Hoje em dia, são os supercomputadores que realizam cálculos complexos de engenharia, utilizados para determinar a deformidade de veículos em acidentes, respostas de naves espaciais em ambientes extremos ou de pontes quando são expostas a grande estresse. Mas, agora, a inteligência artificial (IA) quer ter esta função.

O novo sistema, detalhado na pesquisa publicada na Nature Computational Science (também disponível no servidor de pré-impressão arXiv), é uma abordagem genérica, capaz de prever, com rapidez, soluções para equações matemáticas mais abrangentes e demoradas, que ajudam na criação de modelos de como fluidos ou correntes elétricas se propagam por várias geometrias, tais como as vistas em testes de engenharia padrão, explana o TechXplore.

Como é a IA que pode revolucionar a engenharia

• A Diffeomorphic Mapping Operator Learning (DIMON) pode resolver problemas matemáticos onipresentes, conhecidos como equações diferenciais parciais;
• Elas são utilizadas em quase todas as pesquisas científicas e de engenharia;
• Por meio delas, os pesquisadores conseguem traduzir sistemas e processos de nosso mundo em representações matemáticas de como objetos ou ambientes se modificarão com o passar do tempo e do Espaço;
• “Embora a motivação para desenvolvê-lo tenha vindo do nosso próprio trabalho, esta é uma solução que acreditamos que terá impacto geral enorme em vários campos da engenharia, pois é muito genérica e escalável”, contou Natalia Trayanova, professora de engenharia biomédica e medicina da Universidade Johns Hopkins e diretora da Johns Hopkins Alliance for Cardiovascular Diagnostic and Treatment Innovation, que coliderou a pesquisa;
• “Ele pode funcionar, basicamente, em qualquer problema, em qualquer domínio da ciência ou engenharia, para resolver equações diferenciais parciais em múltiplas geometrias, como em testes de colisão, pesquisas ortopédicas ou outros problemas complexos em que formas, forças e materiais mudam”, prosseguiu.

A equipe de Trayanova, composta ainda por Nicolas Charon, da Universidade de Houston (EUA), Ryan Brody e Mauro Maggioni (colíder) da Johns Hopkins, e Lu Lu, da Universidade de Yale (EUA), demonstrou a aplicabilidade do DIMON em outros problemas de engenharia e em mais de mil “gêmeos digitais” cardíacos, que são modelos de computador muitíssimo bem detalhados de corações de pacientes reais. A IA conseguiu prever como os sinais elétricos se propagavam por cada formato de coração exclusivo. Dessa forma, ele alcançou alta precisão prognóstica.

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Como a equipe trabalha

Trayanova e seus colegas dependem da resolução de equações diferenciais parciais durante o estudo da arritmia cardíaca. Com os gêmeos digitais cardíacos, é possível diagnosticar se os pacientes poder desenvolver a doença e recomendar formas de tratá-la.

“Estamos trazendo novas tecnologias para a clínica, mas muitas de nossas soluções são tão lentas que levamos cerca de uma semana, desde o momento em que escaneamos o coração do paciente e resolvemos as equações diferenciais parciais, para prever se o paciente tem alto risco de morte cardíaca súbita e qual é o melhor plano de tratamento”, explicou a professora.

“Com essa nova abordagem de IA, a velocidade com que podemos ter uma solução é inacreditável. O tempo para calcular a previsão de um gêmeo digital cardíaco vai diminuir de muitas horas para 30 segundos e será feito em um computador de mesa em vez de um supercomputador, permitindo que façamos parte do fluxo de trabalho clínico diário”, prosseguiu.

Como essa IA consegue readequar as soluções de engenharia

As equações diferenciais costumam ser resolvidas ao quebrar formas complexas, como asas de avião, órgãos do corpo em grades ou malhas produzidas em pequenos elementos. Então, o problema é resolvido em cada pedaço simples, recombinados depois.

O problema é se as essas formas mudarem (em colisões ou deformações, por exemplo), pois acarretará atualização das grades e recálculo das soluções, algo computacionalmente lento e caro.

O DIMON, por sua vez, resolve tudo isso, pois usa IA para entender como os sistemas físicos se comportam em várias formas, dispensando o recálculo para cada forma.

Além disso, ao invés de dividir formas em grades e resolver as equações repetidamente, a IA consegue prever como fatores, tais como calor, estresse ou movimento, vão se comportar com base em padrões que aprendeu. Isso a torna muito mais rápida e eficaz em tarefas, como otimização de designs e modelagem de cenários específicos de forma.

Atualmente, os desenvolvedores do DIMON estão incorporando à sua estrutura a patologia cardíaca que leva à arritmia. Dada sua versatilidade, essa IA pode ser aplicada à otimização de formas e outras tarefas de engenharia nas quais a resolução de equações diferenciais parciais em novas formas é repetidamente necessária, afirmou Minglang Yin, bolsista de pós-doutorado em engenharia biomédica da Johns Hopkins, responsável pelo desenvolvimento da plataforma.

Para cada problema, o DIMON, primeiro, resolve as equações diferenciais parciais em uma única forma e, então, mapeia a solução para múltiplas formas novas. Essa habilidade de mudança de forma destaca sua tremenda versatilidade. Estamos muito animados para colocá-lo para funcionar em muitos problemas, bem como para fornecê-lo à comunidade mais ampla para acelerar suas soluções de design de engenharia.

Minglang Yin, bolsista de pós-doutorado em engenharia biomédica da Johns Hopkins, responsável pelo desenvolvimento da plataforma