В России разрабатывают нейросеть для ускорения проектирования летательных аппаратов

Ученые Московского авиационного института (МАИ) разрабатывают нейросетевой алгоритм, способный с допустимыми потерями быстро моделировать динамику воздушных потоков на персональном компьютере вместо суперкомпьютера. Это поможет ускорить проектирование различных летательных аппаратов с нескольких недель до нескольких часов. Об этом сообщает ТАСС со ссылкой на пресс-службу вуза.

"Традиционно задачи вычислительной гидрогазодинамики требуют колоссальных вычислительных мощностей. Недели расчетов на суперкомпьютерах замедляют как исследования, так и внедрение новых разработок. Наш проект призван сократить время численного эксперимента с нескольких недель до считанных часов. Более того, для проведения вычислений будет достаточно мощности обычного персонального компьютера", – утверждает аспирант кафедры "Вычислительная математика и программирование" и инженер лаборатории искусственного интеллекта МАИ Антон Федоров.

В основе проекта лежит специальный алгоритм машинного обучения – графовый нейросетевой аппроксиматор, который работает с информацией как с сетью связанных узлов и особенно, как считают в вузе, эффективен в работе со сложной геометрией. Нейросеть обучается на данных прошлых расчетов, анализируя физические процессы и выявляя закономерности. Это позволяет ей создавать упрощенные, но достаточно точные модели течения воздушных потоков. Ключевая особенность разработки – ее применение в трехмерном пространстве, тогда как ранее подобные исследования чаще всего демонстрировали эффективность на более простых двумерных моделях.

"Данный аппроксиматор работает быстро, но с потерями в точности. Тем не менее такой точности достаточно для предварительного анализа", – добавил Федоров.

Проект находится на стадии прототипирования. Завершить работы планируется в течение трех-четырех лет, уточнили в МАИ.