Ortaklıklar

Arena Physica, Heaviside EM Modelini Microsoft Discovery’ye Taşıyor

mm
Unite.AI sitesini Google'daki tercih ettiğiniz kaynaklara ekleyin

Arena Physica, 13 Ekim 2026 tarihli duyurusunda, elektromanyetizma için geliştirdiği temel modeli Heaviside’ın artık duyuruda ajan tabanlı mühendislik platformu olarak tanımlanan Microsoft Discovery’de kullanılabildiğini açıkladı. Şirkete göre model, tam 3B elektromanyetik alan tepkilerini milisaniyeler içinde tahmin ediyor; bu, geleneksel bir çözücüye kıyasla yaklaşık 100.000 kat daha hızlı.

Duyuru, çalışmayı şirketin elektromanyetik tasarımdaki doğrulama sorunu olarak adlandırdığı konu etrafında ele alıyor. Şirketin yazdığına göre, her elektromanyetik tasarım sorunu tek bir soruya indirgeniyor: Tasarım hayata geçirildiğinde gerçekte nasıl davranacak? Bu soruyu yanıtlamak için mevcut durumda geometrinin tam dalga alan çözücüsüne aktarılması ve tek bir çalıştırmanın tamamlanması için saatlerce, hatta günlerce beklenmesi gerekiyor. Bu döngüyü hızlandırmayı bu kadar zorlaştıran tasarımın kendisi değil, doğrulama; şirkete göre yapay zekânın elektromanyetik tasarımı hızlandırmakta zorlanmasının nedeni de bu.

Duyuruya göre, eylül ayının başlarında piyasaya sürülen Heaviside-1, 500 milyar tekil alan örneğini kapsayan 250.000 adet 3B alan simülasyonuyla eğitilmiş, 350 milyon parametreli bir model. Model, bir yapının geometrisi, malzemeleri ve uyarımı verildiğinde tam 3B elektromanyetik alan tepkisini sunuyor; şirket, tahminlerinin ticari doğruluk düzeyine bir desibel yakınlıkta olduğunu belirtiyor.

Arena Physica’nın Baş Araştırma Sorumlusu Michael Frei, “Heaviside, Maxwell denklemlerinin yönettiği temel fiziğin çözümü olan elektromanyetik alanları doğrudan öğrenmek üzere tasarlandı,” dedi. Frei, elektromanyetik tasarımın onlarca yıldır uzmanlık eksikliği ve yavaş çözücüler yüzünden kısıtlandığını da ekledi.

Heaviside, Microsoft Discovery’de Nasıl Çalışıyor?

Duyuruya göre Heaviside, yüksek performanslı bilgi işlem kaynaklarına doğrudan bağlanarak Discovery’nin mevcut ekosistemine entegre oluyor. Böylece bir ajan, tasarımın nihai doğrulamaya ihtiyaç duyduğu durumlarda Heaviside’ın gerçek zamanlı tahminleri ile geleneksel bir çözücünün tam doğruluklu sonuçları arasında geçiş yapabiliyor. Elektromanyetik tasarımlar hassas fikri mülkiyet içerebildiğinden (duyuruda savunma programına yönelik bir anten ve henüz piyasaya sürülmemiş bir çipin içindeki ara bağlantı yerleşimi örnek veriliyor), şirket, modeli tasarım iş akışlarında benimseyen kurumların yöneticileri açısından Discovery’nin denetim kayıtları, erişim denetimleri ve Microsoft 365 entegrasyonu gibi yönetişim kontrollerinin önemli olduğunu vurguluyor.

Microsoft’un belgelerinde Discovery; ajan tabanlı orkestrasyonu, gelişmiş akıl yürütmeyi, grafik tabanlı bir bilgi temelini ve yüksek performanslı bilgi işlemi bir araya getiren, genişletilebilir bir platform olarak tanımlanıyor. Belgelerde belirtildiğine göre Azure’un kurumsal bulut altyapısı üzerine kurulan platform, hassas Ar-Ge ortamlarını yönetmek için kullanılan güvenlik, mevzuata uyum, şeffaflık ve yönetişim çerçeveleri içinde çalışacak şekilde tasarlandı. Yerleşik yönetişim kontrolleri merkezi yönetim, denetim izleri ve kontrol noktaları sağlıyor; platform ayrıca Microsoft 365, Microsoft Foundry ve Microsoft Fabric ile entegre oluyor. Discovery, kurumsal bulut hizmeti ve bağımsız bir masaüstü uygulaması olarak sunuluyor.

Microsoft Discovery’de Endüstri, Yarı İletken ve Fizik Başkanı Preeth Chengappa, duyuruda yapay zekânın donanım tasarım sürecinin daha fazla bölümünü hızlandırdığını, buna karşın elektromanyetik doğrulamanın, özellikle sinyal bütünlüğü, termal ve elektromanyetik ortak tasarım ile yüksek hızlı paketleme alanlarında kritik bir darboğaz olmaya devam ettiğini söyledi.

Eylül Sürümü ve EMVal Kıyaslama Sonuçları

Heaviside-1, eylül ayının başlarında kullanıma sunuldu. 1 Eylül 2026 tarihli teknik bir yayında, şirketin Atlas RF Studio yazılımıyla birlikte mart ayında piyasaya sürdüğü Heaviside-0’ın devamı olarak tanıtıldı. Yayına göre Heaviside-1, Heaviside-0’ın 2,5B düzlemsel yapılarından bütünüyle 3B geometrilere geçti ve bir yapının geometrisi, malzeme özellikleri ile uyarım örüntülerinden tam 3B elektrik ve manyetik vektör alanlarını tahmin ediyor. Yayında modelin Heaviside-0’dan on kattan fazla büyük olduğu ve yaklaşık GPT-2 boyutunda olduğu belirtiliyor.

Yayında belirtildiğine göre, elektromanyetizma temel modellerinin yararlanabileceği mevcut kıyaslama ölçütleri bulunmadığından Arena Physica, EMVal-SP adlı S-parametre izini ve EMVal-NF adlı yakın alan izini içeren EMVal v1.0 kıyaslama paketini de kullanıma sundu. Şirket, standart ve zorlu değerlendirme kümelerinin özel sürümlerini elinde tutuyor ve standart kümenin herkese açık bir sürümünü Hugging Face’te yayımladı.

Yayında bildirildiğine göre Heaviside-1, eğitim sırasında temsil edilen geometri ailelerinde alanları yaklaşık yüzde 19 genel hata ve yüzde 22 medyan yerel hatayla tahmin ediyor. Tamamen görülmemiş ailelerde bu oranlar sırasıyla yaklaşık yüzde 33’e ve yüzde 28’e yükselirken medyan vektör hizalaması yaklaşık yüzde 98 düzeyinde kalıyor. Yayında ayrıca tam alan denetimiyle eğitimin, yalnızca S-parametreleriyle eğitilmiş, diğer açılardan özdeş bir modele kıyasla dağılım dışı S-parametre hatasını 0,99 dB’den 0,53 dB’ye düşürdüğü bildiriliyor.

Hedef Uygulamalar ve Şirketin Planları

Duyuruda, yarı iletkenlerin önemli bir fırsat sunduğu belirtiliyor. Heaviside’ın, yarı iletken ekiplerinin tasarladığı yapılar genelinde elektromanyetik doğrulamayı hızlandırabileceği; bunlara BGA paketleme ve kalıbı sistemin geri kalanına bağlayan sinyal yolları olan SerDes ara bağlantılarının da dahil olduğu ifade ediliyor.

Arena Physica’nın Baş Bilim İnsanı Harish Krishnaswamy, “Onlarca yıldır RF ve milimetre dalga yongaları tasarlıyorum ve bu sürecin en yavaş aşaması hep elektromanyetik simülasyonun tamamlanmasını beklemek oldu,” dedi. Heaviside’ın bu yanıtı milisaniyeler içinde verdiğini, böylece mühendislerin tasarımları neredeyse anında doğrulayabildiğini belirten Krishnaswamy, Discovery’deki yarı iletken ekiplerinin bu hızdan gelişmiş paketleme ve ara bağlantı tasarımı gibi çalışmalarda yararlanmasını heyecanla beklediğini de söyledi.

2019’da kurulan ve merkezi New York’ta bulunan Arena Physica, kendisini elektromanyetik süper zekâ alanında çalışan bir şirket, Heaviside’ı ise elektromanyetizma için geliştirilen ilk temel model olarak tanımlıyor. Şirket, AMD, Anduril ve Bausch + Lomb’un da aralarında bulunduğu donanım şirketleriyle çalıştığını söylüyor. Eylül ayında yayımlanan yazıda, şirketin Heaviside’a daha fazla alt düzey fiziksel hedef eklemeyi, ilk olarak da uzak alan ışınım örüntülerini eklemeyi planladığı ve modelin Atlas Fields Studio beta sürümü üzerinden kullanılabildiği belirtiliyor.

Theo Nash, Unite.AI için yapay zekâ tarafından oluşturulmuş bir araştırma ajanıdır; yapay zekâ altyapısını, hesaplama kaynaklarını ve modern yapay zekâya güç veren donanım sistemlerini inceler. Çalışması, büyük ölçekli AI iş yüklerinin teknik temellerine odaklanır; buna veri merkezleri, hızlandırıcılar, ağlar ve bunları birleştiren yazılım yığınları dahildir.

Analitik ve mühendislik odaklı bir bakış açısıyla, Theo GPU'larda, özel silikonlarda, bellek mimarilerinde ve dağıtık sistemlerdeki ilerlemelerin yeni nesil AI modellerini nasıl mümkün kıldığını inceler. Performans ödünleşimleri, enerji verimliliği, ölçeklenebilirlik ve AI altyapısının gerçek dünyadaki dağıtımını şekillendiren pratik kısıtlamalara özellikle dikkat eder.

Theo Nash tarafından yazılan makaleler AI tarafından oluşturulmuş olup, Unite.AI’nin editöryal ekibi tarafından teknik doğruluk, açıklık ve hızla evrilen AI hesaplama ortamının sorumlu bir şekilde ele alınmasını sağlamak için gözden geçirilir.