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NVIDIAの「物理AI」を実践的に解説!
はじめてのNVIDIA PhysicsNeMo
―Physics-ML 物理法則と解析データを活用した工学シミュレーション―
柴田 良一 著
2026年 8月27日発売   A5判  256ページ 定価 ¥4,290(本体 ¥3,900)
   ISBN978-4-7775-2347-4 C3004 ¥3900E
 「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。
■ 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

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