La startup británica PhysicsX, fundada por el ex genio de la ingeniería de Fórmula 1 Robin “Dr Rob” Tuluie, ha revelado. una herramienta de inteligencia artificial que podría acelerar el tiempo que lleva diseñar un nuevo avión de meses a solo días.
Doble LGM-Aero, el software Crea nuevos diseños para aviones. Utilice algoritmos avanzados entrenados en más de 25 millones de geometrías, el modelo predice sustentación, resistencia, estabilidad, tensiones estructurales y otros atributos para cada forma. Luego adapta el diseño en función de lo que desea que haga su avión.
PhysicsX dijo que la IA es la El primer modelo de geometría grande (LGM) para ingeniería aeroespacial. También está disponible de forma gratuita una versión básica del modelo, Ai.rplane.
“Este es un primer paso hacia la transformación de la forma en que se practica la ingeniería en las industrias avanzadas. [like automotive, aerospace, and manufacturing]dijo Tuluie, fundador y presidente de PhysicsX.
«Con el tiempo, incorporaremos nuevas características a LGM-Aero y Ai.rplane, permitiendo a los usuarios seleccionar sistemas de propulsión, agregar controles y contenido adicional para alcanzar diseños maduros en días en lugar de meses o años», dijo.
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Tuluie no siempre fue un emprendedor. Durante la primera mitad de su vida, trabajó junto a ganadores del Premio Nobel como astrofísico. Luego, a los 41 años, entró en la escena de la F1 donde diseñó modelos que ayudaron a Renault, y luego a Mercedes, a ganar cuatro campeonatos mundiales de Fórmula Uno entre ellos.
En 2019, Tuluie fundó PhysicsX junto con Jacomo Corbo, un ingeniero formado en Harvard que dirigió el laboratorio de inteligencia artificial de McKinsey. Juntos, el dúo ha formado un equipo de 50 personas compuesto por algunas de las mentes más importantes del mundo en ciencia de datos, inteligencia artificial y aprendizaje automático.
PhysicsX, con sede en Londres, salió del sigilo en noviembre de 2023 con una financiación de 30 millones de euros. la empresa es tiene la misión de reinventar la simulación para la ciencia y la ingeniería utilizando la IA en industrias como la automotriz, la aeroespacial y la manufacturera.
PhysicsX dice que quiere ayudar a los ingenieros a anticipar mejor los obstáculos en el diseño, como el arrastre de un nuevo avión o el diseño de un automóvil, antes de embarcarse en la construcción de un prototipo físico, lo que les permitirá ahorrar tiempo y dinero. Su software actúa como un túnel de viento sobrealimentado para ideas.
«De la misma manera que los grandes modelos de lenguaje entienden el texto, Air.rplane tiene un vasto conocimiento de formas y estructuras importantes para la ingeniería aeroespacial», explicó Corbo.
“La tecnología puede optimizar múltiples tipos de física en segundos, varios órdenes de magnitud más rápido que la simulación digital, y con el mismo nivel de precisión. »
Corbo calificó a LGM-Aero como «un importante trampolín» hacia el desarrollo de modelos básicos para la física. Se trata de sistemas de inteligencia artificial diseñados para simular y resolver problemas físicos complejos mediante el aprendizaje de modelos a partir de datos y leyes físicas.
La aplicación de la IA a problemas científicos complejos está ganando terreno. En 2020, el modelo Alphafold de Google Deepmind se hizo famoso resolví un rompecabezas en biología de proteínas que han desconcertado a los científicos durante siglos. el descubrimiento Aceleró la investigación en las áreas de descubrimiento de fármacos, biología molecular y bioingeniería.
Otras empresas, como la holandesa VSParticle, utilizan algoritmos para acelerar el descubrimiento y la síntesis de sustancias potencialmente peligrosas. materiales innovadores.
Aunque las aplicaciones de la IA en la ciencia pueden diferir entre disciplinas, los beneficios son compartidos: la inteligencia artificial puede impulsar el descubrimiento científico al analizar datos, simular sistemas complejos y descubrir conocimientos más rápido que los humanos.
Entonces, ¿la IA no se trata solo de preguntarle a ChatGPT qué comer en la cena? No, querido lector, en realidad esto es un gran problema.
