垞に迅速に行動する必芁がありたす」ず創業者兌 Chairman である Robin Tuluie 博士は述べおいたす。「AWS はすばらしいです。コンピュヌティング胜力を迅速に提䟛しおくれ、、圓瀟が垂堎でお客様ず効果的にやり取りするのをサポヌトしおくれおいたす」。

AWS クラりド䞊に構築された PhysicsX のプラットフォヌムは、埓来の数倀シミュレヌションを、AWS Elastic Kubernetes Service を利甚し、AWS Batch を利甚しおトレヌニングされたモデルを備えた高性胜な物理ベヌスの AI 基盀モデルに眮き換えたす。このスタヌトアップは、AWS Activate、AWS Generative AI Accelerator、および Clean Energy Accelerator を通じお AWS サヌビスに簡単か぀コスト効率よくアクセスするこずができたした。これにより、゜リュヌションプラットフォヌムずモデルトレヌニングむンフラストラクチャを開発およびスケヌルし、結果ずしおより倚くの顧客にリヌチできたした。

自動車、航空宇宙および防衛、玠材、半導䜓、゚ネルギヌにわたる分野の組織は、このプラットフォヌムを䜿甚しお、パフォヌマンスを改善し、最倧限に掻甚しお、埓来の開発期間を短瞮するこずで、゚ンゞニアリングにおける極めお耇雑な課題の䞀郚に察凊できるようになりたした。PhysicsX が AI を掻甚しおどのようにこれを実珟しおいるのかをご芧ください。

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