Le nouveau modèle d’IA du Dr Rob promet de réduire le temps de conception des avions de plusieurs mois à quelques jours

La startup britannique PhysicsX, fondée par l’ancien génie de l’ingénierie de Formule 1 Robin « Dr. Rob” Tuluie, a dévoilé un IA outil qui pourrait accélérer le temps nécessaire à la conception d’un nouvel avion de quelques mois à quelques jours seulement.

Doublé LGM-Aéro, le logiciel crée de nouveaux designs pour les avions. Utiliser des algorithmes avancés formés sur plus de 25 millions de géométries, le modèle prédit la portance, la traînée, la stabilité, les contraintes structurelles et d’autres attributs pour chaque forme. Il adapte ensuite la conception en fonction de ce que vous souhaitez que votre avion fasse.

PhysicsX a déclaré que l’IA est le tout premier modèle à grande géométrie (LGM) pour l’ingénierie aérospatiale. Une version barebones du modèle, Ai.rplane, est également accessible gratuitement.

« Il s’agit d’une première étape vers la transformation de la manière dont l’ingénierie est pratiquée dans les industries avancées. [like automotive, aerospace, and manufacturing]», a déclaré Tuluie, fondateur et président de PhysicsX.

« Au fil du temps, nous apporterons de nouvelles fonctionnalités à LGM-Aero et Ai.rplane, permettant aux utilisateurs de sélectionner des groupes motopropulseurs, d’ajouter des commandes et du contenu supplémentaire pour atteindre des conceptions matures en quelques jours plutôt qu’en mois ou en années », a-t-il déclaré.

Tuluie n’a pas toujours été une entrepreneure. Pendant la première moitié de sa vie, il a travaillé aux côtés de lauréats du prix Nobel en tant qu’astrophysicien. Puis, à 41 ans, il entre sur la scène de la F1 où il a conçu des modèles qui ont aidé Renault, puis Mercedes, à remporter quatre championnats du monde de Formule 1 à eux deux.

En 2019, Tuluie a fondé PhysicsX aux côtés de Jacomo Corbo, un ingénieur formé à Harvard qui dirigeait le laboratoire d’IA de McKinsey. Ensemble, le duo a réuni une équipe de 50 personnes composée de certains des plus grands esprits mondiaux de la science des données, de l’IA et de l’apprentissage automatique.

PhysicsX, basé à Londres, est sorti de la furtivité en novembre 2023 avec un financement de 30 M€. La société est a pour mission de réinventer la simulation pour la science et l’ingénierie en utilisant l’IA dans des secteurs tels que l’automobile, l’aérospatiale et la fabrication.

PhysicsX affirme vouloir aider les ingénieurs à mieux anticiper les goulots d’étranglement de conception, tels que la traînée d’un nouveau design d’avion ou de voiture, avant de se lancer dans la construction d’un prototype physique, ce qui leur permettra d’économiser du temps et de l’argent. Son logiciel agit comme une soufflerie suralimentée pour les idées.

« De la même manière que les grands modèles de langage comprennent le texte, Ai.rplane possède une vaste connaissance des formes et des structures importantes pour l’ingénierie aérospatiale », a expliqué Corbo.

« La technologie peut optimiser plusieurs types de physique en quelques secondes, soit plusieurs ordres de grandeur plus rapidement que la simulation numérique, et avec le même niveau de précision. »

Corbo a qualifié LGM-Aero de « tremplin important » vers le développement de modèles de base pour la physique. Il s’agit de systèmes d’IA conçus pour simuler et résoudre des problèmes physiques complexes en apprenant des modèles à partir de données et de lois physiques.

L’application de l’IA à des problèmes scientifiques complexes gagne du terrain. En 2020, le modèle Alphafold de Google Deepmind est devenu célèbre j’ai résolu un puzzle en biologie des protéines qui ont déconcerté les scientifiques pendant des siècles. La découverte a accéléré la recherche dans les domaines de la découverte de médicaments, de la biologie moléculaire et de la bio-ingénierie.

D’autres sociétés, comme la société néerlandaise VSParticle, utilisent des algorithmes pour accélérer la découverte et la synthèse de substances potentiellement dangereuses. des matériaux qui changent la donne.

Bien que les applications de l’IA en science puissent différer d’une discipline à l’autre, les avantages sont partagés : l’intelligence artificielle peut dynamiser la découverte scientifique en analysant des données, en simulant des systèmes complexes et en découvrant des informations plus rapidement que les humains ne le pourraient jamais.

L’IA ne consiste donc pas uniquement à demander à ChatGPT quoi manger pour le dîner ? Non, cher lecteur, c’est en fait un gros problème.