Ученые из университета Джонса Хопкинса разработали систему искусственного интеллекта DIMON (Diffeomorphic Mapping Operator Learning), которая способна решать сложные математические задачи быстрее суперкомпьютеров. Новая технология позволяет моделировать процессы, включая краш-тесты автомобилей, устойчивость мостов и поведение космических аппаратов в экстремальных условиях, с минимальными затратами времени и ресурсов.
DIMON использует частные дифференциальные уравнения, которые описывают изменения объектов и окружающей среды. В отличие от традиционных методов, требующих перерасчета для каждой новой формы, система предсказывает поведение физических факторов, опираясь на ранее изученные закономерности. Это решение ускоряет процесс и делает его более доступным для ученых и инженеров.
Технологию протестировали на моделях человеческого сердца, известных как «цифровые двойники». Искусственный интеллект смог с высокой точностью предсказать, как распространяются электрические импульсы в сердце. Этот подход сокращает время обработки данных с нескольких дней до 30 секунд, позволяя использовать его в клинической практике на обычных компьютерах.
Исследование показало, что DIMON может применяться в самых разных областях, от диагностики сердечно-сосудистых заболеваний до оптимизации инженерных проектов.
Разработчики подчеркивают универсальность технологии, которая ускоряет решение сложных задач и снижает затраты на вычисления.
Работа выполнена при поддержке крупных международных фондов, включая Национальный институт здоровья США, Министерство энергетики и другие организации. Результаты исследования опубликованы в журнале Nature Computational Science.
