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yoossh’s diary•5ヶ月前

NVIDIAのPhysics AI PhysicsNeMo SymをWindows環境で試してみる

Physics AIを試したくてNVIDIAのPhysicsNeMo環境を構築したかったのですが、普段使っているWindows環境で手軽に試したかったので、いろいろ調べながらWindowsのWSL上で構築してみました。その際の手順について備忘録としてご紹介します。NVIDIA PhysicsNeMo は、AI4Science や工学分野向けに、最新の SciML 手法を用いて物理モデルを学習・微調整・推論できるオープンソースのディープラーニングフレームワークです。物理知識とデータを組み合わせた AI モデルの開発・検証・デプロイを支援し、リアルタイム予測を可能にします。Python モジュール…

#Physics AI#物理AI#PINN#PINNs#PhysicsNeMo

関連ブログ

まさおのデータサイエンティストへの道•3年前

PytorchでPINNs（Physics Informed Neural Network）を実装してみる(Burgers方程式)

1.やりたいこと 2.Burgers方程式 3.問題設定 4.PINNsによる解法 4.1.初期条件及び境界条件のデータ作成 4.2.計算領域内のサンプリングデータの作成 4.3.学習モデル定義 4.4.PINNsの学習 4.5.PINNs学習済モデルの予測結果 4.6.解析結果との比較 1.やりたいこと Burgers方程式に対して、PINNs(Physics Informed Neural Network)を構築し、解析解とPINNsの予測結果を比較してみます。 PINNsに関しては過去のこちらの記事を参考にしてください。 masao-ds.hatenablog.com 2.Burgers…

#機械学習#データサイエンス#PINNs#流体力学
まさおのデータサイエンティストへの道•3年前

PytorchでPINNs(Physics Informed Neural Network)を実装してみる

0.目次 1.背景 2.やりたいこと 3.PINNs(Physics Informed Neural Network) 3.1.PINNsとは 3.2.自動微分 4.マス-バネ-ダンパー系（1次の自由振動系） 4.1.解析解 4.2.NNによる解法 4.3.PINNsによる解法 5.まとめ 1.背景 業務でPINNs(Physics Informed Neural Network)を使用したいと思い、自身で実装する方法をまとめましたので備忘録がてらまとめてみます。 2.やりたいこと １次元の自由振動系に対して振動するマスの変位を予測するPINNsを実装し、微分方程式を解くことにより得られる解析…

#機械学習#データサイエンス#PINNs