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KI-Modell lernt, wie alle Dinge sich bewegen
(C) unter Verwendung eines Motivs von Andrei Suslov / 123RF.com
Ein neues KI-Modell kann das Verhalten verschiedenster Substanzen, vom Treibsand bis zum Protein, simulieren und ist damit in ganz unterschiedlichen Disziplinen, von der Robotik bis zur Medizin, nützlich.
Wenn Wissenschaftler bislang einen physikalischen Prozess simulieren wollten, mussten sie dafür das jeweils geeignete Tool heraussuchen: Eins für fließendes Wasser, ein anderes für die Faltung von Proteinen. Jedes dieser Tools war händisch für die jeweils gültigen Gleichungen optimiert. Forscher des MIT, der University of British Columbia und anderer Einrichtungen haben nun mit WorldParticle ein einziges Deep-Learning-System geschaffen, das alle verschiedenen physikalischen Phänomene mit einer einheitlichen KI-Architektur behandeln kann.
Damit ist es nun möglich, Prozesse zu modellieren, für die bislang separate Simulatoren erforderlich waren, etwa beim Schwappen einer Flüssigkeit gegen einen verformbaren Festkörper. Dies kann eine schnellere und genauere Methode bieten, um beispielsweise zu simulieren, wie schwappendes Öl auf ein elastisches Ventil in einem Lagertank einwirkt. Außerdem könnte es Ingenieuren dabei helfen, zu untersuchen, wie sich körnige Materialien wie Sand oder Erde bewegen, wenn sie etwa von einem weichen Roboter berührt werden.
Das Modell fasst dabei jedes simulierte Material als eine Menge feinster Partikel auf und berechnet, wo sich diese Partikel zum nächsten Zeitpunkt befinden. Weil es die zugrunde liegende Dynamik lernt, statt dafür Gleichungen zu lösen, kann es sich an Materialien, Kräfte und Umgebungen anpassen, denen es in seiner Trainingsphase nie begegnet ist.
Auf lange Sicht hoffen die Wissenschaftler, mit diesem Modell neue Materialien zu entwickeln und Prozesse zu erforschen, die mit herkömmlichen Simulationen nicht untersuchbar sind.
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