فناوری هوش مصنوعی DIMON که توسط دانشگاه جانز هاپکینز توسعه یافته است، انقلابی در حل معادلات دیفرانسیل جزئی (PDEs) ایجاد کرده است. این چارچوب پیشرفته، به مهندسان این امکان را می‌دهد که وظایفی همچون تست تصادف، پیش‌بینی آریتمی قلبی و تحلیل سازه را بدون نیاز به ابررایانه‌ها، تنها با استفاده از رایانه‌های شخصی انجام دهند و مدل‌سازی سناریوهای دنیای واقعی را به شکلی سریع‌تر و کارآمدتر محقق سازند.
چارچوب مبتنی بر هوش مصنوعی، حل مسئله در مهندسی را بازآفرینی می‌کند
مهندسی و پژوهش‌های علمی غالباً بر حل معادلات دیفرانسیل جزئی (PDEs) متکی هستند – ابزارهای ریاضی که چگونگی تحول سیستم‌های فیزیکی در طول زمان و مکان را توصیف می‌کنند. این معادلات برای مدل‌سازی پدیده‌های دنیای واقعی، از درک چگونگی مچاله شدن خودروها در تصادفات گرفته تا پیش‌بینی توزیع تنش در پل‌ها، حیاتی هستند. با این حال، حل PDEs می‌تواند از نظر محاسباتی سنگین باشد و به ابررایانه‌های پیشرفته و زمان قابل‌توجهی نیاز داشته باشد.
اکنون، پژوهشگران دانشگاه جانز هاپکینز یک چارچوب هوش مصنوعی پیشگامانه به نام DIMON (Diffeomorphic Mapping Operator Learning) را معرفی کرده‌اند. این چارچوب نوید می‌دهد که با کاهش چشمگیر زمان مورد نیاز برای حل این معادلات – از ساعت‌ها یا روزها به چند ثانیه – با استفاده از رایانه‌های رومیزی استاندارد، روال کاری مهندسی و علمی را متحول کند.
ابزاری چندمنظوره برای کاربردهای پیچیده
DIMON به عنوان یک رویکرد عمومی و مقیاس‌پذیر، قابل تطبیق با زمینه‌های مختلف در علم و مهندسی، برجسته است. انعطاف‌پذیری آن در توانایی آن برای پیش‌بینی راه‌حل‌ها در طیف وسیعی از هندسه‌ها بدون نیاز به محاسبه مجدد مکرر نهفته است. به طور سنتی، حل PDEs شامل تقسیم اشکال پیچیده به شبکه‌ها یا مش‌ها، حل معادلات برای هر بخش کوچک و ترکیب مجدد نتایج است. این فرآیند زمانی که اشکال تغییر می‌کنند دشوار می‌شود، زیرا نیاز به محاسبه مجدد هر جزء از ابتدا دارد.
DIMON با استفاده از هوش مصنوعی برای تشخیص الگوها در اشکال مختلف، بر این ناکارآمدی غلبه می‌کند. برای مثال:
– تست تصادف: پیش‌بینی نحوه تغییر شکل خودروها در اثر ضربه بدون محاسبه مجدد برای هر تغییر در ساختار.
– تحلیل سازه: مدل‌سازی توزیع تنش یا گرما در پل‌ها یا ساختمان‌ها تحت شرایط متغیر.
– پژوهش‌های قلبی: تشخیص آریتمی‌های قلبی با استفاده از “دوقلوهای دیجیتال” دقیق قلب بیماران.
متحول کردن تشخیص‌های قلبی
یکی از جذاب‌ترین کاربردهای DIMON در پژوهش‌های قلبی، به ویژه در مطالعه آریتمی‌ها – ضربان‌های نامنظم قلب ناشی از اختلالات تکانه الکتریکی – است. ناتالیا ترایناوا و تیمش در جانز هاپکینز از “دوقلوهای دیجیتال” قلب، مدل‌های محاسباتی بسیار دقیق از قلب بیماران، برای پیش‌بینی خطر مرگ ناگهانی قلبی و پیشنهاد درمان‌ها استفاده کرده‌اند.
قبلاً، این فرآیند به دلیل نیازهای محاسباتی حل PDEs کند بود و تا یک هفته طول می‌کشید تا پیش‌بینی‌ها ایجاد شود. DIMON این زمان را به تنها ۳۰ ثانیه کاهش داده است و تصمیم‌گیری بالینی در زمان واقعی را فراهم می‌کند. این بهبود نه تنها مراقبت از بیمار را افزایش می‌دهد، بلکه به طور یکپارچه با روال کاری پزشکی روزانه ادغام می‌شود.
گسترش مرزهای طراحی و بهینه‌سازی
فراتر از مراقبت‌های بهداشتی، DIMON پتانسیل قابل‌توجهی در وظایف طراحی و بهینه‌سازی مهندسی دارد. با درک چگونگی رفتار سیستم‌های فیزیکی در اشکال مختلف:
– مهندسان می‌توانند طرح‌ها را سریع‌تر بهینه کنند و زمان توسعه محصولاتی مانند بال‌های هواپیما یا ایمپلنت‌های ارتوپدی را کاهش دهند.
– پژوهشگران می‌توانند نحوه واکنش مواد به تنش یا حرکت را بدون نیاز به منابع محاسباتی گران‌قیمت شبیه‌سازی کنند.
مینگ لانگ ین، پژوهشگر فوق دکترا در جانز هاپکینز و یکی از توسعه‌دهندگان این پلتفرم، بر قابلیت «تغییر شکل» DIMON تأکید می‌کند. DIMON با حل PDEs برای یک شکل و نگاشت راه‌حل به دیگران، روال کاری را در رشته‌های مختلف سرعت می‌بخشد و در عین حال دقت بالایی را حفظ می‌کند.
همکاری و مسیرهای آینده
توسعه DIMON شامل تلاش مشترک پژوهشگرانی از دانشگاه جانز هاپکینز، دانشگاه ییل و دانشگاه هوستون بود. این تیم متعهد است که این فناوری را در دسترس جامعه پژوهشی گسترده‌تر قرار دهد و دیگران را از قابلیت‌های آن بهره‌مند سازد.
کاربردهای آینده می‌تواند به زمینه‌هایی مانند هوافضا، علم مواد و حتی مدل‌سازی آب و هوا گسترش یابد – هر حوزه‌ای که حل موثر PDEs در آن حیاتی است. همانطور که DIMON به تکامل خود ادامه می‌دهد، تأثیر آن بر نوآوری مهندسی و علمی به طور تصاعدی افزایش می‌یابد.
پیشرفتی با پیامدهای گسترده
معرفی DIMON نقطه عطفی مهم در علم محاسباتی است. با همگانی کردن دسترسی به راه‌حل‌های پرسرعت PDE، پژوهشگران و مهندسان را قادر می‌سازد تا با سرعت و کارایی بیشتری نسبت به قبل به مسائل پیچیده بپردازند. چه پیش‌بینی بیماری‌های قلبی و چه طراحی وسایل نقلیه ایمن‌تر، این چارچوب مبتنی بر هوش مصنوعی پتانسیل تغییر صنایع و بهبود زندگی در مقیاس جهانی را دارد.
اگر به خواندن کامل این مطلب علاقه‌مندید، روی لینک مقابل کلیک کنید: techxplore.com
