Modelarea modului în care mașinile se deformează în cazul unui accident, modul în care navele spațiale răspund la medii extreme sau modul în care podurile rezistă la oboseală ar putea fi făcută de mii de ori mai rapid datorită unei noi inteligențe artificiale, care permite computerelor personale să rezolve probleme matematice masive care, în general, necesită supercomputere.
Noua inteligență artificială are o abordare generică, care poate prezice rapid soluții la ecuații matematice omniprezente și consumatoare de timp, necesare pentru a crea modele ale modului în care fluidele sau curenții electrici se propagă prin diferite geometrii, precum cele implicate în testele standard de inginerie. Detalii despre ea au fost publicate în Nature Computational Science.
Numită DIMON (Diffeomorphic Mapping Operator Learning), noua inteligență artificială rezolvă probleme matematice omniprezente, cunoscute sub numele de ecuații cu derivate parțiale, care sunt prezente în aproape toate cercetările științifice și inginerești. Folosind aceste ecuații, cercetătorii pot traduce sistemele sau procesele din lumea reală în reprezentări matematice ale modului în care obiectele sau mediile se vor schimba în timp și spațiu. „În timp ce motivația de a o dezvolta a venit din propria noastră muncă, aceasta este o soluție care credem că va avea, în general, un impact major asupra diferitelor domenii ale ingineriei, deoarece este foarte generică și scalabilă”, a declarat Natalia Trayanova, profesor de inginerie biomedicală și medicină la Universitatea Johns Hopkins, care a condus cercetarea. „Poate rezolva practic orice problemă, în orice domeniu al științei sau ingineriei, pentru a rezolva ecuații diferențiale parțiale pe geometrii multiple, cum ar fi în testele de impact, cercetarea ortopedică sau alte probleme complexe în care formele, forțele și materialele se schimbă.”
Pe lângă demonstrarea aplicabilității DIMON în rezolvarea altor probleme de inginerie, echipa lui Trayanova a testat noua inteligență artificială pe peste 1 000 de inimi de „gemeni digitali”, modele computerizate extrem de detaliate ale inimilor pacienților reali. Platforma a fost capabilă să prezică modul în care semnalele electrice s-au propagat prin fiecare formă unică a inimii, obținând o acuratețe ridicată a prognosticului. Echipa lui Trayanova se bazează pe rezolvarea ecuațiilor diferențiale parțiale pentru a studia aritmia cardiacă, care este un comportament necorespunzător al impulsurilor electrice din inimă care provoacă bătăi neregulate. Cu ajutorul gemenilor lor digitali cardiaci, cercetătorii pot diagnostica dacă pacienții ar putea dezvolta această afecțiune adesea fatală și pot recomanda modalități de tratare a acesteia.
„Aducem o tehnologie nouă în clinică, dar multe dintre soluțiile noastre sunt atât de lente încât ne ia aproximativ o săptămână de când scanăm inima unui pacient și rezolvăm ecuațiile diferențiale parțiale pentru a prezice dacă pacientul prezintă un risc ridicat de moarte subită cardiacă și care este cel mai bun plan de tratament”, a declarat Trayanova, care conduce Alianța Johns Hopkins pentru inovare în diagnostic și tratament cardiovascular. „Cu această nouă abordare AI, viteza la care putem avea o soluție este incredibilă. Timpul de calcul al predicției unui geamăn digital cardiac va scădea de la multe ore la 30 de secunde și se va face pe un computer de birou mai degrabă decât pe un supercomputer, ceea ce ne va permite să îl integrăm în fluxul de lucru clinic zilnic.”
Ecuațiile cu derivate parțiale sunt, în general, rezolvate prin împărțirea unor forme complexe, cum ar fi aripile de avion sau organele corpului, în grile sau ochiuri formate din elemente mici. Problema este apoi rezolvată pe fiecare piesă simplă și recombinată. Dar dacă aceste forme se schimbă – cum ar fi în cazul prăbușirii sau al deformărilor – grilele trebuie actualizate și soluțiile recalculate, ceea ce poate fi lent și costisitor din punct de vedere al calculului. DIMON rezolvă această problemă prin utilizarea inteligenței artificiale pentru a înțelege cum se comportă sistemele fizice în diferite forme, fără a fi nevoie să recalculeze totul de la zero pentru fiecare formă nouă. În loc să împartă formele în grile și să rezolve ecuații la nesfârșit, inteligența artificială prezice modul în care se vor comporta factori precum căldura, stresul sau mișcarea pe baza modelelor pe care le-a învățat, ceea ce o face mult mai rapidă și mai eficientă în sarcini precum optimizarea proiectelor sau modelarea scenariilor specifice formei.
Echipa încorporează în cadrul DIMON patologia cardiacă care conduce la aritmie. Datorită versatilității sale, tehnologia poate fi aplicată optimizării formei și multor alte sarcini inginerești în care este necesară în mod repetat rezolvarea ecuațiilor diferențiale parțiale pe noi forme, a declarat Minglang Yin, un cercetător postdoctoral în inginerie biomedicală Johns Hopkins care a dezvoltat platforma. „Pentru fiecare problemă, DIMON rezolvă mai întâi ecuațiile diferențiale parțiale pe o singură formă și apoi mapează soluția pe mai multe forme noi. Această capacitate de schimbare a formei evidențiază versatilitatea sa extraordinară”, a declarat Yin. „Suntem foarte încântați să îl punem la lucru pe mai multe probleme, precum și să îl oferim comunității mai largi pentru a-și accelera soluțiile de proiectare inginerească.”
