핵심은 편미분 방정식(PDE)을 딥러닝으로 푸는 거예요

NVIDIA가 물리 시뮬레이션 AI 프레임워크 'PhysicsNeMo'를 공개했어요.

핵심은 편미분 방정식(PDE)을 딥러닝으로 푸는 거예요. 2D Darcy Flow 문제에 Fourier Neural Operator(FNO)와 Physics-Informed Neural Networks(PINN)을 적용해서, 기존 수치해석 대비 추론 속도를 대폭 단축할 수 있거든요.

Google Colab에서 바로 실행 가능하고, 모델 학습부터 추론 벤치마킹, 모델 저장까지 하나의 워크플로우로 처리돼요. FNO와 컨볼루션 서로게이트 모델을 비교 평가하는 과정도 포함돼 있어요.

과학 시뮬레이션에 AI를 접목하는 'Physics ML' 분야가 본격적으로 실용화 단계에 들어서고 있다는 신호예요.