Modeliranje kako se automobili deformišu u sudaru, kako svemirske letelice reaguju na ekstremna okruženja ili kako se mostovi odupiru stresu moglo bi da se napravi hiljadama puta brže zahvaljujući novoj veštačkoj inteligenciji koja omogućava personalnim računarima da rešavaju ogromne matematičke probleme koji generalno zahtevaju superkompjutere.
Novi okvir veštačke inteligencije je generički pristup koji može brzo predvideti rešenja za sveprisutne i dugotrajne matematičke jednačine potrebne za kreiranje modela o tome kako se tečnosti ili električne struje šire kroz različite geometrije, poput onih uključenih u standardno inženjersko testiranje.
Detalji o istraživanju pojavljuju se u časopisu Prirodne računarske nauke.
Nazvan DIMON (učenje operatera difeomorfnog mapiranja), okvir rešava sveprisutne matematičke probleme poznate kao parcijalne diferencijalne jednačine koje su prisutne u skoro svim naučnim i inženjerskim istraživanjima. Koristeći ove jednačine, istraživači mogu da prevedu sisteme ili procese iz stvarnog sveta u matematičke predstave o tome kako će se objekti ili okruženje menjati tokom vremena i prostora.
„Iako je motivacija da ga razvijemo proizašla iz našeg sopstvenog rada, ovo je rešenje za koje mislimo da će generalno imati ogroman uticaj na različite oblasti inženjeringa jer je veoma generičko i skalabilno“, rekla je Natalija Trajanova, biomedicinski inženjering sa Univerziteta Džon Hopkins i profesor medicine koji je ko-vodio istraživanje.
„Može da radi u osnovi na bilo kom problemu, u bilo kom domenu nauke ili inženjerstva, da reši parcijalne diferencijalne jednačine na više geometrija, kao što su testiranje na sudar, istraživanje ortopedije ili drugi složeni problemi gde se oblici, sile i materijali menjaju.
Pored demonstracije primenljivosti DIMON-a u rešavanju drugih inženjerskih problema, Trajanovin tim je testirao novu veštačku inteligenciju na preko 1.000 srčanih „digitalnih blizanaca“, veoma detaljnih kompjuterskih modela srca stvarnih pacijenata. Platforma je bila u stanju da predvidi kako se električni signali šire kroz svaki jedinstveni oblik srca, postižući visoku prognostičku tačnost.
Trajanovin tim se oslanja na rešavanje parcijalnih diferencijalnih jednačina da bi proučavao srčanu aritmiju, što je pogrešno ponašanje električnog impulsa u srcu koje uzrokuje nepravilan rad. Sa svojim srčanim digitalnim blizancima, istraživači mogu dijagnosticirati da li pacijenti mogu razviti često fatalno stanje i preporučiti načine za njegovo liječenje.
„Unosimo novu tehnologiju u kliniku, ali mnoga naša rešenja su toliko spora da nam treba oko nedelju dana od trenutka kada skeniramo pacijentovo srce i rešimo parcijalne diferencijalne jednačine da bismo predvideli da li je pacijent u visokom riziku od iznenadnog srčana smrt i koji je najbolji plan lečenja“, rekla je Trajanova, koja rukovodi Savezom Džons Hopkins za kardiovaskularnu dijagnostiku i inovacije u lečenju.
„Sa ovim novim pristupom veštačke inteligencije, brzina kojom možemo da imamo rešenje je neverovatna. Vreme za izračunavanje predviđanja srčanog digitalnog blizanca smanjiće se sa mnogo sati na 30 sekundi, a to će se raditi na desktop računaru umesto na superkompjuteru, što nam omogućava da to učinimo delom svakodnevnog kliničkog toka rada.“
Parcijalne diferencijalne jednačine se uglavnom rešavaju razbijanjem složenih oblika poput krila aviona ili organa tela u mreže ili mreže napravljene od malih elemenata. Problem se zatim rešava na svakom jednostavnom komadu i ponovo kombinuje. Ali ako se ovi oblici promene — kao u slučaju pada ili deformacija — mreže moraju da se ažuriraju i rešenja ponovo izračunaju, što može biti računarski sporo i skupo.
DIMON rešava taj problem korišćenjem veštačke inteligencije da bi razumeo kako se fizički sistemi ponašaju u različitim oblicima, bez potrebe da se sve ponovo izračunava od nule za svaki novi oblik. Umesto da deli oblike na mreže i rešava jednačine iznova i iznova, AI predviđa kako će se faktori kao što su toplota, stres ili kretanje ponašati na osnovu obrazaca koje je naučio, čineći ga mnogo bržim i efikasnijim u zadacima kao što su optimizacija dizajna ili modeliranje oblika. -specifični scenariji.
Tim se ugrađuje u DIMON okvir srčanu patologiju koja dovodi do aritmije. Zbog svoje svestranosti, tehnologija se može primeniti na optimizaciju oblika i mnoge druge inženjerske zadatke gde je rešavanje parcijalnih diferencijalnih jednačina na novim oblicima više puta potrebno, rekao je Minglang Jin, postdoktorski saradnik Johns Hopkins biomedicinskog inženjerstva koji je razvio platformu.
„Za svaki problem, DIMON prvo rešava parcijalne diferencijalne jednačine na jednom obliku, a zatim mapira rešenje u više novih oblika. Ova sposobnost promene oblika naglašava njegovu ogromnu svestranost“, rekao je Jin. „Veoma smo uzbuđeni što ćemo ga pokrenuti na mnogim problemima, kao i da ga pružimo široj zajednici kako bi ubrzali svoja inženjerska dizajnerska rešenja.“
Drugi autori su Nikolas Čaron sa Univerziteta u Hjustonu, Rajan Brodi i Mauro Mađoni (suvoditelj) sa Džonsa Hopkinsa i Lu Lu sa Univerziteta Jejl.
