Modelar cómo se deforman los automóviles en un choque, cómo responden las naves espaciales a entornos extremos o cómo los puentes resisten el estrés podría hacerse miles de veces más rápido gracias a una nueva inteligencia artificial (IA) que permite a las computadoras personales resolver problemas matemáticos masivos o de ingeniería que generalmente requieren supercomputadoras.
Un nuevo marco de IA puede predecir rápidamente soluciones a ecuaciones matemáticas generalizadas y que consumen mucho tiempo, necesarias para crear modelos de cómo los fluidos o las corrientes eléctricas se propagan a través de diferentes geometrías, como las involucradas en las pruebas de ingeniería estándar.
Inteligencia artificial en la Ingeniería
El marco, denominado DIMON (Diffeomorphic Mapping Operator Learning), resuelve problemas matemáticos omnipresentes conocidos como ecuaciones diferenciales parciales que están presentes en casi todas las investigaciones científicas y de ingeniería.
Mediante el uso de estas ecuaciones, los investigadores pueden traducir sistemas o procesos del mundo real en representaciones matemáticas de cómo cambiarán los objetos o entornos a lo largo del tiempo y el espacio.
«Puede funcionar básicamente en cualquier problema, en cualquier dominio de la ciencia o la ingeniería, para resolver ecuaciones diferenciales parciales en múltiples geometrías, como en pruebas de choque, investigación ortopédica u otros problemas complejos donde las formas, las fuerzas y los materiales cambian”, dijo Natalia Trayanova, profesora de ingeniería biomédica y medicina de la Universidad Johns Hopkins, quien codirigió la investigación.
La IA soluciona una fuerte dificultad de ingeniería
Las ecuaciones diferenciales parciales se resuelven generalmente descomponiendo formas complejas, como alas de avión u órganos del cuerpo, en cuadrículas o mallas formadas por elementos pequeños.
Luego, el problema se resuelve en cada pieza simple y se vuelve a combinar. Pero si estas formas cambian (como en caso de colisiones o deformaciones), las cuadrículas deben actualizarse y las soluciones deben recalcularse, lo que puede ser computacionalmente lento y costoso.
DIMON resuelve ese problema utilizando IA para comprender cómo se comportan los sistemas físicos en distintas formas, sin necesidad de volver a calcular todo desde cero para cada nueva forma.
En lugar de dividir las formas en cuadrículas y resolver ecuaciones una y otra vez, la IA predice cómo se comportarán factores como el calor, el estrés o el movimiento en función de los patrones que ha aprendido, lo que la hace mucho más rápida y eficiente en tareas como la optimización de diseños o el modelado de escenarios específicos de formas.
El equipo está incorporando al marco DIMON la patología cardíaca que conduce a la arritmia. Debido a su versatilidad, la tecnología se puede aplicar a la optimización de formas y a muchas otras tareas de ingeniería en las que se necesita resolver ecuaciones diferenciales parciales en nuevas formas de forma reiterada, dijo Minglang Yin, becario postdoctoral de ingeniería biomédica de Johns Hopkins que desarrolló la plataforma.
«Para cada problema, DIMON primero resuelve las ecuaciones diferenciales parciales en una única forma y luego asigna la solución a múltiples formas nuevas. Esta capacidad de cambio de forma resalta su tremenda versatilidad», dijo Yin. «Estamos muy emocionados de poder usarlo en muchos problemas, así como de ofrecerlo a la comunidad en general para acelerar sus soluciones de diseño de ingeniería».
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