Machine Learning
Künst­li­che In­tel­li­genz be­rech­net Aero­dynamik in Echtzeit

Die Be­rech­nung des Luft­wider­stands von Autos oder Flug­zeugen dauerte bisher etliche Stunden. Zwei Forscher haben nun eine neue Methode vorgestellt.

Unter dem Titel „Learning Three-Dimensional Flow for Interactive Aerodynamic Design“ haben Nobuyuki Umetani von Autodesk Research (jetzt an der Universität Tokio) und Bernd Bickel vom Institute of Science and Technology Austria (IST Austria) eine neue Methode zur Modellierung der Strömung um kontinuierlich editierbare 3D-Objekte vorgestellt. Sie verwendet Machine Learning, um die Berechnung von Simulationen etwa für die aerodynamischen Eigenschaften von Autos deutlich zu beschleunigen. Die Ergebnisse früherer Kalkulationen werden dabei nicht, wie bislang in der Industrie üblich, gelöscht, sondern für das Training der ML-Software verwendet. Ein (englischsprachiges) Autodesk-Video macht das Verfahren anschaulich.

Aktuell dauern die Berechnungen von Stromlinien und Druckfeldern etwa in der Automobil- oder Flugzeugindustrie etliche Stunden bis hin zu einem Tag. Laut Nobuyuki Umetani konnten die beiden Wissenschaftler diesen Prozess auf einige Sekundenbruchteile reduzieren. Damit 3D-Modelle per Machine Learning verarbeitet werden können, stellten die beiden Wissenschaftler sie zunächst als große Würfel dar, die dann nach und nach in immer kleinere unterteilt wurden. Zum Schluss entstanden Polycubes, bei denen Objekte mit ähnlichen Formen auch ähnliche Datenstrukturen besitzen, die mit maschinellen Methoden ausgewertet werden können.

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