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PhysicsForest : des fluides temps réel grâce au machine learning

PhysicsForest

SoHyeon Jeong, actuellement en post-doc à l’École polytechnique fédérale de Zurich, présente PhysicsForest : un outil de simulation de fluides temps réel qui fait appel au machine learning. Elle explique que le système peut gérer jusqu’à 10 millions de particules (y compris la génération de surface) en temps réel sur une carte haut de gamme type Titan X Pascal.
SoHyeon Jeong explique que l’équipe de développement projette de proposer des plugins pour les moteurs de jeux existants (une version Unreal Engine est déjà en route). D’autres usages sont aussi envisagés, comme l’aperçu de simulations lourdes.

Les commentaires de la vidéo sur Vimeo donnent plus de détails techniques : n’hésitez pas à y faire un tour, SoHyeon Jeong invite explicitement les personnes intéressées à proposer des pistes d’applications concrètes. Un site officiel est aussi en ligne.

[ PhysicsForests ] Real-time Fluid Simulation using Machine-Learning from SoHyeon Jeong on Vimeo.

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