물리 시뮬레이션을 개선된 디자인으로 변환하는 AI 엔지니어 소개

우리는 물리 시뮬레이션을 더 나은 디자인으로 바꾸는 AI 엔지니어를 소개합니다.

이 시스템은 데이터 센터의 냉각 시스템을 재설계하여 전력 사용량을 줄였으며, 기존에 발표된 최고 수준의 디자인을 능가하는 터빈 블레이드를 찾아냈습니다.

오늘 저희는 이 뒤에 있는 시뮬레이션 에이전트를 오픈 소스화합니다.

에이전트들은 냉각 업그레이드가 한 데이터 홀에서 연간 227k 달러의 전기료를 절감할 수 있음을 발견했습니다.

LS89 터빈 베인은 동일한 각도로 공기를 흐르게 하면서 에너지 손실을 25.5% 줄였습니다.

하나의 프로펠러는 공기와 물 모두에서 잘 작동하도록 최적화되어 양서성 드론(amphibious drones)이 가능하게 했습니다.

Archimedes는 물리 엔지니어링에 목표(/goal)를 가져옵니다. 목표와 제약 조건만 주면, 에이전트가 대안을 설계하고, 이를 시뮬레이션하며, 그 결과를 사용하여 다음 설계를 개선합니다.

저희는 결과 기반 가격 책정(outcome-based pricing)을 하기 때문에, 현재 디자인을 상당히 개선할 수 있을 때만 이익을 얻습니다.

Reynolds는 이러한 시뮬레이션의 기반이 되는 오픈 소스 에이전트입니다. 일반 영어로 흐름을 설명하면 케이스를 구축하고, OpenFOAM을 실행하며, 다시 실행할 수 있는 파일을 반환합니다.

MIT 라이선스는 코드를 수정하거나, 로컬에서 실행하거나, 판매하는 제품에 통합할 수 있도록 허용합니다.

개선하고 싶은 디자인이 있거나, 제작하기 전에 성능을 확인하고 싶다면 저희에게 DM을 보내주세요.

더 읽어보기
https://standardphysics.com
Reynolds 사용해 보기
https://tryreynolds.com
GitHub
https://github.com/InviscidAI/OpenReynolds