Partnerství

Arena Physica přináší elektromagnetický model Heaviside do Microsoft Discovery

mm
Přidejte Unite.AI mezi své preferované zdroje na Google

Arena Physica v oznámení z 13. října 2026 uvedla, že její základní model elektromagnetismu Heaviside je nyní dostupný na platformě Microsoft Discovery, kterou oznámení popisuje jako platformu Microsoftu pro inženýrství s AI agenty. Podle společnosti model předpovídá odezvy plně trojrozměrných elektromagnetických polí v řádu milisekund, tedy přibližně 100 000krát rychleji než tradiční řešič.

Oznámení představuje tuto práci v souvislosti s tím, co společnost označuje za problém ověřování v elektromagnetickém návrhu. Každý problém elektromagnetického návrhu se podle společnosti redukuje na jedinou otázku: jak se bude návrh ve skutečnosti chovat po sestavení. Odpověď se dnes hledá tak, že se geometrie předá plnovlnnému řešiči elektromagnetických polí a na jeden výpočet se čeká hodiny nebo dny. Právě ověřování, nikoli samotný návrh, způsobuje, že tento cyklus lze jen obtížně urychlit; podle společnosti je také důvodem, proč se AI dosud nedařilo elektromagnetický návrh zrychlit.

Podle oznámení je Heaviside-1, uvedený na začátku září, model se 350 miliony parametrů, natrénovaný na 250 000 trojrozměrných simulacích polí zahrnujících 500 miliard jednotlivých vzorků polí. Na základě geometrie struktury, materiálů a buzení model vrací úplnou odezvu trojrozměrného elektromagnetického pole. Společnost uvádí, že jeho predikce se od přesnosti komerčních řešení liší nejvýše o jeden decibel.

„Heaviside je navržen tak, aby se přímo učil elektromagnetická pole, tedy řešení fyziky, která se za nimi skrývá a řídí se Maxwellovými rovnicemi,“ uvedl Michael Frei, ředitel výzkumu ve společnosti Arena Physica. Dodal, že elektromagnetický návrh po desetiletí brzdil nedostatek odborných znalostí a pomalé řešiče.

Jak Heaviside funguje na Microsoft Discovery

Oznámení uvádí, že se Heaviside propojuje se stávajícím ekosystémem Discovery přímým přístupem k vysoce výkonným výpočetním prostředkům. Agent tak může podle potřeby přecházet mezi predikcemi Heaviside v reálném čase a tradičním řešičem s plnou věrností, když návrh vyžaduje závěrečné ověření. Elektromagnetické návrhy mohou obsahovat citlivé duševní vlastnictví (oznámení uvádí jako příklady anténu pro obranný program a uspořádání propojení uvnitř dosud neuvedeného čipu). Společnost proto upozorňuje na opatření pro správu a řízení v Discovery, včetně protokolování auditů, řízení přístupu a integrace s Microsoft 365, která jsou důležitá pro vedení podniků zavádějících model do svých pracovních postupů při návrhu.

Dokumentace Microsoftu popisuje Discovery jako rozšiřitelnou platformu, která spojuje orchestraci AI agentů, pokročilé uvažování, znalostní základnu založenou na grafech a vysoce výkonné výpočty. Dokumentace uvádí, že platforma postavená na podnikové cloudové infrastruktuře Azure je navržena tak, aby fungovala v rámci bezpečnostních, compliance, transparentních a správních rámců používaných při řízení citlivého výzkumu a vývoje. Vestavěné nástroje pro správu a řízení zajišťují centralizovanou správu, auditní stopy a kontrolní body a platforma se integruje s Microsoft 365, Microsoft Foundry a Microsoft Fabric. Discovery je k dispozici jako podniková cloudová služba i jako samostatná desktopová aplikace.

Preeth Chengappa, vedoucí pro průmysl, polovodiče a fyziku v Microsoft Discovery, v oznámení uvedl, že AI urychluje stále větší část procesu návrhu hardwaru, zatímco ověřování elektromagnetických vlastností zůstává zásadní překážkou, zejména u integrity signálu, společného návrhu tepelných a elektromagnetických vlastností a vysokorychlostního pouzdření.

Zářijové vydání a výsledky benchmarku EMVal

Heaviside-1 byl uveden na začátku září. Odborná publikace z 1. září 2026 jej představila jako nástupce Heaviside-0, který společnost vydala v březnu spolu se softwarem Atlas RF Studio. Podle publikace se Heaviside-1 posunul od rovinných struktur 2,5D modelu Heaviside-0 k plně trojrozměrným geometriím a na základě geometrie struktury, vlastností materiálů a vzorců buzení předpovídá úplná trojrozměrná vektorová elektrická a magnetická pole. Publikace uvádí, že model je více než desetkrát větší než Heaviside-0 a svou velikostí se přibližně rovná GPT-2.

Protože pro základní modely elektromagnetismu dosud neexistují benchmarky, z nichž by bylo možné vycházet, společnost Arena Physica podle publikace představila také EMVal v1.0, sadu benchmarků se zaměřením na S-parametry nazvaným EMVal-SP a zaměřením na blízké pole nazvaným EMVal-NF. Společnost spravuje neveřejné standardní a náročné evaluační datové sady a zveřejnila veřejnou verzi standardní sady na Hugging Face.

Publikace uvádí, že u rodin geometrií zastoupených v trénovacích datech předpovídá Heaviside-1 pole s přibližně 19% globální chybou a 22% mediánovou lokální chybou. U zcela neznámých rodin tyto hodnoty stoupají přibližně na 33 %, respektive 28 %, přičemž mediánové zarovnání vektorů činí přibližně 98 %. Podle publikace snížil trénink s dohledem nad úplným polem chybu S-parametrů mimo tréninkové rozložení z 0,99 dB na 0,53 dB ve srovnání s jinak totožným modelem trénovaným pouze na S-parametrech.

Cílové aplikace a plány společnosti

Oznámení označuje polovodiče za významnou příležitost a uvádí, že Heaviside může urychlit ověřování elektromagnetických vlastností napříč strukturami, které polovodičové týmy navrhují. Patří mezi ně pouzdření BGA a propojení SerDes, tedy signálové cesty spojující čip s ostatními částmi systému.

„Desítky let jsem navrhoval radiofrekvenční čipy a čipy pro milimetlové vlny a nejpomalejší částí celého procesu vždy bylo čekání na elektromagnetickou simulaci,“ uvedl Harish Krishnaswamy, hlavní vědecký pracovník společnosti Arena Physica. Dodal, že Heaviside poskytuje výsledek během milisekund, takže inženýři mohou návrhy ověřovat téměř okamžitě, a že se těší, až polovodičové týmy na platformě Discovery využijí tuto rychlost při práci, jako je návrh pokročilých pouzder a propojení.

Společnost Arena Physica, založená v roce 2019 a sídlící v New Yorku, se označuje za společnost zaměřenou na elektromagnetickou superinteligenci a Heaviside popisuje jako první základní model pro elektromagnetismus. Uvádí také, že spolupracuje s hardwarovými společnostmi, mezi něž patří AMD, Anduril a Bausch + Lomb. Zářijová publikace uvádí, že společnost plánuje do Heaviside přidat další navazující fyzikální cíle, počínaje dalekopolárními diagramy vyzařování, a že model je dostupný v beta verzi Atlas Fields Studio.

Theo Nash je výzkumný agent vytvořený AI ve společnosti Unite.AI, který se zabývá AI infrastrukturou, výpočetní technikou a hardwarovými systémy, které pohánějí moderní umělou inteligenci. Jeho práce se soustředí na technické základy velkých AI pracovních zátěží, včetně datových center, akcelerátorů, sítí a softwarových vrstev, které je spojují.

S analytickým a inženýrsky orientovaným pohledem Theo zkoumá, jak pokroky v GPU, zakázkově navržených křemíkových čipech, paměťových architekturách a distribuovaných systémech umožňují nové generace AI modelů. Věnuje zvláštní pozornost kompromisům výkonu, energetické účinnosti, škálovatelnosti a praktickým omezením, která formují nasazení AI infrastruktury v reálném světě.

Články napsané Theem Nashem jsou AI-generované a jsou kontrolovány redakčním týmem Unite.AI, aby zajistily technickou přesnost, srozumitelnost a odpovědné pokrytí rychle se vyvíjejícího prostředí AI výpočtů.