Les modèles de substitution d'IA sont devenus des outils puissants pour accélérer les cycles de conception technique. Ils fournissent des approximations rapides et basées sur les données de simulations haute fidélité et permettent aux ingénieurs d'explorer plus efficacement de vastes espaces de conception.

Les équipes qui s'appuient sur l'IA physique accélèrent déjà la R&D, réduisent les coûts et gagnent un avantage concurrentiel en transformant leur façon de prendre des décisions. Par exemple, avez-vous remarqué SLB (Schlumberger) au NVIDIA GTC? Leur démonstration a offert un aperçu du futur : des résultats 100 fois plus rapides, une inférence en temps réel et jusqu'à 1 milliard de dollars de valeur annuelle potentielle grâce à une résolution plus efficace des défis d'ingénierie complexes et coûteux.

Si certains ingénieurs hésitent encore, le véritable risque est de prendre du retard. La bonne nouvelle, c'est que si vous connaissez les mathématiques qui sous-tendent les équations de Navier-Stokes, de Maxwell et d'autres équations physiques complexes, ainsi que les algorithmes de calcul utilisés pour les résoudre, maîtriser l'apprentissage profond sera une étape naturelle.

Dans ce blog, nous explorerons ce que Modèles de substitution de l'IA sont, comment démarrer avec eux et leur histoire, vous aidant à comprendre comment ils peuvent accélérer les avancées dans votre travail.

Qu’est-ce qu’un modèle de substitution d’IA ?

Un modèle de substitution d’IA est une approximation mathématique d’une simulation haute fidélité, généralement construite à l’aide de méthodes de régression ou de réseaux neuronaux. 

Les modèles de régression utilisent des méthodes statistiques pour estimer les relations entre les variables à partir de données historiques. Les réseaux neuronaux sont un type d'algorithme d'apprentissage profond (AP) qui ajuste la force des connexions entre les données d'entrée et de sortie lors de l'analyse. Formation pour minimiser les erreurs de prédiction. Les deux techniques apprennent efficacement des relations complexes et non linéaires et génèrent des prédictions avec des intervalles de confiance probabilistes.

Les substituts d'IA sont généralement implémentés en Python et peuvent être déployés sous forme d'applications acceptant les entrées utilisateur, les traitant via le modèle d'apprentissage automatique et générant des prédictions. Ce processus, appelé inférence, peut fournir des approximations en temps réel de simulations coûteuses en termes de calcul.

Les modèles de substitution d'IA sont sur le point de révolutionner les modèles traditionnels Plan d'expérience (DOE) et les méthodes de Monte Carlo. Les simulations IAO haute fidélité sont souvent trop longues et coûteuses, obligeant les scientifiques et les ingénieurs à limiter soit le nombre de simulations, soit la complexité de la physique, ce qui limite la portée de leur optimisation de conception.

En revanche, les substituts d'IA sont entraînés sur un ensemble plus restreint de données fidèles, puis utilisés pour estimer rapidement les résultats sur un plus large éventail de variations de conception et de scénarios physiques complexes. Cette approche permet une exploration plus rapide et plus complète d'espaces de conception autrefois trop coûteux en calcul pour être pleinement étudiés.

De ce fait, les substituts de l’IA seront à l’origine de percées majeures dans l’industrie, car l’optimisation conduit à des solutions plus innovantes et à une mise sur le marché nettement plus rapide.

Quelle est la précision des modèles de substitution de l’IA ?

Les modèles de substitution d'IA fournissent des mesures d'erreur claires pour identifier les problèmes potentiels tels que le biais des données de formation, la variance du modèle et l'incertitude, vous aidant à affiner pour une meilleure précision et à renforcer la confiance dans les prédictions du modèle.

En apprentissage profond, les calculs d'erreur, comme l'erreur quadratique moyenne (RMSE), permettent d'identifier les prédictions inexactes d'un modèle, ainsi que les cas où celui-ci sur-ajuste ou sous-ajuste les données. Par exemple, si la RMSE est élevée ou que la précision est inférieure à 95 %, vous devrez peut-être ajouter des données d'entraînement, ajuster les hyperparamètres du modèle ou améliorer l'ingénierie des caractéristiques pour réduire les biais et la variance.

Les données jouent un rôle crucial dans la précision des modèles de substitution d'IA, car des ensembles de données diversifiés et de haute qualité permettent des prédictions plus fiables. Il est important d'évaluer et de mettre à jour en permanence vos pipelines de données pour garantir l'exactitude et la pertinence des données introduites dans le modèle, et de les réentraîner régulièrement pour préserver leur fiabilité au fil du temps.

En comprenant ces mesures d’erreur, vous pouvez améliorer vos modèles basés sur l’apprentissage profond pour obtenir des résultats qui correspondent étroitement aux simulations de haute fidélité, offrant une solution rapide et fiable pour une large gamme d’applications.

L'évolution des modèles de substitution de l'IA en ingénierie

L’apprentissage automatique est intégré aux programmes de mathématiques, d’ingénierie et d’informatique depuis les années 2010, marquant un changement significatif dans notre approche de la résolution de problèmes.

Si vous explorez l'apprentissage automatique en milieu de carrière, pas d'inquiétude. Ces concepts s'appuient sur des techniques statistiques et d'optimisation familières, et de nombreuses ressources vous aideront à les comprendre et à les appliquer efficacement. 

Voici comment nous en sommes arrivés là, mathématiquement parlant :

1950-1960 – Premiers apprentissages statistiques

• La régression linéaire était la méthode de référence pour prédire les valeurs continues dans les simulations, comme la température ou la distribution des contraintes. Cependant, cette technique présente des limites lorsqu'elle traite des comportements complexes et non linéaires et ne permet pas de prendre en compte facilement les interactions entre plusieurs variables physiques.

1970-1980 – Progrès dans l'apprentissage automatique

• Les algorithmes de classification tels que les arbres de décision et les plus proches voisins (k-NN) ont gagné en popularité grâce à leur capacité à prédire les résultats à partir de données passées étiquetées. Cependant, ces deux méthodes souffrent de surapprentissage, ce qui rend parfois difficile leur généralisation à de nouvelles données.

1990 – Apparition des machines à vecteurs de support (SVM)

• Les SVM sont apparus comme un outil de classification puissant, améliorant les algorithmes basés sur des arbres de décision en gérant efficacement des données complexes et de grande dimension, ce qui les rend particulièrement utiles en physique et dans d'autres domaines avec des relations non linéaires.

2000 – L'introduction des réseaux neuronaux (NN)

• Les réseaux neuronaux ont rapidement gagné en popularité pour la modélisation de relations complexes et non linéaires en utilisant plusieurs couches pour apprendre des caractéristiques hiérarchiques à partir de données étiquetées ou non étiquetées, ce qui les rend idéaux pour prédire les résultats dans des applications telles que la dynamique des fluides.

2010 – L'essor de l'apprentissage profond

• Les années 2010 ont marqué l'essor de l'apprentissage profond, avec des avancées dans les méthodes de calcul telles que les réseaux de neurones convolutifs (CNN) et l'apprentissage par renforcement. Ces innovations ont exploité de vastes ensembles de données et le calcul haute performance pour résoudre des problèmes jusque-là insolubles, accélérant ainsi les progrès dans les domaines de l'aérospatiale, de l'automobile et de la science des matériaux.

2020 – Percées technologiques en physique grâce à l'IA

• Nous plongeant dans l'ère moderne, les réseaux de neurones basés sur la physique (PINN) sont devenus une approche d'IA transformatrice pour résoudre des problèmes physiques complexes en intégrant les lois physiques directement dans l'entraînement des réseaux de neurones. Cette avancée a permis d'atteindre des niveaux inédits de précision et d'efficacité, permettant de relever des défis d'ingénierie jusqu'alors insurmontables avec une rapidité et une fiabilité sans précédent.

Façons de commencer

Se lancer dans l’apprentissage automatique peut sembler décourageant, mais se concentrer sur les petites victoires est la bonne approche pour renforcer la confiance et l’élan.

Voici trois étapes pratiques pour commencer :

Familiarisez-vous avec Python

Python est le langage de référence pour l'apprentissage automatique en ingénierie. Se familiariser avec des bibliothèques comme NumPy, Pandas, PyVistaComment et matplotlib Vous aidera à manipuler et visualiser les données de simulation. Un bon premier objectif est de réaliser une analyse statistique exploratoire, en utilisant Python pour lire, synthétiser et interpréter des jeux de données IAO. Par exemple, le calcul de la distribution de température moyenne dans les simulations thermiques ou l'analyse de la variance des contraintes et des déformations dans l'analyse par éléments finis peuvent révéler des informations cruciales avant l'application de modèles d'apprentissage automatique.

Carnets de Jupyter Il s'agit d'un environnement de développement intégré (IDE) gratuit et convivial qui facilite l'accès à la programmation Python et à l'analyse de données. Idéal pour créer et tester des modèles de machine learning, il permet aux utilisateurs d'explorer facilement les données, d'identifier les tendances et d'expérimenter du code dans un format interactif et partageable.

Essayez les outils d'IA Low-Code pour un prototypage rapide

Pour ceux qui préfèrent les flux de travail visuels par glisser-déposer, outils d'IA low-code Offrent un moyen rapide et intuitif de prototyper des modèles de substitution en automatisant le prétraitement des données, la sélection des fonctionnalités, le réglage des hyperparamètres et l'entraînement des modèles. Les meilleures solutions s'appuient sur des modèles prédéfinis et des scripts d'automatisation, qui simplifient l'apprentissage automatique avancé et rendent le codage complexe plus accessible.

Mais la simplicité d'utilisation ne se limite pas aux fonctionnalités intelligentes de l'IA. Si une plateforme ne parvient pas à extraire, organiser et intégrer efficacement des données provenant de sources multiples, vous ne pourrez pas exploiter pleinement le potentiel de l'IA.

Les grandes plateformes d’IA peuvent créer des modèles dans lesquels les données sont capturées et stockées, en tirant parti données centralisées pour créer des pipelines de calcul efficaces et fiables. En simplifiant tout, de l'ingestion des données au déploiement, les outils low-code accélèrent et simplifient le prototypage de modèles de substitution d'IA.

Explorer les ressources axées sur l'IA

Si vous travaillez avec de grands ensembles de données, TensorFlow et PyTorch constituent un excellent choix en raison de leur évolutivité, de leur flexibilité et de leur vaste écosystème de modèles pré-construits. Ces bibliothèques s'exécutent encore plus rapidement sur les GPU NVIDIA, vous permettant d'entraîner vos modèles plus efficacement grâce au cloud computing accéléré. Pour les simulations basées sur la physique, NVIDIA PhysicsNeMo propose des architectures de référence pré-optimisées et des exemples concrets sur GitHub. Toutes ces ressources aident les ingénieurs à enrichir leurs simulations haute fidélité avec des modèles performants basés sur l'IA, leur permettant ainsi de passer à l'échelle supérieure et de résoudre des problèmes plus vastes et plus complexes en temps réel.

L'évolution des modèles de substitution
L’apprentissage automatique est intégré aux programmes de mathématiques, d’ingénierie et d’informatique depuis les années 2010, marquant un changement significatif dans notre approche de la résolution de problèmes.

Si vous explorez l'apprentissage automatique en milieu de carrière, pas d'inquiétude. Ces concepts s'appuient sur des techniques statistiques et d'optimisation familières, et de nombreuses ressources vous aideront à les comprendre et à les appliquer efficacement.

Conclusion

Les modèles de substitution d'IA sont des outils précieux en ingénierie moderne, permettant de réduire les temps d'exécution des simulations et d'explorer des espaces de conception plus vastes. D'un point de vue mathématique, ils sont simples et pas plus complexes que les principes d'ingénierie que vous appliquez déjà dans votre travail.

Pour commencer, consultez les ressources disponibles de Rescale Ressources d'IA et envisagez d'explorer des cours de développement professionnel sur l'IA, tels que ceux proposés par MIT or StanfordCes cours peuvent approfondir votre expertise et accélérer vos progrès dans la maîtrise des solutions basées sur l’IA.

Prendre le temps d’en apprendre davantage sur les modèles de substitution de l’IA améliorera vos compétences et ravivera votre passion pour l’ingénierie.