새로운 AI, 슈퍼컴퓨터보다 더 빠르게 복잡한 엔지니어링 문제 해결

새로운 인공지능 덕분에 자동차가 충돌 시 어떻게 변형되는지, 우주선이 극한 환경에 어떻게 대응하는지, 다리가 응력에 어떻게 견디는지 모델링하는 작업이 수천 배나 더 빨라질 수 있습니다. 이는 개인용 컴퓨터가 일반적으로 슈퍼컴퓨터가 필요로 하는 방대한 수학 문제를 해결할 수 있게 해주기 때문입니다.

새로운 AI 프레임워크는 표준 엔지니어링 테스트와 같은 다양한 기하학적 구조를 통해 유체나 전류가 전파되는 방식을 설명하는 모델을 만드는 데 필요한 광범위하고 시간이 많이 걸리는 수학 방정식에 대한 솔루션을 빠르게 예측할 수 있는 일반적인 접근 방식입니다.

해당 연구에 대한 자세한 내용은 Nature Computational Science 에 게재되었습니다.

DIMON(Diffeomorphic Mapping Operator Learning)이라고 불리는 이 프레임워크는 거의 모든 과학 및 엔지니어링 연구에 존재하는 편미분 방정식이라고 알려진 보편적인 수학 문제를 해결합니다. 이러한 방정식을 사용하여 연구자는 실제 시스템이나 프로세스를 시간과 공간에 따라 객체나 환경이 어떻게 변하는지에 대한 수학적 표현으로 변환할 수 있습니다.

"개발 동기는 우리 자신의 작업에서 나왔지만, 이 솔루션은 매우 일반적이고 확장 가능하기 때문에 다양한 엔지니어링 분야에 일반적으로 엄청난 영향을 미칠 것이라고 생각합니다." 연구를 공동으로 이끈 존스홉킨스 대학교 생물의학 공학 및 의학 교수 나탈리아 트라야노바가 말했습니다. "이 솔루션은 기본적으로 과학이나 엔지니어링의 모든 영역에서 여러 기하학에 대한 편미분 방정식을 풀기 위해 작동할 수 있습니다. 예를 들어 충돌 테스트, 정형외과 연구 또는 모양, 힘, 재료가 변하는 다른 복잡한 문제에서 사용할 수 있습니다."

Trayanova의 팀은 DIMON이 다른 엔지니어링 문제를 해결하는 데 적용 가능하다는 것을 보여주는 것 외에도, 1,000개가 넘는 심장 "디지털 쌍둥이"에서 새로운 AI를 테스트했습니다. 이는 실제 환자의 심장을 매우 자세하게 표현한 컴퓨터 모델입니다. 이 플랫폼은 전기 신호가 각 고유한 심장 모양을 통해 어떻게 전파되는지 예측하여 높은 예후 정확도를 달성했습니다.

Trayanova의 팀은 편미분 방정식을 풀어 심장 부정맥을 연구하는데, 부정맥은 심장에서 불규칙한 박동을 유발하는 전기적 자극의 잘못된 행동입니다. 연구자들은 심장 디지털 쌍둥이를 사용하여 환자가 종종 치명적인 질환을 앓을 수 있는지 진단하고 치료 방법을 추천할 수 있습니다.

"우리는 임상에 새로운 기술을 도입하고 있지만, 많은 솔루션이 너무 느려서 환자의 심장을 스캔하고 편미분 방정식을 풀어 환자가 갑작스러운 심장사 위험이 높은지 예측하고 가장 좋은 치료 계획이 무엇인지 예측하는 데 약 일주일이 걸립니다." 존스홉킨스 심혈관 진단 및 치료 혁신 연합을 이끄는 트라야노바의 말입니다. "이 새로운 AI 접근 방식을 사용하면 솔루션을 얻을 수 있는 속도가 믿을 수 없을 정도로 빨라집니다. 심장 디지털 트윈의 예측을 계산하는 데 걸리는 시간이 수 시간에서 30초로 단축되고, 슈퍼컴퓨터가 아닌 데스크톱 컴퓨터에서 수행되어 일상적인 임상 워크플로의 일부가 될 수 있습니다."

편미분 방정식은 일반적으로 비행기 날개나 신체 기관과 같은 복잡한 모양을 작은 요소로 이루어진 격자나 메시로 나누어서 풉니다. 그런 다음 문제는 각 간단한 조각에서 풀고 다시 결합합니다. 하지만 충돌이나 변형과 같이 이러한 모양이 변경되면 격자를 업데이트하고 솔루션을 다시 계산해야 하며, 이는 계산적으로 느리고 비용이 많이 들 수 있습니다.

DIMON은 AI를 사용하여 물리적 시스템이 각기 다른 모양에서 어떻게 작동하는지 이해함으로써 이 문제를 해결하는데, 새로운 모양마다 모든 것을 처음부터 다시 계산할 필요가 없습니다. 모양을 그리드로 나누고 방정식을 반복해서 푸는 대신, AI는 학습한 패턴을 기반으로 열, 응력 또는 운동과 같은 요소가 어떻게 작동할지 예측하여 설계 최적화나 모양별 시나리오 모델링과 같은 작업에서 훨씬 빠르고 효율적입니다.

이 팀은 부정맥으로 이어지는 심장 병리학을 DIMON 프레임워크에 통합하고 있습니다. 이 기술은 다재다능하기 때문에 모양 최적화 및 새로운 모양에 대한 편미분 방정식을 반복적으로 풀어야 하는 많은 다른 엔지니어링 작업에 적용될 수 있다고 플랫폼을 개발한 존스홉킨스 생물의학 공학 박사후 연구원인 밍랑 잉은 말했습니다.

"각 문제에 대해 DIMON은 먼저 단일 모양에 대한 편미분 방정식을 풀고, 그 다음 솔루션을 여러 개의 새로운 모양에 매핑합니다. 이러한 모양 변환 기능은 엄청난 다재다능함을 강조합니다." Yin이 말했습니다. "우리는 이를 많은 문제에 적용하고 더 광범위한 커뮤니티에 제공하여 엔지니어링 설계 솔루션을 가속화하게 되어 매우 기쁩니다."

다른 저자로는 휴스턴 대학의 니콜라스 카론, 존스홉킨스의 라이언 브로디와 마우로 마지오니(공동 책임자), 예일 대학의 루 루가 있습니다.

본 연구는 NIH 보조금 R01HL166759와 R01HL174440, Leducq Foundations의 보조금, Heart Rhythm Society Fellowship, 미국 에너지부 보조금 DE-SC0025592와 DE-SC0025593, NSF 보조금 DMS-2347833, DMS-1945224, DMS-2436738, 공군 연구소 보조금 FA9550-20-1-0288, FA9550-21-1-0317, FA9550-23-1-0445의 지원을 받았습니다.

출처: https://www.sciencedaily.com/releases/2024/12/241209122936.htm