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Pino
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研究人员使用神经算子加速黑洞吸积模拟
研究人员开发了神经算子代理来加速黑洞吸积的复杂天体物理模拟。这些模型，包括物理信息傅里叶神经算子（PINO）和OFormer风格的Transformer神经算子，使用来自黑洞吸积代码（BHAC）的数据进行训练。PINO模型成功学会了预测特殊相对论电阻磁流体动力学（MHD）场景中的等离子体团形成，这是仅数据基线模型无法实现的壮举。OFormer模型直接应用于自适应网格，用于模拟相对论性喷流，标志着神经算子在此背景下的新颖应用。
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AI模型加速铁电NAND保持分析，速度比TCAD快10000倍以上
研究人员开发了一种新颖的物理信息神经网络算子（PINO）模型，以加速铁电垂直NAND（Fe-VNAND）闪存中的数据保持分析。该AI代理模型整合了基本物理原理，与传统的工艺计算机辅助设计（TCAD）模拟相比，实现了超过10,000倍的速度提升。PINO框架能够准确预测阈值电压漂移和保持行为，为优化器件设计和实现可靠性感知模拟提供了重大进展。