В эпоху стремительного развития технологий и повсеместного внедрения искусственного интеллекта (ИИ) организации все чаще обращаются к моделированию как к ключевому инструменту инженерного проектирования. Несмотря на то, что ИИ и имитационное моделирование уже давно играют важную роль в технологическом прогрессе и цифровизации, компаниям еще предстоит полностью раскрыть потенциал интеграции ИИ в свои процессы.
В 2023 году исследователи Gartner включили AI simulation в фазу «запуска инноваций», своего знаменитого цикла ажиотажа по технологиям в области ИИ. Однако стремительный рост моделирования с помощью ИИ уже сейчас демонстрирует значительный потенциал и коммерческую жизнеспособность.
Мы продолжаем рассказывать о «Цикле хайпа», в который Gartner включили самые перспективные технологии ближайших лет и предположения об их развитии.
Что такое AI simulation
По данным Gartner, моделирование с ИИ (AI simulation) — это комбинированное применение искусственного интеллекта и технологий моделирования для совместной разработки ИИ-агентов и моделируемых сред, где можно обучать, тестировать и развертывать новые системы. Пока эта технология проходит этап триггера инновации, ее судьба решится через 5–10 лет.
«Организации часто рассматривают искусственный интеллект и имитационное моделирование как отдельные возможности. Однако инициативы в области искусственного интеллекта могут значительно выиграть от моделирования за счет генерации синтетических данных для машинного обучения и использования имитационных сред для обучения и тестирования моделей».
Инженерное моделирование давно используется для проверки и валидации проектов. На протяжении второй половины 20-го и первых лет 21-го века программное обеспечение для моделирования накапливало огромные объемы данных и расчетов, необходимых для тестирования и оптимизации различных инженерных решений.
Обремененное аппаратными, вычислительными и программными ограничениями, CAE-моделирование имело недостатки, такие как малая масштабируемость, компромиссы между точностью и скоростью, длительное время цикла моделирования и большие сроки выполнения. С появлением облачных вычислений эти узкие места были устранены.
Сегодня ландшафт моделирования продолжает развиваться с появлением AI simulation. Конвергенция ИИ и симуляций революционизирует методы моделирования, внедряя знания и возможности, основанные на ИИ. Моделирование с использованием ИИ ускоряет и улучшает процесс моделирования, делая его более эффективным, интуитивно понятным и доступным для инженеров и проектировщиков на протяжении всего цикла проектирования.
Подходы к AI simulation
В основе моделирования с ИИ лежат два ключевых подхода:
- моделирование с использованием ИИ;
- ИИ с поддержкой симуляции.
Моделирование с помощью ИИ
Интеллектуальные алгоритмы ИИ оптимизируют параметры моделирования и процессы, ускоряя итерации проектирования и повышая точность решений.
Аналитики Gartner рекомендуют использовать глубокое обучение и генеративный ИИ для ускорения и улучшения моделирования. В результате проекты моделирования выиграют от возможностей ИИ для увеличения скорости выполнения сложных симуляций или заполнения пробелов в CAE и имитационных моделях.
Например, на облачной платформе SimScale CAE-модели с использованием ИИ работают параллельно с моделированием CFD, где результаты ИИ используются для быстрых оценок, а CFD — для валидации.
ИИ с поддержкой симуляции
В свою очередь, ИИ с поддержкой моделирования использует результаты симуляций для обучения моделей ИИ. Интегрируя данные из моделирования, ИИ лучше понимает сложные системы и точнее прогнозирует их поведение.
Эта взаимосвязь между моделированием и ИИ позволяет инженерам и исследователям создавать более надежные и продуманные инженерные решения.
Преимущества AI simulation
Моделирование с использованием ИИ предлагает множество преимуществ для инженерного проектирования, включая повышение эффективности процессов, точность результатов и улучшение принятия решений. Вот четыре ключевых преимущества:
- Ускорение инноваций. ИИ позволяет быстро анализировать большие объемы данных и предоставлять результаты почти мгновенно, что ускоряет процесс проектирования и оптимизации.
- Демократизация моделирования. ИИ делает моделирование доступным не только для экспертов, но и для неспециалистов, что способствует сотрудничеству и инновациям.
- Комплексные данные. ИИ объединяет несколько моделей, обеспечивая более полное понимание сложных систем и улучшая процесс принятия решений.
- Постоянное обучение. ИИ постоянно совершенствуется, позволяя инженерам улучшать свои проекты и адаптироваться к меняющимся требованиям.
Усовершенствованный дизайн на основе AI simulation
Конвергенция искусственного интеллекта и облачного моделирования открыла новые горизонты для инженерного проектирования. Например, графовые нейронные сети (GNN) выделяются как особенно мощный метод в этой области. Они используют структурированные данные на основе узлов, аналогичные сетке, используемой в инженерных симуляциях, таких как FEA или CFD. Однако отличительной чертой GNNS является их способность выдавать результаты моделирования в течение нескольких секунд при сохранении разумной точности.
AI simulation ускоряет итерационный процесс проектирования, демократизирует доступ к передовым технологиям и способствует созданию более надежных и эффективных конструкций.
Благодаря интеграции ИИ и облачного моделирования, генерация и подготовка данных будут проходить без проблем, поскольку они будут на 100% совместимы и доступны. Обучение моделей ИИ будет постоянно осуществляться на существующей инфраструктуре графических процессоров с помощью высокопроизводительных вычислений (HPC) и будет полностью контролируемым.