Hoe deze Parijse startup fysica-simulaties 1.000 keer sneller maakt met AI-transformers

NP Co. werd in 2025 opgericht door Emmanuel Menier (CEO) en Matthieu Nastorg (CTO) . Beiden zijn gepromoveerd op het gebied van AI voor simulatie aan de Université Paris-Saclay. Het bedrijf is ontstaan uit Inria, het Franse onderzoeksinstituut dat al meerdere AI-projecten heeft voortgebracht . Deze academische stamboom plaatst de startup in hetzelfde Franse onderzoeks-ecosysteem dat ook het oprichtende team van Mistral AI heeft voortgebracht.

Transformer-architectuur toegepast op fysica

Het bedrijf bouwt voorgetrainde basismodellen met behulp van een transformer-architectuur – dezelfde onderliggende technologie die de basis vormt voor grote taalmodellen – maar past deze toe op fysieke simulatie in plaats van op tekst . De modellen worden getraind op industriële fysica-data en zijn ontworpen om verouderde simulatiesoftware in de luchtvaart-, defensie-, energie-, elektronica-, datacenter- en auto-industrie te vervangen .

Een traditionele fysica-simulator moet voor elke ontwerpiteratie opnieuw extreem rekenintensieve berekeningen uitvoeren. De aanpak van NP Co. traint het model één keer op de relevante fysica en levert de resultaten vervolgens direct wanneer een ingenieur een nieuw ontwerp wil testen . De hele simulatieketen hoeft niet voor elke wijziging opnieuw te worden opgestart.

Aantoonbaar snelheidsvoordeel

Het prestatieverschil is aanzienlijk. Met traditionele simulatietools duurt een ontwerpevaluatie meestal dagen tot weken. De voorgetrainde modellen van NP Co. leveren resultaten in seconden . De startup heeft een versnelling van 1.000 keer aangetoond op industriële benchmarks – waaronder die van Safran, de fabrikant van vliegtuigmotoren – en stelt een pad te zien naar 50.000 keer snellere resultaten voor problemen met volledige assemblages .

Deze snelheidssprong verandert wat er mogelijk is in de ontwerpcyclus. Waar een engineeringteam voorheen misschien een handvol configuraties kon testen, kunnen ze nu duizenden ontwerpvarianten verkennen in de tijd die het ooit kostte om één enkele simulatie uit te voeren .

Wat er met de €6 miljoen gaat gebeuren

Het pre-seed kapitaal zal voornamelijk worden gebruikt voor de uitbreiding van het onderzoeksteam en de voortdurende ontwikkeling van de basismodellen . Op de langere termijn wil NP Co. geautomatiseerde ontwerptools en real-time operationele simulatoren voor industriële infrastructuur bouwen . Het doel is niet alleen om bestaande workflows te versnellen, maar om compleet nieuwe manieren voor het ontwerpen van complexe fysieke systemen te ontsluiten.

Het strategische speelveld van Mistral

De investering kwam op een uiterst relevant moment. Op 19 mei 2026 – slechts dertien dagen vóór de aankondiging van NP Co. – nam Mistral AI Emmi AI over, een Oostenrijkse startup die fysica-modellen bouwt voor industriële simulatie . Twee van Mistrals eigen medeoprichters deden vervolgens een persoonlijke investering in een Parijse startup die zich vrijwel op hetzelfde probleemgebied richt. In de berichtgeving werd de investeerderslijst omschreven als een "opmerkelijk indrukwekkende groep gelovigen" voor een relatief onbekend bedrijf dat pas recent van naam was veranderd .

Of het nu gaat om een bewuste afdekkingsstrategie of simpelweg een weddenschap op het sterkste technische team, het signaal is duidelijk: fysica-simulatie wordt het tijdperk van basismodellen ingetrokken, en enkele van Europa's meest prominente AI-figuren plaatsen vroege weddenschappen op wie deze beweging zal leiden.