Surrogate models (FNO) para simulação numérica pesada

Aceleramos cálculos numéricos e simulações que levariam dias — sem abrir mão da física.

Desenvolvemos modelos de IA — surrogate models, como operadores neurais de Fourier (FNO) — que aprendem a física de uma simulação numérica pesada e a executam em uma fração do tempo. A mesma técnica se aplica a cálculo estrutural (construção civil), aerodinâmica (engenharia aeronáutica) e engenharia de reservatórios. O primeiro caso validado, o ProxyMatch, acelera history matching em reservatórios.

TRL 4 / CRL 4
Estágio atual: tecnologia validada, pré-comercial
1
Solução validada, testada em dados públicos reais
FNO
Método: Fourier Neural Operators como surrogate model
Como trabalhamos

Três princípios que guiam cada solução

A mesma disciplina de engenharia aplicada ao ProxyMatch orienta tudo o que construímos depois dele.

Abordagem

Surrogate model no lugar do simulador

Treinamos modelos — como operadores neurais de Fourier (FNO) — que aprendem o operador físico por trás de uma simulação pesada, não os dados de saída. Onde existe um loop de cálculo, calibração ou otimização, o modelo entra no lugar do componente mais caro de rodar.

Postura

Transparência sobre os limites

Mostramos onde e por que o modelo erra, com diagnóstico de causa-raiz — não apenas os números em que ele funciona bem.

Rigor

Reprodutibilidade antes da venda

Resultados reproduzidos de forma independente, sem re-treino nem ajuste de hiperparâmetros entre execuções, antes de qualquer conversa comercial.

Soluções

Uma solução validada, uma técnica que não é específica de um setor

Começamos pelo history matching porque é onde tínhamos dado real para validar — mas o surrogate model com FNO não é exclusivo de reservatórios: o mesmo princípio se aplica a cálculo estrutural, aerodinâmica e outras simulações numéricas pesadas.

Em avaliação · Radar de Soluções Petrobras

ProxyMatch

History matching acelerado por IA — um operador neural de Fourier (FNO) substitui o simulador dentro do loop de ES-MDA, mantendo a física. Validado com dados reais do Norne Field.

~212×
Speedup (3D, benchmark sintético)
8–11%
MAPE em poços reais (Norne)
TRL 4
Validado, pré-comercial
Ver o case completo →

Novas soluções entram em avaliação à medida que encontramos o próximo gargalo com o mesmo perfil: cálculo ou simulação cara de rodar, física conhecida, dado real disponível para validar — dentro ou fora da engenharia de reservatórios.

Sobre

Uma empresa de software e IA para simulação numérica pesada

Quem somos

Symlink Digital LTDA desenvolve modelos de IA — surrogate models, como operadores neurais de Fourier (FNO) — que aceleram cálculos numéricos e simulações tradicionalmente lentas: cálculo estrutural, aerodinâmica, engenharia de reservatórios, entre outros. O primeiro caso aplicado e validado é o ProxyMatch, em history matching para reservatórios.

Estágio atual

TRL 4
Validado em laboratório com dados públicos
CRL 4
Risco tecnológico reduzido; sem clientes comerciais ainda
Próximo passo

Buscamos conversas técnicas com times de PD&I

Se um cálculo numérico ou simulação no seu time é lento e caro de rodar, e há física conhecida por trás dele, vale 30 minutos de conversa.

  • 01Área de interesse e tipo de simulação ou cálculo que você quer acelerar
  • 02Processo hoje considerado lento ou caro demais para iterar
  • 03Formato de dados disponível para um piloto técnico
  • 04Edital ou prazo de referência, se houver
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