Нейросеть на замену суперкомпьютеру
В Московском авиационном институте придумали, как нейросетевыми методами ускорить аэродинамические расчеты — это одна из самых долгих и трудозатратных частей работы при моделировании аэродинамических процессов.
Для сравнения, сейчас для расчета 5 секунд полета требуется потратить месяцы работы больших суперкомпьютеров. Новое программное обеспечение позволяет с приемлемой точностью решать такие задачи на обычном ПК.
Разработчики встроили в свою библиотеку модуль генерации данных для почти любого, даже самого сложного случая обтекания тела. Получив набор данных, нейросети обучаются на них, а затем проводят быстрые расчеты. В своей работе специалисты МАИ использовали самые современные архитектуры: физически информированные нейронные сети (PINN) и графовые нейросети (GNN).
Разработка не имеет аналогов на отечественном рынке. И даже в мире только 6 коллективов занимаются подобной задачей. На данном этапе наши специалисты тестируют первую версию библиотеки и планируют до конца года получить вторую версию с более широким функционалом и лучшим качеством обученных нейросетей.
#Нейросети #Аэродинамика #МАИ #Минобрнауки
В Московском авиационном институте придумали, как нейросетевыми методами ускорить аэродинамические расчеты — это одна из самых долгих и трудозатратных частей работы при моделировании аэродинамических процессов.
Для сравнения, сейчас для расчета 5 секунд полета требуется потратить месяцы работы больших суперкомпьютеров. Новое программное обеспечение позволяет с приемлемой точностью решать такие задачи на обычном ПК.
Разработчики встроили в свою библиотеку модуль генерации данных для почти любого, даже самого сложного случая обтекания тела. Получив набор данных, нейросети обучаются на них, а затем проводят быстрые расчеты. В своей работе специалисты МАИ использовали самые современные архитектуры: физически информированные нейронные сети (PINN) и графовые нейросети (GNN).
Разработка не имеет аналогов на отечественном рынке. И даже в мире только 6 коллективов занимаются подобной задачей. На данном этапе наши специалисты тестируют первую версию библиотеки и планируют до конца года получить вторую версию с более широким функционалом и лучшим качеством обученных нейросетей.
#Нейросети #Аэродинамика #МАИ #Минобрнауки