EPFL衍生公司開發(fā)了一款軟件,利用深度學(xué)習自動設(shè)計符合空氣動力學(xué)的自行車?,F(xiàn)在AI設(shè)計出的這輛自行車有望打破現(xiàn)在人類設(shè)計的自行車行駛的世界紀錄。
EPFL的衍生公司Neural Concept最新研發(fā)了一款軟件,能讓工程師可快速得出符合空氣動力學(xué)原理的自行車最優(yōu)設(shè)計方案。目前,工程師們已通過此程序設(shè)計出一輛自行車,該自行車的速度有望在今年秋季的內(nèi)華達世界人力速度挑戰(zhàn)比賽中打破世界紀錄。Neural Concept的工程師在ICML上展示了這款軟件。
目標:打破陸上自行車行駛最高紀錄
目前,平坦道路上行駛的自行車紀錄為133.78 km/h,荷蘭團隊在2012年參加位于內(nèi)華達沙漠的每年一次的世界人力速度挑戰(zhàn)賽時,創(chuàng)下了該紀錄。
來自IUT Annecy的團隊目標是在今年9月打破這一紀錄。通過使用由EPFL發(fā)起、Neural Concept開發(fā)的人工智能軟件,該團隊能夠有效地提高自行車的性能。在短短幾分鐘內(nèi),Neural Concept的技術(shù)可以計算出自符合空氣動力學(xué)原理的最佳自行車形狀。
此外,這項技術(shù)還可以用于許多其他的空氣動力學(xué)計算場合。該公司在2018年斯德哥爾摩國際機器學(xué)習大會上展示了這款軟件。
從外觀來看,IUT Annecy團隊的斜躺式自行車像是一輛小型賽艇,而不是人力自行車。 它采獨家用定制的方式來更好地貼合騎車者的人體構(gòu)造。
挑戰(zhàn)賽期間,在8公里的沖刺后,它將繼續(xù)以所能達到的最快的速度騎行200米長的平直道路。這一自行車而設(shè)計的目標顯然不是提升騎車人的舒適性,而是提升自行車的性能。
軟件自動設(shè)計的符合空氣動力學(xué)的自行車成功運行
AI提供更快、更詳細、更有效的設(shè)計
現(xiàn)有的空氣動力學(xué)設(shè)計方法需要強大的計算能力。 傳統(tǒng)上,自行車工程師會想出不同的設(shè)計方案,然后通過計算機進行模擬來進行檢驗。但這次,工程師第一次使用優(yōu)化后的軟件,而不是他們自己的直覺來定義臥式自行車整流罩。
自行車整流罩(recumbent bike fairing),圖片來源:Pedal Room
IUT Annecy團隊使用了Neural Concept的軟件,計算了自行車的最大長度和寬度以及動力傳動系統(tǒng)和車輪所需的空間。 接下來,程序會對各種形狀設(shè)計方案進行分類,快速比較并選擇出最佳形狀設(shè)計方案。例如,該程序可以幫助工程師確定車輛設(shè)計中最大寬度部分的最佳位置。
為了開發(fā)鞏固軟件背后的技術(shù)支撐,EPFL計算機視覺實驗室的研究人員訓(xùn)練了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),計算由通用多邊形網(wǎng)格(用于生成三維形狀的點的集合)來表示的、形式多樣的空氣動力學(xué)特性。
使用軟件3D渲染符合空氣動力學(xué)特性
工程師可以使用該軟件更加快速準確地對不同設(shè)計進行詳細分析。Neural Concept公司首席執(zhí)行官Pierre Baqué表示,“相比原有的傳統(tǒng)方法,我們的項目設(shè)計可將空氣動力學(xué)性能提高5-20%。更重要的是,它可以應(yīng)用在傳統(tǒng)方法無法實現(xiàn)的某些場合?!?/p>
另一個亮點是,該軟件可以進行無人類偏見或者先入為主的設(shè)計比較。 “用于訓(xùn)練程序的形狀可能與給定物體的標準形狀非常不同,這使它具有很大的靈活性,”Baqué補充解釋。
世界人力速度挑戰(zhàn)賽(World Human Powered Speed Challenge)是一項由大學(xué)生團隊設(shè)計的自行車比賽,今年將于9月10日至15日舉行,許多團隊向比賽誕生的世界紀錄發(fā)起挑戰(zhàn)。 對IUT Annecy團隊和Neural Concept來說,這場挑戰(zhàn)賽將是一場機器學(xué)習技術(shù)在真實世界的較量。
除此之外,該軟件可以應(yīng)用于其他領(lǐng)域中,例如用于設(shè)計無人機,風力渦輪機和飛機。 各行各業(yè)的專業(yè)人士已經(jīng)敏銳地意識到了深度學(xué)習的潛力。
當前,IUT Annecy和Neural Concept已經(jīng)開始為明年的比賽設(shè)計自行車,這項設(shè)計并將完全由軟件獨立自主完成,無需任何人為干預(yù)。
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原文標題:AI幫助設(shè)計出的自行車,沖擊133邁跑贏汽車!
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