Mistral تستحوذ على شركة تجعل الفيزياء تعمل في ثوانٍ بدلاً من أسابيع

أعلنت شركة Mistral AI أنها دمجت Emmi AI ضمن منصتها المؤسسية، مضيفة فئة جديدة من النماذج الأساسية الفيزيائية إلى مجموعتها الحالية من نماذج اللغة الكبيرة وأدوات سير العمل القائمة على الوكلاء. يستهدف الاستحواذ فجوة في الهندسة الصناعية تصفها Mistral بأنها عنق زجاجة: سير عمل محاكاة الفيزياء التي لم تتغير كثيرًا منذ عام 2006.the-hidden-bottleneck-in-ai-inference-why-deepseeks-dspark-rewrites-the-rules-of-speculative-decoding

"لا يزال تحليل الفيزياء عالقًا في بداية دورة حياة المنتج، مرتبطًا بطرق الحلول التي لم تتغير جوهريًا منذ عقود،" كتبت Mistral في منشور مدونة. "لا يزال المهندسون يقيمون عددًا قليلاً من المتغيرات بينما ينبغي عليهم استكشاف آلاف منها."

تقنية Emmi AI هي ما تسميه Mistral "الذكاء الاصطناعي الفيزيائي": نماذج مدفوعة بالبيانات تم تدريبها على مخرجات الحلول التي تربط الهندسة والظروف الحدودية بالمجالات الفيزيائية الكاملة في تمريرة أمامية واحدة، في غضون ثوانٍ، على وحدة معالجة رسومية واحدة. هذا تسارع هائل مقارنة بأعباء عمل CFD وFEM التقليدية، التي يمكن أن تتطلب من الفرق إعداد هندسة CAD، وتقسيمها إلى شبكة، وتكوين الظروف الحدودية، وترتيب عمليات التشغيل على مجموعات HPC، وهي عملية تستغرق ساعات إلى أسابيع لكل متغير تصميم.

توضح Mistral بوضوح أن هذه النماذج الفيزيائية ليست بدائل للحلول المبنية على المبادئ الأولى في كل مجال. تصفها الشركة بأنها "تغيير جذري في الإنتاجية للغالبية العظمى من تكرارات حلقة التصميم"، مع الاحتفاظ بالحلول التقليدية للتحقق وحالات الحافة. لاحظت Mistral أن البنيات والأهداف التدريبية وأنظمة التقييم تختلف اختلافًا جوهريًا عن نماذج اللغة الكبيرة المدربة على بيانات المحاكاة، وأن النماذج مصممة للتعميم عبر عائلة تصميم كاملة، وليس لكل جزء على حدة.

يأتي الاستحواذ مع توسع بنيات النماذج مثل AB-UPT إلى النضج الصناعي وأصبحت سعة وحدة المعالجة الرسومية اقتصادية بما يكفي لتدريب وتشغيل أعباء عمل الفيزياء على نطاق الإنتاج. تضع Mistral هذه القدرة كطبقة أفقية، عند ضبطها على فيزياء مجال معين، تنتقل عبر قطاعات الطيران والسيارات والإلكترونيات والطاقة والمعدات الصناعية.fast-lewm-parallel-action-prefix-prediction-slashes-latent-world-model-planning-costs

كشفت Mistral أن الشركاء يشملون بالفعل ASML وAirbus وSafran وSiemens Energy. تتخيل الشركة حالات استخدام عبر ثلاثة مجالات رئيسية: تصميم المنتجات المتسارع، تصميم الأدوات والعمليات المتسارع، والتوائم الرقمية في الوقت الفعلي. في تصميم المنتجات، يمكن للمهندسين استكشاف آلاف متغيرات التصميم في الوقت الذي يستغرقه محاكاة واحدة حاليًا، ويمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي اقتراح مرشحات بدلاً من مجرد تقييمها. في الأدوات، يمكن اختبار آلاف متغيرات القوالب والقالب افتراضيًا قبل قطع أي أداة، والتنبؤ بالعيوب وتحسين الإنتاجية. بالنسبة للتوائم الرقمية، ستشغل النماذج الفيزيائية بشكل مستمر على بيانات الاستشعار المباشرة، مما يتيح سيناريوهات "ماذا لو" على الأصول العاملة دون إخراجها من الخدمة.

"نعتقد أن الذكاء الاصطناعي الفيزيائي يكون أكثر قيمة عندما يتكامل مع بقية مجموعة الذكاء الاصطناعي لمؤسسة الهندسة،" كتبت Mistral. توفر الشركة النماذج الفيزيائية كقدرة واحدة داخل منصتها المؤسسية، إلى جانب نماذج الاستدلال اللغوي ومتعددة الوسائط، وخطوط تدريب النماذج وتخصيصها، وأدوات تنسيق سير عمل الذكاء الاصطناعي، وعوامل البرمجة، والبنية التحتية الخاصة للذكاء الاصطناعي.microsofts-new-platform-gives-scientists-a-governed-factory-for-ai-agents

تفتح Mistral الآن أدوارًا جديدة لبناء فريقها للذكاء الاصطناعي للهندسة، وتدعو الشركة شركاء من قطاعات الطيران والسيارات والطاقة والإلكترونيات لاستكشاف التكنولوجيا.

تشير الخطوة إلى أن المنافسة بين مزودي النماذج الأساسية تتوسع إلى ما هو أبعد من اللغة والرؤية إلى العلوم الفيزيائية. رهان Mistral هو أن الهندسة الصناعية، وهو مجال طالما كان مقيدًا بحلول باهظة الثمن وبطيئة، هو سوق كبير بما يكفي لتبرير نماذج الذكاء الاصطناعي الحدودية الخاصة به، وأن العملاء سيدفعون مقابل سرعة وحجم الذكاء الاصطناعي الفيزيائي، حتى لو كان التحقق لا يزال يتطلب الأدوات القديمة.ai2-releases-emo-an-moe-model-where-modularity-emerges-from-data