WorldParticle objedinjuje AI simulacije materijala i proteina
Istraživači sa MIT-a, Univerziteta Britanske Kolumbije i drugih institucija predstavili su WorldParticle, sistem dubokog učenja za simulaciju šest fizičkih pojava jedinstvenom AI arhitekturom. Model obuhvata deformabilne objekte, granularne materijale i proteine, a pri modelovanju promena proteinskih struktura radio je oko 100 puta brže od numeričkih simulatora.
Umesto odvojenih, ručno programiranih alata za tok tečnosti, pomeranje peska ili savijanje proteina, WorldParticle sve materijale prikazuje kao skup sitnih trodimenzionalnih čestica. Zadatak mreže je da iz položaja i fizičkih svojstava čestica predvidi njihovo stanje u sledećem koraku simulacije.
Jedan model za različite fizičke režime
Klasična simulacija obično polazi od upravljačke jednačine za konkretan materijal ili proces, koja se zatim prevodi u oblik pogodan za numerički rešavač. Taj postupak se ponavlja za svaki novi problem. WorldParticle je projektovan da opštije nauči rešavanje upravljačkih jednačina, bez izrade zasebnog modela i rešavača za svaki slučaj.
Sistem koristi Lagranžov prikaz: prati kretanje i brzinu čestica kroz prostor i vreme. Simulacija se računa u koracima od jedne sekunde. Pre svakog koraka odvaja spoljne sile, poput impulsne sile pri udaru talasa u obalni zid, a zatim ih ponovo uključuje kako bi korigovao predviđanje kretanja čestica.
Takav postupak treba da omogući prilagođavanje materijalima, silama i uslovima okruženja koje model nije video tokom obuke. Istraživači kao primer navode kombinovane situacije koje bi inače zahtevale više simulatora, poput tečnosti koja zapljuskuje deformabilno čvrsto telo ili ulja koje deluje na elastični ventil u rezervoaru.
Tačnost, obim i moguća primena
Veliki objekti mogu sadržati milione čestica, pa je računarski zahtev brzo rastao. Tim je zato primenio tehniku spajanja i kompresije čestica, uz zadržavanje detalja potrebnih za opis njihovog ponašanja. Prema prikazanim rezultatima, WorldParticle je u šest testiranih pojava ostvario veću tačnost od numeričkih metoda.
Kod granularnih materijala sistem je, na primer, uspešno prikazao urušavanje mase u gomilu, dok su pojedine uporedne metode ostavljale čestice peska da lebde. Autori navode moguće buduće primene u manipulaciji mekih robota, evoluciji RNK i astrofizičkim procesima, uključujući spajanje galaksija.
Šta ovo znači za razvoj proizvoda
Rad pod nazivom WorldParticle: Unified World Simulation of Lagrangian Particle Dynamics via Transformer biće predstavljen na konferenciji ACM SIGGRAPH Asia. Za poslovne i razvojne timove ključna vrednost nije zamena svih postojećih simulacija preko noći, već mogućnost da se u jednom okviru ispituju međusobni uticaji materijala i sila koji su se dosad obrađivali odvojeno.
Praktičan zaključak je da timovi koji razvijaju proizvode sa tečnostima, elastičnim komponentama ili granularnim materijalima mogu pratiti ovakve modele kao potencijalni način za brže istraživanje složenih fizičkih scenarija, uz proveru rezultata u okviru sopstvenih inženjerskih postupaka.