Новости Днепра


Новости Днепра и Украины

Искусственный интеллект обучили определять нагрузку на материал по изображениям

23 апреля
11:36 2021

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.

F1.large_-1024x519.jpg (69 KB)

«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

Статьи по теме

0 Комментариев

Хотите быть первым?

Еще никто не комментировал данный материал.

Написать комментарий

Комментировать