Generative AI w nauce: symulacje i modelowanie

Sztuczna inteligencja generatywna (ang. generative AI) to obszar, który zrewolucjonizował podejście do symulacji i modelowania w naukach przyrodniczych oraz inżynieryjnych. Dzięki zaawansowanym algorytmom i rosnącym możliwościom obliczeniowym, AI ułatwia tworzenie skomplikowanych modeli, które mogą symulować złożone procesy naturalne z niespotykaną dotąd dokładnością. W tym artykule omówimy, jak generative AI jest wykorzystywane w tych dziedzinach, ilustrując te zagadnienia praktycznymi przykładami w Pythonie.

Zobacz też

• Generative AI w grach i symulacjach
• Przyszłość Generative AI - wyzwania i etyka
• Wykorzystanie Generative AI w marketingu i copywritingu

Generative AI w naukach przyrodniczych

Zastosowania w biologii molekularnej

Generative AI jest szeroko stosowane w biologii molekularnej, zwłaszcza w projektowaniu nowych leków i zrozumieniu struktury białek. Modele generatywne, takie jak GAN (Generative Adversarial Networks) i VAEs (Variational Autoencoders), umożliwiają tworzenie hipotez dotyczących budowy i funkcjonalności molekuł. Dzięki nim naukowcy mogą przewidywać, jak różne cząsteczki wpłyną na organizm ludzki, bez potrzeby kosztownych badań laboratoryjnych.

Modelowanie systemów ekologicznych

AI generatywna pomaga również w symulacji złożonych systemów ekologicznych. Dzięki modelom generatywnym można tworzyć symulacje, które przewidują zmiany w ekosystemach wynikające z czynników takich jak zmiany klimatyczne czy ingerencja człowieka. To pozwala na dokładniejsze planowanie działań ochronnych i zrównoważone zarządzanie środowiskiem.

Generative AI w inżynierii

Design generatywny

W inżynierii projektowanie generatywne umożliwia tworzenie innowacyjnych konstrukcji, które optymalizują materiały i koszty produkcji. Przy użyciu AI inżynierowie mogą generować i testować różne projekty w sposób, który nigdy wcześniej nie byłby możliwy z taką prędkością i dokładnością.

Symulacje aerodynamiczne

Generative AI znajduje zastosowanie również w symulacjach aerodynamicznych. Modele neuronz ciągłewybierają najbardziej efektywne formy i struktury pojazdów i budowli, co znacznie redukuje ryzyko błędów oraz koszty związane z testami w tunelach aerodynamicznych.

Przykłady zastosowań w Pythonie

Symulacja białek z użyciem GAN

Python
Kopiuj
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
import torch
import torchvision
from torch import nn

class Generator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Generator, self).__init__()
        self.init_size = 128 // 4
        self.l1 = nn.Sequential(nn.Linear(100, 128 * self.init_size ** 2))

    def forward(self, z):
        out = self.l1(z)
        # dalsza logika modelu
        return out

# inicjalizacja i trening generatora
generator = Generator()
z = torch.randn(8, 100)
output = generator(z)
print(output.shape)

Projektowanie generatywne z OpenAI Gym

Python
Kopiuj
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
import gym

# Inicjalizacja środowiska
env = gym.make("CartPole-v1")

# Prosta symulacja
obs = env.reset()
for _ in range(1000):
    env.render()
    action = env.action_space.sample()
    obs, reward, done, info = env.step(action)
    if done:
        obs = env.reset()
env.close()

Zakończenie:

Generative AI nieustannie rozszerza granice możliwości w naukach przyrodniczych i inżynierii. Dzięki zaawansowanym algorytmom i rosnącej mocy obliczeniowej, symulacje stają się dokładniejsze i bardziej dostępne niż kiedykolwiek.