В России ИИ смоделирует воздушные потоки для авиаконструкторов
В России создают нейросеть, ускоряющую проектирование геометрии летательных аппаратов за счёт быстрого моделирования воздушных потоков
Учёные Московского авиационного института (МАИ) работают над нейросетевым алгоритмом, который сможет радикально ускорить моделирование воздушных потоков. Эта часть проектирования самолётов и других летательных аппаратов сейчас является самой ресурсоемкой. Теперь же, вместо недельных расчётов на суперкомпьютере, будущие инженеры смогут получить результаты за считанные часы на обычном персональном компьютере, что существенно ускорит и удешевит процессы разработки.
Больше данных – быстрее расчёты
Традиционное моделирование аэродинамики требует решения сложных уравнений, описывающих поведение воздуха вокруг объекта. На это уходят огромные вычислительные мощности. Новая нейросеть учится на большом количестве готовых расчётных данных, понимает взаимосвязи физических процессов и начинает предсказывать результаты этих сложных расчётов сама, без необходимости каждый раз выполнять всё с нуля. Это похоже на то, как опытный инженер, изучив множество примеров, может быстро оценить, как будет вести себя поток воздуха, не прогоняя каждый случай через «тяжёлую» программу.
В основе проекта лежит графовый нейросетевой аппроксиматор, который работает с данными в виде сети взаимосвязанных узлов и особенно эффективен при анализе сложной трёхмерной геометрии будущих аппаратов. Он создаёт упрощённые, но достаточно точные модели течения воздушных потоков, что позволяет выполнять предварительный анализ без большого объёма допущений и неточностей.
Аэродинамику – в массы
МАИ уже разработал прототип и планирует завершить работы в течение трёх–четырёх лет. Проект выполняется на базе лаборатории искусственного интеллекта и математического моделирования института, а его результаты могут сделать аэродинамические расчёты доступными даже небольшим командам разработчиков.
Новая технология открывает перспективы для отечественной авиационной и аэрокосмической инженерии, снижая барьеры для инноваций и ускоряя путь от идеи к её воплощению.
