Лондонский технологический стартап ФизикаX обнародовал Самолетбесплатная в использовании инженерная платформа на базе искусственного интеллекта.
Программное обеспечение призвано преобразовать процесс проектирования аэрокосмической отрасли, обеспечивая более быструю оптимизацию и моделирование геометрии самолетов, одновременно снижая зависимость от ресурсоемких традиционных методов.
Дебют Air.rplane включает в себя как выступление на сцене re:Invent в Лас-Вегасе, так и выпуск сопроводительных научных статей. «Этот запуск — это не просто представление продукта — он призван вызвать интерес, поделиться своим видением и зажечь разговоры о будущем инженерии», — объяснил Робин Тулуи, соучредитель PhysicsX.
В основе Ai.rplane лежит способность сокращать время, необходимое для аэродинамической оптимизации, за счет использования предварительно обученных моделей искусственного интеллекта для оптимизации этих процессов.
«Мы абсолютно сокращаем этапы процесса разработки», — сказал Тулуи. «Мы берем месяцы оптимизации и делаем это за день. Это здорово – мы сэкономили много времени – но весь процесс разработки не сокращается, потому что параллельно происходят и другие вещи, которые идут медленно».
Более широкая цель состоит в том, чтобы интегрировать эту технологию во многие аспекты конструкции самолета, от крыльев до шасси и фюзеляжа, чтобы комплексно устранить узкие места.
Ключевые вычислительные методы
Ai.rplane работает через двухэтапную архитектуру искусственного интеллекта:
- Геометрическое кодирование: Платформа использует модель глубокого обучения, обученную на более чем 25 миллионах геометрий, сжимающую сложные трехмерные сетки в скрытые векторы – упрощенное математическое представление форм. «Эти 1000 чисел представляют собой геометрию, и если я просто изменю одно число, я получу несколько другую геометрию», — объяснил Тулуи. Это позволяет дизайнерам эффективно исследовать широкий спектр аэродинамических форм.
- Прогноз физики: Программное обеспечение прогнозирует аэродинамическое поведение, такое как подъемная сила, сопротивление и устойчивость, используя крупномасштабные физические модели, обученные на десятках тысяч симуляций вычислительной гидродинамики (CFD). Эти симуляции охватывают широкий спектр летающих объектов, что позволяет быстро анализировать новые конструкции.
Тулуйе добавил: «Мы можем взять любой вектор и сразу перейти к подъемной силе, лобовому сопротивлению, устойчивости, распределению давления. Это дает вам представление о том, как это может работать, и это очень демократичная вещь. Вам не обязательно быть таким экспертом, усердно работающим над расчетом чисел, анализом моделей турбулентности и проектированием сеток».
Включение ИИ в eVTOL
Платформа предназначена для предоставления преимуществ в аэрокосмическом секторе, но может быть особенно полезна для стартапов с ограниченными ресурсами. Тулуи подчеркнул свой потенциал для компаний eVTOL. «Если вы стартап и у вас есть небольшая команда, пытающаяся выполнить работу по моделированию вашего eVTOL, создание этих имитационных моделей займет некоторое время. С помощью Ai.rplane вы можете добавить геометрию, изменить форму лопастей пропеллера, отрегулировать фюзеляж и сразу же увидеть результаты. Это снимает напряжение с необходимостью иметь большую команду экспертов».
PhysicsX включил инструменты моделирования Siemens, такие как CFD и анализ конечных элементов (FEA), для обучения физических моделей Air.rplane.
В настоящее время Ai.rplane фокусируется на оптимизации внешней геометрии и основных аэродинамических характеристик. Он может предлагать изменения в жесткости планера и толщине конструкции, но пока не охватывает внутренние системы, такие как силовые агрегаты или системы управления.
«Нам еще предстоит встроить в это гораздо больше контента», — сказал Тулуи. «Сейчас мы можем прогнозировать объем, но как упаковать конкретный груз, машину или слона? Это только начало».
PhysicsX предполагает, что в будущем он будет включать в себя полные конструкции самолетов, от двигательных установок до грузовых конфигураций.
Рассказывая о том, как компании будут интегрировать платформу в свои системы, Тулуи сказал: «Обычно мы сначала делаем что-то вместе с клиентом — решаем проблему, которую он не мог решить раньше, или сокращаем время, которое на это уходит. Как только они увидят ценность, мы развернем платформу либо в нашей облачной учетной записи, либо в их личной учетной записи».
.jpg)
