Исследователи из Массачусетского технологического института разработали инструмент искусственного интеллекта для определения нагрузки, которой подвергается материал, путем анализа изображений.
Законы физики веками использовались инженерами для определения – с помощью сложных уравнений – нагрузок, которым подвергаются материалы, с которыми они работают. Это трудоемкая, но жизненно важная задача по предотвращению повреждений конструкции, которые в лучшем случае могут быть дорогостоящими, а в худшем – привести к гибели людей.
«Многие поколения математиков и инженеров записали эти уравнения, а затем выяснили, как их решать на компьютерах», – говорит Маркус Бюлер, профессор инженерии McAfee, директор Лаборатории атомной и молекулярной механики и один из соавторов исследования.
«Но это по-прежнему остается серьезной проблемой. Это очень дорого – запуск некоторых симуляций может занять дни, недели или даже месяцы. Поэтому мы подумали: давайте научим ИИ решать эту задачу за вас».
Используя компьютерное зрение, инструмент искусственного интеллекта, разработанный исследователями Массачусетского технологического института, может генерировать оценки нагрузок на материалы в режиме реального времени.
Для открытия была использована Генеративная состязательная сеть (GAN). Сеть была обучена с использованием тысяч парных изображений – одно показывает внутреннюю микроструктуру материала при воздействии механических сил, а другое помечено цветовыми кодами значений напряжения и деформации.
Используя теорию игр, GAN может определить взаимосвязь между внешним видом материала и нагрузками, которым он подвергается.
«По изображению компьютер может предсказать все эти силы: деформации, напряжения и так далее», – добавляет Бюлер.
Еще более впечатляюще то, что ИИ может воссоздавать такие проблемы, как трещины в материале, которые могут существенно повлиять на его реакцию на силы.
После обучения нейронная сеть может работать на компьютерных процессорах потребительского уровня. Это делает ИИ доступным в полевых условиях и позволяет проводить проверки только на основе фотографий.
По материалам: Artificialintelligence-news