Искусственный интеллект для материаловедения | Запуск нового курса (аудио исправлено) скачать в хорошем качестве

Искусственный интеллект для материаловедения | Запуск нового курса (аудио исправлено)

Четыре года назад я работал над сложными симуляциями с использованием метода конечных элементов (МКЭ). Я создавал большую сетку, нажимал «запустить» и просто ждал. В машиностроении, аэрокосмической технике, гражданском строительстве и прикладной механике мы воспринимаем это как должное: если у вас сложная система, вам нужна огромная сетка, и вам приходится часами ждать результатов. Но во время моей работы в Индийском институте науки я начал задаваться вопросом: есть ли более эффективный способ? Меня всегда увлекала математика, лежащая в основе нейронных сетей. Но я предполагал, что они предназначены только для изображений или текста. Это изменилось, когда я наткнулся на работы таких исследователей, как профессор Парис Пердикарис (Университет Пенсильвании). Я увидел, как они интегрируют теорию нейронных сетей непосредственно в упругие материалы. Они не просто предсказывали данные; они решали дифференциальные уравнения без сетки, используя нейронные сети, основанные на физических принципах (PINN), трансформеры и фундаментальные модели. Я осознал, что сейчас мы наблюдаем серьёзный сдвиг. «Физика», которую я изучал в университете, и «искусственный интеллект», который я использую сегодня, объединяются, позволяя нам открывать новые свойства материалов и физические явления, которые традиционные эксперименты не могут легко выявить. Однако я заметил проблему. Хотя в таких журналах, как Nature или Computer Methods in Applied Mechanics, публикуются высокорейтинговые статьи, нет чёткого моста, позволяющего студенту или практикующему специалисту изучить это с нуля. Именно поэтому я запускаю этот новый курс: «Искусственный интеллект для материалов». Моя цель — не просто научить вас анализировать материалы, а проектировать их с помощью генеративного ИИ. Мы собираемся преодолеть разрыв между «шумихой вокруг ИИ» и реальными научными открытиями. Независимо от того, являетесь ли вы инженером-программистом, желающим войти в физический мир, или инженером-механиком/строителем, желающим ускорить свои симуляции в 100 раз, этот курс для вас. Давайте вместе расширим границы науки. Примечания: https://miro.com/app/board/uXjVGT5BCe... Профиль преподавателя:   / saurav-dutta-7aa931195