印度技術學院為AI、ML創建應用程式以解決工程問題
- 2019 年 11 月 1 日
- 筆記
印度技術學院（IIT）的Madras研究人員已經開發出演算法，可以在人工智慧、機器學習和深度學習等新技術中解決工程問題。研究人員將在一個公司中部署其名為「 AISoft」的AI軟體，以解決熱管理、半導體、汽車、航空航天和電子冷卻應用等領域的工程問題。
人工智慧、機器學習和深度學習現已出現了十多年，但僅在訊號處理、語音識別、影像重建和預測等傳統領域上使用。在全球範圍內，使用這些演算法解決工程問題的嘗試非常有限，例如熱管理、電子製冷行業、汽車問題（如發動機罩或發動機內部的流體動力學預測）和航空航天工業（如空氣動力學和整個航空航天領域的流體動力學問題）。
由IIT Madras機械工程系流體工程實驗室教授Vishal Nandigana領導的一組研究人員已經開發了AI和深度學習演算法來解決工程問題。Vishal Nandigana博士強調了這些演算法的獨特之處，他說：「我們測試了AISoft，並將其用於解決此類熱管理問題。我們發現它與該領域當前使用的現有解決方案相比快了近百萬倍。我們的AI適用於任何廣義的直線和曲線幾何輸入。我們的研究節省了工程的計算時間，而這也是大多數工程問題的瓶頸。」
研究人員利用數據驅動的AI和深度學習模型在對AI進行了數據集訓練後得出了工程問題的解決方案。這些先前的數據集可以來自相關工程行業中的現有大數據，那裡有大量的實驗數據。同樣，如果沒有數據可用於訓練AI，則可以使用商業上可用的CFD（計算流體動力學）軟體在全面的小問題上生成這些數據。
Nandigana補充說，他們的AI獨立於訓練單位，並且不需要其它訓練單位的資訊即可解決目標問題。它可以處理稀疏數據集並解決工程問題，因此在這方面從市售軟體中脫穎而出。
IIT Madras研究人員還開發了使用GPU和多執行緒處理的硬體產品，以解決電子冷卻行業中的熱管理問題。軟體和硬體產品都比市場上的商業數值方法軟體和開源軟體快幾倍。這些演算法將解決許多行業急需解決的問題，也可用於教育目的。
