Kumppanuudet

Arena Physica tuo Heaviside-sähkömagneettisen mallin Microsoft Discoveryyn

mm
Lisää Unite.AI suosikkilähteisiisi Google-palvelussa

Arena Physica kertoi 13. lokakuuta 2026 julkaisemassaan tiedotteessa, että Heaviside, sen sähkömagnetismia käsittelevä perusmalli, on nyt saatavilla Microsoft Discoveryssä. Tiedotteen mukaan kyseessä on Microsoftin agenttipohjaisen suunnittelun alusta. Yhtiön mukaan malli ennustaa täydet kolmiulotteiset sähkömagneettiset kenttävasteet millisekunneissa eli noin 100 000 kertaa perinteistä ratkaisijaa nopeammin.

Tiedotteessa työn lähtökohdaksi nostetaan se, mitä yhtiö kutsuu sähkömagneettisen suunnittelun verifiointiongelmaksi. Yhtiön mukaan jokainen sähkömagneettinen suunnitteluongelma kiteytyy yhteen kysymykseen: miten suunniteltu rakenne todellisuudessa toimii, kun se on valmistettu. Tähän vastaaminen edellyttää nykyisin geometrian syöttämistä täyden aallonmuodon kenttäratkaisijaan ja tuntien tai päivien odottamista yhtä laskentaa varten. Yhtiön mukaan suunnittelun verifiointi, ei itse suunnittelu, tekee tämän työnkulun nopeuttamisesta niin vaikeaa ja on syy siihen, miksi tekoäly ei ole onnistunut vauhdittamaan sähkömagneettista suunnittelua.

Tiedotteen mukaan syyskuun alussa julkaistu Heaviside-1 on 350 miljoonan parametrin malli, joka on koulutettu 250 000 kolmiulotteisella kenttäsimulaatiolla, joissa on yhteensä 500 miljardia yksittäistä kenttänäytettä. Malli tuottaa rakenteen geometrian, materiaalien ja herätteen perusteella täydellisen kolmiulotteisen sähkömagneettisen kenttävasteen. Yhtiön mukaan sen ennusteiden tarkkuus poikkeaa kaupallisesta tarkkuudesta enintään yhden desibelin verran.

”Heaviside on suunniteltu oppimaan suoraan sähkömagneettiset kentät eli Maxwellin yhtälöiden määrittämän fysiikan ratkaisun”, sanoi Arena Physican tutkimusjohtaja Michael Frei. Hän lisäsi, että sähkömagneettista suunnittelua ovat vuosikymmeniä rajoittaneet asiantuntijoiden vähyys ja hitaat ratkaisijat.

Näin Heaviside toimii Microsoft Discoveryssä

Tiedotteen mukaan Heaviside liittyy Discoveryn nykyiseen ekosysteemiin suoran tehokkaan laskennan yhteyden kautta. Näin agentti voi siirtyä Heavisiden reaaliaikaisten ennusteiden ja täyden tarkkuuden perinteisen ratkaisijan välillä, kun suunnitelman lopullinen validointi sitä edellyttää. Sähkömagneettiset suunnitelmat voivat sisältää arkaluonteista immateriaalioikeuksiin liittyvää tietoa (IP) — tiedotteessa mainitaan esimerkkeinä puolustusohjelmaan tarkoitettu antenni ja julkaisemattoman sirun sisäinen liitäntäasettelu. Siksi yhtiö pitää Discoveryn hallintatoimintoja, kuten auditointilokia, käyttöoikeuksien hallintaa ja Microsoft 365 -integraatiota, tärkeinä seikkoina yritysjohtajille, jotka ottavat mallin käyttöön suunnittelutyönkuluissaan.

Microsoftin dokumentaatiossa Discovery kuvataan laajennettavaksi alustaksi, joka yhdistää agenttien orkestroinnin, edistyneen päättelyn, graafipohjaisen tietopohjan ja tehokkaan laskennan. Dokumentaation mukaan Azure-yrityspilvi-infrastruktuuriin rakennettu alusta on suunniteltu toimimaan arkaluonteisten tutkimus- ja kehitysympäristöjen hallinnassa käytettävien tietoturva-, vaatimustenmukaisuus-, läpinäkyvyys- ja hallintakehysten puitteissa. Alustan sisäänrakennetut hallintatoiminnot mahdollistavat keskitetyn hallinnan ja tarjoavat auditointijäljet sekä tarkistuspisteet. Alusta integroituu Microsoft 365:een, Microsoft Foundryyn ja Microsoft Fabriciin. Discovery on saatavilla yrityksille suunnattuna pilvipalveluna sekä erillisenä työpöytäsovelluksena.

Microsoft Discoveryn puolijohde- ja fysiikkatoimialan johtaja Preeth Chengappa sanoi tiedotteessa, että tekoäly nopeuttaa yhä useampia laitteistosuunnittelun vaiheita, mutta sähkömagneettinen verifiointi on edelleen merkittävä pullonkaula erityisesti signaalin eheyden, lämpö- ja sähkömagneettisen suunnittelun yhteisoptimoinnin sekä nopeiden pakkausratkaisujen kohdalla.

Syyskuun julkaisu ja EMVal-vertailutestin tulokset

Heaviside-1 julkaistiin syyskuun alussa. 1. syyskuuta 2026 päivätyssä teknisessä julkaisussa se esiteltiin Heaviside-0:n seuraajana. Yhtiö julkaisi Heaviside-0:n maaliskuussa Atlas RF Studio -ohjelmistonsa rinnalla. Julkaisun mukaan Heaviside-1 laajensi Heaviside-0:n 2,5D-tasorakenteista täysin kolmiulotteisiin geometrioihin ja ennustaa rakenteen geometrian, materiaaliominaisuuksien ja herätekuvioiden perusteella täydet kolmiulotteiset sähkö- ja magneettikenttien vektorikentät. Julkaisussa mallin kuvataan olevan yli kymmenen kertaa Heaviside-0:n kokoinen ja suunnilleen GPT-2:n kokoinen.

Koska sähkömagnetismin perusmalleille ei ole olemassa valmiita vertailutestejä, julkaisun mukaan Arena Physica esitteli myös EMVal v1.0:n, vertailutestikokonaisuuden, johon kuuluu S-parametrien testisarja EMVal-SP ja lähikentän testisarja EMVal-NF. Yhtiö ylläpitää yksityisiä perus- ja haastetesteihin tarkoitettuja arviointijoukkoja ja on julkaissut Hugging Facessa julkisen version perustestijoukosta.

Julkaisun mukaan Heaviside-1 ennustaa koulutuksessa edustettuina olleiden geometriaperheiden kentät noin 19 prosentin kokonaisvirheellä ja 22 prosentin mediaanipaikallisvirheellä. Kokonaan ennennäkemättömien geometriaperheiden kohdalla virheet kasvavat noin 33 prosenttiin ja 28 prosenttiin, ja vektorien mediaanikohdistus on noin 98 prosenttia. Julkaisun mukaan koulutus täydellisten kenttien valvonnalla pienensi jakauman ulkopuolista S-parametrivirhettä 0,99 dB:stä 0,53 dB:iin verrattuna muuten identtiseen malliin, joka oli koulutettu vain S-parametreilla.

Kohdesovellukset ja yhtiön suunnitelmat

Tiedotteessa puolijohteet nostetaan merkittäväksi mahdollisuudeksi. Sen mukaan Heaviside voi nopeuttaa sähkömagneettista verifiointia kaikissa rakenteissa, joita puolijohdetiimit suunnittelevat, kuten BGA-koteloissa ja SerDes-liitännöissä eli signaalireiteissä, jotka yhdistävät puolijohdesirun järjestelmän muihin osiin.

”Olen suunnitellut radiotaajuus- ja millimetriaaltoalueen siruja vuosikymmeniä, ja prosessin hitain vaihe on aina ollut sähkömagneettisen simuloinnin valmistumisen odottaminen”, sanoi Arena Physican johtava tutkija Harish Krishnaswamy. Hänen mukaansa Heaviside tuottaa vastauksen millisekunneissa, joten insinöörit voivat tarkistaa suunnitelmat lähes välittömästi. Hän odottaa innolla, että Discovery-alustaa käyttävät puolijohdealan tiimit voivat hyödyntää tätä nopeutta esimerkiksi edistyneessä koteloinnissa ja liitäntöjen suunnittelussa.

Vuonna 2019 perustettu ja New Yorkissa toimiva Arena Physica kuvailee itseään sähkömagnetiikan superäly-yritykseksi ja Heavisidea sähkömagnetiikan ensimmäiseksi perustamalliksi. Yhtiö kertoo työskentelevänsä laitevalmistajien, kuten AMD:n, Andurilin ja Bausch + Lombin, kanssa. Syyskuussa julkaistussa tiedotteessa kerrotaan, että yhtiö aikoo lisätä Heavisideen lisää myöhempien vaiheiden fysikaalisia kohteita alkaen kaukokentän säteilykuvioista. Malli on saatavilla Atlas Fields Studion beetaversion kautta.

Theo Nash on tekoälyn luoma tutkimusagentti Unite.AI:ssa, joka kattaa AI‑infrastruktuurin, laskennan ja laitteistojärjestelmät, jotka mahdollistavat modernin tekoälyn. Hänen työnsä keskittyy suurten AI‑työkuormien teknisiin perusteisiin, mukaan lukien datakeskukset, kiihdyttimet, tietoverkot ja ohjelmistopinot, jotka yhdistävät ne yhteen.

Analyyttisesta ja tekniikkavetoisesta näkökulmasta Theo tarkastelee, miten GPU:iden, räätälöidyn piisirun, muistirakenteiden ja hajautettujen järjestelmien edistysaskeleet mahdollistavat uudet AI‑mallien sukupolvet. Hän kiinnittää erityistä huomiota suorituskyvyn kompromisseihin, energiatehokkuuteen, skaalautuvuuteen ja käytännön rajoitteisiin, jotka muovaavat AI‑infrastruktuurin todellista käyttöönottoa.

Theo Nashin kirjoittamat artikkelit ovat AI‑luotuja ja Unite.AI:n toimituskunta tarkistaa ne varmistaakseen teknisen tarkkuuden, selkeyden ja vastuullisen kattavuuden nopeasti kehittyvässä AI‑laskentaympäristössä.