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極超音速技術における AI チップの革新的な使用

TL;DR

  • 中国の科学者は、手頃な価格の Nvidia AI チップを使用して極超音速技術を推進しています。
  • TX2i モジュールはスクラムジェット エンジンを強化し、速度と安定性を向上させます。
  • 極超音速技術における世界的な競争は激化し、戦略的な課題を引き起こしています。

その結果、中国で市販されている Nvidia AI チップボードは、高性能の極超音速航空機に使用され、より長い航続距離、より高速、より幅広い用途を計画しています。 Jetson の TX2i モジュールは、産業用ソフトウェアとして価値を提供してきましたが、最近では数値流体力学シミュレーションの性能向上により、先端軍事技術分野でも注目を集めています。 これについては、中国の材料科学の有名な学術誌「推進技術」に掲載された学術論文で詳しく説明されています。 Nvidia のさらに別の低価格競合他社も、TX2i モデルの価格を 100 ~ 300 ドルに設定しており、認知度を高めています。 TX2i は単精度のパフォーマンスがわずか 1.26 TFlops で優れているわけではありませんが、複雑な計算を軍事機能の要求を満たすのに十分な速さで計算できるため、適切なツールであると考える人もいます。

デジタルの改善と戦闘の強化

空中給油機のスクラムジェットエンジン制御システムに搭載されたTX2iは、顕著な機能強化につながり、その効果が実証されました。 マッハ 7 よりも速く飛行できるこの種の超音速航空機は、研究開発コストが非常に低く、さらに安定した性能を発揮します。  

このモジュールは、燃料管理システムの微調整を迅速に実行でき、緊急事態に迅速に対応でき、スクラムジェット エンジンの故障も防止できます。 中国の研究者が極超音速兵器プロジェクトのために初めて米国の技術を借用したのはつい最近というわけではない。 以前の記事では、たとえば、より高価な GPU や Intel CPU について説明しました。 そして、それらは複雑な高速流れ場を得るために使用されてきました。 それにもかかわらず、このような小さなセグメントはかなり大きく、軽量でコンパクトなセットアップが究極のソリューションである航空宇宙用途で必要とされるものとは異なり、維持するために追加のデバイスが必要です。

極超音速技術における課題と革新

これらの改善は実現しましたが、TX2i チップを利用した HYPO の本格的な動作はすぐには達成できません。 中国国内市場のチップも、国際チェーンでの貨物コストや輸送時間のリスクなしに、同レベルの評価に達する可能性が非常に高い。 本当の価値は、北京電力機械研究所と大連理工大学の研究者によって可能となった実験および試験プロジェクトに移されています。 GPU アーキテクチャを備えた CPU というこの新しいアイデアは、宇宙船旅行シミュレーションの 2 つの基本的なニーズ、つまりシーケンシャル コンピューティングと並列コンピューティングに対する革新的なアプローチでした。

この調査では、ユーザーに必要なすべての手順を案内し、コードの最適化やグリッド サイズのメモリ管理など、問題となる可能性のある潜在的なエンジニアリングのハードルに必要な公式と解決策を提供するアルゴリズムを紹介します。 これらのアップグレードにより、エンジン コントローラー インターフェイスと通信プロトコルを実行するという点で、システムが国際世界の規則と規制に準拠した状態が維持されます。

世界的な影響と将来の見通し

極超音速技術の脅威は、ドイツ、フランス、日本、北朝鮮、イランなど、同様に極超音速の研究開発に投資している多くの国に共通しています。 免疫防御側の極超音速ミサイル能力は、特に米国などのtronな海軍資産を持つ国々にとって、戦略的困難を生み出します。 世界でその存在感が増す一方で、国際社会は技術規制を早急に確立し、高度な軍事力による破壊を防ぐことが求められている。  

軍事ドクトリンにおける従来の常識から極超音速兵器への移行は、戦争の進化における単なる新たな一歩ではなく、軍事戦略と防衛戦略の再発明を意味します。 TX2i チップが極超音速研究に使用されているという事実は、軍事技術開発において手頃な価格でアクセス可能なソリューションの使用に焦点を当てた新しい手順を示す最良の指標です。 それは軍事目標を達成するための新たな道を開くものであると同時に、大量破壊兵器の管理に関する集中的な交渉を開始する緊急性も強調している。

この記事はもともとサウスチャイナ・モーニング・ポスト

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グローリーカブル

グローリーは、AI ツールと研究に精通した非常に知識豊富なジャーナリストです。 彼女は AI に情熱を持っており、このテーマに関する記事をいくつか執筆しています。 彼女は人工知能、機械学習、深層学習の最新の開発状況を常に把握しており、それらについて定期的に執筆しています。

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