Новая система искусственного интеллекта представляет собой общий подход, позволяющий быстро предсказывать решения распространенных и трудоемких математических уравнений, необходимых для создания моделей распространения жидкостей или электрических токов через различные геометрические формы, например, при проведении стандартных инженерных испытаний.

Подробности исследования опубликованы в журнале Nature Computational Science.

Названный DIMON (Diffeomorphic Mapping Operator Learning), фреймворк решает вездесущие математические задачи, известные как дифференциальные уравнения, которые присутствуют почти во всех научных и инженерных исследованиях. Используя эти уравнения, исследователи могут перевести системы или процессы реального мира в математические представления того, как объекты или среда будут изменяться во времени и пространстве.

«Хотя мотивация для его разработки исходила из нашей собственной работы, мы считаем, что это решение окажет огромное влияние на различные области инженерии, поскольку оно очень универсально и масштабируемо», — говорит Наталья Траянова, профессор биомедицинской инженерии и медицины Университета Джонса Хопкинса, которая была одним из руководителей исследования. „Он может работать практически над любой проблемой, в любой области науки или инженерии, решая частичные дифференциальные уравнения на множестве геометрических фигур, например, в краш-тестах, ортопедических исследованиях или других сложных проблемах, где меняются формы, силы и материалы“.

Помимо демонстрации применимости DIMON для решения других инженерных задач, команда Траяновой протестировала новый ИИ на более чем 1000 «цифровых двойников» сердца — высокодетализированных компьютерных моделях сердец реальных пациентов. Платформа смогла предсказать, как электрические сигналы распространяются через каждую уникальную форму сердца, добившись высокой прогностической точности.

Команда Траяновой опирается на решение дифференциальных уравнений для изучения сердечной аритмии — неправильного поведения электрических импульсов в сердце, которое вызывает нерегулярное биение. С помощью цифровых двойников сердца исследователи могут диагностировать, может ли у пациентов развиться это часто смертельное заболевание, и рекомендовать способы его лечения.

«Мы внедряем новые технологии в клинику, но многие наши решения работают так медленно, что с момента сканирования сердца пациента и решения дифференциальных уравнений до прогнозирования высокого риска внезапной сердечной смерти и выбора оптимального плана лечения проходит около недели», — говорит Траянова, которая возглавляет Альянс Джона Хопкинса по инновациям в области диагностики и лечения сердечно-сосудистых заболеваний. „Благодаря новому подходу ИИ мы можем получить решение невероятно быстро. Время расчета прогноза цифрового близнеца сердца сократится с многих часов до 30 секунд, и это будет делаться на настольном компьютере, а не на суперкомпьютере, что позволит нам сделать это частью ежедневного клинического процесса“.

Частичные дифференциальные уравнения обычно решаются путем разбиения сложных форм, таких как крылья самолетов или органы тела, на сетки или ячейки, состоящие из мелких элементов. Затем задача решается на каждой простой части и объединяется. Но если эти формы меняются — например, при авариях или деформациях, — необходимо обновлять сетки и пересчитывать решения, что может быть медленным и дорогим с вычислительной точки зрения.

DIMON решает эту проблему, используя искусственный интеллект, чтобы понять, как ведут себя физические системы разных форм, без необходимости пересчитывать все с нуля для каждой новой формы. Вместо того чтобы разбивать фигуры на сетки и решать уравнения снова и снова, ИИ предсказывает поведение таких факторов, как тепло, напряжение или движение, на основе изученных им закономерностей, что делает его намного быстрее и эффективнее в таких задачах, как оптимизация дизайна или моделирование сценариев, специфичных для конкретной формы.

Команда включает в систему DIMON сердечные патологии, которые приводят к аритмии. Благодаря своей универсальности технология может применяться для оптимизации форм и многих других инженерных задач, где неоднократно требуется решать дифференциальные уравнения для новых форм, говорит Мингланг Инь, постдоктор биомедицинской инженерии Университета Джонса Хопкинса, который разработал платформу.

«Для каждой задачи DIMON сначала решает дифференциальные уравнения в одной форме, а затем переносит решение на несколько новых форм. Эта способность менять форму подчеркивает его огромную универсальность», — говорит Инь. „Мы с нетерпением ждем возможности применить его для решения многих задач, а также предоставить его широкому кругу пользователей для ускорения разработки инженерных решений“.

Ранее ученые с помощью суперкомпьютера составили карту эволюции Вселенной.