Microsoft przewiduje Surface PC zaprojektowany przez sztuczną inteligencję

Znacznik czasu: 22 kwietnia 2024 r 2: 49 AM
Węzeł źródłowy: 2734823

Opublikowane ponownie przez Plato

Microsoft przechwalał się, że dzięki własnej usłudze Azure HPC udało się skrócić proces projektowania laptopa Surface — zwłaszcza w przypadku zawiasu, który skrócono do jednej iteracji, i ma nadzieję, że w przyszłości wykorzystanie sztucznej inteligencji będzie jeszcze lepsze.

Zgodnie z główny inżynier Prasad RaghavendraOprogramowanie Abaqus FEA jest wdrażane w platformie Azure HPC od 2015 r. Do 2016 r. firma Redmond przeprowadziła pełną migrację symulacji strukturalnych na poziomie produktu dla urządzenia Surface Pro 4 i oryginalnego laptopa Surface do platformy Azure HPC z serwerów lokalnych.

Dla tych, którzy nie są zaznajomieni ze światem projektowania mechanicznego, działa to w następujący sposób: modele projektowania wspomaganego komputerowo (CAD) – lub cyfrowe rysunki laptopa wraz ze wszystkimi jego komponentami – są przekładane na modele analizy elementów skończonych (FEA). Modele MES mogą następnie symulować wpływ temperatury lub siły działające w przypadku upuszczenia maszyny. Informuje to o wszelkich dostosowaniach lub wyborach projektowych, których należy dokonać przed wyprodukowaniem fizycznego prototypu i poddaniem go testom w świecie rzeczywistym.

„W ciągu kilku dni przeprowadza się setki symulacji w celu oceny różnych pomysłów projektowych i rozwiązań zapewniających solidność urządzenia” – wyjaśnił Raghavendra.

W przypadku wspomnianego zawiasu grafika przedstawiająca jego ruch po upuszczeniu laptopa i wylądowaniu na rogu – jak laptopy często upadają – pozwoliła zespołowi inżynieryjnemu zwizualizować wpływ i poziom naprężeń doświadczanych przez jego wewnętrzne części.

Ta dynamiczna symulacja upuszczenia została wykonana na setkach rdzeni klastra Azure HPC przy użyciu solwera Abaqus Explicit — narzędzia symulacyjnego używanego w przypadku krótkich, przejściowych i dynamicznych zdarzeń, takich jak upuszczenie ciężkiej elektroniki lub wypadki samochodowe. W tym przypadku solwery są zoptymalizowane specjalnie pod kątem klastrów Azure HPC, co pozwala na skalowanie symulacji do tysięcy rdzeni.

„Dzięki temu mogliśmy wyodrębnić główny problem i wprowadzić odpowiednie ulepszenia projektu” – wyjaśnił Ragavendra w poście z 15 kwietnia. Ponieważ potrzebna była tylko jedna iteracja projektu, zauważył, że zaoszczędzono na kosztach oprzyrządowania, prototypowania i testowania, a także czasie, co może wiele znaczyć. Inżynierowie są kosztowni.

A jeśli już mowa o czasie, same symulacje zajmowały kiedyś kilka dni, ale na serwerach Azure HPC – które znajdują się zarówno w zachodniej części Ameryki Północnej, jak i w Azji Południowo-Wschodniej – główny inżynier zauważył, że obecnie zajmuje to wiele godzin. Według bloga „duże modele z milionami stopni swobody stały się rutynowe i łatwe do rozwiązania” wraz z przejściem na zasoby HPC.

Microsoft planuje wykorzystać zdobyte doświadczenie, dodając więcej zasobów i umożliwiając jeszcze większą skalowalność modelowania wielofizycznego.

„Istnieje ogromna szansa na umożliwienie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji w tworzeniu produktów” – napisał Raghavendra. ®