Lo sviluppo dell’hardware e i test sui materiali oggi si affidano in larga misura a simulazioni basate sulla fisica per la progettazione, la convalida e la produzione. Questi calcoli spesso richiedono ore o giorni e comportano costi elevati, il che ritarda i progetti e fa slittare il lancio della produzione. Per questo motivo gli ingegneri spesso riducono la complessità dei modelli per abbreviare i tempi di calcolo, a scapito della precisione e della vicinanza alle condizioni operative reali.
Physics-aware AI per flussi di lavoro più rapidi
Fainite sta sviluppando una piattaforma AI physics-aware che accelera e semplifica i flussi di lavoro di simulazione esistenti. Il motore apprende dalle simulazioni basate sulla fisica e può ricavare previsioni accurate senza affidarsi a grandi serie di dati storici. Gli ingegneri impostano nuovi flussi di lavoro in pochi minuti, eseguono simulazioni molto più velocemente e possono riutilizzare in modo intelligente i risultati precedenti, anche con quantità limitate di dati. Un agente AI integrato li guida attraverso passaggi complessi, suggerisce impostazioni e rende le analisi avanzate utilizzabili da team più ampi.
150.000 franchi per la scalabilità e l’ingresso sul mercato
I 150.000 franchi del programma Venture Kick saranno utilizzati per espandere la tecnologia a ulteriori discipline ingegneristiche e casi d’uso e per costruire una piattaforma scalabile con funzionalità di nuova generazione. Allo stesso tempo, i fondi serviranno a rafforzare la struttura del team e le attività di go-to-market per accelerare l’implementazione nelle aziende industriali. L’azienda si rivolge così a circa 9 milioni di ingegneri hardware in tutto il mondo, il cui lavoro è attualmente rallentato da processi di simulazione lenti e complessi.
Team fondatore con esperienza in fisica e AI
La start-up è stata fondata da ricercatori e ingegneri del Caltech, del Politecnico di Zurigo, dell’Università di Cambridge e di Google, tra cui il CEO Alex Donzelli, il Chief Scientist Prof Burigede Liu e il ML Lead Matthias Bonvin. Il team è completato da ex dirigenti di affermati produttori di software di simulazione, che riuniscono competenze approfondite in materia di deep learning, fisica computazionale e piattaforme di simulazione industriale. Secondo Alex Donzelli, il finanziamento, il feedback e la rete di Venture Kick sono stati fondamentali per passare rapidamente dalla validazione tecnica alle prime applicazioni industriali.
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