اے آئی فزکس نیوکلیئر ری ایکٹر ڈیزائن کو تیز کرتی ہے

اے آئی فزکس: ڈیجیٹل ٹوئن کے ساتھ نیوکلیئر ری ایکٹر ڈیزائن میں انقلاب

عالمی توانائی کا منظر نامہ ایک نمایاں تبدیلی سے گزر رہا ہے، جس میں صاف، پائیدار، اور قابل بھروسہ توانائی کے ذرائع کی مانگ میں اضافہ ہو رہا ہے۔ نیوکلیئر توانائی، خاص طور پر Small Modular Reactors (SMRs) اور Generation IV (Gen IV) ری ایکٹرز جیسے جدید ڈیزائنز کے ذریعے، ان ضروریات کو پورا کرنے کے لیے ایک قابل اعتماد راستہ پیش کرتی ہے۔ ری ایکٹر کے یہ اختراعی ڈیزائن بہتر حفاظت، بہتر کارکردگی، اور کم فضلہ کا وعدہ کرتے ہیں، لیکن ان کی توثیق اور آپٹیمائزیشن انجینئرنگ کے بڑے چیلنجز پیش کرتے ہیں۔ ان اہم ٹیکنالوجیز کی ترقی اور تعیناتی کو تیز کرنے کے لیے، نیوکلیئر صنعت اے آئی فزکس اور جی پی یو-ایکسلریٹڈ سیمولیشن میں جڑی جدید ترین حلوں کی طرف رجوع کر رہی ہے۔

SMRs کو ڈیزائنز کو معیاری بنا کر اور تعمیر کو کنٹرول شدہ مینوفیکچرنگ ماحول میں منتقل کر کے منصوبے کی اقتصادیات کو بہتر بنانے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، جس سے سائٹ پر تعمیر کے وقت اور لاگت میں کمی آتی ہے۔ جبکہ Gen IV ری ایکٹرز کا مقصد ٹرانس یورینکس کا بہتر انتظام کر کے اور نیوکلیئر فضلہ کی ریڈیو ٹاکسسٹی اور طویل العمری کو کم کر کے بنیادی فیول سائیکل چیلنجز سے نمٹنا ہے۔ یہ نقطہ نظر مل کر ایک محفوظ، صاف ستھرے، اور زیادہ پائیدار نیوکلیئر مستقبل کی بنیاد رکھتے ہیں۔

اے آئی آگمنٹڈ سیمولیشن کے ساتھ ڈیزائن کی رکاوٹوں پر قابو پانا

ناول نیوکلیئر ری ایکٹر ڈیزائنز کی توثیق روایتی طور پر طبعی تجربات پر بہت زیادہ انحصار کرتی ہے، جو انتہائی مہنگے، وقت طلب، اور پیچیدہ ہیں۔ اس نے عددی سیمولیشنز کو ڈیزائن کے عمل کے لیے بنیادی بنا دیا ہے۔ تاہم، یہاں تک کہ ان ہائی-فیڈیلیٹی سیمولیشنز کی بھی ایک بہت زیادہ کمپیوٹیشنل لاگت ہوتی ہے، جو اکثر ایک اہم رکاوٹ بن جاتی ہے جو جدت کی رفتار کو سست کرتی ہے اور بہترین ڈیزائن پیرامیٹرز کی تلاش کو محدود کرتی ہے۔

ان حدود سے بچنے کے لیے، نیوکلیئر انجینئرز ڈیجیٹل ٹوئن کی ترقی میں پہل کر رہے ہیں۔ یہ نفیس ورچوئل نقلیں طبعی پروٹو ٹائپس کی لاگت اور وقت کے ایک حصے میں پیچیدہ ری ایکٹر سسٹمز اور فیول سائیکلز کی جامع سیمولیشن، ٹیسٹنگ، اور آپٹیمائزیشن کو ممکن بناتی ہیں۔ NVIDIA کا ایکسلریٹڈ کمپیوٹنگ ٹولز کا سوٹ—بشمول CUDA-X لائبریریاں، PhysicsNeMo اے آئی فزکس فریم ورک، اور Omniverse لائبریریاں—اس انقلاب میں سب سے آگے ہیں۔ یہ ٹیکنالوجیز نیوکلیئر صنعت میں ڈویلپرز کو جی پی یو-ایکسلریٹڈ، اے آئی آگمنٹڈ سیمولیشن حل بنانے کے لیے با اختیار بناتی ہیں تاکہ حقیقی وقت کے ڈیجیٹل ٹوئن بنائے جا سکیں، جس سے تیز تکرار، سخت حفاظتی جائزے، اور صاف ستھری، زیادہ مؤثر نیوکلیئر توانائی کی طرف تیزی سے منتقلی ممکن ہو سکے۔

انٹرایکٹو نیوکلیئر ڈیجیٹل ٹوئن کے لیے NVIDIA کا اے آئی فزکس فریم ورک

اے آئی صلاحیتوں کے ساتھ انٹرایکٹو نیوکلیئر ڈیجیٹل ٹوئن کی تعمیر کے لیے ایک فل-اسٹیک نقطہ نظر کی ضرورت ہوتی ہے جو ہر مرحلے پر جدید کمپیوٹنگ کا فائدہ اٹھاتا ہے۔ NVIDIA کا ریفرنس ورک فلو اس انضمام کے لیے ایک واضح روڈ میپ فراہم کرتا ہے، جو اس کے ایکسلریٹڈ کمپیوٹنگ اسٹیک کے مختلف عناصر کو استعمال کرتا ہے۔ یہ ماڈیولر نقطہ نظر اے آئی آگمنٹڈ سیمولیشنز کی تخلیق اور تعیناتی کو ہموار کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، جو تیز رفتار پروٹو ٹائپنگ اور تجزیہ کے لیے پیچیدہ نیوکلیئر فزکس کو قابل رسائی بناتا ہے۔

مرحلہ	تفصیل	اہم NVIDIA ٹیکنالوجیز
ڈیٹا جنریشن	ہائی-فیڈیلیٹی ری ایکٹر/ملٹی فزکس سیمولیشنز سے ٹریننگ ڈیٹا تیار کرنا، مثالی طور پر جی پی یو ایکسلریٹڈ، تاکہ پیچیدہ طبعی رویوں کو پکڑا جا سکے۔	CUDA-X لائبریریاں، جی پی یو ایکسلریٹڈ سالورز
ڈیٹا پری پروسیسنگ	جیومیٹری اور فیلڈ ڈیٹا کو جی پی یو-تیار ٹریننگ ڈیٹا سیٹس میں ترتیب دینا اور تبدیل کرنا، تاکہ معلومات کو اے آئی ماڈل کے استعمال کے لیے تیار کیا جا سکے۔	PhysicsNeMo کیوریٹر
ماڈل ٹریننگ	متعدد جی پی یوز پر اے آئی سرروگیٹ ماڈلز کو فزکس-آگاہ آرکیٹیکچرز کا استعمال کرتے ہوئے تربیت دینا تاکہ پیچیدہ سیمولیشنز کی نقل کی جا سکے اور سپیشل فیلڈز کی پیش گوئی کی جا سکے۔	PhysicsNeMo فریم ورک (ملٹی-جی پی یو کے لیے آپٹمائزڈ)، PyTorch
انفرنس اور ڈیپلائیمنٹ	تربیت یافتہ سرروگیٹ ماڈل کو API کے ذریعے فراہم کرنا، تاکہ حقیقی وقت کے تجزیہ کے لیے انٹرایکٹو ڈیجیٹل ٹوئن ماحول میں ہموار انٹیگریشن ممکن ہو سکے۔	API ڈیپلائیمنٹ فریم ورکس، NVIDIA Triton Inference Server (مفروضہ)
ڈاؤن اسٹریم ورک فلو	بعد کے ڈیزائن کے کاموں میں سرروگیٹ ماڈل کا استعمال کرنا، جیسے آپٹیمائزیشن، غیر یقینی پن کی مقدار کا تعین، اور حساسیت کا تجزیہ۔	انجینئرنگ ڈیزائن ٹولز، سیمولیشن پلیٹ فارمز کے ساتھ انٹیگریشن

اگرچہ یہ ورک فلو ایک جامع نظریہ فراہم کرتا ہے، لیکن بنیادی جدت اکثر "ماڈل ٹریننگ" کے مرحلے میں ہوتی ہے، خاص طور پر سرروگیٹ ماڈلز کی ترقی میں جو مکمل سپیشل فیلڈز—جیسے نیوٹران فلکس یا درجہ حرارت کی تقسیم—کی درست پیش گوئی کر سکتے ہیں، بجائے اس کے کہ صرف سکالر مقداروں تک محدود ہوں۔ اس نقطہ نظر کو مختلف نیوکلیئر ڈیزائن ڈومینز کے لیے اپنایا جا سکتا ہے، بشمول کمپیوٹیشنل فلوئڈ ڈائنامکس (CFD) اور سٹرکچرل تجزیہ۔

اے آئی کے ساتھ فیول پن سیل سیمولیشن میں گہرائی سے مطالعہ

فیول پن سیل نیوکلیئر ری ایکٹر کور کی ماڈلنگ اور سیمولیشن میں بنیادی تکراری یونٹ کی نمائندگی کرتا ہے۔ ایک عام ری ایکٹر کور میں 50,000 سے زیادہ فیول پن ہو سکتے ہیں، جو روایتی طریقوں سے ایک صریح پن سیل ریزولوشن پر مکمل کور سیمولیشن کو کمپیوٹیشنل طور پر ناممکن بنا دیتا ہے۔

A figure illustrating reactor decomposition: a full reactor core, a representative fuel assembly, and a single pin cell. تصویر 1۔ ری ایکٹر کی تقسیم کی وضاحت: ایک مکمل ری ایکٹر کور، ایک نمائندہ فیول اسمبلی، اور ایک سنگل پن سیل، جو ری ایکٹر کے تجزیہ کی درجہ بندی ڈھانچے کو نمایاں کرتی ہے۔

ایک معیاری پن سیل میں ایک فیول پیلٹ (اکثر یورینیم ڈائی آکسائیڈ)، تحفظ کے لیے ایک کلینڈنگ پرت، اور ارد گرد کا ماڈریٹر شامل ہوتا ہے۔ یہ ایک سادہ لیکن طبعی طور پر نمائندہ ماڈل پیش کرتا ہے جو مقامی نیوٹران ٹرانسپورٹ اور فلکس کی تقسیم کو حل کرنے کے لیے ضروری ہے، جو بعد میں اسمبلی-سطح اور مکمل-کور تجزیوں کے لیے اہم ان پٹس ہیں۔

ملٹی-اسکیل ری ایکٹر تجزیہ میں، درست کور سیمولیشن ہوموجنائزڈ کراس-سیکشنز (Σℎ⁡𝑜⁢𝑚⁢𝑜⁢𝑔) پیدا کرنے پر منحصر ہے جو مکمل-کور سیمولیٹرز کے موٹے-میش عناصر کے اندر رد عمل کی شرح کو برقرار رکھتے ہیں۔ اس کا درست حساب لگانے کے لیے نیوٹران فلکس فیلڈ 𝜙⁡(𝐫) اور میکروسکوپک کراس-سیکشن فیلڈ Σ⁡(𝐫) دونوں کے درست علم کی ضرورت ہوتی ہے۔ روایتی طور پر، ان فیلڈز کو حاصل کرنے کے لیے کمپیوٹیشنل طور پر مہنگے ہائی-فیڈیلیٹی Monte Carlo طریقوں کا استعمال کرتے ہوئے نیوٹران ٹرانسپورٹ مساوات کو حل کرنا ضروری ہوتا ہے۔

اے آئی سرروگیٹ ماڈلز ایک اہم پیشرفت پیش کرتے ہیں جو ماڈل کو براہ راست جیومیٹری اور فیول کی افزودگی سے 𝜙⁡(𝐫) اور Σ⁡(𝐫) دونوں کی مشترکہ پیش گوئی کرنے کے لیے تربیت دیتے ہیں، اس طرح مہنگی ٹرانسپورٹ حل سے بچا جاتا ہے۔ یہ فزکس-الائنڈ نقطہ نظر، سپیشل طور پر حل شدہ فلکس اور کراس-سیکشن فیلڈز کی پیش گوئی کرکے اور پھر ان پیش گوئیوں سے ہوموجنائزڈ کراس-سیکشن کا حساب لگا کر، معیاری ریگریشن ماڈلز کے مقابلے میں کافی زیادہ درستگی حاصل کرتا ہے جو براہ راست سکالر ان پٹس کو میپ کرتے ہیں۔ یہ مضبوط طریقہ کار اہم سپیشل اثرات کو کیپچر کرتا ہے، جیسے خود-شیلڈنگ، جس کے نتیجے میں مختلف ری ایکٹر حالات میں بہت بہتر عمومیت آتی ہے۔

PhysicsNeMo: اے آئی سرروگیٹ ماڈل ٹریننگ کا مرکز

NVIDIA PhysicsNeMo ایک اوپن سورس پائتھون فریم ورک ہے جسے خاص طور پر اے آئی فزکس ورک لوڈز کے لیے تیار کیا گیا ہے۔ یہ ڈویلپرز کو اے آئی سرروگیٹ ماڈلز کی تعمیر، تربیت، اور فائن ٹیوننگ کے لیے با اختیار بناتا ہے جو ہائی فیڈیلیٹی کے ساتھ پیچیدہ عددی سیمولیشنز کی نقل کر سکتے ہیں۔ عام مقصد کی مشین لرننگ لائبریریوں کے برعکس، PhysicsNeMo خاص طور پر مسلسل طبعی مظاہر کی پیچیدگیوں کو ہینڈل کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔

یہ ماڈیولر، فزکس-آگاہ اجزاء پیش کرتا ہے، بشمول نیورل آپریٹرز، گراف نیورل نیٹ ورکس، اور ڈفیوژن اور ٹرانسفارمر-بیسڈ ماڈلز، جو طبعی سسٹمز کی پیچیدہ، مسلسل نوعیت کو کیپچر کرنے کے لیے آپٹمائزڈ ہیں۔ یہ خصوصی آرکیٹیکچر سپیشل طور پر حل شدہ فیلڈز—جیسے دباؤ، درجہ حرارت، یا نیوٹران فلکس—کی پیش گوئی کی اجازت دیتا ہے، بجائے اس کے کہ صرف سکالر آؤٹ پٹس تک محدود ہو۔ یہ فریم ورک PyTorch کے ساتھ ہموار طریقے سے ضم ہوتا ہے، جو جدید گہری لرننگ کے لیے ایک لچکدار اور طاقتور ماحول فراہم کرتا ہے۔ یہ انضمام محققین کو ٹولز اور تحقیق کے ایک وسیع ایکو سسٹم کا فائدہ اٹھانے کی اجازت دیتا ہے جبکہ فزکس-ڈرائیون اے آئی کے لیے PhysicsNeMo کی خصوصی صلاحیتوں سے فائدہ اٹھاتا ہے۔

PhysicsNeMo کی آپٹمائزڈ ڈیٹا پائپ لائنز اور تقسیم شدہ ٹریننگ یوٹیلیٹیز ملٹی-جی پی یو اور ملٹی-نوڈ پلیٹ فارمز پر ہائی-فیڈیلیٹی سرروگیٹ ماڈلز کی مؤثر تربیت کو ممکن بناتی ہیں، جس سے ترقیاتی وقت اور کمپیوٹیشنل اوور ہیڈ میں نمایاں کمی آتی ہے۔ یہ بڑے پیمانے پر سائنسی کوششوں کے لیے اہم ہے، جو انجینئرز کو بنیادی اے آئی سافٹ ویئر اسٹیک کے بجائے ڈومین-مخصوص چیلنجز پر توجہ مرکوز کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ سائنسی کمپیوٹنگ میں اے آئی کو آگے بڑھانے کے لیے NVIDIA کا عزم وسیع تر اقدامات میں بھی واضح ہے، جیسے کہ AWS کے ساتھ اس کی مسلسل شراکت داری جو اے آئی کو پائلٹ سے پیداوار تک تیز کرنے کے لیے ہے صنعتوں میں۔

مضبوط اے آئی ماڈلز کے لیے مؤثر ڈیٹا جنریشن

کسی بھی درست اے آئی ماڈل کی بنیاد ایک اعلیٰ معیار کا ڈیٹا سیٹ ہے۔ نیوکلیئر ری ایکٹر ڈیزائن کے لیے، اس کا مطلب ہے مؤثر طریقے سے نمائندہ ڈیٹا تیار کرنا۔ یہ عمل ایک عام پن سیل کو پیرامیٹرائز کر کے شروع ہوتا ہے، جس میں ایندھن کی افزودگی، پن پچ، اور کلینڈنگ رداس جیسے اہم ان پٹس کو تبدیل کیا جاتا ہے۔ مقصد یہ ہے کہ ایسے ڈیٹا سیٹس تیار کیے جائیں جن میں وسیع، حقیقت پسندانہ آپریٹنگ حالات میں نیوٹران فلکس فیلڈ اور سپیشل طور پر حل شدہ جذب کراس-سیکشن نقشہ شامل ہو۔

A figure showing a parameterized pin cell, with key dimensions used to define the model. تصویر 2۔ ایک پیرامیٹرائزڈ پن سیل، جس میں ماڈل کی وضاحت کے لیے استعمال ہونے والی کلیدی جہتیں دکھائی گئی ہیں، جو یہ ظاہر کرتی ہے کہ جیومیٹرک تبدیلیاں اے آئی ماڈل میں کیسے فیڈ کی جاتی ہیں۔

کمپیوٹیشنل طور پر مہنگے سیمولیشنز کی تعداد کو کم کرنے کے لیے، Latin Hypercube Sampling (LHS) جیسی جدید نمونہ لینے کی تکنیکوں کا استعمال کیا جاتا ہے۔ LHS اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ نمونے ڈیزائن کی جگہ کی جامع کوریج فراہم کریں جبکہ فالتو پن کو کم کریں، جس سے تیز رفتار سالورز کے ساتھ مل کر عملی وقت کے فریم کے اندر ایک مناسب ڈیٹا سیٹ تیار کیا جا سکے۔

ڈیٹا سیٹ جنریشن میں قدرتی طور پر مختلف ری ایکٹر حالات بھی شامل ہوتے ہیں، جیسے سب کریٹیکل اور سپر کریٹیکل کنفیگریشنز۔ مختلف فلکس فیلڈز کے اس نمائش سے سرروگیٹ ماڈل کی مختلف آپریشنل نظاموں میں عمومیت کی صلاحیت میں اضافہ ہوتا ہے۔

A figure illustrating neutron flux fields for both subcritical and supercritical reactor configurations. تصویر 3۔ سب کریٹیکل اور سپر کریٹیکل ری ایکٹر کنفیگریشنز دونوں کے لیے نیوٹران فلکس فیلڈز کی وضاحت، جو ماڈل کی مختلف آپریشنل حالتوں سے سیکھنے کی صلاحیت کو ظاہر کرتی ہے۔

اے آئی آگمنٹڈ نیوکلیئر ڈیزائن کی طرف منتقلی، جو PhysicsNeMo جیسے فریم ورکس کے ذریعے چلائی جاتی ہے اور طاقتور جی پی یوز کے ذریعے معاونت یافتہ ہے، بے مثال کارکردگی اور درستگی کو غیر مقفل کرنے کا وعدہ کرتی ہے۔ یہ تبدیلی صرف تیز تر سیمولیشنز کے بارے میں نہیں ہے؛ یہ ڈیزائن کی جگہ کی گہری تلاش کو ممکن بنانے کے بارے میں ہے، جس سے مستقبل کے لیے موروثی طور پر زیادہ محفوظ، زیادہ مؤثر، اور بالآخر، زیادہ سماجی طور پر قابل قبول نیوکلیئر توانائی کے حل حاصل ہوں گے۔ نیوکلیئر صنعت، اے آئی فزکس کی مدد سے، صاف اور پائیدار توانائی کی طرف اپنے راستے کو تیز کرنے کے لیے تیار ہے۔

اصل ماخذ

https://developer.nvidia.com/blog/accelerate-clean-modular-nuclear-reactor-design-with-ai-physics/

اکثر پوچھے جانے والے سوالات

What are Small Modular Reactors (SMRs) and Generation IV (Gen IV) reactors, and why are they crucial for the future of nuclear energy?

Small Modular Reactors (SMRs) are advanced nuclear reactors designed to be smaller, simpler, and built in factory-like conditions, allowing for cost efficiencies and faster deployment compared to traditional large-scale reactors. Generation IV (Gen IV) reactors represent a new class of nuclear systems targeting enhanced safety, sustainability, economic competitiveness, and proliferation resistance, focusing on better managing nuclear waste and improving fuel cycle efficiency. Both SMRs and Gen IV designs are crucial because they offer a credible roadmap towards safer, cleaner, more efficient, and sustainable nuclear energy solutions, addressing the challenges of climate change and energy security while striving for greater public acceptance and economic viability in a modular, standardized approach.

What are the primary challenges in traditional nuclear reactor design and simulation, and how does AI provide a solution?

Traditional nuclear reactor design faces significant challenges due to the expense, time, and inherent complexities of physical experiments. This necessitates heavy reliance on numerical simulations, which themselves are computationally intensive, creating a major bottleneck in the innovation process. High-fidelity simulations can take weeks or months, limiting design space exploration. AI addresses these challenges by enabling the creation of digital twins and AI surrogate models. These models can predict complex physical phenomena at a fraction of the computational cost and time, allowing engineers to rapidly explore innovative designs, rigorously assess safety, and optimize systems with unprecedented speed, thus accelerating the transition to cleaner nuclear technologies.

How do NVIDIA's CUDA-X libraries, PhysicsNeMo, and Omniverse contribute to AI physics simulations in nuclear design?

NVIDIA's ecosystem provides a powerful suite of tools for accelerating AI physics simulations. CUDA-X libraries offer GPU-accelerated primitives for high-performance computing, drastically speeding up data generation from high-fidelity simulations. PhysicsNeMo is an open-source AI Physics framework specifically designed for building, training, and fine-tuning AI surrogate models that emulate complex numerical simulations. It provides physics-aware components and optimized data pipelines for multi-GPU training. NVIDIA Omniverse libraries facilitate the creation of interactive digital twins, enabling real-time visualization and collaboration. Together, these technologies allow nuclear engineers to build full-stack, GPU-accelerated, AI-augmented simulation solutions, leading to faster design iterations and robust safety assessments for advanced nuclear reactors.

Describe the modular reference workflow for building interactive nuclear digital twins leveraging AI surrogate models.

The modular reference workflow for building interactive nuclear digital twins with AI surrogate models involves several key stages, each leveraging NVIDIA's accelerated computing stack. First, 'Data Generation' involves running GPU-accelerated, high-fidelity reactor/multiphysics simulations to produce vast amounts of training data. Next, 'Data Preprocessing' utilizes tools like PhysicsNeMo Curator to curate and transform geometric and field data into GPU-ready training datasets. The 'Model Training' phase uses PhysicsNeMo to train surrogate models efficiently on multiple GPUs, capable of predicting full spatial fields. Following this, 'Inference & Deployment' involves serving these trained surrogate models via an API, enabling their integration into interactive digital twins. Finally, 'Downstream Workflows' employ these surrogate models for critical design tasks such as optimization and uncertainty quantification, significantly streamlining the entire design process.

How does building an AI surrogate model for a fuel pin cell enhance the accuracy and efficiency of reactor simulation?

A fuel pin cell is the fundamental repeating unit in nuclear reactor core modeling. Simulating a typical core with 50,000+ pins at explicit resolution is computationally prohibitive. AI surrogate models address this by predicting complex neutron flux fields and spatially resolved absorption cross-section maps directly from geometry and fuel enrichment, bypassing expensive Monte Carlo transport calculations. By jointly predicting these spatially resolved fields, and then computing homogenised cross-sections from them, AI models achieve substantially higher accuracy than standard regression models that only map scalar inputs. This 'physics-aligned' approach captures crucial spatial effects like self-shielding, leading to much better generalisability and significantly accelerating multi-scale reactor analysis while maintaining high fidelity.

What distinguishes PhysicsNeMo from general-purpose machine learning libraries for AI physics workloads?

PhysicsNeMo is an open-source Python framework specifically engineered for AI physics workloads, setting it apart from general-purpose machine learning libraries. Unlike these broader libraries, PhysicsNeMo is purpose-built to provide modular, physics-aware components—including neural operators, graph neural networks, and diffusion/transformer-based models—designed to capture complex, continuous physical phenomena. It specializes in developing surrogate models that predict spatially resolved fields (e.g., pressure, temperature, neutron flux), not just scalar quantities. By integrating these state-of-the-art architectures with optimized data pipelines and distributed training utilities, PhysicsNeMo allows researchers and engineers to train high-fidelity surrogate models efficiently on multi-GPU and multi-node platforms, drastically reducing development time and computational overhead for domain-specific applications.

اپ ڈیٹ رہیں

تازہ ترین AI خبریں اپنے ان باکس میں حاصل کریں۔

شیئر کریں