新的人工智能比超级计算机更快地破解了复杂的工程问题
霍普金斯大学研究人员的变形技术解决方案可能会改变工程设计的游戏规则
来源:约翰霍普金斯大学作者：Roberto Molar Candanosa
作者： Roberto Molar Candanosa / 发布 2 天前借助新人工智能，个人电脑可以解决通常需要超级计算机才能解决的大量数学问题，因此，对汽车在碰撞中如何变形、航天器如何应对极端环境或桥梁如何抵抗压力的建模速度可以提高数千倍。
新的人工智能框架是一种通用方法，可以快速预测普遍且耗时的数学方程的解，这些方程是创建流体或电流如何在不同几何体中传播的模型所必需的，例如标准工程测试中涉及的几何体。
有关该研究的详细信息发表在《自然计算科学》杂志上。
自然计算科学 自然计算科学“我们认为，这个解决方案将对各个工程领域产生巨大影响，因为它非常通用且可扩展。”
Natalia Trayanova
生物医学工程和医学教授
该框架称为 DIMON（微分同胚映射算子学习），解决了几乎所有科学和工程研究中都存在的普遍存在的数学问题，即偏微分方程。利用这些方程，研究人员可以将现实世界的系统或过程转化为物体或环境随时间和空间变化的数学表示。
“虽然开发它的动机来自我们自己的工作，但我们认为这个解决方案将对各个工程领域产生巨大影响，因为它非常通用且可扩展，”共同领导这项研究的约翰霍普金斯大学生物医学工程和医学教授 Natalia Trayanova 表示。“它基本上可以解决任何科学或工程领域的任何问题，以解决多个几何图形上的偏微分方程，例如碰撞测试、骨科研究或其他形状、力和材料发生变化的复杂问题。”
Natalia Trayanova “数字孪生”， 图片说明： 致谢