Geometrik derin öğrenme otomotiv tasarımlarını yönlendiriyor

Yapay zeka, endüstriler genelinde Ar-Ge kabiliyetlerini hızlandırıyor. Yakın tarihli bir McKinsey raporu, teknolojinin ilaç, kimya ve havacılık gibi sektörlerdeki şirketler için 560 milyar dolara kadar gelir sağlayabileceğini tahmin ediyor.

Geometrik derin öğrenme ile otomotiv tasarımı

Yapay zeka kullanımıyla önemli bir Ar-Ge ilerlemesi gören şirketlerden biri, otomotiv endüstrisindeki mühendislik inovasyonlarını hızlandırmak için geometrik derin öğrenme kullanan Michigan merkezli bir yazılım şirketi olan Altair. PhysicsAI adı verilen bu sistem, özünde doğal dil yerine 3B yapısal veriler üzerinde eğitilmiş bir yapay zekâ temel modeli görevi görüyor. Bu, uydular veya araç bileşenleri gibi karmaşık fiziksel nesneleri anlamasına ve tasarlamasına olanak tanıyor.

[bkz url= https://www.techinside.com/ab-kuantum-cip-uretimini-olceklendirecek/]

Altair'de mühendislik veri bilimi başkan yardımcısı Fatma Kocer-Poyraz, genellikle pahalı prototipleme ve zaman alıcı simülasyonlarla sınırlı olan fiziksel ürün tasarımında bu teknolojinin uygulanmasına öncülük ediyor. Kocer-Poyraz, AI Business'a verdiği demeçte: "Dokunduğumuz neredeyse her şeyi tasarlıyoruz. Bir arabayı düşündüğünüzde, sadece dış görünüşü değil, alt şasiden parçanın kalınlığına, nasıl kıvrıldığına, neyden yapıldığına ve nasıl üretildiğine kadar her şey önemlidir. Her bir karar önemlidir" dedi.

Geleneksel mühendislik iş akışları genellikle tamamlanması saatler, günler hatta haftalar sürebilen maliyetli fiziksel prototiplere dayanırken, PhysicsAI, ürünlerin gerçek dünyaya geçmeden önce birkaç yinelemeden geçmesini sağlayan hızlı test simülasyonlarına olanak tanır.

Kocer-Poyraz: "Mühendislikte genellikle fiziksel olarak test edilen tek seferlik bir prototipimiz olur. Ancak bu inanılmaz derecede pahalı, çünkü bir aracı kazaya uğratırsanız, o zaman biter ve onu tekrar kullanamazsınız. Bu nedenle çalışmalarımız fiziksel testlerden sanal testlere doğru ilerliyor" dedi.

Altair'in sistemi, şirketlerin yapay zeka modellerini geçmiş simülasyon verileri üzerinde eğitmelerine olanak tanıyor. Kocer-Poyraz, bunun geçmişte mühendislik uygulamaları için zor olduğunu belirtti. Altair'in sistemi, elektronik, havacılık ve ağır sanayi gibi sektörlerde halihazırda kullanılıyor, ancak ağırlıklı ilgi otomotivde. Örneğin, Fortune 500 otomobil parçası üreticisi Magna, bileşenleri optimize etmek için halihazırda PhysicsAI kullanıyor.

Altair, yalnızca performansı tahmin etmekle kalmayıp aynı zamanda yeni tasarım konseptleri de üreten bir difüzyon modeli tabanlı uzantıyı piyasaya sürmeye hazırlanıyor. Kocer-Poyraz, bunun sektörler için tam bir devrim yaratacağını söyledi.