减少数周的科学计算几秒钟是超越的承诺。成立于2022年 剑桥 经过 艾伦·帕特森（Alan Patterson） （前Google首席执行官）和 达伦·加维（Darren Garvey） （CTO），这家英国初创公司通过结合生成和基本人工智能，提供了传统仿真软件的根本替代方案。他们的野心是将超级计算机替换为5000万美元和专家军队，并使用一个可访问，快速和资源的刺激性平台。
在他们的解决方案的核心上，可以从大量的工业和科学数据中学习复杂的物理定律的AI。与传统的模拟器通过迭代数字计算解决方程式不同，BeyondMath直接在减少1000个因素的时间内直接产生对工程问题的最可能响应。它旨在用于汽车，航空，电池，数据中心，在该中心，模拟限制减慢了营销。
该公司于2024年配备了NVIDIA DGX H200系统，Cutt -Edge IA架构旨在引起非常大型模型。对于初创企业而言，这种技术选择很少见，他希望在生产环境中提供真实的 – 时间多物理模拟。
破裂的工程
超越马斯的起点是在许多制造商共享的观察中，即当前的仿真软件太昂贵，太复杂且太慢。参考解决方案，例如ANSYS，COMSOL或SIMULIA（DassaultSystèmes），需要大量的基础设施，尖锐的专业知识以及与快速创新周期不相容的处理时间。
BeyondMath提供了此逻辑的完整旁路。通过导致有关热力学，流体力学或电磁场等现象的AI模型，该初创公司不寻求再现常规溶剂，而是要超越它们。承诺的两倍是大大降低访问模拟的成本，并将科学计算整合到迭代工作流程中，包括在设计阶段。
在剑桥的想法，该公司迅速建立了总部 伦敦，现在它结构其技术和商业团队。如今，它有大约15名来自DeepMind，Oxford，Cambridge或帝国学院的员工，分为AI，HPC和计算物理学。
筹款以结构工业化
2024年8月，超越马斯举行了 850万美元 和 向上。 （带领）， 洞察合作伙伴 和 陷入困境，捷豹路虎的投资基金。这个种子系列融资旨在加强技术基础设施，加快招聘速度并开发汽车，能源和工业领域的第一部部署。
这种举重证实了人们对能够摇动常规仿真工具的技术的兴趣日益增长。驻军企业的进入还强调了在混凝土案例中的战略兴趣，特别是在组件的热优化或原型循环的缩短中。
全球竞争仍然开放
超越马特的定位是全球动态的一部分。在美国，内在（字母子公司）探讨了在机器人技术中的模拟用途。其他，例如算盘。EA，将生成模型应用于化学或材料。在欧洲，神经概念（瑞士）构成了已经集成在空中客车或宝马的直接竞争者。英国的Toffeeam针对具有拓扑优化算法的添加剂制造。
在法国，尽管模拟有着强烈的传统（CEA，巴黎矿业，inria），但尚未出现过这种横向生成的建议。一些计划探索了分子建模或热模拟，但生态系统仍然是胚胎。法国有科学的砖块，但缺乏企业家界面和风险承受能力，无法带出像《超越马特》这样的演员。特别是因为达索系统在法国模拟的结构中起着核心作用。但是他的 垂直模型 减慢了更激进方法的出现，例如生成IA模拟。阻塞不是故意的，但可以完美地说明了这种情况 技术霸权的系统性效果。
