如何更好的融合基于模拟的设计和基于人工智能的设计
——《从基于模拟到基于人工智能的建筑结构设计方法研究进展》探讨
论文链接:https://engineeringmechanics.cn/cn/article/doi/10.6052/j.issn.1000-4750.2022.11.0963
我们预测未来基于模拟的设计和基于人工智能的设计将走向融合之路,这里面可以融合的可能性非常多,本文将介绍我们课题组近期比较关注的几个问题。
01
现状
论文中的图1(为了便于手机竖屏阅读,我们将论文中的图做了90度转置)给出了基于模拟的设计和基于人工智能的设计的现状,现阶段基于模拟的设计(例如抗震弹塑性分析)主要是为人工智能设计提供安全性检验的重要工具。还没有达到深度融合的目标。
论文中的图1 基于模拟的设计为人工智能设计提供了安全性检验的重要工具
02
展望
论文结尾图16则进一步展望了基于模拟与基于人工智能的协同设计框架。
论文中的图16 基于模拟与基于人工智能的协同设计框架
论文中的图16看着比较复杂,我们可以把它拆解成三个子图(图A、B、C)来解释。
2.1 AI的四个学习路径
首先,图A给出了4个学习路径。现代人工智能学习能力是非常强大的,目前研究得比较多的是利用AI中的图像处理技术,来学习既有的工程案例图纸(即图A中的“学习1”)。考虑到近期AI自然语言处理能力(NLP)的快速发展,AI学习模拟分析算例、报告或者设计规范的能力正在迅速提升,未来AI有望学会模拟分析算例、报告中的知识(即图A中的“学习2”),从而让AI可以自动生成模拟分析算例(类似AI通过学习棋谱来下棋)。也可能学会设计规范中的知识(即图A中的“学习3”),从而让AI可以自动对设计结果进行合规性检验。AI还可以去学习计算机批量生成的优化算例,发现其中的优化规律(即图A中的“学习4”),从而可以生成更加优质的AI设计结果。
图A AI的四个学习路径
2.2 AI自动完成基于模拟的设计
通过图A中AI更加完善的学习体系,提升AI的能力后,更多的工作就有望高效自动实现。例如,业界普遍觉得基于模拟的设计对使用者要求比较高,使用起来不是很方便。而AI学习了模拟分析算例和报告以后(即图B中“学习2”),就有可能学会基于模拟的设计的操作流程,自动生成基于模拟的设计所需的计算模型(即图B中“生成1”),这样一些原来需要高水平工程师手动开展的基于模拟设计工作,就有望通过AI自动化来实现(图B)。
图B AI学会基于模拟的设计的操作流程后自动完成基于模拟的设计
2.3 AI生成-优化-学习-再生成的闭环提升流程
此外,AI可以不知疲劳的学习新的工程案例并批量生成新的设计结果。将AI这一特性与计算机模拟和计算机优化相结合,可以形成图C所示的闭环提升流程。即AI生成设计结果(即图C中“生成2”),自动提交给计算机进行模拟和优化,然后AI进一步学习优化后的案例(即图C中“学习4”)。如此不断迭代循环,最终AI的学习数据库将获得大量深入优化后的案例,从而显著改善AI设计结果的性能或成本(根据优化目标选择)。
图C AI生成-优化-学习-再生成的闭环提升流程
03
结语
未来基于模拟的设计和基于人工智能的设计将走向融合之路,AI不仅可以学习图纸、规范,还可以学习模拟分析的算例和报告从而自动完成基于模拟的设计,并实现AI生成-优化-学习-再生成的闭环提升。
---End---
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