يضع “نفق الرياح الرقمي” الخاص بشركة Beyond Math محاكاة الذكاء الاصطناعي القائمة على الفيزياء للعمل على سيارات الفورمولا 1

تعد محاكاة العالم الحقيقي مشكلة معقدة للغاية إذا كنت تريد القيام بذلك على أي مستوى مفيد من الإخلاص. تعيق التقنيات التقليدية فرق التصميم في شركات السيارات والفضاء، لكن شركة Beyond Math تضع الذكاء الاصطناعي على عاتقها من خلال طريقة جديدة لمحاكاة العالم يمكن أن توفر لهم أيامًا أو أسابيع من الانتظار.

“على عكس اللغة، حيث لا توجد لدينا نماذج رياضية لوصف الكلمة التالية، عندما يتعلق الأمر بالفيزياء، لدينا تلك النماذج. وقال دارين غارفي، المؤسس المشارك: “ما نراه هو أن التعلم الآلي جيد جدًا في الحساب، وليس فقط التعرف على الأنماط”.

يُطلق على المجال الذي تخطو فيه Beyond Math خطواتها الأولى اسم ديناميكيات الموائع الحسابية (CFD)، وقد كان موجودًا منذ زمن الحوسبة. إن المعادلات التي تحكم كيفية تحرك جسم ما عبر الهواء أو الماء، أو الهواء حول جسم ما، معقدة للغاية. لذلك، بينما نعمل باستمرار على تحسين قدرتنا على التنبؤ، على سبيل المثال، بالطريقة التي يتدفق بها الهواء فوق الجناح، فإننا لا نزال بعيدين عن الكمال – وما يمكننا القيام به يتطلب الكثير من القوة الحسابية التي تقتصر على أجهزة الكمبيوتر العملاقة ومجموعات GPU.

والنتيجة هي أن عملية التصميم في صناعات مثل السيارات والطائرات والقوارب تتطلب الكثير من وقت الانتظار.

“بالنسبة للمصمم، يفكر كثيرًا في ما يمكن أن ينجح، ثم يقوم بإجراء محاكاة. ثم يأتون في صباح اليوم التالي ويحصلون على النتائج. إما أنهم فعلوا ما أرادوا أم لا، وعليهم المرور بهذه الحلقة عدة مرات أخرى. قال غارفي: “ثم تأخذه إلى نفق الرياح”، وقد لا يتفق نفق الرياح مع المحاكاة، لذلك نعود إلى لوحة الرسم.

هدف Beyond Math هو تسريع جانب التصميم الرقمي، مما يعني تقليل التأخير بين الحصول على فكرة ومعرفة ما إذا كان من المحتمل أن تنجح.

“إنهم يقولون، إذا قمت بتغيير هذا التصميم، فهل سيجعل سيارتي أكثر كفاءة في استهلاك الوقود؟ تخيل أن لديك ستة أشهر لتصميم جزء من الطائرة. نظرًا لأن المحاكاة تستغرق وقتًا طويلاً، فقد تحصل على 20 محاولة لتجربة الأشياء. يقول غارفي: “لكن إذا فكر المصمم في فكرة وحصل على نتائج في غضون ثوانٍ أو بضع دقائق، فقد تتمكن في نفس الأشهر الستة من إجراء مليون تغيير”.

ويبدو الأمر على نحو متزايد أن التعلم الآلي، بدلاً من مجرد المزيد من وحدات معالجة الرسومات التي تدير نفس المعادلات القديمة، هو الطريقة للقيام بذلك. منتجهم الأول هو “نفق الرياح الرقمي” الذي يوفر محاكاة في الوقت الفعلي تقريبًا لتدفق الهواء فوق سطح معقد بدقة قد تستغرق عادةً مئات المرات.

لقد رأينا شيئًا كهذا في الأدبيات العلمية، حيث يمكن تقريب نموذج نظام الطقس بشكل فعال في جزء صغير من الوقت، باستخدام نموذج التعلم الآلي الذي تم تدريبه على آلاف الساعات من عمليات المحاكاة والأنماط المرصودة. لكن Beyond Math لا تتمتع برفاهية مجموعة التدريب الموجودة مسبقًا.

“لا يوجد الكثير من بيانات المحاكاة – ليس لدينا شبكة الإنترنت الكاملة للتدريب عليها، مثل طلاب ماجستير إدارة الأعمال. إذًا كيف يمكنك الحصول على شيء يعادل ما يستخدمه المصممون، ويعمل على هذه الأشكال الهندسية المعقدة للغاية، كشركة ناشئة؟

من المثير للدهشة أن الإجابة التي توصلوا إليها هي عدم الاعتماد على عمليات المحاكاة، بل الحصول على نموذج يفهم النظرية الكامنة وراء شيء مثل نفق الرياح، بالإضافة إلى الواقع المرصود لتلك النظرية.

وقال غارفي: “نحن لا نحاول تقريب عمليات المحاكاة، بل نحاول تقريب العالم الحقيقي”. “وعليك جلب بيانات العالم الحقيقي للقيام بذلك.”

بمجرد أن يفهم النموذج كيف يتصرف النظام، فيمكنه أيضًا أن يكون مشاركًا نشطًا في التصميم، وهو احتمال بدأ العديد من المهندسين بالفعل في استكشافه في مجالات أخرى. قارنها غارفي بفهم الصورة: هناك أيضًا، كان على نماذج التعلم الآلي أن تسير قبل أن تتمكن من العمل، ولكن بمجرد أن تصبح ماهرة في تحليل الصورة، كانت الخطوة التالية البديهية بالنسبة لها هي إنشاء واحدة.

من بين الأسواق الأولى لـ Beyond Math هي سباقات الفورمولا 1، حيث تستكشف بعض الفرق غير المسماة استخدام البرنامج لتسريع عمليات الديناميكا الهوائية وتصميم المركبات الخاصة بهم.

“إنهم من أكثر مستخدمي العقود مقابل الفروقات، وهم يتحركون بسرعة، وسوف يتبنون تقنيات جديدة. لقد عملنا بشكل وثيق مع فريقين من فرق الفورمولا 1، وقمنا بالكثير من التقييم وفهم مشاكلهم الأساسية. وقال غارفي: “نحن على وشك الحصول على منصة من شأنها أن تجعل سياراتهم أسرع بالفعل”.

في الواقع، أعرب عن أمله (مع التحذير المعتاد بأنه لا يوجد ضمان) أنه في غضون ستة أشهر “سنكون قادرين على إظهار أن العملاء يستفيدون من هذه النماذج، وأنهم قد خرجوا من البحث وإثبات المفاهيم في أشياء لها تأثير حقيقي.”

من المفترض أن يساعد التمويل الجديد في تحقيق ذلك: جمعت شركة Beyond Math للتو جولة تمويلية أولية بقيمة 8.5 مليون دولار بقيادة UP.Partners، بمشاركة Insight Partners وInMotion Ventures.

وتتوقع الشركة الناشئة مضاعفة حجم فريقها وتوسيع نطاق عملياتها الحاسوبية؛ إنهم يشترون Nvidia DGX 200s ويعملون مع عملاق الرقائق على هذا التطبيق الجديد المثير للاهتمام لأجهزة الحوسبة المنتشرة في كل مكان.

على الرغم من أن مجتمع سباقات الفورمولا 1 ذو القدرة التنافسية العالية والمليء بالأموال هو بالتأكيد عميل جيد، إلا أن شركة Beyond Math تفكر في خطواتها التالية.

“إننا نشهد الكثير من النجاح في مجال التصميم الخاص بعملائنا، ولكنها ستكون رحلة من ذلك إلى شيء أكثر قابلية للتعميم. على سبيل المثال، إذا كان النموذج يفهم السيارات، أو الأشياء الشبيهة بالسيارات، فلن يفهم بالضرورة طائرة أو وعاء دموي. “ولكن هذه هي الرقصة الكلاسيكية للشركات الناشئة – عليك أن تجد طريقك إلى النجاح قبل أن يكون لديك المدرج للتوسع. كشركة، نحن نركز على هؤلاء العملاء من الدرجة الأولى حتى يتمكنوا من المساعدة في تمهيد الشركة.