(SeaPRwire) – التكامل الجديد يتيح محاكاة المواد عالية الإنتاجية على النطاق الصناعي
كامبريدج، ماساتشوستس وطوكيو، 14 أبريل 2026 — أعلنت Matlantis اليوم عن دمج NVIDIA ALCHEMI Toolkit في منصتها لتوفير إنتاجية حسابية غير مسبوقة لمحاكاة المواد على المستوى الصناعي.
يُبنى هذا الإنجاز الجديد على أساس قوي من التعاون التقني والتآزر بين الشركتين. قامت Matlantis سابقًا بدمج النوى المحسنة من NVIDIA Warp في خط محاكاةها، بما في ذلك المكونات الأساسية مثل بناء قوائم الجيران وتصحيحات التشتت DFT-D3. أدت هذه التكاملات إلى خفض العبء الحسابي بشكل كبير، محققة تحسينًا في السرعة يصل إلى 10 أضعاف في الحسابات الذرية الرئيسية.
LightPFP: توسيع نطاق المحاكاة لتلبية متطلبات الصناعة (متاح في منتصف أبريل): LightPFP, وهو النظام الخفيف لـ Matlantis للمحاكاة واسعة النطاق، يتكامل مع NVIDIA ALCHEMI Toolkit-Ops. لضمان تخصيص موارد أكثر مرونة وعمليات عالية الاستقرار، انتقل LightPFP إلى بنية قائمة على الخادم يمكن استدعاؤها بسلاسة من بيئات دفاتر الملاحظات القياسية. في حين أن العبء الزائد للاتصال يعد عنق الزجاجة الشائع في مثل هذه التكوينات الموزعة، نجحت Matlantis في التغلب على هذا التحدي من خلال استبدال عملية بناء قائمة الجيران أثناء الاستدلال بـ NVIDIA ALCHEMI Toolkit-Ops.
خارطة الطريق المستقبلية: دمج PFP: بالنظر إلى المستقبل، تخطط Matlantis أيضًا لدمج منتجها الرائد الإمكانات البينية الذرية للتعلم الآلي العالمي (uMLIP)، PFP، مع NVIDIA ALCHEMI Toolkit. يهدف هذا التطوير القادم إلى تعزيز كل من البحوث صغيرة النطاق وتصميم المواد الصناعية واسعة النطاق، وسد الفجوة بكفاءة GPU لا مثيل لها.
“يمثل تعاوننا المستمر مع NVIDIA التزامنا بتوفير أكثر الأدوات تقدمًا لمطوري المواد”، قال Masateru Kawaguchi، نائب رئيس قسم المنتجات في Matlantis. “بفضل LightPFP، تليها خططنا للإمكانات الكاملة لـ PFP، نمكّن عملائنا من تسريع دورات البحث والتطوير مع الحفاظ على أعلى مستوى من الدقة والأداء في الصناعة.”
لمزيد من المعلومات حول NVIDIA ALCHEMI Toolkit، قم بزيارة https://developer.nvidia.com/blog/building-custom-atomistic-simulation-workflows-for-chemistry-and-materials-science-with-nvidia-alchemi-toolkit/.
نبذة عن Matlantis
تم تطويره بشكل مشترك من قبل PFN و ENEOS، Matlantis هو محاكي ذري عالمي يدعم اكتشاف المواد واسعة النطاق عن طريق إعادة إنتاج سلوك المواد الجديدة على المستوى الذري عبر الكمبيوتر. قامت PFN و ENEOS بدمج نموذج التعلم العميق في محاكي فيزيائي تقليدي لزيادة سرعة المحاكاة بعشرات الآلاف من المرات، ودعم مجموعة واسعة من أنواع المواد. تم إطلاق Matlantis في يوليو 2021 كبرنامج كخدمة قائم على السحابة من قبل Matlantis Corp. (التي كانت تحمل الاسم السابق Preferred Computational Chemistry)، وهي شركة مشتركة بين PFN و ENEOS و Mitsubishi Corporation. يستخدم Matlantis من قبل أكثر من 150 شركة ومؤسسة لاكتشاف مواد مختلفة تشمل المحفزات والبطاريات وأشباه الموصلات والسبائك ومواد التشحيم والسيراميك والمواد الكيميائية. لمزيد من المعلومات، يرجى زيارة: https://matlantis.com/en/.
جهة الاتصال الإعلامية:
Emily Townsend
Scratch Marketing + Media لـ Matlantis
matlantis@scratchmm.com
يتم توفير المقال من قبل مزود محتوى خارجي. لا تقدم SeaPRwire (https://www.seaprwire.com/) أي ضمانات أو تصريحات فيما يتعلق بذلك.
القطاعات: العنوان الرئيسي، الأخبار اليومية
يوفر SeaPRwire تداول بيانات صحفية في الوقت الفعلي للشركات والمؤسسات، مع الوصول إلى أكثر من 6500 متجر إعلامي و 86000 محرر وصحفي، و3.5 مليون سطح مكتب احترافي في 90 دولة. يدعم SeaPRwire توزيع البيانات الصحفية باللغات الإنجليزية والكورية واليابانية والعربية والصينية المبسطة والصينية التقليدية والفيتنامية والتايلندية والإندونيسية والملايو والألمانية والروسية والفرنسية والإسبانية والبرتغالية ولغات أخرى.