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近日，国际计算机图形与交互技术顶会（the acm special interest group on computer graphics，简称siggraph）公布论文接收结果：网易伏羲最新研究成果《preconditioned nonlinear conjugate gradient method for real-time interior-point hyperelasticity》成功入选。8月，团队成员将赴美国科罗拉多州丹佛市，在siggraph 2024大会上亲述报告，与全世界计算机图形爱好者展开交流。fenye物理挤压模拟包含53k个点，168k个四面体平均速度28.9fps
布料旋转模拟包含45k个点，133k个四面体，平均速度7.4fpsfenye1. 物理掉落实验1
- 包含 8k 个点，27k 个四面体
- 平均速度 46.6 FPS
-
物理掉落实验 2
- 包含 50k 个点，164k 个四面体
- 平均速度 32.2 FPSfenye面条掉落模拟 绳子旋转模拟
包含39k个点，101K个四面体 包含53k个点，202K个四面体
平均速度27.6FPS 平均速度10.2FPS
综上所述，网易伏羲所提出的雅可比预处理非线性共轭梯度方法不仅显著提升了实时物理仿真的性能，还为游戏和虚拟现实应用中的物理效果设定了新的标杆，开启了高保真物理仿真领域的全新篇章。这项突破性成果，不仅是物理模拟领域研究创新的一大贡献，更是网易伏羲在科技创新道路上坚持不懈追求卓越的生动写照。
自成立以来，网易伏羲始终站在技术前沿，致力于推动人工智能科技成果应用落地，目前已累计发表200余篇人工智能顶会论文，相关研究成果已在多个实体领域中应用落地。
展望未来，随着计算能力的不断提升和算法的进一步优化，物理模拟将变得更加真实与高效，在更广泛领域中得到应用。网易伏羲也将继续致力于技术研发的深度与广度，把目光投向跨学科的融合与创新，将人工智能的前沿理论与物理模拟技术相结合，探索AI驱动下的物理模拟新范式，通过持续的深入研究和实践探索，推动人工智能开拓更多可能性和应用领域。
