Nvidia推出AI物理模擬框架Modulus

Nvidia發布了用於控制物理方程式和模擬的神經網路訓練平臺Modulus，Modulus框架可生成強大且高度逼真的模型，加速多物理系統的設計探索，非常適合用於開發數位雙身（Digital Twin）。

根據Nvidia的解釋，Modulus是一種神經網路框架，可以將物理學和偏微分等強大功能和人工智慧相結合，以建構出更加強大的模型，進行分析運算。無論是開發者想要以人工智慧解決物理問題，又或是以複雜的非線性、多物理系統，設計數位對映模型，Modulus都能夠派上用場。

Modulus主要針對工程師、科學家、研究人員和學生設計，使用方法簡單，而且容易擴展，適合用來解決廣泛的問題，並且可快速迭代，加快系統探索和開發的速度，Modulus可同時解決多個假設情境的參數化系統，用戶僅需要訓練模型一次，即可解決多個問題。

基本上，傳統的數值求解器，目的都在一次求解一種配置，但是Modulus卻能夠一次處理多個單一幾何，或是參數幾何，神經網路可以同時在多個情境間進行訓練，並且在推理過程，即時評估每個配置，這使得用戶可以更有效率地探索設計空間。

由於Modulus利用了人工智慧方法，融合物理學和機器學習領域，考量到訓練資料和控制物理方程式，Modulus訓練出來的模型，封裝了物理公式，並成為可用於各種應用程式的高度逼真模型。

同時，Modulus中的資料準備模組，會將觀察到或是模擬的資料，還有標準幾何格式的資料作為輸入，官方提到，Modulus特別的地方，在於不僅可使用特定的幾何系統，還能夠輸入顯示參數化空間做為幾何輸入，這讓模型能夠對參數進行探索，並且最佳化設計空間。

Modulus也提供以Python為基礎的API，供使用者方便地實作物理和幾何運算，還有詳細的使用者指南範例。訓練引擎模組則接受所有輸入，並且利用PyTorch和TensorFlow來訓練最終模型，透過cuDNN進行GPU加速，用戶還可使用Magnum來進行多GPU或多節點擴展。