AI エンジニアリングの革命: ジェネレーティブ デザインと物理学に基づいたニューラル ネットワークの探索

人工知能 (AI) は、エンジニアリングを含む多くの業界に革命をもたらしました。 複雑な問題解決に対するまったく新しいアプローチを提供します。 最新のイノベーションの XNUMX つ AIエンジニアリング これは、ジェネレーティブ デザインと物理情報に基づいたニューラル ネットワーク (PINN) の使用です。 

このエキサイティングなテクノロジーは、次のような力を兼ね備えています。 深い学習 物理学の基本原理を利用して、最適化された設計を生成し、複雑な工学的問題を解決できるモデルを作成します。 このブログでは、その世界を探索していきます。 AIエンジニアリング、ジェネレーティブ デザイン、機械学習 (ML)、PINN について説明し、それらがエンジニアの設計と問題解決へのアプローチ方法をどのように変革しているかについて説明します。 

この新興テクノロジーの基礎となる概念、アプリケーション、利点、課題を詳しく掘り下げ、エンジニアリング業界への潜在的な影響について説明します。

AI および ML エンジニアリングとは何ですか? 

AI および ML エンジニアリング これには、世界を認識して推論し、人間または他のエージェントと対話し、通常は人間の知性を必要とするタスクを実行できるシステムが含まれます。 これには、自然言語処理 (NLP) システム、コンピューター ビジョン アルゴリズム、またはインテリジェントなシステムの開発が含まれる場合があります。 モデルベースのシステム工学 意思決定プロセス。

機械学習（ML）

一方、ML エンジニアリングは、データから学習し、その学習に基づいて予測や意思決定を行うことができる機械学習モデルの開発と展開に関係します。 これには、さまざまな機械学習アルゴリズムを使用したモデルの構築とトレーニング、パフォーマンスの最適化、実稼働環境への展開が含まれます。

全体として、AI と ML エンジニアリングには、コンピューター サイエンスと統計の両方に対する深い理解に加え、ソフトウェア エンジニアリング、データ サイエンス、クラウド コンピューティングの専門知識が必要です。 さまざまな業界の組織が AI と ML の力を活用して業務を改善し、競争力を獲得しようとしているため、これらのスキルの需要は高まっています。

ハイ パフォーマンス コンピューティング (HPC) と人工知能 (AI) の融合

の収束 ハイ パフォーマンス コンピューティング (HPC) 人工知能 (AI) は、より高速で強力な AI アプリケーションをサポートするために、これら XNUMX つのテクノロジーの統合が進んでいることを指します。 

HPC には、複雑な問題を解決するための高度なコンピューティング テクノロジの使用が含まれます。一方、AI には、デジタル テストとシミュレーションを合理化することで、人間の知能を模倣して計算研究を加速できるアルゴリズムとソフトウェアの開発が含まれます。

HPC と AI の融合が進んでいるのは、AI アプリケーションが効果的に機能するには膨大なコンピューティング能力とデータが必要だからです。 HPC technologies 複雑な AI モデルのトレーニングと実行に必要な計算リソースを提供し、膨大な量のデータをリアルタイムで処理および分析できるようにします。 

この融合により、ヘルスケア、金融、医療などの分野で大きな進歩が期待されています。 製造業, 航空宇宙 & 自動車AI アプリケーションは、業務の改善、コストの削減、イノベーションの加速に役立ちます。

この収束の例は、次の開発に見ることができます。 AIに特化したハードウェアグラフィック プロセス ユニット (GPU) やテンソル プロセッシング ユニット (TPU) など、HPC テクノロジーを活用して AI モデルのトレーニングと推論を高速化します。 さらに、高速ネットワークやストレージ システムなどの HPC インフラストラクチャは、複数のノードやデータ センターにわたってデータを処理できる分散型 AI アプリケーションを支援しています。

AIエンジニアリングに必要なものは何でしょうか？

AI エンジニアリングでは、多くの場合、大規模なデータセット、複雑なモデル、および計算集約型のアルゴリズムの操作が必要になります。 ハイ パフォーマンス コンピューティング (HPC) アーキテクチャ & 専門ソフトウェア 効果的であるために。 AI エンジニアリングで通常使用される HPC アーキテクチャとソフトウェアの主要なコンポーネントをいくつか示します。

ハイ パフォーマンス コンピューティング (HPC) クラスター

AI ワークロードに高い処理能力、ストレージ容量、メモリ帯域幅を提供するために連携して動作する、相互接続されたコンピューターのクラスター。

GPU アクセラレータ

グラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) は、AI ワークロードに不可欠な並列処理に適した強力なプロセッサです。 GPU は、AI エンジニアリングの重要なコンポーネントであるディープ ラーニング アルゴリズムを高速化するためによく使用されます。

高速相互接続

高速インターコネクトは、HPC クラスター内のノード間の高速通信に使用されます。 これは、クラスター全体にワークロードを分散する場合や、データ集約型のアプリケーションにとって重要です。

分散ストレージ

分散ストレージ システムは、AI ワークロードに必要な大規模なデータセットを保存および管理するために使用されます。 これらのシステムは、データへの高スループットかつ低遅延のアクセスを提供するように設計されています。

AI ソフトウェア フレームワーク

などの AI ソフトウェア フレームワーク TensorFlow, パイトーチ、Caffe は AI エンジニアリングでよく使用されます。 これらのフレームワークは、AI モデルの構築とトレーニング、および運用環境への展開のためのライブラリとツールを提供します。

ワークフロー オーケストレーション ツール

ワークフロー オーケストレーション ツールは、データの前処理、モデルのトレーニング、展開などの複数のタスクを含む複雑な AI ワークフローを管理するために使用されます。 このようなツールの例には、Apache Airflow、Kubeflow、Argo Workflows などがあります。

クラウドコンピューティング

アマゾン ウェブ サービス (AWS)、Microsoft Azure、Google Cloud などのクラウド コンピューティング プラットフォームは、AI エンジニアリングに必要なスケーラブルな HPC リソース、AI ソフトウェア フレームワーク、ワークフロー オーケストレーション ツールへのアクセスを提供します。 クラウド コンピューティングは、AI ワークロードを大規模に実行したり、協調的な AI プロジェクトをサポートしたりするためにも使用できます。

全体として、AI エンジニアリングに必要な HPC アーキテクチャとソフトウェアは、プロジェクトの特定の要件と利用可能なリソースによって異なります。 ただし、上記のコンポーネントは、効果的な AI ソリューションを構築および展開するために不可欠です。

エンジニアリングにおける AI 学習の XNUMX つのタイプとは何ですか?

教師あり学習 

教師あり学習では、ラベル付きデータを使用してアルゴリズムがトレーニングされ、入力データが対応する出力またはターゲットとペアになります。 このアルゴリズムは、予測と実際の出力の差を最小限に抑えることで、入力を出力にマッピングすることを学習します。

教師なし学習 

教師なし学習では、アルゴリズムにはラベルのないデータが与えられ、ガイダンスなしでデータ内のパターンや構造を見つけなければなりません。 このアルゴリズムは、データ ポイント間の関係と相関関係を特定し、類似性に基づいてそれらをグループ化することを学習します。

半教師あり学習

半教師あり学習では、ラベル付きデータとラベルなしデータの組み合わせでアルゴリズムがトレーニングされます。 ラベル付きデータは学習プロセスのガイドに使用され、ラベルなしデータはモデルの精度を向上させるために使用されます。

強化学習

強化学習では、アルゴリズムは環境と対話し、その行動に基づいて報酬または罰を受け取ることによって学習します。 アルゴリズムは、最良の結果につながるアクションを選択することで、報酬を最大化することを学習します。

AI における HPC を理解する

AI における HPC とは、スーパーコンピューターと並列処理技術を使用して、計算量の多い AI タスクを従来のコンピューティング手法よりもはるかに高速に実行することを指します。

AI アルゴリズムは多くの場合、大量のデータの処理と分析を必要とし、単一のプロセッサーで実行すると非常に時間がかかる可能性があります。 AI の HPC を使用すると、研究者や実践者はワークロードを複数のプロセッサーに分散することで計算をスケールアップでき、大幅に短い時間で膨大な量のデータを分析できるようになります。

AI の HPC は、画像および音声認識、自然言語処理、深層学習など、さまざまなアプリケーションに使用できます。 HPC の力を活用することで、AI 研究者や実践者はより正確で効率的なアルゴリズムを開発でき、より迅速なイノベーションと発見につながります。

高性能AI

高性能 AI とは、より高速で効率的な AI 処理を実現するための高度なコンピューティング テクノロジとテクニックの使用を指します。 これには、グラフィックス プロセッシング ユニット (GPU)、フィールド プログラマブル ゲート アレイ (FPGA)、特定用途向け集積回路 (ASIC) などの特殊なハードウェアを使用して、機械学習やディープ ラーニングなどの AI タスクに必要な計算を高速化することが含まれます。

高性能 AI は、研究者や実践者がより複雑で洗練された開発を支援します AI の物理学 モデルを作成し、より大規模なデータセットを処理し、より迅速かつ正確な予測を実行します。 高性能 AI は、医療や金融から輸送や製造に至るまで、幅広い分野で重要です。 さらに、高性能 AI は AI へのアクセスを民主化し、世界中の研究者や実務家が AI をより利用しやすくするのにも役立ちます。

エンジニアはAIに取って代わられるのか？

AI がソフトウェア エンジニアに取って代わることを懸念する人もいるかもしれませんが、近い将来にそのようなことが起こる可能性は低いです。 AI は特定のタスクを自動化できますが、人間のエンジニアが持つ創造性、問題解決、批判的思考のスキルを置き換えることはできません。 その代わりに、AI と ML は、日常的なタスクを自動化し、エンジニアが使用できる新しいツールや機能を提供することで、エンジニアの作業を強化する可能性があります。

AI は、データ分析、品質管理、予知保全など、反復的でデータ駆動型で自動化可能なタスクに最適です。 ただし、エンジニアリングには、設計、革新、複雑な問題解決など、人間の専門知識と経験を必要とする多くのタスクが含まれます。 これらのタスクには、批判的思考、創造性、そしてエンジニアリングの技術的側面と実践的側面の両方に対する深い理解が必要です。

さらに、AI は、多くのエンジニアリング プロジェクトで必要とされる人間の対話やコミュニケーションを置き換えることはできません。 エンジニアリングではコラボレーションとチームワークが不可欠ですが、AI はこれらのプロセスにおいて人間の要素を完全に置き換えるほどにはまだ進歩していません。

HPC におけるジェネレーティブ デザイン

ハイ パフォーマンス コンピューティング (HPC) の文脈では、ジェネレーティブ デザインは、エンジニアリングおよび製造アプリケーションの複雑な設計を探索および評価するための計算アルゴリズムの使用を指します。

HPC におけるジェネレーティブ デザインには、コンピューター シミュレーションを使用して、材料特性、構造負荷、製造上の制約などのさまざまな要素を考慮した複数の設計オプションを作成および評価することが含まれます。 このアプローチは高度なアルゴリズムと最適化技術に依存しており、設計者は従来の設計手法を使用して可能であるよりもはるかに広い設計空間を探索できます。

ジェネレーティブ デザインは、機械学習アルゴリズムを使用して大量のデータを分析および学習し、新しいデザインを生成するために使用されます。 このプロセスは反復的です。つまり、新しい設計セットが生成されるたびに、アルゴリズムが問題空間の理解を洗練させます。

アルゴリズムが一連の潜在的な設計を生成すると、設計者は、設計の制約と目的への順守に基づいて、それぞれをレビューおよび評価できます。 設計者は、設計基準を変更し、アルゴリズムを再実行し、新しい設計セットを生成して、さまざまな設計オプションを検討することもできます。

HPC のジェネレーティブ デザインは、複雑な構造を最適化することで性能を大幅に向上させ、重量を削減できる航空宇宙工学や自動車工学などの分野で特に役立ちます。 この技術は消費者製品の設計でもますます一般的になってきており、製品の性能を向上させ、製造コストを削減するのに役立ちます。

3 種類のジェネレーティブ デザイン

自己回帰モデル 

これらのモデルは、前の値が与えられたシーケンス内の次の値の確率分布を予測することによってデータを生成します。 自己回帰モデルの例には、GPT-3 (Generative Pre-Trained Transformer 3) などの言語モデルや PixelCNN などの画像生成モデルが含まれます。

変分オートエンコーダ (VAE)

これらのモデルは、エンコーダーを使用して入力データを低次元の潜在空間にマッピングし、デコーダーを使用して潜在空間の分布からサンプリングすることで新しいデータを生成します。 VAE は、画像やビデオの生成タスクでよく使用されます。

敵対的生成ネットワーク (GAN)

GAN は、ゲームのような方法で一緒にトレーニングされる、ジェネレーターとディスクリミネーターの XNUMX つのニューラル ネットワークで構成されます。 ジェネレーターは、ディスクリミネーターを騙してそれが本物であると思わせることを目的とした新しいデータを生成しますが、ディスクリミネーターは実際のデータと生成されたデータを区別しようとします。 GAN は、画像、ビデオ、オーディオの生成タスクで広く使用されています。

これらの生成モデルにはそれぞれ独自の長所と短所があり、モデルの選択は特定のアプリケーションと生成されるデータの種類によって異なります。

生成学習の XNUMX つの主要な概念

生成学習は、メンタル モデルを作成し、それを使用して新しい知識を生成し、問題を解決する学習アプローチです。 生成学習の XNUMX つの主要な概念は次のとおりです。

積極的な関与: 生成的学習には、質問したり、関連付けたり、例を生成したりするなど、教材に積極的に取り組むことが含まれます。 これには受動的な学習よりも深いレベルの処理が必要であり、内容の保持と理解が向上します。

有意義な学習: 生成学習には、新しい情報と既存の知識の間に意味のあるつながりを作成することが含まれます。 これは、新しい情報を個人の経験に関連付けたり、アナロジーを使用したり、メンタル モデルを作成したりすることで実行できます。

メタ認知: 生成的学習には、自分自身の思考と学習のプロセスを認識することが含まれます。 これには、自分自身の理解を監視すること、混乱している領域を特定すること、学習の障害を克服するための戦略を使用することが含まれます。

自己説明: 生成的学習には、自己説明、つまり自分の言葉で内容を説明することが含まれます。 これには、資料を積極的に処理する必要があり、理解を明確にし、混乱している領域を特定するのに役立ちます。

これらの重要な概念を組み込むことで、生成学習はより深い理解と情報の保持の向上につながるだけでなく、知識を新しい状況に移してより効果的に問題を解決する能力にもつながります。

ジェネレーティブ デザインの例

ジェネレーティブ デザインの一例は次のとおりです。 Autodesk のプロジェクト Dreamcatcher、家具、自動車部品、建築構造物など、さまざまな製品や構造物の設計に使用されているジェネレーティブ デザイン システムです。

たとえば、Project Dreamcatcher を使用して椅子を設計する場合、デザイナーは椅子の希望のサイズと形状、サポートする重量、使用する材料などの設計基準を入力します。 その後、アルゴリズムはこれらの基準を満たす何千もの潜在的なデザインを生成し、デザイナーは好みに基づいてオプションを評価し、改良することができます。

もう XNUMX つの例は、ジェネレーティブ デザインを使用したアムステルダムの歩道橋の設計です。 建築家は、橋のスパン、耐荷重、望ましい美観などのさまざまなパラメータを含めました。 次に、ジェネレーティブ デザイン アルゴリズムにより、構造要素と形状の構成が異なる橋の複数のオプションが作成されました。 その後、建築家はプロジェクトの要件に基づいて最適な設計オプションを評価し、選択できます。

ジェネレーティブ デザインは、構造性能とエネルギー効率を最適化するために建物の設計にも使用されます。 たとえば、超高層ビルの設計では、アルゴリズムは、風や日射の影響、構造の安定性、エネルギー消費などの要素を考慮して、建物の構造とファサードに関する複数のオプションを生成します。 設計者は、好みやプロジェクトの要件に基づいて、最も適切な設計オプションを選択できます。

ジェネレーティブ デザインは新たな標準となる可能性があるか?

ジェネレーティブ デザインは、計算工学と研究にすでに多大なメリットをもたらしています。 これらの利点には次のようなものがあります。

効率化 ジェネレーティブ デザインでは、特定の設計基準を満たす多数の設計オプションを迅速に生成できます。 これにより、設計者の時間が節約され、より幅広い可能性を探求できるようになり、より効率的な設計プロセスにつながります。

最適化 ジェネレーティブ デザインは、構造の安定性、エネルギー効率、美的魅力など、特定の性能基準に合わせてデザインを改善できます。 これにより、特定のニーズに合わせた、よりパフォーマンスの高い設計が実現します。

革新的手法 ジェネレーティブ デザインにより、新しいデザインの可能性を探ることができ、複雑なデザインの問題に対する革新的なアプローチにつながる可能性があります。 これは、デザイナーが従来のデザイン パラダイムから抜け出し、新しいアイデアを模索するのに役立ちます。

３つの柱 ジェネレーティブ デザインは、エネルギー効率、材料の使用、環境への影響を最適化することで、デザイナーがより持続可能なデザインを作成するのに役立ちます。

パーソナライゼーション ジェネレーティブ デザインを使用すると、パーソナライズされた医療機器やカスタム フィットの衣類など、個々のユーザーの特定のニーズや好みを満たすカスタマイズされたデザインを作成できます。

コラボレーション ジェネレーティブ デザインは、デザインの可能性を探り、オプションを評価するための共通のプラットフォームを提供することで、デザイナー、エンジニア、その他の関係者間のコラボレーションを促進します。

全体として、ジェネレーティブ デザインは、デザイナーがユーザーや関係者のニーズをよりよく満たす、より効率的で最適化された革新的なデザインを作成できるようにする強力なツールです。 テクノロジーの進歩に伴い、ジェネレーティブ デザインは、建築、製品デザイン、エンジニアリングなどのさまざまな分野でますます普及すると予想されます。

物理学に基づいたニューラル ネットワーク: その利点、学習方法、および応用についての理解

一般に PINN と呼ばれる物理情報を活用したニューラル ネットワークは、ディープ ニューラル ネットワークと物理原理を組み合わせて予測の精度と堅牢性を強化する機械学習アルゴリズムの一種です。 これらのアルゴリズムは、物理ベースの制約をトレーニング プロセスに統合し、一般化の強化と予測パフォーマンスの向上につながる機能により、近年大きな注目を集めています。

物理学に基づいたニューラル ネットワークのさまざまな使用例

物理学に基づいたニューラル ネットワークは、流体力学、力学、量子物理学など、さまざまな分野で使用されています。 これらのネットワークは、流体力学のモデル化やさまざまな条件下での材料の挙動の予測など、物理ベースの問題で生じる複雑な微分方程式を解くために使用できます。 PINN は、観察された動作から物理システムのパラメータを特定するなど、最適化、制御、逆問題にも使用できます。

物理学に基づいたニューラル ネットワーク理論を理解する

物理学に基づいたニューラル ネットワークの背後にある理論には、物理​​ベースの制約をトレーニング プロセスに統合することが含まれます。 PINN は通常、物理システムの出力を予測するニューラル ネットワークと、物理ベースの制約を表す残差ネットワークの XNUMX つの部分で構成されます。 これら XNUMX つの部分を組み合わせることで、PINN は基礎となる物理的関係を学習し、それらを使用して正確な予測を行うことができます。 残差ネットワークは正則化項としても機能し、過学習を防止し、ネットワークの一般化を改善します。

ニューラルネットワークの3つの学習方法

ニューラル ネットワークの最も一般的な XNUMX つの学習方法は、教師あり学習、教師なし学習、強化学習です。 

教師あり学習では、正しい出力がわかっているラベル付きデータでネットワークがトレーニングされます。 教師なし学習では、ネットワークはラベルのないデータでトレーニングされ、データ内のパターンと構造を見つけるかどうかはネットワーク次第です。 強化学習には、報酬信号を最大化する環境でアクションを実行するようにネットワークをトレーニングすることが含まれます。

物理学に基づいたニューラル ネットワークの利点

PINN の主な利点は、物理原理を学習プロセスに組み込むことができ、より正確で堅牢な予測が可能になることです。 これは、データが限られているかノイズが多い複雑な物理システムを扱う場合に特に役立ちます。 PINN は高次元データも処理できるため、幅広いアプリケーションに適しています。 さらに、多くの物理システムではよくあることですが、限られたデータセットでトレーニングすることができます。

物理学に基づいたニューラル ネットワークは正確でしょうか?

物理学に基づいたニューラル ネットワークは、さまざまなアプリケーションで非常に正確であることが示されています。 多くの場合、これらは従来の数値手法よりも優れたパフォーマンスを発揮します。 有限要素解析 (FEA) または 計算流体力学 (CFD)。 ただし、その精度は物理モデルの品質と利用可能なデータによって異なります。 したがって、モデルを注意深く検証し、データが物理システムを表していることを確認することが重要です。

特定のアプリケーションにおける物理学に基づいたニューラル ネットワーク

Python と PINN

Python は、機械学習や科学計算に使用される人気のあるプログラミング言語です。 Python には、TensorFlow、PyTorch、Keras など、物理学に基づいたニューラル ネットワークを構築するために利用できるライブラリがいくつかあります。 これらのライブラリは、ニューラル ネットワークの構築とトレーニング、および学習プロセスに物理的制約を統合するためのさまざまなツールを提供します。

テスラはニューラル ネットワークをどのように使用しているのでしょうか?

テスラは、自動運転技術、予知保全、エネルギー製品など、自社製品のさまざまな側面でニューラル ネットワークを使用しています。

自動運転技術

テスラのオートパイロット システムは、ディープ ニューラル ネットワークを使用して車のセンサーからのデータを処理し、運転に関する意思決定を行います。 ニューラル ネットワークは、車のカメラ、レーダー、超音波センサーからのデータを分析し、障害物、歩行者、その他の車両を検出します。 道路標示、交通標識、信号機も識別できます。 このテクノロジーは常に進化しており、テスラはニューラル ネットワークをより安全で信頼性の高いものにするために継続的に改良しています。

予測メンテナンス

テスラはまた、車両のメンテナンスがいつ必要になるかを予測するためにニューラル ネットワークを使用しています。 ニューラル ネットワークは、バッテリー電圧、温度、充電パターンなどの自動車センサーからのデータを分析し、コンポーネントがいつ故障したりメンテナンスが必要になったりするかを予測します。 これにより、テスラは問題が深刻になる前に積極的に対処し、所有者のダウンタイムを削減し、全体的な信頼性を向上させることができます。

エネルギー製品

Powerwall や Powerpack などの Tesla のエネルギー製品も、エネルギー使用量を最適化するためにニューラル ネットワークを使用しています。 ニューラル ネットワークは、ソーラー パネルの出力、エネルギー使用パターン、天気予報などのエネルギー システムからのデータを分析し、いつどのくらいのエネルギーが必要になるかを予測します。 これにより、エネルギー システムがより効率的に動作し、所有者のコストが削減され、全体的なエネルギーの持続可能性が向上します。

物理学に基づいたニューラル ネットワークの約束

PINN の将来は非常に有望に見えます。 人工知能の分野が進化し続けるにつれて、物理ベースの制約を機械学習アルゴリズムに統合することがますます重要になっています。 PINN の将来の可能性のある方向性をいくつか示します。

精度の向上： PINN のトレーニングに使用されるデータセットが大規模かつ多様になるにつれて、モデルの精度は今後も向上すると考えられます。 これは、正確な予測が重要な複雑な物理システムにとって特に重要です。

計算の高速化: 深層学習の分野が進歩し続けるにつれて、PINN をより高速かつ効率的にできる新しいアーキテクチャと最適化手法が開発されるでしょう。 これは、計算をリアルタイムで実行する必要がある自動運転などのリアルタイム アプリケーションにとって特に重要です。

その他のアプリケーション: 研究者が PINN の機能を研究し続けるにつれて、新しいアプリケーションが登場する可能性があります。 これらには、複雑な物理現象を理解するために正確な予測が重要である天体物理学、量子力学、気候科学などの分野での応用が含まれる可能性があります。

他の機械学習手法との統合: PINN を強化学習や教師なし学習などの他の機械学習手法と組み合わせて、より強力なモデルを作成できます。 これは、PINN がさらに複雑な物理システムや問題に取り組むのに役立つ可能性があります。

全体として、物理学に基づいたニューラル ネットワークの将来は有望であり、これらのアルゴリズムは、計算研究と工学の効果をさらに高める上でますます重要な役割を果たす可能性があります。