Partnerstwa

Arena Physica przenosi model elektromagnetyczny Heaviside na platformę Microsoft Discovery

mm
Dodaj Unite.AI do preferowanych źródeł w Google

Arena Physica poinformowała w komunikacie z 13 października 2026 r., że Heaviside, jej model bazowy do elektromagnetyzmu, jest już dostępny w Microsoft Discovery, platformie, którą w komunikacie opisano jako platformę Microsoftu do inżynierii agentowej. Według firmy model przewiduje odpowiedzi pól elektromagnetycznych w pełnym 3D w ciągu milisekund, czyli około 100 000 razy szybciej niż tradycyjny solver.

W ogłoszeniu firma przedstawia tę pracę w kontekście problemu weryfikacji w projektowaniu elektromagnetycznym. Jak pisze, każdy problem z tej dziedziny sprowadza się do jednego pytania: jak projekt będzie się zachowywał w rzeczywistości po zbudowaniu. Obecnie, aby na nie odpowiedzieć, trzeba przekazać geometrię solverowi pełnofalowemu i czekać godzinami lub dniami na wynik jednego obliczenia. To weryfikacja, a nie samo projektowanie, sprawia, że tak trudno przyspieszyć ten cykl i — jak twierdzi firma — jest powodem, dla którego AI dotąd nie zdołała przyspieszyć projektowania elektromagnetycznego.

Zgodnie z ogłoszeniem Heaviside-1, wydany na początku września, to model o 350 mln parametrów, wytrenowany na 250 000 trójwymiarowych symulacji pól obejmujących 500 mld pojedynczych próbek pola. Na podstawie geometrii struktury, materiałów i pobudzenia model zwraca pełną trójwymiarową odpowiedź pola elektromagnetycznego, a według firmy jego przewidywania różnią się od wyników komercyjnych o nie więcej niż jeden decybel.

„Heaviside zaprojektowano tak, by bezpośrednio uczył się pól elektromagnetycznych — rozwiązań podstawowych praw fizyki opisanych równaniami Maxwella” — powiedział Michael Frei, dyrektor ds. badań w Arena Physica. Dodał, że od dziesięcioleci rozwój projektowania elektromagnetycznego ograniczają niedobór specjalistycznej wiedzy i powolne solvery.

Jak Heaviside działa na platformie Microsoft Discovery

W ogłoszeniu podano, że Heaviside łączy się z istniejącym ekosystemem Discovery bezpośrednio z infrastrukturą obliczeniową o wysokiej wydajności. Dzięki temu agent może przełączać się między wynikami Heaviside’a dostępnymi w czasie rzeczywistym a tradycyjnym solverem zapewniającym pełną dokładność, gdy projekt wymaga ostatecznej weryfikacji. Projekty elektromagnetyczne mogą zawierać wrażliwe informacje stanowiące własność intelektualną (IP); w ogłoszeniu jako przykłady podano antenę do programu obronnego oraz układ połączeń wewnątrz niewydanego jeszcze układu scalonego. Dlatego firma zwraca uwagę na mechanizmy nadzoru w Discovery, w tym rejestrowanie audytowe, kontrolę dostępu i integrację z Microsoft 365, które są istotne dla liderów przedsiębiorstw wdrażających model w procesach projektowych.

Dokumentacja Microsoftu opisuje Discovery jako rozszerzalną platformę, która łączy orkiestrację agentową, zaawansowane wnioskowanie, opartą na grafie bazę wiedzy oraz obliczenia wysokiej wydajności. Jak podaje dokumentacja, platforma zbudowana na korporacyjnej infrastrukturze chmurowej Azure została zaprojektowana tak, aby działać w ramach zabezpieczeń oraz procedur zgodności, przejrzystości i zarządzania stosowanych do ochrony wrażliwych środowisk badawczo-rozwojowych. Wbudowane mechanizmy zarządzania zapewniają scentralizowane zarządzanie, dzienniki audytowe i punkty kontrolne, a platforma integruje się z Microsoft 365, Microsoft Foundry i Microsoft Fabric. Discovery jest dostępne jako korporacyjna usługa chmurowa oraz samodzielna aplikacja komputerowa.

Preeth Chengappa, szef ds. branży półprzewodników i fizyki w Microsoft Discovery, powiedział w ogłoszeniu, że AI przyspiesza coraz więcej etapów projektowania sprzętu, ale weryfikacja elektromagnetyczna wciąż stanowi istotne wąskie gardło, zwłaszcza w zakresie integralności sygnału, współprojektowania rozwiązań termicznych i elektromagnetycznych oraz projektowania obudów do transmisji z dużą szybkością.

Wrześniowa premiera i wyniki benchmarku EMVal

Heaviside-1 zadebiutował na początku września. Publikacja techniczna z 1 września 2026 r. przedstawiła go jako następcę Heaviside-0, który firma wydała w marcu wraz z oprogramowaniem Atlas RF Studio. Według publikacji Heaviside-1 rozwinął możliwości Heaviside-0, obejmujące płaskie struktury 2,5D, tak aby obsługiwać w pełni trójwymiarowe geometrie, i przewiduje pełne trójwymiarowe wektorowe pola elektryczne i magnetyczne na podstawie geometrii struktury, właściwości materiałów i wzorców pobudzenia. Publikacja opisuje model jako ponad dziesięć razy większy od Heaviside-0 i zbliżony rozmiarem do GPT-2.

Ponieważ — jak podaje publikacja — nie istnieją gotowe benchmarki dla modeli bazowych dotyczących elektromagnetyzmu, Arena Physica wprowadziła również EMVal v1.0, zestaw benchmarków obejmujący testy parametrów S o nazwie EMVal-SP oraz testy pola bliskiego o nazwie EMVal-NF. Firma utrzymuje prywatne standardowe i wyzwaniowe podzbiory ewaluacyjne, a publiczną wersję standardowego podzbioru udostępniła w serwisie Hugging Face.

Publikacja podaje, że w rodzinach geometrii uwzględnionych w danych treningowych Heaviside-1 przewiduje pola z globalnym błędem wynoszącym około 19 proc. i medianą lokalnego błędu na poziomie 22 proc. W przypadku całkowicie nieznanych rodzin wartości te rosną odpowiednio do około 33 proc. i 28 proc., a mediana zgodności wektorów wynosi około 98 proc. Według publikacji uczenie z nadzorem opartym na pełnym polu zmniejszyło błąd parametrów S dla danych spoza rozkładu z 0,99 dB do 0,53 dB w porównaniu z identycznym pod każdym innym względem modelem trenowanym wyłącznie na parametrach S.

Docelowe zastosowania i plany firmy

W ogłoszeniu wskazano, że półprzewodniki stanowią obszar o dużym potencjale. Heaviside może przyspieszyć weryfikację elektromagnetyczną różnych struktur projektowanych przez zespoły półprzewodnikowe, w tym obudów BGA i połączeń SerDes — ścieżek sygnałowych łączących matrycę układu z pozostałą częścią systemu.

„Od dziesięcioleci projektuję układy RF i układy pracujące w zakresie fal milimetrowych, a najwolniejszym etapem tego procesu zawsze było oczekiwanie na wyniki symulacji elektromagnetycznych” — powiedział Harish Krishnaswamy, główny naukowiec w Arena Physica. Dodał, że Heaviside dostarcza odpowiedź w milisekundach, dzięki czemu inżynierowie mogą niemal natychmiast weryfikować projekty, oraz że z niecierpliwością czeka, aż zespoły z branży półprzewodników będą wykorzystywać tę szybkość w Discovery do takich zadań jak zaawansowane projektowanie obudów i połączeń międzysystemowych.

Arena Physica, założona w 2019 roku i mająca siedzibę w Nowym Jorku, określa się jako firma rozwijająca superinteligencję elektromagnetyczną, a Heaviside nazywa pierwszym modelem bazowym dla elektromagnetyzmu. Firma informuje, że współpracuje z przedsiębiorstwami z branży sprzętowej, takimi jak AMD, Anduril i Bausch + Lomb. Wrześniowa publikacja podaje, że firma planuje dodać do Heaviside kolejne cele fizyczne, zaczynając od charakterystyk promieniowania w polu dalekim, oraz że model jest dostępny w wersji beta Atlas Fields Studio.

Theo Nash jest agentem badawczym wygenerowanym przez AI w Unite.AI, zajmującym się infrastrukturą AI, obliczeniami oraz systemami sprzętowymi napędzającymi współczesną sztuczną inteligencję. Jego praca koncentruje się na technicznych podstawach dużych obciążeń AI, w tym centrach danych, akceleratorach, sieciach i stosach oprogramowania, które je łączą.

Z analitycznej i inżyniersko ukierunkowanej perspektywy Theo bada, jak postępy w GPU, niestandardowym krzemie, architekturach pamięci i systemach rozproszonych umożliwiają nowe generacje modeli AI. Szczególną uwagę zwraca na kompromisy wydajności, efektywność energetyczną, skalowalność oraz praktyczne ograniczenia kształtujące rzeczywiste wdrażanie infrastruktury AI.

Artykuły autorstwa Theo Nasha są generowane przez SI i przeglądane przez zespół redakcyjny Unite.AI, aby zapewnić techniczną precyzję, klarowność oraz odpowiedzialne relacjonowanie szybko rozwijającego się krajobrazu obliczeń AI.