Мы применяем куки на сайте, вы соглашаетесь на использование файлов cookie. Подробнее
От уравнений к интеллекту: будущее вычислительной механики, управляемой искусственным интеллектом
Вычислительная механика играет основополагающую роль в инженерных и научных исследованиях, традиционно полагаясь на численные методы, такие как метод конечных элементов, для решения управляющих уравнений.
Создано нейросетью в сервисе Nano Banana от KolerskyAI
Хотя эти подходы весьма эффективны для решения линейных и четко определенных задач, они сталкиваются с растущими проблемами при решении нелинейного поведения, мультифизических взаимосвязей и многомасштабных явлений. Недавний прогресс в области искусственного интеллекта (ИИ) привел к появлению мощных альтернатив, ускоряющих вычисления и снижающих сложность моделирования. Однако многие подходы, основанные на искусственном интеллекте, в значительной степени зависят от больших наборов данных и часто не поддаются физической интерпретации, что ограничивает их надежность и возможности экстраполяции. Учитывая эти вызовы, растет потребность в разработке глубоко интегрированных физических и управляемых данными ИИ-платформ для вычислительной механики.
Исследователи из Технологического университета Квинсленда, Университета Цинхуа и международных партнерских институтов сообщили о своих выводах (DOI: 10.1007 / s10409-025-25340-x) 9 июля 2025 года в Acta Mechanica Sinica. В статье "Перспектива" рассматривается текущий ландшафт вычислительной механики, улучшенной искусственным интеллектом, и предлагается единая дорожная карта для интеграции физических законов с обучением, основанным на данных. Анализируя последние разработки в области нейронных сетей, основанных на физике (PINNs), нейронных операторов и интеллектуальной оптимизации, исследование выявляет критические узкие места и намечает будущие направления создания надежных, обобщаемых и эффективных вычислительных платформ на базе искусственного интеллекта для инженерных приложений и биомеханики.
В исследовании анализируются три основные парадигмы вычислительной механики с поддержкой искусственного интеллекта: модели, основанные исключительно на данных, PINNs и обучение нейронных операторов. Подходы, основанные на данных, обеспечивают исключительную скорость вычислений, но страдают ограниченной интерпретируемостью и плохим обобщением вне обучающих данных. PINN улучшают физическую согласованность за счет встраивания управляющих уравнений в процесс обучения, однако они часто сталкиваются с трудностями сходимости и ограничениями, специфичными для конкретной задачи, особенно в мультифизических и зависящих от времени сценариях. Нейронные операторы расширяют обобщение по семействам задач, но остаются ресурсоемкими и могут нарушать физические принципы при экстраполяции.
Для решения этих проблем авторы предлагают четыре перспективных направления исследований. Во-первых, модульные нейронные архитектуры, вдохновленные традиционной вычислительной механикой, могут встраивать физическую структуру непосредственно в проектирование сети, повышая стабильность и конвергенцию. Во-вторых, нейронные операторы, основанные на физике, обеспечивают обучение, не зависящее от разрешения, путем обучения непосредственно на управляющих уравнениях, а не только на данных. В–третьих, платформы искусственного интеллекта, интегрированные с физическими данными, предлагают уникальные преимущества для мультифизики и многомасштабной биомеханики, где традиционным численным методам трудно унифицировать биологические процессы в разных масштабах. Наконец, сочетание физических ограничений с обучением с подкреплением открывает новые возможности для структурной оптимизации, позволяя системам искусственного интеллекта исследовать неинтуитивные, но физически обоснованные конструкции. В совокупности эти стратегии знаменуют переход от искусственного интеллекта "черного ящика" к фундаментальным интеллектуальным вычислениям с учетом физики.
“ИИ должен не подменять физическое понимание, а скорее усиливать его”, - подчеркивают авторы. Они утверждают, что ИИ-фреймворки, управляемые физикой, открывают путь к вычислительным моделям, которые не только быстрее, но и надежнее и поддаются интерпретации. Благодаря внедрению законов сохранения, вариационных принципов и физических ограничений в архитектуру обучения эти подходы снижают неопределенность и повышают надежность. По мнению исследователей, такая интеграция необходима для внедрения искусственного интеллекта в реальные инженерные и биомедицинские приложения, где решающее значение имеют надежность прогнозирования и физическая согласованность.
Предлагаемые платформы искусственного интеллекта, основанные на физике и данных, имеют широкое применение в инженерии, биомеханике и материаловедении. Они позволяют быстрее и надежнее моделировать сложные системы, включая мягкие биологические ткани, многофазные потоки и нелинейные структуры. В области проектирования и оптимизации искусственный интеллект с физическими ограничениями в сочетании с обучением с подкреплением может способствовать исследованию инновационных структурных конфигураций в режиме реального времени, которые превосходят традиционные решения. Помимо повышения эффективности, эти методы также закладывают основу для технологий цифровых двойников, предлагая мощные инструменты для прогнозирования, диагностики и оптимизации. В целом, исследование указывает на новое поколение интеллектуальных вычислительных инструментов, которые сочетают гибкость, основанную на данных, со строгостью физических законов.
Исследователи из Технологического университета Квинсленда, Университета Цинхуа и международных партнерских институтов сообщили о своих выводах (DOI: 10.1007 / s10409-025-25340-x) 9 июля 2025 года в Acta Mechanica Sinica. В статье "Перспектива" рассматривается текущий ландшафт вычислительной механики, улучшенной искусственным интеллектом, и предлагается единая дорожная карта для интеграции физических законов с обучением, основанным на данных. Анализируя последние разработки в области нейронных сетей, основанных на физике (PINNs), нейронных операторов и интеллектуальной оптимизации, исследование выявляет критические узкие места и намечает будущие направления создания надежных, обобщаемых и эффективных вычислительных платформ на базе искусственного интеллекта для инженерных приложений и биомеханики.
В исследовании анализируются три основные парадигмы вычислительной механики с поддержкой искусственного интеллекта: модели, основанные исключительно на данных, PINNs и обучение нейронных операторов. Подходы, основанные на данных, обеспечивают исключительную скорость вычислений, но страдают ограниченной интерпретируемостью и плохим обобщением вне обучающих данных. PINN улучшают физическую согласованность за счет встраивания управляющих уравнений в процесс обучения, однако они часто сталкиваются с трудностями сходимости и ограничениями, специфичными для конкретной задачи, особенно в мультифизических и зависящих от времени сценариях. Нейронные операторы расширяют обобщение по семействам задач, но остаются ресурсоемкими и могут нарушать физические принципы при экстраполяции.
Для решения этих проблем авторы предлагают четыре перспективных направления исследований. Во-первых, модульные нейронные архитектуры, вдохновленные традиционной вычислительной механикой, могут встраивать физическую структуру непосредственно в проектирование сети, повышая стабильность и конвергенцию. Во-вторых, нейронные операторы, основанные на физике, обеспечивают обучение, не зависящее от разрешения, путем обучения непосредственно на управляющих уравнениях, а не только на данных. В–третьих, платформы искусственного интеллекта, интегрированные с физическими данными, предлагают уникальные преимущества для мультифизики и многомасштабной биомеханики, где традиционным численным методам трудно унифицировать биологические процессы в разных масштабах. Наконец, сочетание физических ограничений с обучением с подкреплением открывает новые возможности для структурной оптимизации, позволяя системам искусственного интеллекта исследовать неинтуитивные, но физически обоснованные конструкции. В совокупности эти стратегии знаменуют переход от искусственного интеллекта "черного ящика" к фундаментальным интеллектуальным вычислениям с учетом физики.
“ИИ должен не подменять физическое понимание, а скорее усиливать его”, - подчеркивают авторы. Они утверждают, что ИИ-фреймворки, управляемые физикой, открывают путь к вычислительным моделям, которые не только быстрее, но и надежнее и поддаются интерпретации. Благодаря внедрению законов сохранения, вариационных принципов и физических ограничений в архитектуру обучения эти подходы снижают неопределенность и повышают надежность. По мнению исследователей, такая интеграция необходима для внедрения искусственного интеллекта в реальные инженерные и биомедицинские приложения, где решающее значение имеют надежность прогнозирования и физическая согласованность.
Предлагаемые платформы искусственного интеллекта, основанные на физике и данных, имеют широкое применение в инженерии, биомеханике и материаловедении. Они позволяют быстрее и надежнее моделировать сложные системы, включая мягкие биологические ткани, многофазные потоки и нелинейные структуры. В области проектирования и оптимизации искусственный интеллект с физическими ограничениями в сочетании с обучением с подкреплением может способствовать исследованию инновационных структурных конфигураций в режиме реального времени, которые превосходят традиционные решения. Помимо повышения эффективности, эти методы также закладывают основу для технологий цифровых двойников, предлагая мощные инструменты для прогнозирования, диагностики и оптимизации. В целом, исследование указывает на новое поколение интеллектуальных вычислительных инструментов, которые сочетают гибкость, основанную на данных, со строгостью физических законов.