Flexcompute、Physics World Model開発に向け戦略的投資を獲得

ボストンを拠点とするFlexcomputeは、2026年10月12日、ベンチャーキャピタル部門であるApplied Materials, Inc.のApplied Ventures, LLCやSamsung Venturesなどの投資家から、戦略的投資を受けたと発表しました。同社によると、この資金調達により、Physics World Modelの開発を加速させるとのことです。同社が説明するこのAIシステムは、物理法則そのものを学習することで、あらゆる設計が現実世界でどのように振る舞うかを予測します。投資の詳細は公表されていません。

戦略的投資と資金調達の経緯

Flexcomputeは今回の投資を活用し、研究チームを拡大するとともに、GPU計算能力を増強し、流体、電磁気、構造、熱、マルチフィジックス連成へとPhysics World Modelの適用範囲を広げると述べた。同社は、半導体および製造業を牽引する企業から支援を受けたと説明し、データのパターンだけでなく物理法則を理解するAIの実現に向けて、研究を拡大していくとした。

今回の投資に先立ち、同社は2021年11月29日に発表した2,200万ドルのシリーズB資金調達を実施していました。このラウンドはCoatue Managementが主導し、GGV Capital、3W Investment、WI Harper、River Deltaなどが参加しました。当時の発表では、同社の計算技術は、大規模な微分方程式を解いて現実世界の物理現象をシミュレーションすることで、産業用製品や消費者向け製品の設計プロセスを加速させると説明されていました。これにより、エンジニアは物理的な試作品を製作する前に、製品の性能を評価できます。Flexcomputeは2016年に設立されました。

Samsung Venturesの代表者は、製品の設計方法をAIが変えつつある一方で、製品は依然として物理法則に従わなければならないと述べ、Flexcomputeは単にデータを扱うのではなく、そうした法則を理解するAIを開発していると説明した。また、Physics World Modelが次世代ハードウェアの開発方法を形作ると同社は考えている、と語った。

Applied Materialsの最高AI責任者であるYu Caoは、AIを実際のエンジニアリング課題に活用するうえでの制約は、それぞれの課題を物理法則に照らしてどれだけ速く検証できるかだと述べた。Caoは「Flexcomputeは独自の技術を築き上げました。AIの進歩に歩調を合わせられるほど高速でありながら、生産上の意思決定に使えるほど厳密なシミュレーションです」と語り、先端製造では設計サイクルのより多くの工程をデジタル上で進められるため、時間とコストを節約できると付け加えた。

Physics World ModelとTokenized Physics

FlexcomputeはPhysics World Modelについて、物理法則そのものを学習するAIだと説明している。例として、熱によって反るチップパッケージから、大気圏に再突入する宇宙船までを挙げる。同社はこのアプローチを、文章、画像、シミュレーション結果から過去について学習するとする現在のAIシステムと対比している。

同社によると、博士号取得者70人超からなるチームは、GPU上で動作する数値流体力学、電磁気、構造、熱の各ソルバーを一から構築した。Flexcomputeは、Tokenized Physicsと呼ぶ手法を通じて、ニューラルネットワークと第一原理に基づく物理モデルの両方をモデルに直接組み込んでいるという。これにより、すべての予測が現実世界と同じ保存則に従い、モデルが一度も見たことのない設計についても精度を保てるとしている。

Flexcomputeの共同創業者兼社長であるVera Yangは、言語モデルはテキストから世界を学習した一方、ハードウェアを支配するのはテキストではなく法則であり、どれほど大量のデータがあっても法則に取って代わることはできないと述べた。Yangは「私たちはビットと原子をつなぐ検証レイヤーを構築しています。エンジニアやAIエージェントなら誰でも、実物を作る前に設計が機能するかどうかを尋ねられるPhysics World Modelです」と語った。また、SamsungとAppliedも同社と同じ見方をしている、つまりAIの次の飛躍は物理世界を理解することから生まれると付け加えた。

報告された実証結果とPhysics Twinsの利用

Flexcomputeによると、このアプローチは従来のシミュレーションでは対応できない問題をすでに解決している。同社は、はんだ接合部が80万個を超え、ASICと光エンジン32基を備えた大規模な先端半導体パッケージについて、50億自由度の反り解析モデルを数分で解き、商用有限要素解析の結果との差を2％以内に収めたと報告している。

顧客はPhysics Twinsを通じてPhysics World Modelを利用する。同社の説明によると、Physics Twinsは顧客自身の製品をモデル化したもので、エンジニアやAIエージェントは、実物を作る前に質問やテストを行い、最適化できる。このワークフローでは、エンジニアが目標を設定して結果を承認する一方、エージェントが反復処理を実行し、何が機能するかは物理法則によって定まる。