Ученые разработали искусственный интеллект, способный решать сложнейшие математические задачи в тысячи раз быстрее традиционных методов, используя персональный компьютер вместо суперкомпьютера.
Исследователи из Университета Джонса Хопкинса представили инновационный подход к математическому моделированию, способный радикально изменить инженерные и научные исследования. Искусственный интеллект DIMON (Diffeomorphic Mapping Operator Learning), молниеносно решает сложные уравнения в частных производных, которые ранее требовали огромных вычислительных мощностей.
Уравнения в частных производных используются для моделирования процессов, таких как деформация автомобилей при столкновении, поведение космических кораблей в экстремальных условиях или распространение электрических сигналов в сердце. Эти уравнения преобразуют реальные сценарии в математические модели, прогнозирующие изменения объектов или сред.
Традиционно такие задачи решаются путем разбиения сложных форм, например крыльев самолета или человеческих органов, на сетки из множества небольших элементов. Затем для каждой части выполняются расчеты, которые затем объединяются в итоговое решение. Однако при изменении исходных форм, как в случае аварий или деформаций, требуется обновлять сетки и пересчитывать уравнения, что занимает много времени и требует мощных вычислительных ресурсов.
DIMON кардинально упрощает процесс, используя машинное обучение для выявления закономерностей в поведении физических систем. Вместо пересчета уравнений с нуля ИИ прогнозирует изменения, опираясь на ранее изученные шаблоны.
Исследователи отмечают универсальность технологии, например, ученые продемонстрировали ее работу на более чем тысяче цифровых моделей сердца. DIMON предсказал распространение электрических сигналов в уникальных формах сердец с высокой точностью. Это позволило сократить время диагностики сердечных аритмий с одной недели до 30 секунд — и при этом использовать обычный настольный компьютер вместо суперкомпьютера.
Благодаря новому подходу на основе ИИ скорость, с которой мы можем получить решение, невероятна. Время расчета прогноза цифрового близнеца сердца сократится с многих часов до 30 секунд, и он будет выполняться на настольном компьютере, а не на суперкомпьютере, что позволит нам сделать моделирование частью ежедневного клинического рабочего процесса.
Наталья Траянова, профессор биомедицинской инженерии и медицины Университета Джонса Хопкинса, соавтор исследования
DIMON может применяться практически в любой области, где требуется решение уравнений с частными производными — от авиакосмической отрасли и строительства до медицины и биоинженерии. Технология не только ускоряет вычисления, но и делает сложное моделирование доступным для исследователей, ранее ограниченных в ресурсах.
