Fizikle Eğitilen AI Modelleri Mühendisliği Yeniden Şekillendiriyor

Büyük dil modelleri yazılım geliştirmede şimdiden çığır açtı. Şimdi ise büyük fizik modelleri adı verilen yeni bir yapay zeka türü, tasarım mühendisliğinde iz bırakmaya başlıyor. Bu sistemler; otomotiv, havacılık ve yarı iletken üretimi gibi alanlarda geleneksel fizik simülasyonlarını tamamlamaya, hatta yerini almaya başlıyor.

Mart ayında düzenlenen Nvidia GTC konferansında, sektör liderleri bu yapay zeka modellerinin iş akışlarını nasıl hızlandırdığını tartıştı. Örneğin Jaguar Land Rover, araç tasarımını kolaylaştırmak için Neural Concept’ten teknoloji kullanıyor. General Motors ise tasarım sürecine fizik tabanlı yapay zekayı entegre ederek bir arabanın sürtünme katsayısını hesaplama süresini iki haftadan dakikalara indirdi. GM’nin sanal entegrasyon mühendisliği direktörü Rene Strauss, ‘Aerodinamik ve yaratıcı stüdyodaki uzmanlar artık bir araya gelip gelecekteki ürünlerimiz hakkında anında kararlar verebiliyor’ diyor.

Hız kazanımları hayret verici. Simülasyon verileriyle eğitilmiş bir yapay zeka modelini çalıştırmak, karmaşıklık ve çözünürlüğe bağlı olarak gerçek simülasyonu çalıştırmaktan 10.000 ila yaklaşık bir milyon kat daha hızlı olabiliyor. PhysicsX CEO’su Jacomo Corbo, erken tasarım aşamasında yapay zeka tahminlerinin yeterince güvenilir olduğunu, doğruluğun ise tasarım döngüsünün ilerleyen aşamalarında daha kritik hale geldiğini belirtiyor.

Bu modellerin eğitimi çeşitlilik gösteriyor: bazıları transformatör mimarilerini kullanırken, diğerleri geometrik derin öğrenmeye veya sinirsel operatörlere dayanıyor. Şu anda çoğu şirket, özel simülasyon verileri üzerinde kendi modellerini eğitiyor; ancak PhysicsX’in Nvidia ile iş birliği gibi, açık standartlar ve daha genellenebilir ‘temel’ modeller geliştirmek için çabalar sürüyor. Bu modeller büyüdükçe, büyük dil modellerine benzer ölçekleme yasaları sergiliyor ve performans ile uyarlanabilirliği artırıyor.

Tüm bu gelişmelere rağmen, simülasyonun ve insan mühendislerinin rolü hayati olmaya devam ediyor. Neural Concept’ten Thomas von Tschammer gibi bazı uzmanlar, simülasyonun asla tamamen ortadan kalkmayacağına; yapay zekanın onu daha akıllı ve hızlı kullanılır hale getireceğine inanıyor. Corbo gibi diğerleri ise çıkarımın geleneksel sayısal simülasyonu sonunda devralacağını öngörüyor. Hangi yol galip gelirse gelsin, herkes mühendislerin bu yeni araçlarla daha verimli çalışarak daha yüksek değerli tasarım kararlarına odaklanabileceğini ve her zamankinden daha fazla gerekli olmaya devam edeceğini kabul ediyor. Von Tschammer’ın dediği gibi, ‘Mühendislere her zamankinden daha çok ihtiyacımız var.’