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エンジニアは、基本的なプロセスを制御する複雑な数学的問題を使用して、より安全な自動車、より安定した宇宙船、より強力な橋を設計します。同様に、医師は数学的モデルを使用して、心臓の問題をより正確に予測します。偏微分方程式と呼ばれるこれらの問題は、工学と科学の基礎です。しかし、これらを解決するには、特に複雑な形状の場合、数日から数週間かかる場合もあります。
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現在、ジョンズ・ホプキンス大学の研究者は、DIMON と呼ばれる新しい人工知能モデルを作成しました。これらの複雑な方程式を PC 上で何千倍も速く解くことができます。
「その開発の動機は私たち自身の研究から生じましたが、このソリューションは非常に多用途で拡張性があるため、工学のさまざまな分野に大きな影響を与えると私たちは信じています」とジョンズ大学の生物医工学および医学の教授、ナタリア・トラヤノバ氏は述べています。ホプキンス大学。
偏微分方程式は一般的な数学の問題です。これらの方程式は、現実世界のシナリオを数学的モデルに変換して、物体や環境の将来の変化を予測するのに役立ちます。ただし、これらの大きな数学的問題を解決するのは通常、スーパーコンピューターの仕事です。人工知能の出現により、すべてが簡単になります。
新しい AI フレームワーク DIMON は、Diffeomorphic Mapping Operator Learning の略です。チームは、実際の患者の 1000 を超えるデジタル コンピューター心臓モデルで DIMON をテストしました。興味深いのは、このモデルが心臓のさまざまな構造における電気信号の通過経路を正確に予測したことです。
このデモンストレーションでは、研究者らは偏微分方程式を使用して心臓不整脈を研究しました。これは、入り乱れた電気信号により人間の心臓が不規則に鼓動するときに発生します。
研究者はデジタル心臓レプリカを使用して、この生命を脅かす状態のリスクを予測し、適切な治療法を提案できます。 「私たちは新しいテクノロジーをクリニックに導入していますが、私たちのソリューションの多くは非常に遅いため、患者の心臓をスキャンして偏微分方程式を解いて、患者が心臓突然死のリスクが高いかどうかを予測するまでに約 1 週間かかります。最善の治療計画とは何か」とジョンズ・ホプキンス大学の心臓血管診断・治療革新同盟を率いるトラヤノバ氏は説明した。
新しい AI により心臓病の予測が大幅に高速化され、計算時間が数時間から 30 秒に短縮されます。これは簡単なコンピュータで実行できるため、日常の臨床使用にとってより実用的になります。これは、医療診断を含むさまざまなエンジニアリング用途における AI の可能性を示しています。
DIMON は AI を使用して、さまざまな形状の物理システムの動作を予測します。パターンを学習して熱、応力、動きなどの要因を予測し、設計の最適化や特定の形状のモデリングなどのタスクを高速化します。
「各問題について、DIMON はまず 1 つの形式で偏微分方程式を解き、次にその解をいくつかの新しい形式にマッピングします。この形状を変える能力は、その並外れた多用途性を強調しています」と、このプラットフォームを開発したジョンズ・ホプキンス大学の生体医工学の博士研究員であるミンラン・イン氏は述べています。
DIMON は、航空宇宙、自動車、土木工学などのさまざまな業界で役立ちます。シミュレーションを高速化することで、エンジニアはより安全で効率的な製品を設計できます。 「彼は科学や技術のあらゆる分野のほぼすべての問題に取り組むことができ、たとえば衝突試験、整形外科の研究、または形状、力、材料が関係するその他の複雑なタスクにおいて、さまざまな幾何学的形状の偏微分方程式を解くことができます」とトラヤノバ氏は論文で述べた。プレスリリース。
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