Umělá inteligence mění engineering

Jak AI a nástroje Altair mění inženýrskou praxi. Umělá inteligence (AI) se stala klíčovou technologií současnosti. Vidíme ji v medicíně, finančních službách, logistice i každodenních spotřebitelských aplikacích. Snad všichni již poměrně běžně využíváme jazykové modely. V inženýrství ale její přínos vystupuje do popředí s ještě větší intenzitou.

Simulace a výpočty jsou základním kamenem vývoje nových výrobků. Umožňují předpovědět chování konstrukcí či celých systémů ještě předtím, než vznikne fyzický prototyp. Problémem však bývá čas a cena: složité simulace založené na řešení soustav diferenciálních rovnic či jiných matematických modelů zabírají hodiny až dny výpočetního času, vyžadují drahou výpočetní kapacitu a specialisty, kteří model připraví a vyhodnotí výsledky.

AI tyto nevýhody do značné míry eliminuje. Dokáže dramaticky zkrátit dobu výpočtu, automatizovat část inženýrské práce a umožnit testování desítek či stovek variant, které by byly dříve nereálné. Co dříve trvalo dny, lze dnes zvládnout za minuty či sekundy. Výrazně tím tedy snižuje i náklady na vývoj nového produktu. 

Advanced Engineering – český partner pro inovace Společnost Advanced Engineering, s. r. o., působí na českém trhu téměř 20 let. Naše kořeny leží v pevnostních výpočtech, ale postupně jsme rozšířili záběr o CFD a další simulace, datovou analytiku a dnes i umělou inteligenci. Mnoholeté partnerství s firmou Altair nám umožňuje využívat v našich engineeringových službách nejmodernější simulační technologie.  Altair kombinuje osvědčené řešiče (OptiStruct, Radioss, AcuSolve…) s inovativními extrémně rychlými solvery (SimSolid, Fuilds…) a AI nástroji (PhysicsAI, romAI…), což všechno dohromady nabízí získání přesných výsledků ve velmi rychlých časech, a tedy i při úspoře finančních prostředků. Když se to vše propojí ještě s orchestračním optimalizačním nástrojem HyperStudy, jsme schopni poměrně rychle provádět složité multikriteriální optimalizace se skutečně optimálními výsledky.Díky propojení lidského know-how našich výpočtářů a AI nástrojů dokážeme našim zákazníkům nabídnout služby, které jsou spolehlivé, rychlé a cenově dostupné.

Konkrétní přínosy v praxi

Lepší než představovat jednotlivé nástroje je vždy na příkladech ukázat konkrétní přínosy nabízených AI technologií. Pojďme se tedy na vybrané podívat. Začněme konkrétně:

Patrone & Mongiello

Tento přední dodavatel pro automobilový průmysl se sídlem v Itálii využívá AI k vytvoření zjednodušených modelů (Reduced Order Model – ROM) z dat vycházejících z konvenčních simulací. Tyto modely založené na umělé neuronové síti pak umožňují rychlou simulaci v reálném čase, což týmu pomáhá porovnat simulovaná data s aktuálními výrobními daty a monitorovat tak proces tváření plechu v digitálním dvojčeti. Zkrácení času simulace z hodin na sekundy je základním stavebním kamenem tohoto real-time monitorování. Když se predikce v digitálním dvojčeti liší od aktuálních dat, mohou operátoři okamžitě provádět nápravná opatření, což vede k více než 15% snížení zmetkovosti.

BMW

Inženýři zabývající se crash testy čelí náročnému úkolu, kdy musí zkoordinovat řadu často protichůdných požadavků, jako je pohlcování energie, saturace maximální úrovně deformační síly, dovolené maximální deformace, a tím zajistit bezpečnost cestujících. Tyto problémy jsou často buď příliš složité, nebo zatížené velkým množstvím omezujících podmínek, což značně znesnadňuje hledání optimálního konstrukčního řešení. BMW proto začala pro řešení této problematiky používat AI nástroje od Altairu a především díky klasifikaci a clusterizaci efektivně formulovat optimalizační problém a snižovat počet designových iterací potřebných pro vývoj komplexních struktur karoserie zajišťujících nejvyšší požadavky na pasivní bezpečnost.

HD Hyundai XiteSolution

Do třetice zmiňme aplikaci korejského výrobce stavebních strojů. Ten začal využívat Altair PhysicsAI k extrémně rychlým predikcím vlastních frekvencí a statických deformací, přičemž dosahují přesnosti predikovaných výsledků vůči klasicky vypočteným 90–96 %. Když s tímto byli spokojeni, pustili se i do predikce napěťových map, kde se jim daří predikovat výsledky přesněji než 82 %, což je při správném využití predikcí v koncepční fázi vývoje stále dostatečné, když víme, že za tuto nepřesnost jsme schopni ušetřit desítky hodin času na každé nové úloze.  

  Dále se již odchylme od konkrétních příkladů a nechejme se inspirovat telegrafickými náměty k využití AI pro různá průmyslová odvětví a úlohy, tentokrát již bez referencí, které (snad zatím) nemohly být zveřejněny.

Automobilový průmysl

• Aerodynamické simulace během několika minut – Model s více než 2 miliony elementů, jehož CFD výpočet by trval přes 12 hodin, byl díky PhysicsAI spočítán během 3 minut – se srovnatelnou přesností.
• Predikce životnosti baterií – AI modely dokážou při testování řídících systémů, tedy simulaci hardware-in-the-Loop (HIL),  s časovým krokem 1 ms a s 98% přesností předpovídat v reálném čase zbývající kapacitu a životnost baterií.

Stavební stroje a zařízení

• Optimalizace lopaty rypadla – Kombinace klasických simulací dynamiky tuhých těles (MBD) a sypkých hmot (DEM) spolu s nástrojem Altair romAI přinesla o 20 % vyšší účinnost plnění lopaty rypadla a umožnila srovnání desítek variant konstrukčních návrhů za méně než minutu.
• Prediktivní údržba strojů – Virtuální senzory založené na AI sledují chování kritických komponent strojů v reálném čase a dokážou včas odhalit hrozící provozní poruchu. To zvyšuje provozuschopnost strojů, snižuje ztráty způsobené odstávkami a snižuje i náklady na opravy. Rovněž celková životnost zařízení se zvyšuje.

Letecký, kosmický a obranný průmysl

• Křídla letadel testovaná 50× rychleji – Altair PhysicsAI umožnil zkrátit čas hodnocení pevnostních parametrů křídel z několika hodin na 15 sekund, přičemž přesnost výsledků dosáhla 98 %.
• Rychlejší simulace radarové odrazivosti (RCS) – Geometrické deep learning modely trénované na datech z Altair Feko zvládnou okamžitě předpovědět radarovou odrazivost nových variant letadel – úspora času a nákladů v raných fázích koncepčního vývoje je zásadní.
• Detekce poškození nosných struktur – AI modely pro predikci napětí v leteckých dílech zkrátily analýzu poškození prováděných během údržby letadel ze 4 hodin na 20 sekund. To zásadně urychluje rozhodování při inspekcích.

Energetika

• Proudění tepla – AI modely dokážou předpovědět vlastnosti tepelných výměníků s přesností nad 95 % a přitom urychlit proces jejich optimalizace až 24×.
• Optimalizace elektromotorů – Tradiční výpočty multi-fyzikálních modelů elektromotorů trvají hodiny až dny. AI dokáže předpovědět chování nových geometrií okamžitě a umožňuje tak prozkoumat ve stejném čase až 15× více variant.

• Projekty jsou levnější, protože vyžadují méně výpočetního času.
• Výsledky jsou k dispozici rychleji, což umožňuje pružněji reagovat ve změnových řízeních.
• Inženýři zvládnou testovat více variant a mohou tak nabídnout lepší, vyladěnější řešení.

Nejen AI – pomohou i rychlé solvery

Jak nezaspat při implementaci AI do vývoje

Dnes už otázka ohledně AI není postavená tak, zda ji využívat, nebo se jí vyhnout. Vývoj úspěšných výrobků stojí před otázkou, jak nezaspat při implementaci AI do vývoje. Vývoj výrobků se neustále zrychluje, a kdo chce zůstat konkurenceschopným, musí na toto zrychlování reagovat. A jednou z nedílných součástí zrychlení vývoje je AI. Implementace výše zmíněných postupů a nástrojů není nijak složitá. Nepotřebujete AI experty, nemusíte nic programovat nebo napojovat na jiné systémy. To vše udělal již Altair za vás. AI nástroje implementoval do svých stávajících nástrojů a ovládání k nim navrhl takové, aby je hned po běžné instalaci mohli používat všichni vývojoví inženýři a konstruktéři. Nepotřebujete ani novou výpočetní infrastrukturu, clustery nebo cloudová řešení. Tyto nástroje fungují na běžných počítačích včetně laptopů. Nezaváhejte a implementujte AI technologie do svých vývojových procesů včas. Ať už formou našich engineeringových služeb, nebo využíváním nástrojů našeho partnera Altair.  

 Ing. Vojtěch Rulc, Ph.D. Autor článku působí na pozici Project Engineer ve společnosti Advanced Engineering.