概要
NeSTは、3D光弾性効果を活用して、透明な3Dオブジェクト内部に隠れた3D応力テンソル場を明らかにするための、物理学に基づいた機械学習フレームワークです。
PyTorchで実装されており、偏光画像を基に3Dオブジェクト内の応力分布を再構築する能力を持ちます。
NVIDIA GPU（20GB以上のRAM）とtiny-cuda-nnを併用することで高速なニューラルレンダリングを実現し、Ubuntu 24での動作が確認されています。
主に、物理学、材料科学、機械学習の分野で、非破壊的な方法で材料の応力分析を行いたい研究者や開発者、特にシミュレーションや実験データを扱うユーザーを想定しています。
互換性・特徴
- Python
- PyTorch
- GPU必須
- CLI
- Ubuntu
- 3D解析
基本情報
| ライセンス | MIT |
| Stars | 1 |
| Forks | 2 |
| カテゴリ | 3D / NeRF |
| アクティビティ | low |