PhysicsX був заснований генеральним директором Джакомо Корбо (Jacomo Corbo) та головою правління Робіном Тулі (Robin Tuluie), обидва — ветерани інженерії Формули-1 . Штаб-квартира компанії знаходиться в Лондоні, з наявним офісом у Нью-Йорку та зростаючою присутністю у Кремнієвій долині та Сінгапурі
. У стартапі працює понад 300 людей, і ця цифра подвоїлася за останні дванадцять місяців
.
Масштаб раунду підкріплений сильним бізнес-імпульсом. PhysicsX повідомив, що його визнаний дохід зріс удвічі порівняно з минулим роком, тоді як законтрактований дохід збільшився втричі . За той самий період компанія також більш ніж подвоїла кількість клієнтів
. Керівництво назвало розробку обладнання для центрів обробки даних ШІ своїм найбільш швидкозростаючим сегментом
.
PhysicsX створив AI-орієнтовану інженерну платформу, покликану замінити традиційні, тривалі робочі цикли симуляцій, що домінують у сучасній розробці обладнання. Її програмний стек використовує моделі ШІ, які можуть передбачати складну фізичну поведінку за секунди, а не за години чи дні — а в деяких випадках і місяці, — які потребують традиційні фізичні обчислювачі .
Така швидкість дозволяє інженерним командам оцінювати «на порядки більше варіантів дизайну» та постійно використовувати фізично обґрунтовані інсайти протягом усього життєвого циклу продукту . Моделі компанії приносять користь на всіх етапах — від раннього концептуального проєктування до детальної оптимізації виробничих процесів, аж до цифрових двійників, що працюють у реальному часі в польових умовах
. Сьогодні PhysicsX обслуговує клієнтів у галузях аерокосмосу та оборони, напівпровідників, автомобілебудування, енергетики та відновлюваних джерел, промислового обладнання та передових матеріалів
.
Згідно з офіційним оголошенням компанії, капітал серії C розподіляється на три основні стратегічні пріоритети :
Навчаючи LPMs на комбінації симуляційних та емпіричних даних, PhysicsX прагне створити системи ШІ, які не лише прискорюють відкриття нових дизайнів, а й замикають цикл між цифровими прототипами та фізичною продуктивністю обладнання в роботі — крок, який може ще більше зруйнувати традиційний бар'єр між обчисленнями та тестуванням у промисловій інженерії.
Comments
0 comments