비욘드매스, 850만 달러의 초기 자금을 확보하여 엔지니어링 시뮬레이션 혁신
비욘드매스는 고급 엔지니어링 시뮬레이션 분야의 선도 기업으로, 850만 달러의 초기 자금을 성공적으로 확보했습니다. 이번 자금 조달은 UP.Partners가 주도했으며, Insight Partners와 JLR의 투자 부문인 InMotion Ventures도 주요 참여자로 있었습니다. 이 자금은 비욘드매스가 AI 기반의 다물리 시뮬레이션 플랫폼을 통해 글로벌 엔지니어링 관행을 혁신하겠다는 목표를 지원하는 중요한 단계입니다.
회사는 최근 NVIDIA DGX H200 시스템을 플랫폼에 통합하여 산업 규모에서 물리 솔버를 훈련하는 능력을 향상시켰습니다. 비욘드매스의 CEO인 앨런 패터슨은 NVIDIA DGX H200이 AI 기반 시뮬레이션에 미치는 획기적인 영향을 강조하며, 회사가 물리 기반 엔지니어링의 한계를 확장할 수 있게 해준다고 했습니다.
비욘드매스의 AI 플랫폼은 현재 시뮬레이션 도구의 높은 비용과 전문성 문제를 해결하기 위해 새로운 효율적인 옵션을 시장에 도입하려고 합니다. 최신 AI 기술을 활용하여 기본 물리 방정식을 해석할 수 있으며, 이는 처리 시간과 비용을 크게 줄일 수 있게 합니다.
이 기술은 엔지니어링 프로세스의 비효율성을 제거하도록 설계되어, 고객에게 수십억 달러를 절약하고 산업 업무 흐름을 간소화하며 탄소 배출량을 크게 줄일 수 있습니다. UP.Partners, Insight Partners, 그리고 InMotion Ventures를 포함한 투자자들은 비욘드매스가 산업 전반에 걸쳐 기초 기술을 변화시킬 잠재력이 있음을 인식하고 있으며, 이를 통해 더 빠르고 효율적이며 지속 가능한 기술을 만들 수 있다고 믿고 있습니다.
주요 내용
- 비욘드매스, UP.Partners, Insight Partners, InMotion Ventures 주도의 850만 달러 초기 자금 확보.
- 회사는 AI 기반의 다물리 시뮬레이션 플랫폼을 강화하기 위해 NVIDIA DGX H200 시스템을 도입.
- 비욘드매스는 산업 규모에서 AI 모델을 훈련하여 엔지니어링 관행을 혁신하려는 목표.
- 현재의 시뮬레이션 도구는 비싸고 높은 전문 지식이 필요; 비욘드매스의 AI 플랫폼은 더 빠르고 저렴한 솔루션을 약속.
- 비욘드매스의 기술은 상당한 비용 절감, 빠른 개발 주기 및 환경 영향을 줄이는 것을 목표.
분석
비욘드매스의 850만 달러 초기 자금은 UP.Partners가 주도하고 Insight Partners와 InMotion Ventures가 참여하여 전통적인 엔지니어링 시뮬레이션을 혁신할 수 있는 위치에 올려줍니다. NVIDIA의 DGX H200 시스템 도입은 AI 기반의 산업 솔루션으로의 전환을 강조하며, 이는 NVIDIA의 시장 위치에 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 이 움직임은 시뮬레이션 기술에 의존하는 산업의 개발 일정 단축과 비용 절감을 가속화할 수 있으며, Ansys와 Siemens PLM과 같은 경쟁업체에도 간접적인 영향을 미칠 것입니다. 장기적으로 비욘드매스의 발전은 산업 표준을 재편성하여 더 지속 가능하고 효율적인 엔지니어링 관행을 세계적으로 촉진할 수 있습니다.
알아두세요!
- NVIDIA DGX H200 시스템:
- NVIDIA DGX H200은 딥러닝 및 AI 애플리케이션을 위해 특별히 설계된 고성능 컴퓨팅 시스템입니다. 이 시스템은 고급 GPU와 최적화된 소프트웨어 스택을 갖추고 있어 복잡한 AI 모델의 빠른 훈련이 가능합니다. 비욘드매스와 관련하여 DGX H200 시스템은 물리 기반 모델의 처리를 가속화하여 대규모 시뮬레이션을 수행하는 회사의 능력을 향상시킵니다.
- 다물리 시뮬레이션 플랫폼:
- 다물리 시뮬레이션 플랫폼은 여러 물리 현상의 상호작용을 동시에 모델링하고 시뮬레이션하는 계산 도구입니다. 이러한 시뮬레이션은 여러 힘과 효과가 동시에 작용하는 복잡한 시스템을 이해하기 위해 엔지니어링에서 중요하며, 비욘드매스의 플랫폼은 AI를 통해 이러한 시뮬레이션의 효율성과 정확성을 개선하여 산업에 더 쉽게 접근할 수 있도록 하고 있습니다.
- AI 기반 시뮬레이션:
- AI 기반 시뮬레이션은 인공지능 알고리즘을 사용하여 시뮬레이션 소프트웨어의 기능을 향상시키는 것입니다. 이 접근 방식은 복잡한 작업을 자동화하고 예측 정확성을 개선하며 시뮬레이션에 필요한 계산 자원을 줄이는 데 도움이 됩니다. 비욘드매스의 경우, AI 기반 접근은 핵심 물리 방정식을 더 효율적으로 해결하는 데 초점을 맞추어, 처리 시간과 비용을 크게 줄일 수 있어 다양한 응용 분야에서 고급 엔지니어링 시뮬레이션을 보다 실용적으로 만들 수 있습니다.