NVIDIA PhysicsNeMo로 시작하는 Physics AI

• NVIDIA PhysicsNeMo를 활용해 과학과 공학 문제에 AI를 적용하는 Physics AI를 경험하는 입문 튜토리얼입니다. 준비된 Jupyter 노트북을 따라 실행하면서 모델의 학습과 예측 결과를 살펴봅니다.
• 물리 법칙을 학습에 반영하는 Physics-Informed Neural Network(PINN)의 기본 원리부터 포물선 운동, 열전도, FourCastNet을 활용한 AI 날씨 예측까지 다룹니다. 이어 파동, 유동, 기후 모델링과 FNO, AFNO, PINO 등 Neural Operator 예제를 통해 다양한 Physics AI 접근을 살펴봅니다.
• 참가자는 각 예제의 문제 설정과 코드 흐름을 이해하고, 학습 및 추론 결과를 그래프로 확인합니다. 실습 자료는 튜토리얼 이후에도 직접 실행하고 확장할 수 있습니다.

과학과 공학 분야의 AI 활용에 관심 있는 Python 사용자, 학생 및 연구자를 대상으로 합니다. Python의 기본 문법과 배열, Jupyter 노트북 사용 경험을 권장합니다. 기초적인 미분 개념이 도움이 되며, 실습에 필요한 물리 문제와 딥러닝 개념은 진행 중 설명합니다. 준비된 예제 실행과 결과 확인을 중심으로 진행합니다.

노트북, 웹브라우저 필요(기존 NVIDIA Brev 기반 클라우드 GPU 환경을 활용할 예정 - http://brev.nvidia.com 가입 필요)