クラウドベースのマルチフィジックス シミュレーション テクノロジと量子アルゴリズムに注力するフィンランドの企業 Quanscient は、国際展開をサポートし、シミュレーション、量子コンピューティング、AI 機能をさらに開発するために、シリーズ A 資金調達ラウンドで 1,000 万ユーロを調達しました。
このラウンドは55 NorthとB&C Groupが主導し、既存の投資家Maki.vc、Crowberry Capital、QAI Ventures、First Fellow Partnersが参加した。
AI によって多くの業界が再構築される一方で、ハードウェア エンジニアリングは引き続き複雑で時間のかかるシミュレーション プロセスに大きく依存しています。 Quanscient が実施した調査によると、多くのエンジニアはランタイムを管理しやすくするために物理モデルを単純化しており、シミュレーションの精度と有効性が制限されています。同時に、既存の AI モデルは、高品質のマルチフィジックス データへのアクセスが限られているため、現実世界の物理学を正確に表現するのに苦労しています。
Quanscient は、物理シミュレーションをコード駆動型でクラウド スケーラブルにし、エンジニアリング用 AI システムのトレーニングと改善に必要な大量のデータを生成できるようにすることで、これらの制限に対処することを目指しています。そのプラットフォームは、エネルギー、航空宇宙、自動車などの業界全体で、より迅速な製品開発をサポートし、シミュレーションの品質を向上させ、開発サイクルを短縮するように設計されています。
Quanscientの共同創設者兼最高経営責任者（CEO）のJuha Riippi氏は、シミュレーション技術がAIをサポートするように再設計されない限り、ハードウェアエンジニアリングに対するAIの影響は限定的なままになるだろうと述べた。
マルチフィジックスをコード駆動型かつクラウド スケーラブルにすることで、AI が必要とする大量の物理データを生成し、シミュレーションをボトルネックからデータ駆動型設計のエンジンに変えます。これは、AI がソフトウェアにもたらしたのと同じ変化をハードウェア エンジニアリングにももたらします。
Quanscient のプラットフォームは完全にデジタルの製品開発とテストをサポートしており、物理的なプロトタイプへの依存を減らし、エンジニアが開発プロセスの早い段階で複数の設計オプションを評価できるようにします。そのテクノロジーはシミュレーションの実行時間を大幅に短縮するように設計されており、AI 統合は最適な設計のトレードオフを特定し、エンジニアリング上の意思決定を改善するのに役立ちます。
産業の競争力はスピードと精度の両方にかかっています。私たちがクラウドおよび量子シミュレーション用に構築したアーキテクチャは、まったく新しいカテゴリの AI の基盤でもあり、ハードウェア エンジニアリングが待ち望んでいた物理認識 AI モデルを可能にします。
りぃっぴさんは言いました。
同社によると、同社のテクノロジーはすでに、フォーチュン 100 企業を含むヨーロッパ、北米、日本の産業顧客によって使用されています。
新たな資金は国際的な成長を加速し、シミュレーション、量子アルゴリズム、AI統合を組み合わせた統合プラットフォームの開発を継続するために使用される。