System AI o nazwie DIMON przyśpieszający wykonywanie obliczeń
System AI o nazwie DIMON wpłynie na rozwiązywanie zaawansowanych równań matematycznych w sposób efektywny na komputerach.
Inżynieria, często okrzyknięta kręgosłupem współczesnych innowacji, stoi przed ciągłym wyzwaniem. Czasem i mocą obliczeniową wymaganą do rozwiązywania złożonych problemów matematycznych. Modelowanie dynamiki płynów, symulacje zderzeń lub odporność na naprężenia w konstrukcjach wymaga rozwiązywania równań różniczkowych cząstkowych (PDE), procesu tradycyjnie zarezerwowanego dla superkomputerów. Jednak struktura sztucznej inteligencji, DIMON (Diffeomorphic Mapping Operator Learning), obiecuje przekształcić tę dziedzinę, dostarczając rozwiązania tysiące razy szybciej na standardowych komputerach stacjonarnych.
Opracowany przez zespół kierowany przez Natalię Trayanovą i współpracowników z Johns Hopkins University, DIMON stanowi skok w wydajności obliczeniowej. Wykorzystując sztuczną inteligencję, system może rozwiązywać PDE w wielu geometriach bez ponownego obliczania od zera dla każdego nowego kształtu. Tradycyjne metody polegają na dzieleniu złożonych obiektów na siatki i rozwiązywaniu równań dla każdego segmentu – proces ten staje się wykładniczo bardziej czasochłonny, gdy obiekty odkształcają się lub zmieniają. System omija ten problem, identyfikując wzorce w zachowaniu systemów fizycznych, drastycznie zmniejszając narzut obliczeniowy.
„Może pracować nad dowolnym problemem, w dowolnej dziedzinie nauki lub inżynierii, rozwiązując równania różniczkowe cząstkowe na wielu geometriach” – wyjaśnia Trayanova. Wszechstronność ta rozciąga się na zastosowania takie jak testy zderzeniowe, badania biomedyczne i optymalizacja projektów.
Zastosowania DIMON są szerokie, zwłaszcza w opiece zdrowotnej. Zespół Trayanovy przetestował platformę na ponad 1000 „cyfrowych bliźniaków” ludzkich serc. Szczegółowe symulacje pozwoliły badaczom przewidzieć propagację sygnału elektrycznego z niespotykaną dotąd dokładnością, umożliwiając szybsze diagnozowanie arytmii serca. To, co wcześniej zajmowało tydzień na superkomputerach, teraz zajmuje zaledwie kilka sekund na komputerze stacjonarnym. Taka wydajność toruje drogę do integracji DIMON z klinicznymi przepływami pracy, potencjalnie ratując życie poprzez przyspieszenie planowania leczenia stanów takich jak nagła śmierć sercowa.
W szerszym ujęciu, zdolność adaptacji DIMON do różnych geometrii oznacza, że może on być wdrażany w różnych branżach. Modelowanie aerodynamiki samolotów ze zmieniającymi się konstrukcjami skrzydeł. Symulacja zderzeń na odkształcalnych konstrukcjach samochodów. Optymalizacja projektów systemów energii odnawialnej, takich jak turbiny wiatrowe lub panele słoneczne.
DIMON nie jest jedyną innowacją AI, która zmienia inżynierię. Projekty takie jak AlphaFold firmy DeepMind zrewolucjonizowały biologię, przewidując struktury białek, co kiedyś wymagało lat badań laboratoryjnych. Podobnie TensorFlow Physics firmy Google integruje uczenie maszynowe z symulacjami fizycznymi, usprawniając zadania takie jak modelowanie klimatu czy dynamika płynów.
Jednak wyjątkowa siła DIMON leży w jego skalowalności i wydajności w różnych dziedzinach. W przeciwieństwie do wąsko ukierunkowanych modeli sztucznej inteligencji, ogólna struktura DIMON oferuje uniwersalne rozwiązanie wyzwań związanych z PDE, co czyni go wszechstronnym narzędziem dla inżynierów i naukowców.
Pomimo swoich obietnic, przyjęcie sztucznej inteligencji, takiej jak DIMON, w inżynierii nie jest pozbawione wyzwań. Zaufanie do przewidywań AI pozostaje krytyczną barierą. Inżynierowie przyzwyczajeni do tradycyjnych metod mogą wymagać szeroko zakrojonych badań walidacyjnych, aby przyjąć rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji. Ponadto integracja takich narzędzi z istniejącymi przepływami pracy będzie wymagać przyjaznych dla użytkownika interfejsów i solidnych programów szkoleniowych.
Pojawienie się frameworków sztucznej inteligencji, takich jak DIMON, oznacza zmianę paradygmatu w inżynierii i nie tylko. Demokratyzując dostęp do szybkich obliczeń, DIMON umożliwia naukowcom i przemysłowi rozwiązywanie problemów, które kiedyś uważano za nie do pokonania.
Szymon Ślubowski
