SI rozwiązuje inżynierskie problemy

Sztuczna inteligencja lepiej radzi sobie ze złożonymi obliczeniami inżynierskimi na komputerach osobistych, niż superkomputery z tradycyjnym oprogramowaniem. Zamiast wielu godzin, niektóre obliczenia można przeprowadzić w pół minuty.

Prognozowanie medyczne, modelowanie tego, jak samochody odkształcają się podczas zderzenia, jak statki kosmiczne reagują na ekstremalne warunki, czy mosty opierają się naprężeniom, może się stać tysiące razy szybsze dzięki nowej sztucznej inteligencji - twierdzą naukowcy z Johns Hopkins University na łamach pisma "Nature Computational Science".

SI umożliwi komputerom osobistym rozwiązywanie problemów matematycznych, które zazwyczaj wymagają użycia superkomputerów - wyjaśniają.

System o nazwie DIMON (Diffeomorphic Mapping Operator Learning) niebywale szybko rozwiązuje problemy równania różniczkowe cząstkowe, które występują niemal we wszystkich dziedzinach badań naukowych i inżynieryjnych.

Dzięki tym równaniom specjaliści mogą przekształcać rzeczywiste systemy lub procesy w matematyczne modele, opisujące, jak różnorodne obiekty lub środowiska zmieniają się w czasie i przestrzeni.

"Choć motywacja do opracowania tego rozwiązania wynikała z naszej własnej pracy - uważamy, że będzie ono miało ogromny wpływ na różne dziedziny inżynierii, ponieważ jest uniwersalne i skalowalne" - podkreśla prof. Natalia Trayanova, współautorka systemu.

"Może być stosowane praktycznie do każdego problemu, w dowolnej dziedzinie nauki lub inżynierii, aby rozwiązywać równania różniczkowe cząstkowe dla różnych geometrii, na przykład w testach zderzeniowych, badaniach ortopedycznych czy innych złożonych zagadnieniach, gdzie zmieniają się kształty, siły i materiały" - tłumaczy.

Oprócz wykazania, że DIMON doskonale sprawdza się w rozwiązywaniu problemów inżynieryjnych, zespół przetestował go w badaniu ponad tysiącu 'cyfrowych bliźniaków' serc, czyli wyjątkowo szczegółowych komputerowych modelach serc rzeczywistych pacjentów.

Nowa platforma obliczeniowa była w stanie przewidzieć, jak sygnały elektryczne rozchodziły się w każdym unikalnym kształcie serca.

Naukowcy, z wykorzystaniem wspomnianych "cyfrowych bliźniąt", prowadzą badania nad arytmią - m.in. starają się przewidzieć, który z pacjentów z duży prawdopodobieństwem zachoruje na tego typu przypadłości.

"Wprowadzamy nowe technologie do kliniki, ale wiele z naszych rozwiązań jest tak wolnych, że potrzebujemy około tygodnia od momentu zeskanowania serca pacjenta i rozwiązania cząstkowych równań różniczkowych, aby przewidzieć, czy pacjent ma wysokie ryzyko nagłej śmierci sercowej i jaki jest najlepszy plan leczenia" - mówi prof. Trayanova.

"Dzięki nowemu podejściu opartemu na sztucznej inteligencji prędkość, z jaką będziemy mogli uzyskać rozwiązanie, jest niewiarygodna. Czas potrzebny na obliczenie prognozy z użyciem 'cyfrowego bliźniaka' serca zmniejszy się z wielu godzin do 30 sekund, a wszystko będzie obliczane na komputerze stacjonarnym, a nie na superkomputerze. Pozwoli nam to włączyć tę procedurę codziennej pracy klinicznej" - podkreśla.

Jak wyjaśniają naukowcy, cząstkowe równania różniczkowe zwykle się rozwiązuje poprzez dzielenie skomplikowanych kształtów, takich jak skrzydła samolotów czy organy wewnętrzne, na siatki lub kratki składające się z małych elementów.

Problem rozwiązywany jest później na każdym prostym elemencie, po czym uzyskane rozwiązania są łączone. Jednak jeśli te kształty ulegają zmianom, jak w przypadku zderzeń czy deformacji, siatki muszą zostać zaktualizowane, a rozwiązania przeliczone, co może być czasochłonne i kosztowne obliczeniowo.

DIMON rozwiązuje ten problem, wykorzystując sztuczną inteligencję do zrozumienia, jak systemy fizyczne zachowują się przy różnych kształtach, bez potrzeby przeliczania wszystkiego od nowa dla każdego nowego kształtu. Zamiast więc dzielić kształty na siatki i wielokrotnie rozwiązywać równania, sztuczna inteligencja, bazując na wzorcach, których się nauczyła, przewiduje, jak będą działały czynniki takie jak ciepło, naprężenie czy ruch.

"Dla każdego problemu DIMON najpierw rozwiązuje cząstkowe równania różniczkowe na jednym kształcie, a następnie mapuje rozwiązanie na wiele nowych kształtów. Ta zdolność do zmiany kształtu pokazuje jej ogromną wszechstronność. Jesteśmy bardzo podekscytowani tym, że możemy wykorzystać ją w wielu problemach, a także udostępnić ją szerszej społeczności, aby przyspieszyć różne rozwiązania inżynieryjne" - wyjaśnia jeden z autorów pracy, dr Minglang Yin.

Marek Matacz