はじめてのNVIDIA PhysicsNeMo

戻る

柴田　良一 著

「NVIDIA PhysicsNeMo」は、数値シミュレーションのデータや物理法則を機械学習に取り込み、工学分野向けAIモデルを構築するためのオープンソース・フレームワークです。 　Windows 11とWSL2を使った環境構築から、NVIDIA公式例題の実行、学習・推論・可視化までを実践的に解説します。 　「PINNs」に加え「GNN／MGN」「FNO」「DNN」も取り上げ、流体解析や構造解析への応用を具体的な例題で学べます。

4290円（本体：3900円）

紙版はこちら

内容サンプル

はじめてのNVIDIA PhysicsNeMoのサンプル1 はじめてのNVIDIA PhysicsNeMoのサンプル2 はじめてのNVIDIA PhysicsNeMoのサンプル3 はじめてのNVIDIA PhysicsNeMoのサンプル4 はじめてのNVIDIA PhysicsNeMoのサンプル5 はじめてのNVIDIA PhysicsNeMoのサンプル6 はじめてのNVIDIA PhysicsNeMoのサンプル7

主な内容

NVIDIA PhysicsNeMoの概要

  • ［1-1］　CAEとAIの融合を実現する
  • ［1-2］　NVIDIA PhysicsNeMoの目的と概要

NVIDIA PhysicsNeMoの環境構築

  • ［2-1］　NVIDIA PhysicsNeMoの動作環境
  • ［2-2］　Ubuntu動作環境WSLの準備作業
  • ［2-3］　PhysicsNeMoのDockerによる導入
  • ［2-4］　PhysicsNeMoのpipによる導入

NVIDIA PhysicsNeMoとPhysicsNeMo Symの基本例題

  • ［3-1］　2次元矩形空間でのキャビティ流れの確認
  • ［3-2］　1次元波動方程式のPINNsによる解法
  • ［3-3］　FNOを用いた2次元Darcy流れの確認
  • ［3-4］　GNNを用いた過渡的な渦放出の確認

独自の構造解析の例題解説

  • ［4-1］　DNNを用いた2次元トラスの独自例題
  • ［4-2］　MGNを用いた2次元トラスの独自例題
  • ［4-3］　FNOを用いた1次元両端固定梁の独自例題
  • ［4-4］　PINNsを用いた1次元片持梁の独自例題
戻る