L’IA in ingegneria: un futuro di applicazioni avanzate

IA in ingegneria: applicazioni e vantaggi

Più gli ingegneri approfondiscono l’argomento, più scoprono possibili applicazioni in cui sfruttare l’AI e i dati può offrire un vantaggio rispetto alla situazione attuale e, soprattutto, rispetto alla concorrenza. Le applicazioni AI possono potenzialmente generare benefici in tutte le fasi del ciclo di vita del prodotto.

Esperienze di successo con l’IA

Avendo la fortuna di lavorare in questo campo entusiasmante, assisto spesso alle reazioni degli ingegneri che utilizzano con successo l’IA per ottenere vantaggi significativi in termini di time-to-market e riduzione dei costi. “È magia!” dicono.

Semplice matematica, grandi risultati

E in effetti, sembra proprio così quando si sperimenta in prima persona che, con pochi click, uno sforzo minimo e senza dover manipolare alcuna equazione, si ottengono i risultati desiderati, riducendo ad esempio simulazioni che richiederebbero ore o giorni in pochi secondi e creando modelli che, a volte, funzionano bene anche in estrapolazione.

Ma non c’è alcuna magia reale: è tutta “semplice matematica” utilizzata in modo intelligente per raggiungere grandi obiettivi!

La sfida della modellazione e il Geometric Deep Learning

Se consideriamo l’applicazione dell’AI nella modellazione – dove spesso utilizziamo l’apprendimento supervisionato – siamo abituati ad affrontare la sfida di identificare la relazione tra i parametri di input e gli output. Questa sfida è molto antica e ben nota, ma la differenza oggi è che, grazie alle tecniche di AI, abbiamo a disposizione più strumenti per raggiungere l’obiettivo e, quindi, maggiori opportunità di successo. L’AI sta ampliando le nostre capacità permettendo di affrontare problematiche più complesse con maggiore efficienza.

Innovazioni nella progettazione AI-Driven

Inoltre, un’altra “magia” è diventata possibile in questo ambito: la capacità di inserire direttamente la geometria di un componente o di un sistema, bypassando automaticamente la fase di parametrizzazione. Questo è esattamente l’obiettivo per cui è stato sviluppato Altair physicsAI basato sulla tecnologia del Geometric Deep Learning (GDL)! Questa tecnologia rappresenta la nuova frontiera dell’AI nell’ingegneria e, come sempre, non si tratta di magia, ma di matematica!

Ottimizzazione del processo di progettazione

Si sente tanto parlare di AI generativa soprattutto grazie a chatbot come ChatGPT o Microsoft Copilot, ma questa rivoluzione sta interessando un po’ tutti i settori, compreso quello dell’ingegneria.

Oggi, l’IA nel campo della progettazione viene utilizzata principalmente per calcolare i risultati a partire da determinati input – parametri o geometrie – nel minor tempo possibile. I risultati ottenuti vengono confrontati con i requisiti, e il processo si ripete in un ciclo di ottimizzazione fino a quando questi ultimi vengono soddisfatti.

La domanda che gli ingegneri si stanno ponendo oggi è la seguente: se l’obiettivo è soddisfare determinati requisiti, perché non fornirli direttamente come input al flusso di lavoro e lasciare che sia l’AI a identificare la geometria e i parametri che li soddisfano?

Questo implica un totale cambio di paradigma e un enorme vantaggio in termini di tempo, poiché si eliminano i cicli di ottimizzazione necessari per soddisfare i requisiti. Inoltre, i risultati potrebbero essere significativamente migliorati, poiché l’AI è in grado di identificare soluzioni innovative, non convenzionali e più performanti.

Strumenti e tecniche per il futuro

Anni fa era comune sentire lo slogan: “I dati sono il nuovo petrolio!” Sì, è vero, ma è anche necessario disporre di tecniche che permettano di riutilizzarli in modo efficiente; altrimenti, non rappresentano una risorsa di valore!

Tecnologie come physicsAI e romAI offrono l’opportunità di sfruttare al meglio i tuoi dati storici, aiutando gli ingegneri a progettare componenti e sottosistemi migliori in tempi significatamene più brevi.