Mistral AI 物理 AI 研究與收購 Emmi AI

Mistral AI 已收購 Emmi AI，旨在為工業工程開發基礎物理 AI，目標領域包括航太、汽車、半導體和能源。此舉旨在加速產品開發，並在大型營運中實現持續的性能提升。

Mistral 對 Emmi AI 的整合

Mistral AI 正在整合 Emmi AI 的研究，以建構用於工業工程的最先進企業級解決方案。其目標是為工程師提供工具，以便更快速地構建下一代產品，並在大規模營運中確保性能增益。

Mistral AI 正在透過從 2D 翼型轉向 3D 現象，來解決航太模擬中的關鍵缺口。

在 2025 年 12 月的一份出版物中，Mistral 展示了針對跨音速狀態下 3D 機翼的 CFD 模擬新數據集。該數據集包含約 30,000 個具有獨特幾何形狀和流入條件的樣本的體積與表面層級場，特別針對先前缺乏現有數據集的強湍流跨音速狀態。

在 2025 年 11 月，Mistral 發布了研究，透過將工業規模的 CFD 模擬分解為其核心組成部分，來橋接機器學習與 CFD 社群，以探索流體智能中 AI 基礎模型的未來。

Mistral 正在利用基於 Transformer 的架構來處理複雜的物理模擬，而無需傳統的重新網格化 (remeshing)。

於 2025 年 2 月推出，AB-UPT 是專為空氣動力學 CFD 設計的。它可以在不進行重新網格化的情況下處理原始幾何形狀，在單個 GPU 上處理 900 萬個表面單元格和 1.4 億個體積單元格。

隨後的 2025 年 10 月報告擴展了 AB-UPT 的實證評估，使用了針對汽車和航太應用程式的新數據集。

於 2024 年 2 月發布，UPT 框架能夠在多樣化的時空問題中高效地擴展神經算子 (neural operators)，並同時支援網格與粒子模擬。

Mistral 的研究範圍擴展到了高能物理和工業流程模擬。

於 2025 年 10 月發布，GyroSwin 為迴旋動力學等離子體湍流模擬提供 5D 代理模型。這項研究解決了等離子體湍流問題，這是實現可行核融合發電和下一代反應爐設計中等離子體約束的主要障礙。

於 2024 年 11 月推出，NeuralDEM 是第一個針對大規模多物理場流程的端到端深度學習代理模型。它能夠實現工業流程（例如流化床反應器）的實時模擬。