英伟达今天推出了 Modulus，这是一个框架，用于在需要高水平物理精度的行业中开发“基于物理的”机器学习模型。英伟达表示，Modulus 训练 AI 系统使用物理定律对系统在一系列领域的行为进行建模，包括气候科学和蛋白质工程。
“数字孪生”模拟方法已在许多领域流行起来。例如，总部位于伦敦的SenSat帮助建筑、采矿、能源和其他行业的客户为他们正在进行的项目创建位置模型。GE 提供的技术允许公司对实际机器的数字孪生进行建模并密切跟踪性能。微软提供Azure Digital Twins和 Project Bonsai，它们在模拟环境中对人、地点和设备之间的关系和交互进行建模。
Gartner预测，到 2020 年，50% 的大型制造商将至少启动一项数字孪生计划，并且从 2018 年到 2022 年，使用数字孪生的组织数量将增加两倍。 Markets and Markets估计，全球数字孪生技术市场将到 2026 年将达到 482 亿美元，高于 2020 年的 31 亿美元。英伟达今天推出了 Modulus，这是一个框架，用于在需要高水平物理精度的行业中开发“基于物理的”机器学习模型。英伟达表示，Modulus 训练 AI 系统使用物理定律对系统在一系列领域的行为进行建模，包括气候科学和蛋白质工程。
“数字孪生”模拟方法已在许多领域流行起来。例如，总部位于伦敦的SenSat帮助建筑、采矿、能源和其他行业的客户为他们正在进行的项目创建位置模型。GE 提供的技术允许公司对实际机器的数字孪生进行建模并密切跟踪性能。微软提供Azure Digital Twins和 Project Bonsai，它们在模拟环境中对人、地点和设备之间的关系和交互进行建模。
Gartner预测，到 2020 年，50% 的大型制造商将至少启动一项数字孪生计划，并且从 2018 年到 2022 年，使用数字孪生的组织数量将增加两倍。 Markets and Markets估计，全球数字孪生技术市场将到 2026 年将达到 482 亿美元，高于 2020 年的 31 亿美元。
英伟达今天推出了 Modulus，这是一个框架，用于在需要高水平物理精度的行业中开发“基于物理的”机器学习模型。英伟达表示，Modulus 训练 AI 系统使用物理定律对系统在一系列领域的行为进行建模，包括气候科学和蛋白质工程。
“数字孪生”模拟方法已在许多领域流行起来。例如，总部位于伦敦的SenSat帮助建筑、采矿、能源和其他行业的客户为他们正在进行的项目创建位置模型。GE 提供的技术允许公司对实际机器的数字孪生进行建模并密切跟踪性能。微软提供Azure Digital Twins和 Project Bonsai，它们在模拟环境中对人、地点和设备之间的关系和交互进行建模。
Gartner预测，到 2020 年，50% 的大型制造商将至少启动一项数字孪生计划，并且从 2018 年到 2022 年，使用数字孪生的组织数量将增加两倍。 Markets and Markets估计，全球数字孪生技术市场将到 2026 年将达到 482 亿美元，高于 2020 年的 31 亿美元。
