Fizika AI sada može istraživati tisuće varijacija dizajna u vremenu koje bi bilo potrebno tradicionalnoj simulaciji da obavi samo nekoliko njih. Prema Siemansu, to je do 1.000 puta brže. Međutim, ono što ne može učiniti je odobriti sigurnosno kritičnu komponentu. Na tom polju tehnologija ima čvrstu granicu, a Sam Mahalingam, koji vodi poslovanje u Siemens Digital Industries Software, jasno to ističe.
“Je li ovo dobro za sigurnosno kritične aplikacije?” upitao je na marginama konferencije Realize LIVE Asia-Pacific u Bengaluru. “Ne, nije.”
Ova izjava je važna jer se protivi dvogodišnjem uvjerenju industrije da njihova AI može raditi gotovo sve. Vrijednost za inženjere nije u brzini koju Siemens prodaje, već u znanju gdje ta brzina prestaje biti sigurna za oslanjanje.
Što fizika AI zapravo radi, a što ne
Tehnologija o kojoj se radi je Simcenter PhysicsAI, Siemansov softver za geometrijsko duboko učenje, za koji tvrtka tvrdi da može napraviti predikcije dizajna do 1.000 puta brže od tradicionalnog rješenja. Mehanizam je važan za razumijevanje ove napomene. Umjesto da svaki put izračunava fiziku od nule, zamjenski model uči iz povijesnih simulacijskih podataka i predviđa ishod novog dizajna. To je procjena koja se proizvodi u sekundama, a ne potpuno izračunavanje.
Očita briga je točnost, a Mahalingam se suočio s njom. Desetljećima su inženjeri uspoređivali simulaciju temeljenu na fizici s fizičkim testiranjem dok korelacija nije postala dovoljno čvrsta za povjerenje. AI se sada mjeri prema tom istom fizičkom standardu. “Ono što vidimo je da, ako imate dovoljno podataka, to je vrlo blizu rješenju temeljenom na fizici,” rekao je, s varijacijom od 1% do 3% koju Siemens navodi u svojim studijama slučaja.
Blizu, ali ne dovoljno blizu za certificiranje komponente koja može značiti život ili smrt. I ovdje Mahalingam odstupa od standardnog pristupa prodavača. Zamjena nije zamjena za validaciju; to je filtar postavljen ispred nje. “Istražujete mnogo više varijacija dizajna koristeći ovaj brži motor, fizički AI zamjenski model, usredotočite se na dva ili tri dizajna za koje smatrate da su dobri, na kojima možete dalje raditi koristeći simulaciju temeljenu na fizici,” rekao je. Tek kada ti finalisti prođu kroz potpunu provjeru temeljenom na fizici, dizajn prelazi u proizvodnju.
Izričito je naglasio da čak i primjer s Continental zračnim jastučićem, koji je Siemens istaknuo, ostaje unutar te granice. “Ovo je za početno istraživanje dizajna,” rekao je. “Ne radi se o tome da samo validirate s fizičkom AI i kažete, dobro, preporučujem taj dizajn za proizvodnju. Ne, to nije slučaj.”
