भौतिकी-सूचित कृत्रिम बुद्धिमत्ता से माइक्रोइलेक्ट्रॉनिक्स प्रदर्शन की भविष्यवाणी
आर्गोन नेशनल लेबोरेटरी के वैज्ञानिकों ने एक भौतिकी-सूचित एआई मॉडल विकसित किया है जो उच्च सटीकता और कम कम्प्यूटेशनल लागत के साथ माइक्रोइलेक्ट्रॉनिक्स प्रदर्शन की भविष्यवाणी करता है। यह मॉडल मशीन लर्निंग को भौतिक सिद्धांतों के साथ जोड़ता है, जिससे तेज़ और अधिक विश्वसनीय सिमुलेशन संभव होते हैं।
आरगोन नेशनल लेबोरेटरी के शोधकर्ताओं ने माइक्रोइलेक्ट्रॉनिक्स के प्रदर्शन की भविष्यवाणी करने के लिए एक भौतिकी-सूचित कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल बनाया है। यह दृष्टिकोण मशीन लर्निंग में भौतिकी के नियमों को एकीकृत करता है, जिससे पारंपरिक सिमुलेशन की तुलना में कम कम्प्यूटेशनल संसाधनों की आवश्यकता होते हुए भी भविष्यवाणी की सटीकता में सुधार होता है। यह मॉडल इलेक्ट्रॉनिक घटकों के डिजाइन और अनुकूलन को तेज करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
स्रोत: GNews EN — AI —
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