---
title: "Rekayasa dan teknologi · Simulasi · Hipotesis Simulasi"
url: https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/engineering
description: "Aliran udara di atas sayap, struktur di bawah beban, cip sebelum fabrikasi, robot sebelum dibangun."
license: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
credit: "Ross Allan Dahl, Hipotesis Simulasi (simulation-hypothesis.com)"
---

[Simulasi](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations)bidang 9 dari 18

# Rekayasa dan teknologi

Aliran udara di atas sayap, struktur yang dibebani, cip sebelum dibuat, robot sebelum dibangun.

Hampir tidak ada yang dibangun hari ini tanpa disimulasikan terlebih dahulu. Dalam lima puluh tahun terakhir, simulasi telah menggantikan sebagian besar prototipe fisik. Bentuk tertuanya, model skala fisik, masih dipakai.

## Aliran

### Aerodinamika

Udara mengalir di atas sayap, mobil, gedung, dan turbin angin.

Pertanyaan yang dijawabnya: Berapa besar hambatan, berapa besar gaya angkat, dan di mana aliran terlepas?

Mengabaikan: Turbulensi dimodelkan, bukan dihitung langsung, sehingga detail pemisahan yang halus hanya hampiran.

Berjalan di: sekitar 10^15 FLOPS kasar klaster HPC universitas atau korporat, berhari-hari per kasus Sejak: 1962 Metode panel Hess dan Smith untuk bentuk pesawat

[Medan kontinum](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-continuum)dasar: Medan

### Turbulensi

Setiap pusaran aliran turbulen diselesaikan langsung, dari putaran terbesar sampai terkecil.

Pertanyaan yang dijawabnya: Apa sebenarnya yang dilakukan turbulensi, agar model yang lebih murah bisa mendekatinya?

Mengabaikan: Terbatas pada bilangan Reynolds sedang; aliran nyata melampaui mesin terbesar.

Berjalan di: sekitar 10^17 FLOPS kasar superkomputer nasional, porsi besar, selama berminggu-minggu Sejak: 1972 Simulasi numerik langsung 3D pertama oleh Orszag dan Patterson

[Medan kontinum](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-continuum)dasar: Medan

### Model skala fisik

Terowongan angin, tangki gelombang, model sungai, dan meja getar: simulasi tertua, dan masih dipakai untuk memeriksa yang numerik.

Pertanyaan yang dijawabnya: Apakah aliran sungguhan cocok dengan yang diprediksi komputer?

Mengabaikan: Efek skala berarti model kecil tidak selalu berperilaku seperti benda ukuran penuh.

Berjalan di: tanpa komputer. tanpa komputasi digital; udara, air, atau meja getar sungguhan sebagai gantinya Sejak: 1871 Frank Wenham membangun salah satu terowongan angin pertama

[Analog fisik](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-analogue)dasar: Medan

### Simulasi kavitasi

Gelembung yang terbentuk dan runtuh dengan dahsyat dalam cairan yang bergerak cepat, di sekitar baling-baling kapal, pompa, dan katup.

Pertanyaan yang dijawabnya: Di mana kavitasi akan mengikis baling-baling atau pompa ini, dan bagaimana merancang agar menghindarinya?

Mengabaikan: Runtuhnya gelembung terjadi pada skala yang lebih halus daripada yang sanggup diselesaikan sebagian besar simulasi di mana-mana.

Berjalan di: sekitar 10^15 FLOPS kasar klaster universitas atau galangan kapal, beberapa jam per kasus Sejak: 1988 paling lambat 1988, model komputasi awal untuk aliran kavitasi di sekitar baling-baling

[Medan kontinum](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-continuum)dasar: Medan

### Aliran multifase dan pipa

Minyak, gas, air, dan lumpur bergerak bersama melalui pipa, sumur, dan pabrik pengolahan.

Pertanyaan yang dijawabnya: Akankah pipa mengalir lancar, atau gumpalan cairan dan gas menyumbatnya?

Mengabaikan: Pembentukan slug mendadak masih menjadi salah satu hal yang lebih sulit diprediksi secara andal.

Berjalan di: sekitar 10^14 FLOPS kasar klaster perusahaan energi, beberapa jam per kasus jaringan pipa Sejak: 1979 paling lambat 1979, model aliran multifase awal untuk pipa minyak dan gas lepas pantai

[Medan kontinum](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-continuum)dasar: Medan

### Simulasi penumpukan es

Tetesan air superdingin yang membeku pada sayap pesawat dan bilah turbin angin saat terbang atau tertiup angin.

Pertanyaan yang dijawabnya: Berapa banyak es yang akan menumpuk, dan apakah pencairan es bisa mengimbanginya?

Mengabaikan: Ukuran tetes awan nyata dan es fase campuran lebih bervariasi daripada yang diasumsikan kondisi uji standar.

Berjalan di: sekitar 10^14 FLOPS kasar klaster laboratorium dirgantara, beberapa jam per kasus pengesan Sejak: 1988 paling lambat 1988, kode pengesan komputasi awal mendukung sertifikasi pesawat

[Medan kontinum](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-continuum)dasar: Medan

### Jaringan saraf berbasis informasi fisika

Jaringan saraf dilatih sehingga keluarannya memenuhi persamaan diferensial yang berlaku dan data pengamatan sekaligus.

Pertanyaan yang dijawabnya: Bisakah jaringan mempelajari solusi sebuah PDE dengan sedikit mesh atau tanpa mesh sama sekali?

Mengabaikan: Pelatihan lambat dan tidak andal untuk masalah kaku atau turbulen.

Berjalan di: sekitar 10^13 FLOPS kasar Pelatihan berbasis gradien dengan diferensiasi otomatis Sejak: 2017 Physics informed deep learning, part I (2017) [sumber](https://arxiv.org/abs/1711.10561)

[Emulator hasil belajar](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-learned)[Persamaan diferensial](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-equations)dasar: Medan

### Operator saraf

Jaringan mempelajari pemetaan dari sebuah fungsi, seperti syarat batas, ke solusi PDE, sehingga masukan baru dijawab dalam sekali lintas.

Pertanyaan yang dijawabnya: Bisakah model terlatih menyelesaikan seluruh keluarga PDE secara instan?

Mengabaikan: Membutuhkan banyak simulasi dengan pemecah untuk pelatihan dan buruk dalam ekstrapolasi.

Berjalan di: sekitar 10^15 FLOPS kasar Pembangkitan data yang mahal, lalu inferensi cepat Sejak: 2019 DeepONet: learning nonlinear operators (2019), followed by Fourier neural operators (2020) [sumber](https://arxiv.org/abs/1910.03193)

[Emulator hasil belajar](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-learned)[Persamaan diferensial](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-equations)dasar: Medan

### Simulator terlatih berbasis jaringan graf

Jaringan saraf graf yang dilatih pada data simulasi menggerakkan partikel atau simpul jaring maju untuk meniru fluida, kain, dan benda padat.

Pertanyaan yang dijawabnya: Bisakah jaringan saraf menggantikan pemecah fisika untuk fluida dan benda yang bisa berubah bentuk?

Mengabaikan: Galat menumpuk dalam simulasi jangka panjang dan kekekalan tidak dijamin.

Berjalan di: sekitar 10^14 FLOPS kasar Pelatihan pada data solver, simulasi maju yang lebih cepat Sejak: 2020 Learning to simulate complex physics with graph networks (2020) [sumber](https://arxiv.org/abs/2002.09405)

[Emulator hasil belajar](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-learned)[Partikel dan N-benda](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-particles)dasar: Medan

### Pemecah fluida terlatih

Jaringan konvolusional menggantikan langkah proyeksi tekanan dari pemecah fluida berbasis grid untuk mempercepat simulasi asap dan cairan.

Pertanyaan yang dijawabnya: Bisakah jaringan terlatih membuat pemecah aliran takmampat jauh lebih cepat?

Mengabaikan: Stabilitas dan akurasi hanya diuji pada aliran yang mirip dengan data pelatihan.

Berjalan di: sekitar 10^12 FLOPS kasar Pelatihan pada data solver, inferensi cepat Sejak: 2016 Accelerating Eulerian fluid simulation with convolutional networks (2016) [sumber](https://arxiv.org/abs/1607.03597)

[Emulator hasil belajar](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-learned)[Medan kontinum](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-continuum)dasar: Medan

### Automata gas kisi untuk aliran fluida

Partikel melompat di kisi dengan aturan tumbukan sederhana yang mereproduksi aliran cairan atau gas dalam skala besar, tanpa persamaan mekanika fluida yang dimasukkan.

Pertanyaan yang dijawabnya: Bisakah aliran fluida muncul dari aturan partikel sederhana pada kisi?

Mengabaikan: Derau dari partikel diskret dan tak adanya invariansi Galilei membatasi akurasi, itulah sebabnya ia digantikan.

Berjalan di: sekitar 10^11 FLOPS kasar aturan bit demi bit pada kisi dengan jutaan situs. Sejak: 1986 Automata gas kisi Frisch, Hasslacher, dan Pomeau untuk persamaan Navier-Stokes. [sumber](https://doi.org/10.1103/physrevlett.56.1505)

[Automata seluler](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-cellular-automata)[Partikel dan N-benda](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-particles)dasar: Aturan

### Simulasi aliran lattice Boltzmann

Fluida direpresentasikan oleh distribusi kecepatan partikel pada kisi, yang mengalir dan bertumbukan untuk menghasilkan aliran pada geometri kompleks seperti batuan berpori atau pembuluh darah.

Pertanyaan yang dijawabnya: Bagaimana fluida mengalir melalui geometri yang sangat rumit?

Mengabaikan: Metode ini terbatas pada bilangan Mach rendah, dan perlakuan batas perlu dilakukan dengan hati-hati.

Berjalan di: sekitar 10^15 FLOPS kasar miliaran sel kisi pada perangkat keras grafis atau klaster. Sejak: 1988 Pemakaian persamaan Boltzmann oleh McNamara dan Zanetti untuk mensimulasikan automata gas kisi. [sumber](https://doi.org/10.1103/physrevlett.61.2332)

[Teori medan kisi](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-lattice)[Medan kontinum](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-continuum)dasar: Medan

### Simulasi langsung gas renggang

Molekul gas tipis digerakkan dan ditubrukkan secara acak, ketika gasnya terlalu jarang untuk menjadi fluida kontinu, seperti di tepi antariksa atau di dalam saluran kecil.

Pertanyaan yang dijawabnya: Bagaimana gas tipis mengalir di sekitar kendaraan di tepi atmosfer?

Mengabaikan: Setiap partikel tersimulasi mewakili triliunan partikel nyata, sehingga derau statistik tinggi pada kecepatan rendah.

Berjalan di: sekitar 10^14 FLOPS kasar miliaran partikel tersimulasi. Sejak: 1963 Simulasi langsung Bird tentang pendekatan ke kesetimbangan translasi dalam gas bola kaku. [sumber](https://doi.org/10.1063/1.1710976)

[Partikel dan N-benda](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-particles)[Monte Carlo](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-monte-carlo)dasar: Molekul

### Simulasi pusaran besar ladang angin

Udara turbulen melalui ladang angin dengan gaya dari tiap rotor ditambahkan, untuk melihat bagaimana jejak saling berinteraksi dan memangkas daya turbin di hilir.

Pertanyaan yang dijawabnya: Berapa banyak daya yang hilang dari ladang angin karena jejak anginnya sendiri?

Mengabaikan: Bilah turbin diganti dengan cakram gaya, dan medan serta kestabilan atmosfer mengubah hasilnya.

Berjalan di: sekitar 10^16 FLOPS kasar simulasi large-eddy untuk domain berkilometer-kilometer dengan puluhan turbin. Sejak: 2010 Simulasi eddy besar Calaf, Meneveau, dan Meyers untuk lapisan batas susunan turbin angin yang berkembang penuh. [sumber](https://doi.org/10.1063/1.3291077)

[Medan kontinum](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-continuum)[Persamaan diferensial](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-equations)dasar: Medan

### Interaksi fluida-struktur

Fluida yang bergerak dan benda yang berubah bentuk diselesaikan bersama, sehingga kepakan, getaran, dan flutter dapat diprediksi untuk sayap, jembatan, dan katup.

Pertanyaan yang dijawabnya: Bagaimana struktur lentur bergerak dalam aliran di sekitarnya?

Mengabaikan: Gerak jaring dan efek massa tambahan yang kuat membuat penggabungan mahal dan kadang tidak stabil.

Berjalan di: sekitar 10^15 FLOPS kasar pemecah fluida dan benda padat terpadu yang diiterasi setiap langkah. Sejak: 1974 Metode Lagrangian-Eulerian sembarang dari Hirt, Amsden, dan Cook untuk aliran pada segala kecepatan. [sumber](https://doi.org/10.1016/0021-9991%2874%2990051-5)

[Medan kontinum](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-continuum)[Persamaan diferensial](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-equations)dasar: Medan

### Simulasi eddy besar dinamika kebakaran

Gas panas dan asap dari kebakaran di ruangan, terowongan, atau gedung, dipecahkan sebagai aliran turbulen apung dengan pembakaran sederhana, untuk melihat bagaimana panas dan asap menyebar.

Pertanyaan yang dijawabnya: Seberapa cepat asap akan memenuhi koridor ini, dan kapan orang tidak lagi bisa melihat jalan keluar?

Mengabaikan: Kimia pembakaran dan jelaga disederhanakan, dan bahan bakar, jendela, dan perabot sungguhan hanya digambarkan kira-kira.

Berjalan di: sekitar 10^13 FLOPS kasar berhari-hari di klaster untuk kebakaran gedung besar. Sejak: 2000 Panduan pengguna Fire Dynamics Simulator oleh McGrattan dan rekan dari Institut Standar dan Teknologi Nasional AS. [sumber](https://doi.org/10.6028/nist.ir.6469)

[Medan kontinum](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-continuum)[Persamaan diferensial](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-equations)dasar: Medan

## Struktur dan mesin

### Analisis struktur

Jembatan, gedung, pesawat, dan komponen di bawah beban, panas, dan getaran.

Pertanyaan yang dijawabnya: Di mana titik lemahnya, dan berapa margin yang tersisa?

Mengabaikan: Mengasumsikan material dan beban yang ideal; cacat sungguhan ditangani dengan margin, bukan dengan fisika.

Berjalan di: sekitar 10^14 FLOPS kasar workstation teknik atau klaster kecil, beberapa jam per kasus Sejak: 1956 Metode struktur pesawat Turner, Clough, Martin, dan Topp

[Medan kontinum](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-continuum)dasar: Medan

### Simulasi tabrakan

Kendaraan yang berubah bentuk dalam tabrakan, dengan penumpang virtual di dalamnya.

Pertanyaan yang dijawabnya: Bagaimana kita melindungi orang-orang di dalamnya?

Mengabaikan: Cedera penumpang diperkirakan dari model dummy, bukan variabilitas jaringan manusia sebenarnya.

Berjalan di: sekitar 10^15 FLOPS kasar klaster HPC pabrikan mobil, beberapa jam per kasus tabrakan Sejak: 1979 paling lambat 1979, kode elemen hingga eksplisit laboratorium nasional memodelkan tabrakan kendaraan

[Medan kontinum](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-continuum)dasar: Medan

### Dinamika multibenda

Mesin sebagai bagian kaku yang disambung engsel, pegas, dan roda gigi: suspensi, mesin, lengan robot.

Pertanyaan yang dijawabnya: Akankah mekanisme itu bergerak seperti dirancang, dan ke mana beban mengalir?

Mengabaikan: Bagian diperlakukan kaku atau sedikit lentur, melewatkan mode getaran halus.

Berjalan di: sekitar 10^13 FLOPS kasar desktop teknik, beberapa menit hingga jam Sejak: 1971 Metode komputer Sheth dan Uicker untuk analisis mekanisme

[Persamaan diferensial](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-equations)dasar: Tubuh

### Akustik dan getaran

Gelombang bunyi di ruangan, mesin, dan kota, serta getaran pada struktur.

Pertanyaan yang dijawabnya: Akankah aula ini mencapai kualitas akustik yang baik, dan akankah jembatan ini beresonansi hingga terdengar?

Mengabaikan: Kesulitan pada frekuensi rendah, ketika efek gelombang mengalahkan sinar.

Berjalan di: sekitar 10^14 FLOPS kasar workstation atau klaster kecil, beberapa jam per kasus Sejak: 1968 Krokstad dan rekan memodelkan akustik ruangan dengan penelusuran sinar

[Medan kontinum](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-continuum)dasar: Medan

### Kelelahan dan pertumbuhan retakan

Kerusakan lambat suatu struktur akibat jutaan siklus beban kecil, dilacak sebagai retakan yang tumbuh dan akhirnya gagal.

Pertanyaan yang dijawabnya: Berapa tahun atau jam terbang sebelum bagian ini perlu diganti?

Mengabaikan: Cacat produksi nyata lebih beragam daripada retakan awal ideal yang diasumsikan.

Berjalan di: sekitar 10^14 FLOPS kasar workstation teknik atau klaster kecil, beberapa jam per komponen Sejak: 1968 paling lambat 1968, kode komputer umur kelelahan mekanika patahan awal

[Medan kontinum](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-continuum)dasar: Medan

### Tribologi dan mekanika kontak

Gesekan, aus, dan pelumasan di antara permukaan bergerak pada bantalan, roda gigi, dan sendi.

Pertanyaan yang dijawabnya: Berapa lama bantalan ini bertahan, dan berapa banyak energi yang terbuang karena gesekan?

Mengabaikan: Kekasaran permukaan pada skala mikroskopis didekati, tidak diukur untuk setiap komponen.

Berjalan di: sekitar 10^13 FLOPS kasar desktop teknik, beberapa jam per kasus kontak Sejak: 1970 paling lambat 1970, model komputer pelumasan elastohidrodinamik awal

[Medan kontinum](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-continuum)dasar: Medan

### Optimasi topologi

Material ditambah dan dibuang dari ruang rancangan di bawah beban sampai bentuk kaku teringan muncul, dengan lubang dan penopang yang tak pernah digambar insinyur.

Pertanyaan yang dijawabnya: Apa bentuk teringan yang masih menahan beban ini?

Mengabaikan: Bentuk optimal sering sulit diproduksi dan mungkin rapuh terhadap beban yang tidak dipertimbangkan.

Berjalan di: sekitar 10^13 FLOPS kasar penyelesaian elemen hingga di dalam lingkaran optimisasi dengan jutaan variabel. Sejak: 1988 Pembangkitan topologi optimal dalam perancangan struktur dengan metode homogenisasi oleh Bendsoe dan Kikuchi. [sumber](https://doi.org/10.1016/0045-7825%2888%2990086-2)

[Medan kontinum](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-continuum)[Persamaan diferensial](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-equations)dasar: Medan

### Pemodelan retakan peridinamik

Benda padat yang direpresentasikan sebagai titik-titik yang berinteraksi dari jauh, sehingga retakan mulai, bercabang, dan bergabung tanpa jalur retakan yang ditentukan sebelumnya.

Pertanyaan yang dijawabnya: Bagaimana retakan memilih jalurnya melalui material rapuh?

Mengabaikan: Jangkauan interaksi dan hukum kegagalan harus dikalibrasi terhadap materialnya.

Berjalan di: sekitar 10^14 FLOPS kasar simulasi tanpa jaring dengan jutaan simpul. Sejak: 2000 Reformulasi teori elastisitas Silling untuk diskontinuitas dan gaya jarak jauh. [sumber](https://doi.org/10.1016/s0022-5096%2899%2900029-0)

[Partikel dan N-benda](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-particles)[Medan kontinum](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-continuum)dasar: Medan

### Pemodelan puing orbit dan tumbukan satelit

Satelit, pecahan, dan badan roket dilacak selama puluhan tahun tumbukan dan peluruhan untuk mengetahui apakah mereka memberi makan diri sendiri dan menutup orbit yang berguna.

Pertanyaan yang dijawabnya: Berapa kali tumbukan sebelum puing membuat sebuah orbit tak bisa dipakai?

Mengabaikan: Pecahan kecil yang tidak terlacak, peluncuran di masa depan, dan perilaku mitigasi masih tidak pasti.

Berjalan di: sekitar 10^11 FLOPS kasar simulasi Monte Carlo panjang atas banyak populasi orbit. Sejak: 1978 Frekuensi tumbukan satelit buatan dan terbentuknya sabuk puing oleh Kessler dan Cour-Palais. [sumber](https://doi.org/10.1029/ja083ia06p02637)

[Proses stokastik](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-stochastic)[Partikel dan N-benda](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-particles)[Dinamika sistem](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-system-dynamics)dasar: Aturan

### Ko-simulasi model yang terhubung

Simulasi terpisah motor, gearbox, pengendali, dan baterai, masing-masing dibangun di alatnya sendiri, dijalankan bersama dengan bertukar data pada langkah waktu yang disepakati.

Pertanyaan yang dijawabnya: Apakah seluruh mesin berfungsi saat setiap model subsistem, yang dibuat tim berbeda, berjalan bersama?

Mengabaikan: Bertukar data pada langkah tetap menambah galat numerik, dan kopling yang kaku bisa menjadi tidak stabil.

Berjalan di: sekitar 10^10 FLOPS kasar jam di workstation untuk satu siklus kendaraan. Sejak: 2011 Functional Mock-up Interface oleh Blochwitz dan rekan-rekannya untuk pertukaran model simulasi yang tidak bergantung pada alat. [sumber](https://doi.org/10.3384/ecp11063105)

[Persamaan diferensial](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-equations)[Kejadian diskret](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-discrete-event)[Waktu nyata](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-real-time)dasar: Aturan

## Elektronika dan komputer

### Simulasi sirkuit

Setiap tegangan dan arus dalam sirkuit elektronik, transistor demi transistor.

Pertanyaan yang dijawabnya: Apakah sirkuit berfungsi, dan berapa daya yang diambilnya?

Mengabaikan: Model komponen adalah aproksimasi hasil penyesuaian; silikon sungguhan berbeda dari cip ke cip.

Berjalan di: sekitar 10^13 FLOPS kasar desktop teknik, beberapa menit per blok cip Sejak: 1973 SPICE milik Nagel dan Pederson, program simulasi sirkuit umum di Berkeley

[Persamaan diferensial](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-equations)dasar: Populasi

### Simulasi logika cip

Desain cip digital dijalankan satu siklus jam pada satu waktu sebelum diproduksi.

Pertanyaan yang dijawabnya: Apakah cip menghitung hasil yang benar sebelum biaya pembuatan dikeluarkan?

Mengabaikan: Pewaktuan didekati; simulasi yang berfungsi tetap bisa gagal setelah diproduksi.

Berjalan di: sekitar 10^14 FLOPS kasar workstation desain atau klaster server kecil, beberapa jam per simulasi Sejak: 1965 paling lambat 1965, simulator tingkat gerbang awal memeriksa desain logika digital

[Kejadian diskret](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-discrete-event)[Aturan dan keadaan](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-rules)dasar: Aturan

### Elektromagnetika

Gelombang radio, cahaya, dan medan di sekitar antena, sirkuit, dan perangkat optik.

Pertanyaan yang dijawabnya: Seberapa baik antena ini memancar, dan apakah perangkat ini membocorkan interferensi?

Mengabaikan: Detail geometris halus di dekat batas jaring terhaluskan.

Berjalan di: sekitar 10^14 FLOPS kasar workstation atau klaster, beberapa jam per desain Sejak: 1966 Metode beda hingga ranah waktu Kane Yee

[Medan kontinum](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-continuum)dasar: Medan

### Simulasi jaringan komputer

Paket mengalir melalui router, tautan, dan protokol.

Pertanyaan yang dijawabnya: Bisakah jaringan menopang dua kali lipat lalu lintas?

Mengabaikan: Menyederhanakan keanehan perangkat keras nyata dan pola lalu lintas yang terlihat di jaringan produksi.

Berjalan di: sekitar 10^13 FLOPS kasar desktop atau server kecil, beberapa menit hingga jam Sejak: 1964 Analisis antrean jaringan paket oleh Leonard Kleinrock

[Kejadian diskret](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-discrete-event)dasar: Aturan

### Emulasi dan mesin virtual

Satu mesin meniru mesin lain secara persis, instruksi demi instruksi, sehingga perangkat lunaknya berjalan tanpa diubah.

Pertanyaan yang dijawabnya: Bisakah kita menjalankan sistem lama atau masa depan ini pada perangkat keras yang kita miliki?

Mengabaikan: Berjalan lebih lambat daripada perangkat keras nyata kecuali dioptimalkan dengan cermat.

Berjalan di: sekitar 10^12 FLOPS kasar komputer desktop, waktu nyata atau lebih cepat Sejak: 1963 paling lambat 1963, simulator set instruksi awal menguji desain komputer sebelum wujudnya ada

[Aturan dan keadaan](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-rules)dasar: Aturan

### Simulasi perangkat semikonduktor

Elektron dan atom dopan di dalam satu transistor, sebelum diubah menjadi model tingkat sirkuit.

Pertanyaan yang dijawabnya: Bagaimana bentuk dan doping transistor ini mengubah cara ia beralih?

Mengabaikan: Menyederhanakan efek kuantum yang paling penting pada ukuran transistor terkecil.

Berjalan di: sekitar 10^14 FLOPS kasar klaster perusahaan semikonduktor, beberapa jam per perangkat Sejak: 1964 Model numerik Gummel untuk transistor bipolar

[Medan kontinum](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-continuum)[Prinsip dasar](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-first-principles)dasar: Atom

### Kembaran digital jaringan

Salinan virtual jaringan komunikasi, dijaga selaras dengan yang asli, dipakai untuk menguji perubahan sebelum diterapkan.

Pertanyaan yang dijawabnya: Apa yang akan terjadi pada jaringan jika perubahan ini dilakukan?

Mengabaikan: Fidelitas bergantung pada telemetri, dan skalanya terbatas.

Berjalan di: sekitar 10^12 FLOPS kasar Model tingkat paket atau terlatih Sejak: 2021 Digital twin networks: a survey (2021) [sumber](https://doi.org/10.1109/JIOT.2021.3079510)

[Kejadian diskret](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-discrete-event)[Emulator hasil belajar](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-learned)dasar: Aturan

### Simulasi litografi optik

Cahaya melewati topeng ke film peka cahaya untuk memprediksi pola sirkuit yang dicetak pada chip, termasuk keburaman dan kimia resis.

Pertanyaan yang dijawabnya: Akankah pola pada sebuah masker tercetak seperti dimaksudkan pada chip?

Mengabaikan: Kimia resis dan efek foton stokastik pada ukuran kecil didekati.

Berjalan di: sekitar 10^13 FLOPS kasar simulasi seluruh cip untuk satu lapisan. Sejak: 1975 Model pemaparan litografi optik pada resist oleh Dill. [sumber](https://doi.org/10.1109/t-ed.1975.18158)

[Persamaan diferensial](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-equations)[Medan kontinum](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-continuum)dasar: Medan

### Simulasi proses semikonduktor

Langkah fabrikasi sebuah transistor, yaitu implantasi, difusi, dan oksidasi, diikuti untuk memprediksi profil doping dan bentuk sebelum model perangkat.

Pertanyaan yang dijawabnya: Profil dopan dan bentuk apa yang dihasilkan oleh resep fabrikasi tertentu?

Mengabaikan: Model cacat titik dan antarmuka perlu dikalibrasi terhadap setiap proses baru.

Berjalan di: sekitar 10^12 FLOPS kasar penyelesaian difusi dan reaksi dua atau tiga dimensi. Sejak: 1979 Model Antoniadis dan Dutton untuk simulasi komputer proses fabrikasi IC lengkap. [sumber](https://doi.org/10.1109/t-ed.1979.19452)

[Medan kontinum](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-continuum)[Persamaan diferensial](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-equations)dasar: Atom

### Pemodelan termal prosesor

Panas yang mengalir melalui lapisan-lapisan chip dan kemasannya, digerakkan oleh daya blok fungsional yang berubah, untuk menemukan titik panas dan menetapkan pembatasan kinerja.

Pertanyaan yang dijawabnya: Di mana prosesor menjadi terlalu panas saat beban kerjanya berubah?

Mengabaikan: Model memakai perkiraan daya, dan rincian kemasan serta pendinginan digabung.

Berjalan di: sekitar 10^8 FLOPS kasar jaringan termal ringkas yang berjalan dalam hitungan detik. Sejak: 2003 Mikroarsitektur sadar suhu dengan model termal ringkas oleh Skadron dan rekan. [sumber](https://doi.org/10.1145/859618.859620)

[Medan kontinum](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-continuum)[Persamaan diferensial](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-equations)dasar: Medan

### Perhitungan struktur pita kristal fotonik

Cahaya dalam susunan dielektrik periodik, diselesaikan untuk frekuensi yang bisa dan tak bisa merambat, untuk merancang pemandu gelombang dan filter.

Pertanyaan yang dijawabnya: Warna cahaya apa yang bisa diblokir oleh struktur periodik?

Mengabaikan: Periodisitas sempurna diasumsikan, sehingga ketidakteraturan, kehilangan, dan ukuran terhingga ditambahkan terpisah.

Berjalan di: sekitar 10^10 FLOPS kasar penyelesaian nilai eigen gelombang bidang untuk tiap vektor gelombang. Sejak: 1990 Demonstrasi celah fotonik pada struktur dielektrik periodik oleh Ho, Chan, dan Soukoulis. [sumber](https://doi.org/10.1103/physrevlett.65.3152)

[Persamaan diferensial](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-equations)[Medan kontinum](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-continuum)dasar: Medan

### Pemodelan termal chip bertumpuk

Panas yang bergerak melalui lapisan silikon yang ditumpuk vertikal dan didinginkan cairan di antaranya, dipecahkan cukup cepat untuk menentukan rancangan tumpukan.

Pertanyaan yang dijawabnya: Bisakah tumpukan cip dengan saluran pendingin menjaga setiap lapisan di bawah batasnya?

Mengabaikan: Chip nyata punya titik panas yang jauh lebih kecil daripada sel model, sehingga suhu puncak bisa diremehkan.

Berjalan di: sekitar 10^8 FLOPS kasar menit di workstation. Sejak: 2010 Model termal transien kompak 3D-ICE dari Sridhar dan rekan untuk chip 3D dengan pendinginan cair antarlapis. [sumber](https://doi.org/10.1109/iccad.2010.5653749)

[Medan kontinum](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-continuum)[Persamaan diferensial](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-equations)dasar: Medan

## Robotika dan otonomi

### Simulasi robot

Robot dengan sensor dan motor tersimulasi dalam mesin fisika, dilatih atau diuji sebelum menyentuh dunia nyata.

Pertanyaan yang dijawabnya: Akankah pengendali yang dipelajari dalam simulasi bekerja pada robot sungguhan?

Mengabaikan: Kontak dan gesekan di dunia nyata masih sulit dicocokkan persis.

Berjalan di: sekitar 10^13 FLOPS kasar desktop dengan GPU, waktu nyata atau lebih cepat Sejak: 1983 paling lambat 1983, simulator pemrograman luring awal merencanakan lengan robot industri

[Waktu nyata](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-real-time)[Emulator hasil belajar](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-learned)dasar: Tubuh

### Pengujian kendaraan otonom

Perangkat lunak swakemudi menempuh jutaan kilometer virtual melalui skenario langka dan berbahaya.

Pertanyaan yang dijawabnya: Bagaimana sistem menangani situasi yang terjadi sekali dalam sejuta kilometer?

Mengabaikan: Skenario dunia nyata yang langka masih sulit ditangkap, sebanyak apa pun kilometer virtual yang ditempuh.

Berjalan di: sekitar 10^15 FLOPS kasar armada server GPU cloud, dijalankan secara paralel Sejak: 2004 dukungan simulasi untuk tantangan besar awal kendaraan swakemudi AS

[Waktu nyata](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-real-time)[Berbasis agen](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-agent-based)dasar: Tubuh

### Robotika kawanan

Banyak robot sederhana berkoordinasi dengan aturan lokal, yang sering dipinjam dari serangga.

Pertanyaan yang dijawabnya: Bisakah seratus robot murah melakukan apa yang tidak bisa dilakukan satu robot mahal?

Mengabaikan: Robot tersimulasi yang sederhana tidak menangkap derau sensor nyata dan batas baterai.

Berjalan di: sekitar 10^12 FLOPS kasar laptop, mensimulasikan puluhan hingga ratusan robot Sejak: 1989 Karya awal Gerardo Beni tentang kecerdasan kawanan dan robotika seluler

[Berbasis agen](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-agent-based)dasar: Tubuh

### Kembaran digital

Simulasi yang terus-menerus diselaraskan dengan mesin, pabrik, atau gedung sungguhan memakai data sensor langsungnya.

Pertanyaan yang dijawabnya: Apa yang akan segera gagal, dan apa yang terjadi jika kita mengubah pengaturan ini?

Mengabaikan: Akurasinya dibatasi oleh data sensor yang diberikan; celah dan penyimpangan menumpuk.

Berjalan di: sekitar 10^13 FLOPS kasar server cloud yang terus-menerus memperbarui model pabrik Sejak: 2002 Michael Grieves mengusulkan memasangkan produk dengan model virtual langsung

[Kejadian diskret](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-discrete-event)[Emulator hasil belajar](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-learned)[Medan kontinum](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-continuum)dasar: Tubuh

### Mobilitas penjelajah planet

Roda dan lengan penjelajah berinteraksi dengan tanah dan batu lepas di dunia lain, sebelum ia benar-benar menjelajah ke sana.

Pertanyaan yang dijawabnya: Akankah penjelajah terjebak, dan sanggupkah lengannya menjangkau sampel?

Mengabaikan: Tanah luar angkasa hanya dikenal dari segelintir lokasi pendaratan, sehingga perilakunya diekstrapolasi.

Berjalan di: sekitar 10^13 FLOPS kasar klaster badan antariksa, beberapa jam per kasus medan Sejak: 1997 simulasi roda-tanah yang mendukung penjelajah Mars pertama yang berhasil

[Medan kontinum](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-continuum)[Waktu nyata](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-real-time)dasar: Tubuh

### Kendali eksoskeleton dan prostetik

Mesin yang bisa dikenakan dan tubuh manusia bergerak bersama, dengan sistem kendali disetel sebelum seseorang memakainya.

Pertanyaan yang dijawabnya: Akankah perangkat itu membantu gerakan pemakainya, atau malah melawannya?

Mengabaikan: Tubuh tersimulasi jarang menangkap cedera atau gaya jalan seseorang secara persis.

Berjalan di: sekitar 10^13 FLOPS kasar desktop laboratorium riset, waktu nyata per percobaan Sejak: 1990 paling lambat 1990, simulasi kendali eksoskeleton bertenaga awal di laboratorium riset

[Persamaan diferensial](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-equations)[Waktu nyata](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-real-time)dasar: Tubuh

### Lingkungan pembelajaran robot paralel berbasis GPU

Ribuan robot simulasi dijalankan sekaligus di satu GPU sehingga kebijakan pembelajaran penguatan bisa dilatih dalam hitungan menit.

Pertanyaan yang dijawabnya: Seberapa cepat kebijakan robot bisa dipelajari dengan simulasi paralel masif?

Mengabaikan: Fisika kontak disederhanakan, sehingga pemindahannya butuh kehati-hatian.

Berjalan di: sekitar 10^15 FLOPS kasar Ribuan lingkungan fisika paralel di GPU Sejak: 2021 Isaac Gym: high performance GPU-based physics simulation for robot learning (2021) [sumber](https://arxiv.org/abs/2108.10470)

[Waktu nyata](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-real-time)[Emulator hasil belajar](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-learned)dasar: Tubuh

### Pelatihan sim-ke-nyata dengan domain diacak

Kebijakan dilatih dalam simulator yang tampilan dan fisikanya divariasikan secara acak sehingga berfungsi di dunia nyata.

Pertanyaan yang dijawabnya: Bisakah kebijakan yang dilatih hanya dalam simulasi bekerja di robot sungguhan?

Mengabaikan: Rentang pengacakan harus mencakup kesenjangan nyata, yang sulit diketahui.

Berjalan di: sekitar 10^14 FLOPS kasar Pelatihan acak besar Sejak: 2017 Domain randomization for transferring deep neural networks from simulation to the real world (2017) [sumber](https://arxiv.org/abs/1703.06907)

[Emulator hasil belajar](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-learned)[Proses stokastik](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-stochastic)dasar: Tubuh

### Simulasi fisika yang dapat diturunkan

Mesin fisika yang ditulis agar gradien mengalir kembali melalui kontak dan gerakan, sehingga desain atau pengendali dapat disetel dengan penurunan gradien.

Pertanyaan yang dijawabnya: Bagaimana pengontrol atau rancangan ini harus diubah untuk memperbaiki hasilnya?

Mengabaikan: Gradien melalui kontak keras bersifat berisik atau menyesatkan.

Berjalan di: sekitar 10^12 FLOPS kasar Lintasan mundur melalui banyak langkah simulasi Sejak: 2016 A differentiable physics engine for deep learning in robotics (2016) [sumber](https://arxiv.org/abs/1611.01652)

[Persamaan diferensial](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-equations)[Emulator hasil belajar](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-learned)dasar: Tubuh

### Pembangkitan skenario mengemudi adversarial

Pengoptimal mengubah sedikit jalur pengguna jalan lain dalam adegan terekam untuk menemukan situasi tempat sistem mengemudi otonom gagal.

Pertanyaan yang dijawabnya: Situasi realistis mana yang membuat tumpukan otonomi gagal?

Mengabaikan: Skenario yang membuat sistem gagal mungkin nyaris tidak pernah terjadi di jalan sungguhan, sehingga tidak banyak bicara tentang seberapa sering kegagalan terjadi.

Berjalan di: sekitar 10^13 FLOPS kasar Banyak simulasi loop tertutup Sejak: 2021 AdvSim: generating safety-critical scenarios for self-driving vehicles (2021) [sumber](https://arxiv.org/abs/2101.06549)

[Proses stokastik](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-stochastic)[Emulator hasil belajar](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-learned)dasar: Tubuh

### Simulator mengemudi terbuka dengan model sensor

Dunia mesin permainan dengan lalu lintas, cuaca, serta kamera dan lidar tersimulasi untuk mengembangkan dan menguji kendaraan otonom.

Pertanyaan yang dijawabnya: Bagaimana sistem mengemudi akan melihat dan bertindak dalam berbagai kondisi?

Mengabaikan: Realisme sensor dan lalu lintas tidak persis sama dengan dunia nyata.

Berjalan di: sekitar 10^12 FLOPS kasar Perenderan waktu nyata di GPU Sejak: 2017 CARLA: an open urban driving simulator (2017) [sumber](https://arxiv.org/abs/1711.03938)

[Waktu nyata](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-real-time)[Aturan dan keadaan](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-rules)dasar: Tubuh

### Lokomosi berkaki terlatih

Kebijakan pembelajaran penguatan dilatih agar robot berkaki bisa berjalan dan berlari di simulator fisika, lalu dipindahkan ke mesin sungguhan.

Pertanyaan yang dijawabnya: Bisakah robot belajar berjalan dalam simulasi dan tetap seimbang di tanah sungguhan?

Mengabaikan: Kontak kaki, tundaan motor, dan kelunakan tanah berbeda dari model, sehingga kebijakan yang berhasil dalam simulasi bisa gagal pada mesin.

Berjalan di: sekitar 10^16 FLOPS kasar jam hingga hari waktu GPU per gaya jalan. Sejak: 2018 Tan dan rekan, pembelajaran sim-ke-nyata untuk gerak lincah pada robot berkaki empat. [sumber](https://arxiv.org/abs/1804.10332)

[Emulator hasil belajar](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-learned)[Waktu nyata](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-real-time)[Persamaan diferensial](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-equations)dasar: Tubuh

### Lokomosi humanoid terlatih

Pengendali saraf dilatih dalam simulasi agar robot berkaki dua berbentuk manusia bisa berjalan di berbagai jenis permukaan, memakai riwayat inderanya sendiri untuk beradaptasi.

Pertanyaan yang dijawabnya: Bisakah robot humanoid berjalan di luar ruangan melewati tangga, rumput, dan lereng dengan kebijakan yang dipelajari tanpa percobaan nyata?

Mengabaikan: Jatuhnya humanoid ukuran penuh berbahaya dan mahal, sehingga pengujian dilakukan dengan hati-hati dan batas kebijakan tidak terpetakan.

Berjalan di: sekitar 10^17 FLOPS kasar berhari-hari di klaster GPU. Sejak: 2023 Lokomosi humanoid dunia nyata dengan pembelajaran penguatan oleh Radosavovic dan rekan. [sumber](https://arxiv.org/abs/2303.03381)

[Emulator hasil belajar](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-learned)[Waktu nyata](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-real-time)[Persamaan diferensial](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-equations)dasar: Tubuh

### Simulasi penerbangan drone

Pesawat kecil dengan rotor, sensor, dan kamera yang terbang melalui pemandangan yang dirender di bawah angin dan fisika tersimulasi, untuk mengembangkan otonomi dan mengujinya dengan aman.

Pertanyaan yang dijawabnya: Akankah perangkat lunak penerbangan ini menjaga drone tetap stabil dan menghindari rintangan sebelum pernah meninggalkan tanah?

Mengabaikan: Aerodinamika dekat tanah, saat embusan angin, dan di antara rintangan disederhanakan, sehingga kasus tepi baru muncul pada drone sungguhan.

Berjalan di: sekitar 10^12 FLOPS kasar waktu nyata pada GPU kelas gim, atau ribuan simulasi secara paralel. Sejak: 2017 AirSim oleh Shah dan rekan, simulasi visual dan fisik untuk kendaraan udara dan darat. [sumber](https://arxiv.org/abs/1705.05065)

[Waktu nyata](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-real-time)[Persamaan diferensial](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-equations)dasar: Tubuh

### Balap drone terlatih

Kebijakan kendali dilatih dalam simulasi untuk menerbangkan quadrotor melewati lintasan balap pada batas kecepatannya, lalu diterbangkan pada pesawat sungguhan.

Pertanyaan yang dijawabnya: Bisakah pengendali yang dipelajari menerbangkan pesawat lebih cepat daripada pilot juara manusia?

Mengabaikan: Lintasannya dikenal dan terang, sehingga kebijakan itu tidak terbukti berhasil di tempat tak dikenal atau kondisi buruk.

Berjalan di: sekitar 10^16 FLOPS kasar berhari-hari pelatihan GPU dalam simulasi. Sejak: 2023 Balap drone tingkat juara dengan pembelajaran penguatan dalam oleh Kaufmann dan rekan. [sumber](https://doi.org/10.1038/s41586-023-06419-4)

[Emulator hasil belajar](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-learned)[Waktu nyata](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-real-time)[Persamaan diferensial](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-equations)dasar: Tubuh

### Simulasi robot lunak

Robot dari bahan karet dimodelkan sebagai benda padat yang bisa berubah bentuk dengan elemen hingga, cukup cepat untuk mengendalikannya dalam waktu nyata.

Pertanyaan yang dijawabnya: Bagaimana tekanan udara di dalam ruang-ruang itu harus diubah agar lengan lunak mencapai titik tertentu?

Mengabaikan: Sifat karet berubah dengan suhu dan umur, dan kecepatan model menuntut jaring kasar.

Berjalan di: sekitar 10^9 FLOPS kasar waktu nyata di workstation. Sejak: 2013 Pengendalian robot lunak elastis oleh Duriez berdasarkan metode elemen hingga waktu nyata. [sumber](https://doi.org/10.1109/icra.2013.6631138)

[Medan kontinum](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-continuum)[Waktu nyata](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-real-time)[Persamaan diferensial](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-equations)dasar: Tubuh

### Simulasi sensor taktil

Citra sentuhan yang akan ditangkap sensor kulit berbasis kamera saat ditekan pada benda dirender dalam simulasi, sehingga tangan robot bisa belajar merasakan.

Pertanyaan yang dijawabnya: Bisakah robot belajar menangani benda lewat sentuhan tanpa menghabiskan sensor sungguhan?

Mengabaikan: Deformasi lunak gel dirender secara hampiran, sehingga kesenjangan sim-ke-nyata lebih besar untuk tekstur halus.

Berjalan di: sekitar 10^10 FLOPS kasar waktu nyata pada GPU kelas gim. Sejak: 2020 TACTO dari Wang dan rekan, simulator sumber terbuka yang cepat untuk sensor taktil berbasis penglihatan. [sumber](https://arxiv.org/abs/2012.08456)

[Waktu nyata](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-real-time)[Persamaan diferensial](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-equations)[Emulator hasil belajar](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-learned)dasar: Tubuh

## Penerbangan antariksa dan energi

### Lintasan pesawat antariksa

Lintasan melalui gravitasi Matahari, planet, dan bulan, termasuk bantuan gravitasi.

Pertanyaan yang dijawabnya: Apa rute termurah ke bulan ini, dan kapan kita meluncur?

Mengabaikan: Mengasumsikan gravitasi yang diketahui dan tanpa gangguan; navigasi sungguhan tetap membutuhkan koreksi arah.

Berjalan di: sekitar 10^12 FLOPS kasar laptop, beberapa detik per kandidat lintasan Sejak: 1959 perhitungan lintasan awal untuk misi Bulan pertama

[Persamaan diferensial](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-equations)dasar: Tubuh

### Masuk ke atmosfer

Pesawat antariksa menghantam atmosfer dengan kecepatan beberapa kilometer per detik, dengan gelombang kejut dan panas di sekitarnya.

Pertanyaan yang dijawabnya: Akankah perisai panas bertahan?

Mengabaikan: Kimia aliran langka pada kecepatan ekstrem masih menjadi sumber ketidakpastian yang aktif.

Berjalan di: sekitar 10^15 FLOPS kasar klaster HPC nasional atau universitas, beberapa jam per kasus Sejak: 1958 paling lambat 1958, perhitungan pemanasan masuk kembali rudal balistik awal

[Medan kontinum](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-continuum)dasar: Medan

### Baterai dan sel bahan bakar

Ion dan elektron bergerak melalui elektrode dan elektrolit saat sel diisi dan menua.

Pertanyaan yang dijawabnya: Bagaimana pengisian daya bisa dipercepat tanpa mempercepat kerusakan baterai?

Mengabaikan: Penuaan selama ribuan siklus tetap diekstrapolasi, bukan disimulasikan sepenuhnya.

Berjalan di: sekitar 10^14 FLOPS kasar klaster universitas, beberapa jam per desain sel Sejak: 1993 Model baterai elektroda berpori Doyle, Fuller, dan Newman

[Medan kontinum](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-continuum)[Prinsip dasar](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-first-principles)dasar: Medan

### Simulasi mesin roket

Gas pembakaran panas yang memuai melalui nosel mesin roket, dan panas yang dibuangnya ke dinding yang harus sanggup menahannya.

Pertanyaan yang dijawabnya: Berapa besar dorongan yang dihasilkan mesin ini, dan apakah nosel serta dindingnya akan bertahan menghadapi panasnya?

Mengabaikan: Ketakstabilan pembakaran, saat nyala itu sendiri mulai berosilasi, masih sulit diprediksi.

Berjalan di: sekitar 10^16 FLOPS kasar porsi superkomputer badan antariksa atau perusahaan, beberapa jam per kasus Sejak: 1968 paling lambat 1968, model komputasi awal untuk ruang bakar roket

[Medan kontinum](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-continuum)dasar: Medan

### Simulasi termal dan daya pesawat antariksa

Panas dan daya listrik yang bergerak melalui satelit saat sinar matahari, bayangan, dan peralatan di dalamnya berubah.

Pertanyaan yang dijawabnya: Akankah setiap bagian pesawat antariksa tetap dalam anggaran suhu dan daya yang aman?

Mengabaikan: Mengasumsikan permukaan menua dan merosot seperti yang diharapkan, yang tidak selalu dikonfirmasi oleh bertahun-tahun di orbit.

Berjalan di: sekitar 10^12 FLOPS kasar desktop insinyur satelit, beberapa menit per kasus orbit Sejak: 1965 paling lambat 1965, model keseimbangan termal awal untuk satelit yang mengorbit

[Persamaan diferensial](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-equations)dasar: Tubuh

### Simulasi hasil ladang surya dan angin

Sinar matahari atau angin selama setahun dicocokkan dengan panel atau turbin sebuah ladang untuk memprediksi berapa banyak energi yang akan dihasilkannya.

Pertanyaan yang dijawabnya: Berapa banyak listrik yang sebenarnya dihasilkan ladang ini, dan apakah layak dibangun?

Mengabaikan: Satu tahun cuaca yang tidak biasa tetap bisa menyimpang tajam dari rata-rata jangka panjang.

Berjalan di: sekitar 10^12 FLOPS kasar desktop milik pengembang, beberapa menit per lokasi Sejak: 1981 paling lambat 1981, penilaian sumber daya angin berbasis komputer awal untuk penentuan lokasi ladang angin

[Medan kontinum](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-continuum)[Proses stokastik](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-stochastic)dasar: Medan

### Risiko tumbukan megakonstelasi

Puluhan ribu satelit di orbit rendah bersama dilacak terhadap puing yang sudah ada untuk memperkirakan lintasan berdekatan, manuver penghindaran, dan dampak kegagalan.

Pertanyaan yang dijawabnya: Berapa banyak tumbukan yang akan ditambahkan sebuah megakonstelasi, dan seberapa cepat ia harus menyingkirkan satelit yang rusak?

Mengabaikan: Laju peluncuran masa depan, laju kegagalan, dan perilaku operator adalah asumsi, dan serpihan kecil yang tak terlacak kurang dikenal.

Berjalan di: sekitar 10^14 FLOPS kasar berhari-hari di klaster untuk evolusi orbit selama puluhan tahun. Sejak: 2017 Studi Radtke dan rekan tentang bagaimana megakonstelasi berinteraksi dengan lingkungan puing antariksa. [sumber](https://doi.org/10.1016/j.actaastro.2016.11.021)

[Partikel dan N-benda](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-particles)[Monte Carlo](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-monte-carlo)[Proses stokastik](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-stochastic)dasar: Aturan

### Probabilitas tabrakan konjungsi

Orbit prediksi dua benda, beserta ketidakpastiannya, dipakai untuk menghitung peluang keduanya bertabrakan saat melintas berdekatan.

Pertanyaan yang dijawabnya: Apakah layak menyalakan pendorong untuk menghindari pertemuan dekat ini?

Mengabaikan: Ketidakpastian orbit sering diremehkan, dan satu probabilitas sangat bergantung pada bentuk galat yang diasumsikan.

Berjalan di: sekitar 10^6 FLOPS kasar detik per konjungsi, dijalankan atas ribuan benda. Sejak: 1999 Analisis Alfriend dan rekan-rekannya atas galat dalam probabilitas tabrakan. [sumber](https://doi.org/10.1023/a:1010056509803)

[Persamaan diferensial](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-equations)[Monte Carlo](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-monte-carlo)dasar: Aturan

## Manufaktur dan pemrosesan material

### Pengecoran dan pemadatan logam

Logam cair mengisi cetakan dan membeku, dilacak untuk melihat di mana ia mengisi dengan buruk atau menyusut menjadi cacat.

Pertanyaan yang dijawabnya: Akankah pengecoran ini terisi dengan benar, dan di mana cacat akan terbentuk?

Mengabaikan: Kondisi tungku dan cetakan nyata lebih bervariasi daripada satu penuangan tersimulasi.

Berjalan di: sekitar 10^14 FLOPS kasar klaster firma teknik, beberapa jam per kasus Sejak: 1985 paling lambat 1985, simulasi komputer awal untuk proses manufaktur ini

[Medan kontinum](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-continuum)dasar: Medan

### Simulasi pengelasan

Pelelehan, pencampuran, dan pendinginan logam di zona sempit di sekitar las, dengan tegangan yang melengkungkan bagian jadi.

Pertanyaan yang dijawabnya: Akankah las bertahan, dan seberapa besar komponen berubah bentuk sesudahnya?

Mengabaikan: Mengasumsikan kondisi pengelasan yang bersih dan stabil, yang tidak selalu ada pada pengelasan manual.

Berjalan di: sekitar 10^14 FLOPS kasar klaster firma teknik, beberapa jam per kasus Sejak: 1975 paling lambat 1975, simulasi komputer awal untuk proses manufaktur ini

[Medan kontinum](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-continuum)dasar: Medan

### Simulasi manufaktur aditif

Bagian yang dibangun lapis demi lapis oleh sumber panas yang bergerak, melacak pemanasan, pelelehan, dan tegangan sisa yang ditinggalkannya.

Pertanyaan yang dijawabnya: Akankah komponen jadi melengkung atau retak, dan bagaimana sebaiknya diorientasikan di pelat cetak?

Mengabaikan: Simulasi seluruh komponen pada resolusi sebenarnya masih terlalu lambat untuk sebagian besar jadwal produksi.

Berjalan di: sekitar 10^14 FLOPS kasar klaster firma teknik, beberapa jam per kasus Sejak: 1995 paling lambat 1995, simulasi komputer awal untuk proses manufaktur ini

[Medan kontinum](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-continuum)dasar: Medan

### Pembentukan dan pengepresan logam

Lembaran logam atau billet panas ditekan, dipres, atau ditempa menjadi bentuk akhirnya.

Pertanyaan yang dijawabnya: Akankah logam retak atau berkerut sebelum mencapai bentuk akhirnya?

Mengabaikan: Mengasumsikan lembaran awal yang seragam; batch material sungguhan lebih beragam dari itu.

Berjalan di: sekitar 10^14 FLOPS kasar klaster firma teknik, beberapa jam per kasus Sejak: 1980 paling lambat 1980, simulasi komputer awal untuk proses manufaktur ini

[Medan kontinum](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-continuum)dasar: Medan

### Simulasi permesinan

Alat potong yang mengikis logam menjadi serpihan, dengan gaya, panas, dan keausan yang ditimbulkannya.

Pertanyaan yang dijawabnya: Seberapa cepat kita bisa memotong tanpa merusak perkakas atau merusak hasil akhir permukaan?

Mengabaikan: Keausan perkakas pada banyak komponen masih kebanyakan diperkirakan dari pengalaman masa lalu, bukan dari prinsip dasar.

Berjalan di: sekitar 10^13 FLOPS kasar klaster firma teknik, beberapa jam per kasus Sejak: 1982 paling lambat 1982, simulasi komputer awal untuk proses manufaktur ini

[Medan kontinum](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-continuum)dasar: Medan

### Simulasi cetak injeksi

Plastik cair mengisi rongga cetakan dan mendingin menjadi bentuk akhirnya.

Pertanyaan yang dijawabnya: Akankah cetakan terisi merata, dan di mana ia akan melengkung atau menunjukkan cacat?

Mengabaikan: Batch plastik nyata bervariasi dalam cara persis mengalirnya, lebih dari yang diasumsikan data material standar.

Berjalan di: sekitar 10^13 FLOPS kasar klaster firma teknik, beberapa jam per kasus Sejak: 1976 paling lambat 1976, simulasi komputer awal untuk proses manufaktur ini

[Medan kontinum](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/methods#m-continuum)dasar: Medan

[◂ Perilaku manusia dan masyarakat](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/human-society)[Kota, infrastruktur, dan operasi ▸](https://simulation-hypothesis.com/id/simulations/cities-operations)