नया AI सुपर कंप्यूटर की तुलना में जटिल इंजीनियरिंग समस्याओं को तेजी से हल करता है

जॉन्स हॉपकिन्स शोधकर्ताओं द्वारा आकार बदलने वाला तकनीकी समाधान इंजीनियरिंग डिजाइन के लिए गेम-चेंजर हो सकता है

किसी दुर्घटना में कारें कैसे ख़राब हो जाती हैं, अंतरिक्ष यान चरम वातावरण में कैसे प्रतिक्रिया करते हैं, या पुल कैसे तनाव का विरोध करते हैं, इसका मॉडलिंग नई कृत्रिम बुद्धिमत्ता की बदौलत हजारों गुना तेजी से किया जा सकता है, जो व्यक्तिगत कंप्यूटरों को बड़े पैमाने पर गणित की समस्याओं को हल करने में सक्षम बनाता है, जिनके लिए आमतौर पर सुपर कंप्यूटर की आवश्यकता होती है।

नया एआई ढांचा एक सामान्य दृष्टिकोण है जो मानक इंजीनियरिंग परीक्षण में शामिल तरल पदार्थ या विद्युत धाराएं विभिन्न ज्यामिति के माध्यम से कैसे फैलती हैं, इसके मॉडल बनाने के लिए आवश्यक व्यापक और समय लेने वाली गणित समीकरणों के समाधान की भविष्यवाणी कर सकती है।

शोध के बारे में विवरण इसमें दिखाई देते हैं प्रकृति कम्प्यूटेशनल विज्ञान.

“यह एक ऐसा समाधान है जिसके बारे में हमारा मानना ​​है कि इसका आम तौर पर इंजीनियरिंग के विभिन्न क्षेत्रों पर व्यापक प्रभाव पड़ेगा क्योंकि यह बहुत सामान्य और स्केलेबल है।”

नतालिया ट्रेयानोवा जिसे DIMON (डिफोमोर्फिक मैपिंग ऑपरेटर लर्निंग) कहा जाता है, यह ढांचा सर्वव्यापी गणित समस्याओं को हल करता है जिन्हें आंशिक अंतर समीकरणों के रूप में जाना जाता है जो लगभग सभी वैज्ञानिक और इंजीनियरिंग अनुसंधान में मौजूद हैं। इन समीकरणों का उपयोग करके, शोधकर्ता वास्तविक दुनिया की प्रणालियों या प्रक्रियाओं का गणितीय प्रतिनिधित्व में अनुवाद कर सकते हैं कि समय और स्थान के साथ वस्तुएं या वातावरण कैसे बदलेंगे।

“हालांकि इसे विकसित करने की प्रेरणा हमारे अपने काम से मिली, यह एक ऐसा समाधान है जिसके बारे में हमें लगता है कि इसका इंजीनियरिंग के विभिन्न क्षेत्रों पर आम तौर पर व्यापक प्रभाव पड़ेगा क्योंकि यह बहुत सामान्य और स्केलेबल है,” जॉन्स हॉपकिन्स यूनिवर्सिटी बायोमेडिकल इंजीनियरिंग और नतालिया ट्रेयानोवा ने कहा। मेडिसिन प्रोफेसर जिन्होंने अनुसंधान का सह-नेतृत्व किया। “यह मूल रूप से किसी भी समस्या पर, विज्ञान या इंजीनियरिंग के किसी भी क्षेत्र में, कई ज्यामिति पर आंशिक अंतर समीकरणों को हल करने के लिए काम कर सकता है, जैसे क्रैश परीक्षण, ऑर्थोपेडिक्स अनुसंधान, या अन्य जटिल समस्याएं जहां आकार, बल और सामग्री बदलती हैं।”

अन्य इंजीनियरिंग समस्याओं को हल करने में DIMON की प्रयोज्यता का प्रदर्शन करने के अलावा, ट्रायानोवा की टीम ने 1,000 से अधिक हृदय “डिजिटल ट्विन्स” पर नए AI का परीक्षण किया, जो वास्तविक रोगियों के हृदय के अत्यधिक विस्तृत कंप्यूटर मॉडल हैं। प्लेटफ़ॉर्म यह अनुमान लगाने में सक्षम था कि प्रत्येक अद्वितीय हृदय आकार के माध्यम से विद्युत संकेत कैसे प्रसारित होते हैं, जिससे उच्च पूर्वानुमान सटीकता प्राप्त होती है।

ट्रायानोवा की टीम कार्डियक अतालता का अध्ययन करने के लिए आंशिक अंतर समीकरणों को हल करने पर निर्भर करती है, जो हृदय में एक विद्युत आवेग दुर्व्यवहार है जो अनियमित धड़कन का कारण बनता है। अपने दिल के डिजिटल जुड़वाँ के साथ, शोधकर्ता यह पता लगा सकते हैं कि मरीज़ों में अक्सर घातक स्थिति विकसित हो सकती है या नहीं और इसके इलाज के तरीकों की सिफारिश कर सकते हैं।

“हम क्लिनिक में नई तकनीक ला रहे हैं, लेकिन हमारे कई समाधान इतने धीमे हैं कि हमें मरीज के दिल को स्कैन करने और आंशिक अंतर समीकरणों को हल करने में लगभग एक सप्ताह लग जाता है ताकि यह अनुमान लगाया जा सके कि मरीज अचानक उच्च जोखिम में है या नहीं कार्डियक डेथ और सबसे अच्छी उपचार योजना क्या है,'' ट्रेयानोवा ने कहा, जो जॉन्स हॉपकिन्स एलायंस फॉर कार्डियोवास्कुलर डायग्नोस्टिक एंड ट्रीटमेंट इनोवेशन का निर्देशन करती है। “इस नए एआई दृष्टिकोण के साथ, जिस गति से हम समाधान प्राप्त कर सकते हैं वह अविश्वसनीय है। हृदय डिजिटल ट्विन की भविष्यवाणी की गणना करने का समय कई घंटों से घटकर 30 सेकंड हो जाएगा, और यह एक डेस्कटॉप कंप्यूटर पर किया जाएगा सुपरकंप्यूटर के बजाय, हमें इसे दैनिक क्लिनिकल वर्कफ़्लो का हिस्सा बनाने की अनुमति मिलती है।”

आंशिक अंतर समीकरणों को आमतौर पर हवाई जहाज के पंखों या शरीर के अंगों जैसी जटिल आकृतियों को छोटे तत्वों से बने ग्रिड या जाल में तोड़कर हल किया जाता है। फिर समस्या को प्रत्येक साधारण टुकड़े पर हल किया जाता है और पुनः संयोजित किया जाता है। लेकिन अगर ये आकार बदलते हैं, जैसे क्रैश या विरूपण में, तो ग्रिड को अद्यतन किया जाना चाहिए और समाधानों की पुनर्गणना की जानी चाहिए, जो कम्प्यूटेशनल रूप से धीमा और महंगा हो सकता है।

DIMON एआई का उपयोग करके उस समस्या को हल करता है, यह समझने के लिए कि भौतिक प्रणालियाँ विभिन्न आकृतियों में कैसे व्यवहार करती हैं, प्रत्येक नए आकार के लिए सब कुछ फिर से गणना करने की आवश्यकता के बिना। आकृतियों को ग्रिडों में विभाजित करने और समीकरणों को बार-बार हल करने के बजाय, एआई यह भविष्यवाणी करता है कि गर्मी, तनाव या गति जैसे कारक उसके द्वारा सीखे गए पैटर्न के आधार पर कैसे व्यवहार करेंगे, जिससे यह डिज़ाइन या मॉडलिंग आकार को अनुकूलित करने जैसे कार्यों में बहुत तेज़ और अधिक कुशल हो जाता है। -विशिष्ट परिदृश्य.

टीम DIMON फ्रेमवर्क कार्डियक पैथोलॉजी को शामिल कर रही है जो अतालता की ओर ले जाती है। इसकी बहुमुखी प्रतिभा के कारण, प्रौद्योगिकी को आकार अनुकूलन और कई अन्य इंजीनियरिंग कार्यों के लिए लागू किया जा सकता है जहां नई आकृतियों पर आंशिक अंतर समीकरणों को हल करने की बार-बार आवश्यकता होती है, जॉन्स हॉपकिन्स बायोमेडिकल इंजीनियरिंग पोस्टडॉक्टरल फेलो मिंगलांग यिन ने कहा, जिन्होंने प्लेटफॉर्म विकसित किया है।

यिन ने कहा, “प्रत्येक समस्या के लिए, DIMON पहले एक ही आकार पर आंशिक अंतर समीकरणों को हल करता है और फिर समाधान को कई नए आकारों में मैप करता है। यह आकार बदलने की क्षमता इसकी जबरदस्त बहुमुखी प्रतिभा को उजागर करती है।” “हम इसे कई समस्याओं पर काम करने के साथ-साथ व्यापक समुदाय को उनके इंजीनियरिंग डिजाइन समाधानों में तेजी लाने के लिए प्रदान करने के लिए बहुत उत्साहित हैं।”

अन्य लेखक ह्यूस्टन विश्वविद्यालय के निकोलस चारोन, जॉन्स हॉपकिन्स के रयान ब्रॉडी और मौरो मैगियोनी (सह-प्रमुख) और येल विश्वविद्यालय के लू लू हैं।

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बायोमेडिकल इंजीनियरिंग, नतालिया ट्रेनोवा, कृत्रिम बुद्धिमत्ता