加州圣克拉拉——GTC——2022年3月22日——NVIDIA今天发布了一个科学数字孪生平台。该平台可以加速物理机器学习模型，解决科学和工程问题的数百万倍，速度比以前高出数千倍。

　　这个用于科学计算的加速数字双胞胎平台用于开发物理机器学习神经网络模型的NVIDIAModulusAI框架以及NVIDIAOmniverse™3D虚拟世界模拟平台。

　　该平台可以实时创建基于物理信息的交互式AI模拟通过准确反映现实世界，使计算流体动力学等模拟速度比传统工程模拟和设计优化工作流方法快10000倍。和以前一样AI与模型相比，研究人员可以以更高的速度和精度建模复杂的系统，如极端天气事件。

　　NVIDIA展示了该技术的两个应用示例。NVIDIAFourCastNet物理机器学习模型可以模拟全球天气模式，预测飓风等极端天气事件。它不仅比传统的数值预测模型具有更高的可信度，而且比传统的数值预测模型快45000倍。此外，西门子(SiemensGamesaRenewableEnergy)正在使用AI优化风力发电机的设计。

　　NVIDIA加速计算部副总裁IanBuck表示：“为了应对气候变化、药物研发和寻找新的可再生能源等挑战，我们使用数据中心的规模AI加快计算速度，有可能实现百万倍的性能飞跃。NVIDIA的AI研究人员可以探索如何解决这些大规模问题。”

　　NVIDIAModulus和Omniverse

　　NVIDIAModulus考虑到数据和物理，我们可以训练一个神经网络，为数字双胞胎创建一个AI代理模型。这种代理模型可以实时推理新的系统行为，实现动态、迭代的工作流程，并与Omniverse可视化和实时交互探索可以集成。

　　Modulus最新版本的数据驱动训练使用傅里叶神经算子，这使得框架使数据驱动训练AI它可以同时解决相关的偏微分方程，并将机器学习模型与天气和气候数据相结合，例如欧洲中期天气预报中心ERA5数据集。

　　实时虚拟世界模拟与3D设计合作平台NVIDIAOmniverse对Modulus平台可以使用补充功能Modulus实现数字孪生的实时可视化和交互式探索。

　　NVIDIAFourCastNet

　　和transformer支持NVIDIAFourCastNet使用10个物理机器学习模型TBEarth系统数据训练。作为实现Earth-2(NVIDIA首席执行官黄仁勋宣布将使用该系统Omniverse一个步骤来创造地球的数字双胞胎)，FourCastNet能够模拟和预测飓风和大气流等极端天气事件的发展和风险，不仅具有较高的信心，而且最快可以加速45000倍。

　　NVIDIA高级开发人员、技术科学家和工程师KarthikKashinath表示：“通过数字双胞胎，研究人员和决策者可以与数据互动，快速探索各种假设，而传统的建模技术几乎不可能做到这一点，因为它既昂贵又耗时。Earth-2的核心，NVIDIAFourCastNet推动地球数字孪生的发展，通过更快、更准确地模拟全球天气的物理和动力学。”

　　西门子歌美莎可再生能源公司

　　这个数字孪生平台帮助风力发电场配备了西门子歌美莎可再生能源公司的风力发电场，显著加速了风电场布局的模拟研究，让研究人员第一次使用AI为了准确模拟风电机在各种天气条件下的位置对其性能的影响，从而优化风电场的布局，使发电量比以前的设计增加20%。

　　西门子歌美莎可再生能源公司陆上数字产品组合经理SergioDominguez表示：“通过与NVIDIA在合作方面，西门子可再生能源公司可以大大加快计算速度和计算流体力学等复杂领域最新算法开发的部署速度，为基础。”

　　要进一步了解NVIDIA数字双胞胎，请看黄仁勋的双胞胎GTC2022主题演讲。免费注册参加GTC2022后即可参加NVIDIA由行业领袖主持的分会。