Arena Physica、電磁気学モデルHeavisideをMicrosoft Discoveryに提供

Arena Physicaは2026年10月13日の発表で、電磁気学の基盤モデルであるHeavisideがMicrosoft Discoveryで利用可能になったと明らかにした。同社はMicrosoft Discoveryを、エージェント型エンジニアリング向けのMicrosoftのプラットフォームと説明している。同社によると、このモデルは完全な3D電磁界応答をミリ秒単位で予測でき、従来のソルバーと比べて約10万倍高速だという。

発表では、同社が電磁設計における「検証問題」と呼ぶ課題を中心に据えている。同社によれば、あらゆる電磁設計の問題は、「実際に製造したとき、設計がどのように振る舞うか」という一つの問いに行き着く。現状、この問いに答えるには、形状データを全波電磁界ソルバーに渡し、1回の計算に数時間から数日待たなければならない。同社の説明では、設計そのものではなく検証こそが、この一連の工程の高速化を難しくしており、AIによる電磁設計の加速が進んでいない理由でもある。

発表によると、9月上旬にリリースされたHeaviside-1は、3億5,000万パラメーターのモデルで、5,000億個の個別の電磁界サンプルに及ぶ25万件の3D電磁界シミュレーションを用いて学習した。構造の形状、材料、励振条件を入力すると、完全な3D電磁界応答を返す。同社によれば、その予測精度は商用ソルバーの精度との差が1デシベル以内に収まる。

Arena Physicaの最高研究責任者であるMichael Freiは、「Heavisideは、マクスウェル方程式に支配される基礎物理の解である電磁界を、直接学習するように設計されています」と述べた。また、電磁設計は何十年もの間、専門知識の不足とソルバーの処理速度の遅さによって制約されてきたと付け加えた。

Microsoft Discovery上でのHeavisideの仕組み

発表によると、Heavisideは高性能コンピューティングに直接接続することでDiscoveryの既存エコシステムに組み込まれ、設計の最終検証が必要な場合には、エージェントがHeavisideによるリアルタイム予測と、忠実度の高い従来型ソルバーを使い分けられる。電磁設計には機密性の高い知的財産（IP）が含まれる場合がある。発表では、防衛プログラム向けアンテナや、未発表チップ内部の相互接続レイアウトが例として挙げられている。こうした事情から同社は、監査ログ、アクセス制御、Microsoft 365との連携など、Discoveryのガバナンス管理機能が、設計ワークフローにこのモデルを導入する企業のリーダーにとって重要な検討事項になると指摘している。

Microsoftのドキュメントでは、Discoveryはエージェント型オーケストレーション、高度な推論、グラフベースの知識基盤、高性能コンピューティングを統合する拡張可能なプラットフォームと説明されている。ドキュメントによると、Azureのエンタープライズ向けクラウドインフラストラクチャ上に構築されたこのプラットフォームは、機密性の高い研究開発環境の管理に用いられるセキュリティ、コンプライアンス、透明性、ガバナンスの枠組みに沿って運用できるよう設計されている。組み込みのガバナンス管理機能は、一元管理、監査証跡、チェックポイントを提供する。また、このプラットフォームはMicrosoft 365、Microsoft Foundry、Microsoft Fabricと連携する。Discoveryは、エンタープライズ向けクラウドサービスと、単体で利用できるデスクトップアプリケーションとして提供されている。

Microsoft Discoveryの半導体・物理領域担当責任者であるPreeth Chengappaは発表で、AIによってハードウェア設計プロセスのより多くの部分が加速している一方、電磁検証は依然として重大なボトルネックだと述べた。特に、信号品質、熱設計と電磁設計の協調設計、高速パッケージングで課題となっているという。

9月のリリースとEMValベンチマークの結果

Heaviside-1は9月上旬に登場した。2026年9月1日付の技術論文では、同モデルをHeaviside-0の後継として紹介している。Heaviside-0は、同社がAtlas RF Studioソフトウェアとともに3月にリリースしたモデルだ。論文によると、Heaviside-1はHeaviside-0の2.5D平面構造から完全な3D形状へと対象を拡張し、構造の形状、材料特性、励振パターンに基づいて、完全な3D電界・磁界のベクトル場を予測する。論文では、このモデルの規模はHeaviside-0の10倍を超え、GPT-2とほぼ同程度だと説明されている。

電磁気学の基盤モデルには既存のベンチマークがなく、参照できるものもないため、論文によるとArena PhysicaはベンチマークスイートEMVal v1.0も発表した。これには、EMVal-SPと呼ばれるSパラメーターのトラックと、EMVal-NFと呼ばれる近傍界のトラックが含まれる。同社は非公開の標準評価用とチャレンジ評価用の分割データセットを管理しており、標準分割の公開版をHugging Faceで公開している。

論文によると、学習時に含まれていた形状ファミリーでは、Heaviside-1の電磁界予測誤差は全体で約19％、局所誤差の中央値で22％だった。まったく未知の形状ファミリーでは、それぞれ約33％、28％に上昇する一方、ベクトルの平均整列度は約98％だった。また、全電磁界を教師信号とする学習により、分布外データに対するSパラメーター誤差は、Sパラメーターのみで学習した他の条件が同一のモデルと比べて、0.99 dBから0.53 dBに低下したと論文は報告している。

対象用途と今後の計画

発表では、半導体分野が大きな可能性を秘めた用途として挙げられている。Heavisideは、半導体チームが設計する構造全般にわたって電磁検証を加速できるという。対象には、BGAパッケージングやSerDes相互接続など、ダイとシステムの他の部分を結ぶ信号経路が含まれる。

「私は数十年にわたりRFチップやミリ波チップの設計に携わってきましたが、常にプロセスで最も時間がかかっていたのは、電磁界シミュレーションの結果を待つことでした」と、Arena Physicaのチーフサイエンティスト、Harish Krishnaswamy氏は述べた。Heavisideならその答えが数ミリ秒で得られるため、エンジニアは設計をほぼ即座に検証できると同氏は説明し、Discoveryを利用する半導体チームが、高度なパッケージングや相互接続設計などの作業にこの速度を活用することに期待を寄せた。

2019年に創業し、ニューヨーク市を拠点とするArena Physicaは、自社を電磁気学分野の超知能企業、Heavisideを電磁気学向け初の基盤モデルと位置づけており、AMD、Anduril、Bausch + Lombなどのハードウェア企業と協業しているという。9月の公開資料によると、同社はHeavisideに、さらに多くの下流の物理的ターゲットを追加する計画で、まず遠方界放射パターンから着手する。また、このモデルはAtlas Fields Studioのベータ版を通じて利用できる。