Umjetna Inteligencija u Inženjerstvu: Kako AI Modeli Mijenjaju Simulacije u CAD-u

Table of Contents

1. Ključne Tačke
2. Uvod
3. Data Preprocessing sa NVIDIA PhysicsNeMo Curator
4. Obuka AI Fizikalnog Modela sa NVIDIA PhysicsNeMo
5. Implementacija i Predikcija sa NVIDIA NIM
6. Real-time Interaktivna Vizualizacija sa NVIDIA Omniverse
7. Često Postavljana Pitanja (FAQ)

Ključne Tačke

• Ubrzanje simulacija: Upotreba fizički utemeljenih AI modela kao zamjena za klasične simulacije značajno skraćuje vrijeme analize, omogućavajući inženjerima bržu evaluaciju i istraživanje dizajnerskih opcija.
• Modularni pristup: Ovaj članak prikazuje sveobuhvatan radni tok koji se može prilagoditi različitim inženjerskim izazovima, temeljen na NVIDIA-inim tehnologijama.
• Praktična primjena: Korištenje podataka sa stvarnim primjerima, poput aerodinamike automobila, omogućava učenje i primjenu AI u industrijskim procesima.

Uvod

U savremenom inženjerstvu, brzina inovacija je u direktnoj vezi s mogućnostima izvođenja ubrzanih simulacija. Računarski potpomognuto inženjerstvo (CAE) igra ključnu ulogu u dizajnu optimalnih i pouzdanih inženjerskih proizvoda, pomažući u verifikaciji performansi i sigurnosti. Tradicionalne numeričke simulacije pružaju tačne rezultate, ali često su im potrebni sati, dani ili čak sedmice da se izvrše. Ova produžena vremena simulacije otežavaju istraživanje mnogih dizajnerskih opcija i održavanje efikasnog kruga povratnih informacija između dizajna i analize.

Kako bi se smanjilo vrijeme simulacije, inženjeri sve više koriste fizički zasnovane AI modele kao zamjenske modele. Ovi modeli, obučeni na podacima iz tradicionalnih simulacija, mogu predviđati ishode značajno brže, često za nekoliko sekundi ili minuta. Ova brza generacija približnih rješenja omogućava inženjerima da brzo istražuju širi spektar dizajnerskih alternativa. U ovom članku detaljno ćemo razmotriti workflow koji koristi AI u simulacijama, uključujući alate i korake potrebne za uspješnu implementaciju.

Data Preprocessing sa NVIDIA PhysicsNeMo Curator

Jedan od prvih koraka u radu sa AI modelima jeste priprema podataka. NVIDIA PhysicsNeMo Curator je alat koji ima cilj da olakša organizaciju i obradu inženjerskih i naučnih datasetova, što omogućava brže postavljanje AI modela za obuku. Ovaj alat je posebno dizajniran za rad s različitim formatima podataka, konvertirajući sirove VTK i STL datoteke u formate prilagođene mašinskom učenju kao što su Zarr ili NumPy.

Proces pripreme podataka uključuje ektrakciju, transformaciju i učitavanje (ETL) podataka, čime se omogućava ubrzanje analize pomoću GPU-a. Koristeći specijalizovani ETL pipeline, PhysicsNeMo Curator može raditi s trodimenzionalnim geometrijama i površinskim mrežama, izdvajajući važne karakteristike kao što su pritisak i naprezanje na zidu.

Obuka AI Fizikalnog Modela sa NVIDIA PhysicsNeMo

Obuka AI modela u okviru NVIDIA PhysicsNeMo podrazumijeva korištenje moćnih arhitektura kao što su DoMINO i X-MeshGraphNet. Ove arhitekture omogućavaju kreiranje i obuku AI zamjenskih modela koji su sposobni da ubrzaju procese računske fluidne dinamike.

DoMINO Model

DoMINO arhitektura predstavlja višeskalarnu iterativnu neuralnu operateru koja se koristi za modelovanje velikih fizičkih problema. U osnovi, ona prima geometrijske ulaze (STL datoteke) i predviđa površinski pritisak, naprezanja na zidu i volumetrijska polja brzine. Rad se sastoji iz tri glavna koraka:

1. Globalna reprezentacija geometrije: Model uči višeskalenu kodiranje iz oblaka tačaka.
2. Lokalna reprezentacija geometrije: U ovoj fazi, model uzima uzorke diskretnih tačaka kako bi evaluirao rješenje.
3. Mreža agregacije: Gradi računski stencil oko svake tačke, uzorkujući susjede.

Ovaj pristup čini DoMINO brzim, tačnim i skalabilnim zamjenskim modelom za složene simulacije.

X-MeshGraphNet Model

X-MeshGraphNet pruža brz alternativni pristup tradicionalnim solverima CFD-a i optimizuje skalabilnost kroz tri inovacije:

1. Particionisane grafove sa halo regionima: Razdvaja velike grafove u manje preklapajuće podgrafove.
2. Bezmrežna konstrukcija grafova: Gromade grafove iz direktne 3D geometrije.
3. Višeskalno poboljšanje grafova: Hvata interakcije na različitim skalama.

Ove inovacije omogućavaju veći kapacitet obrade podataka bez žrtvovanja tačnosti.

Implementacija i Predikcija sa NVIDIA NIM

Nakon obuke modela, sledeći korak je njegovo implementiranje u radne tokove inženjerstva. NVIDIA NIM pruža brzu i jednostavnu integraciju obučених AI modela putem standardnih API-ja. Ovaj framework omogućava predikciju različitih površinskih i volumetrijskih polja, što je posebno korisno u automobilskoj aerodinamici.

Kako koristiti DoMINO-Automotive-Aero NIM

Da bi se vršile simulacije, potrebno je postaviti određene ulaze, uključujući geometriju vozila u STL formatu, brzinu ulaznog vazduha i druge parametre. Osim toga, API omogućava povrat podataka u formi komprimiranih NumPy nizova, koje je jednostavno analizirati u alatima za vizualizaciju.

Real-time Interaktivna Vizualizacija sa NVIDIA Omniverse

Kombinacijom predikcija AI modela i NVIDIA Omniverse platforme, inženjeri mogu kreirati visoko-fidelitetne 3D aplikacije. Ova platforma omogućava real-time saradnju i istraživanje dizajnerskih rješenja uz upotrebu virtualnih blizanaca.

Kako vizualizovati predikcije

Da biste vizualizovali rezultate u Omniverse-u, potrebno je pratiti nekoliko koraka:

1. Izvršiti inferenciju nad odgovarajućim STL datotekom.
2. Uvesti dobijene rezultate u Omniverse.
3. Primijeniti algoritme za obradu podataka i vizualizaciju.

Ovo omogućava inženjerima da interaktivno istraže široke dizajnerske prostore i dobiju trenutne povratne informacije u 3D.

Često Postavljana Pitanja (FAQ)

1. Koje su glavne prednosti korištenja AI u simulacijama? AI omogućava brže i tačnije predikcije što smanjuje vrijeme koje je potrebno za inženjerske analize i povećava efikasnost dizajn procesa.

2. Mogu li se ovi modeli primijeniti u različitim industrijama? Da, AI modeli su prilagodljivi i mogu se koristiti u avijaciji, energetici, proizvodnji, građevinarstvu i elektrotehnici.

3. Kako mogu započeti rad sa NVIDIA PhysicsNeMo? NVIDIA nudi razne resurse, uključujući obuke i dokumentaciju na svojoj zvaničnoj web stranici kako biste se obučili za korištenje ovih alata.

4. Koliko je vremena potrebno za obuku AI modela? Vrijeme obuke zavisi od složenosti modela i količine podataka, ali istraživanje pokazuje značajne povećanja u brzini obuke korištenjem NVIDIA GPU-a.

Ovaj članak osvetljava značaj umjetne inteligencije u inženjerskim simulacijama i otvara vrata za buduća istraživanja i inovacije na polju CAE-a i AI-a.