Jak sztuczna inteligencja w fizyce przekształca przyszłość inżynierii kosmicznej
W tym odcinku Space Minds prowadzący David Ariosto rozmawia z Juanem Alonso - CTO i współzałożycielem Luminary Cloud oraz profesorem Uniwersytetu Stanforda - o szybkim przeobrażeniu, jakie zachodzi w inżynierii lotniczej i kosmicznej.
Alonso tłumaczy, jak postępy w obliczeniowej dynamice płynów (CFD) i AI fizyki (AI oparty na fizyce) umożliwiają projektantom symulowanie złożonego zachowania aerodynamicznego w ułamkach sekund, co drastycznie przyspiesza koncepcyjny i testowy proces rakiet, samolotów i systemów hipersonicznych.
Rozmowa bada także ekosystemy napędzające ten trend ? od unikalnego skoncentrowania interdyscyplinarnego talentu w Dolinie Krzemowej po globalne współprace, które obecnie kształtują najnowocześniejsze prace w lotnictwie i astronautyce. Alonso podkreśla, jak przemysł, środowisko akademickie i partnerzy z sektora obronnego przemyślą tradycyjne przepływy pracy, aby nadążyć za pojawiającymi się technologiami i rosnącą międzynarodową konkurencją.
sponsorowany przez
Starlab Space to amerykańsko?prowadzone globalne joint venture i sieć partnerów, które zapewniają stałą obecność człowieka w niskiej orbicie Ziemi. Prowadzony przez Voyager Technologies, Starlab jest najbardziej zaawansowaną komercyjną stacją kosmiczną w trakcie rozwoju, łącząc dziesięciolecia doświadczeń z ISS, projektowanie wspomagane sztuczną inteligencją i globalne partnerstwa w platformę zaprojektowaną do skalowania nauki i przemysłu w kosmosie. Od produkcji i nauk o życiu po zastosowania obronne i międzynarodową współpracę, Starlab została zbudowana dla realnej pracy, rzeczywistych odkryć i realnej ciągłości, zapewniając płynne przejście z Międzynarodowej Stacji Kosmicznej do nowej ery komercyjnych stacji kosmicznych.
Znaczniki czasu
00:00 - Wprowadzenie do odcinka
00:39 - Tło Juana Alonso i jego rola w Luminary Cloud
00:53 - Czym jest obliczeniowa dynamika płynów i dlaczego ma znaczenie
03:06 - Wzrost AI napędzanej fizyką w symulacjach
05:73 - Ryzyka, dokładność i granice projektowania algorytmicznego
07:53 - Dolina Krzemowa vs. globalne ekosystemy innowacji
10:10 - Wzorce z dzieciństwa i wczesna ekspozycja na lotnictwo kosmiczne
12:35 - Hipersoniki, obrona narodowa i konkurencja technologiczna
15:31 - Współpraca z Northrop Grumman
17:04 - Rozmyte granice między technologiami atmosferycznymi i orbitalnymi
18:37 - Kolejne duże skoki w inżynierii lotniczo-kosmicznej
21:20 - Zdolność społeczeństwa i decydentów do dotrzymania tempa
23:19 - Rewolucja danych i dlaczego to ma znaczenie
24:21 - Co dalej? Gdzie są możliwości?
Transkrypcja - Rozmowa z Juanem Alonso
Niniejszy transkrypt został zredagowany dla jasności.
David Ariosto - Juan Alonso, jesteś założycielem i dyrektorem Aerospace Design Laboratory, a także współzałożycielem i CTO Luminary Cloud. To wspaniale mieć Cię w programie.
Juan Alonso - To prawdziwa przyjemność być z tobą, David.
David Ariosto - Wiesz, może na początek, aby ułatwić odbiorcom, którzy niekoniecznie są ekspertami - niektórzy mogą być, ale być może nie wszyscy - wyobrażenie o obliczeniowej dynamice płynów i rosnącym zapotrzebowaniu na symulacje, analizy i projektowanie, oraz jak to wszystko wpływa na wydajność, kwestie IP, adaptacje i ogrom rzeczy, które robisz w Luminary i na Stanfordzie szerzej. Daj nam krótkie wprowadzenie, czym jest Luminary i czym się zajmujesz. Jaka jest natura CFD i jak się zmienia? Zdaję sobie sprawę, że to dużo, ale może zacznijmy od Luminary. Czym to jest?
Juan Alonso - Tak, Luminary to firma, która powstała, aby dać klientom możliwość generowania modeli AI opartych na fizyce od początku do końca. Są to modele świata fizycznego, takie jak CFD, które mogą być znacznie szybsze i równie dokładne jak modele, których używaliśmy przez długi czas.
David Ariosto - Zapytałeś o CFD. Obliczeniowa dynamika płynów to nic innego jak rozwiązywanie równań opisujących to, jak powietrze przepływa wokół, powiedzmy, rakiety podczas startu, lub wewnątrz silnika rakietowego lub dyszy napędowej, o czym będziemy mówić później - jak zrozumieć to wszystko poprzez numeryczną symulację w komputerze.
Oczywiście, to miało ogromny wpływ na nasz przemysł od bardzo dawna, ale szczerze uważamy, że w Luminary to spowalnia proces - fakt, że te symulacje zajmują dużo czasu na ukończenie. W Luminary generujemy ogromne ilości danych bardzo szybko, a następnie przetwarzamy te symulacje, poprzez to, co nazywamy AI oparty na fizyce, w modele, które są równie dokładne, ale znacznie, znacznie szybsze.
Ostatecznie celem firmy jest przyspieszenie procesów projektowania i certyfikacji, abyśmy mogli wdrażać znacznie bardziej zaawansowane systemy szybciej, co pozwala nam szybciej reagować na zagrożenia handlowe i obronne - i wiele więcej.
David Ariosto - Dlatego uważam twoją firmę za tak interesującą, bo to niemal jak ostrze włóczni w tej nowej przemianie paradygmatu - węzeł między AI, uczeniem maszynowym, nowymi technikami nanofabryki, które wchodzą online - wszystko to obiecuje iteracyjne podejście do kosmosu jak nic, co widzieliśmy wcześniej.
Widzę twoją perspektywę szczególnie interesującą ze względu na długą historię współpracy akademickiej, sektora komercyjnego i obronnego. Chcę zgłębić ten ekosystem - bo z jednej strony mamy tę odważną nową erę technologii, a z drugiej to sprawdzony przepis na postęp przez lata, prawda?
Juan Alonso - Myślę, że to trafna charakterystyka. Inżynieria zawsze była dziedziną opartą na danych. Od wczesnych dni splajnów, łączalibyśmy punkty danych w jakiś sposób i dopasowywali modele dzięki nim przy użyciu linii prostych lub krzywych.
W ciągu ostatnich 10 lat ilość i dostępność danych eksplodowały - niczego takiego, co mieliśmy wcześniej. W tym samym czasie świat AI - nie dla świata fizycznego, ale dla innych zastosowań - wziął świat szturmem, razem z rewolucją w metodach uczenia maszynowego, które są zupełnie inne niż te, z których kiedyś korzystaliśmy.
Niektóre idee wyszły z nauki, niektóre od wiodących firm starających się wprowadzić te metody do projektowania, a niektóre z partnerstw między startupami takimi jak my a dużymi firmami takimi jak Northrop Grumman. To zjawisko zalało świat - możliwość zadawania pytań, jak świat fizyczny będzie się sprawował, i w jednej lub dwóch sekundach uzyskiwanie odpowiedzi, podczas gdy kiedyś trzeba było czekać 10-12 godzin.
David Ariosto - Czy to nie budzi wątpliwości? ? rosnące poleganie na symulacjach i algorytmach, które kształtują projektowanie i procesy? Tempo jest imponujące, a poziom szczegółowości, który można badać, jest niesamowity. Ale czy jest w tobie część, która zastanawia się, czy nie możemy polegać na tym zbyt mocno?
Juan Alonso - W ciągu ostatnich 15 lat numeryczne symulacje i wysokowydajne obliczenia sprawiły, że symulacje stały się dokładniejsze. Ale żadna symulacja nie jest doskonała. Czasem przeoczamy rzeczy w świecie rzeczywistym. Wiemy, że symulacja odgrywa dużą rolę w projektowaniu, ale często nadal potrzebujemy testów, aby zweryfikować przewidywania.
Rewolucja AI oparta na fizyce przenosi nas na kolejny poziom poprzez dodanie do jednego modelu większej liczby danych - zarówno symulacyjnych, jak i eksperymentalnych. Może być lepsza niż sama symulacja, bardziej wiarygodna i dawać większe zaufanie do przewidywań i projektów.
Tak, zawsze martwię się o dokładność i niepewność w symulacjach, ale mam nadzieję, że nowy paradygmat pozwala zredukować te ryzyka poprzez łączenie źródeł danych.
David Ariosto - Co z fizycznością lokalizacji? W tym nowoczesnym okresie świat się skurczył, a bliskość nadal ma znaczenie - jak w hubie półprzewodnikowym Tajwanu. Czy mógłbyś robić to, co robisz poza Doliną Krzemową? Czy fizyczne spotkania, bliskość i strefy czasowe mają znaczenie dla startupu takiego jak Luminary?
Juan Alonso - To bardzo interesujące i wnikliwe pytanie. Dolina Krzemowa to wyjątkowe miejsce. Talent gromadzi się w taki sposób, że pozwala na gigantyczne skoki - chmura obliczeniowa, obliczenia na GPU, analizy fizyczne, bezpieczeństwo, wizualizacja danych - wszystkie te dziedziny muszą się spotkać.
Ale talent istnieje także globalnie. Rewolucja Zoom pozwala nam przyciągać ten talent, aby uzupełnić zespół.
David Ariosto - Talent jest globalny, ale wiąże się również z wspólnymi historiami. Wielu ludzi wchodzi do kosmicznego świata dzięki wczesnym doświadczeniom. Wiem, że chciałeś zostać astronautą. Twój ojciec pracował w kosmosie. Te dziecięce wrażenia mają znaczenie. Opowiedz o tym.
Juan Alonso - Zawsze chciałem zostać astronautą. Jako młode dziecko pochłaniałem książki o kosmosie. Dużo Asimowa, zdjęć amerykańskiego programu kosmicznego, rywalizacji z ZSRR. Jules Verne. Mama mnie rozpieszczała - kupowała mi nową książkę co tydzień.
Mój ojciec pracował dla linii lotniczych - nie był pilotem, ale nadzorował rozkłady lotów. Mieliśmy wielu przyjaciół-pilotów. Jako sześciolatek lub siedmiolatek latałem z Dominikany, skąd się urodziłem, do Hiszpanii, w kokpicie 747. Możesz sobie wyobrazić, jak to było dla mnie transformujące.
Ale w wieku osiem lat zrozumiałem dwie rzeczy: nosiłem okulary i mieszkałem w kraju bez programu kosmicznego. Więc postanowiłem, że następną najlepszą rzeczą będzie projektowanie tych systemów.
David Ariosto - Czy to nie interesujące? To było wtedy - ale teraz dziesiątki krajów mają programy kosmiczne, a dostęp do orbity jest łatwiejszy niż kiedykolwiek. Wydaje się, że stoimy na początku nowej epoki - może nawet hali fabrycznej na orbicie.
Ale wspomniałeś także ZSRR i pierwszą rywalizację kosmiczną - i jak dzisiejsza konkurencja jest z Pekinem. Hipersoniki były pionierowane w USA, ale inni przeskoczyli naprzód. Na polach bitew na Ukrainie i w programach w Iranie i Korei Północnej hipersoniki się rozwijają.
Wydaje się, że aby posuwać granice - nie tylko w rozwoju, ale także w odpowiedzi - obliczeniowe symulacje i projektowanie są kluczowe. Czy możesz o tym mówić?
Juan Alonso - Jesteśmy znacznie bliżej kosmosu niż kiedykolwiek. Nasi studenci budują satelity, umieszczają je na orbicie i obsługują je z budynku, w którym się znajdujemy.
W przypadku hipersonik i systemów o znaczeniu dla obrony narodowej, tak - to wyścig. Ludzie dostrzegają wartość tych systemów i korzyści, jakie one dają. Musimy projektować systemy inteligentniej i szybciej. To, co umożliwia symulacja - i co przyspiesza AI oparty na fizyce.
Nasza współpraca z Northrop Grumman to przykład ponownego myślenia o tym, jak wdrążać nowe technologie w procesy inżynieryjne, aby badać więcej przestrzeni projektowej i szybciej wymyślać lepsze rozwiązania.
David Ariosto - Porozmawiajmy o współpracy z Northrop.
Juan Alonso - Luminary dąży do bycia pierwszą firmą zapewniającą end-to-end możliwości dla AI opartej na fizyce. To obejmuje generowanie danych poprzez symulacje numeryczne i wchłanianie danych z testów fizycznych, a następnie trenowanie modeli, które cała organizacja może zapytać natychmiast.
Northrop Grumman to jeden z przypadków użycia - po stronie kosmicznej i lotniczej. Ale pracowaliśmy także nad samolotami, przemysłem lotniczym, turbomaszynami, motoryzacją i innymi.
David Ariosto - Zawsze też uderza mnie, że linia między technologiami orbitalnymi a atmosferycznymi staje się mniej wyraźna. Kiedyś były to odrębne światy, ale teraz ekosystemy wokół nich wydają się być bardziej ze sobą powiązane. Czy to twoje odczucie?
Juan Alonso - Tak, to dobra obserwacja. Fundamenty są podobne w lotnictwie komercyjnym, hipersonice, systemach dostępu do kosmosu i ponownym wejściu. Jeśli masz możliwość zapytania, jak system będzie działał bez kładzenia go ? dokładnie i szybko ? wtedy możesz zastosować tę zdolność w różnych dyscyplinach.
Wszystko sprowadza się do fizyki.
David Ariosto - Myślenie o cyklu życia nowych technologii - jak długo zajmuje wprowadzenie idei na rynek - co dalej? Jakie są największe nieodkryte możliwości, zwłaszcza biorąc pod uwagę, jak szybko wszystko się dzieje?
Juan Alonso - Wierzymy, że rewolucja danych prowadząca do rewolucji AI opartej na fizyce zrewolucjonizuje świat inżynierii. Ludzie nie do końca rozumieją, ile ta zmiana zmieni projektowanie.
Natychmiastowe informacje o hipotetycznych systemach, eksploracja setek wariantów, znajdowanie rozwiązań znacznie lepszych niż wcześniej - to prawdziwa rewolucja. Firmy muszą przemyśleć, jak włączyć te narzędzia do swoich przepływów pracy, nie tylko o 10% szybciej, ale 10× szybciej.
Northrop Grumman był doskonałym partnerem, ponieważ mieli zaawansowanych myślicieli gotowych prototypować nowe przepływy pracy.
David Ariosto - Inżynieria jest lepsza, konkurencja szybsza - ale czy decydenci, kultura, regulacje nadążą? Gdy systemy poruszają się z prędkością warp, czy jesteśmy w stanie się przystosować?
Juan Alonso - Kiedy byłem młodszy, myślałem, że te systemy mogą zastąpić ludzi. Teraz widzę, że liczba możliwości do zbadania rośnie, ale wciąż jest ograniczona. Widzę te narzędzia jako asystenta - jak Jarvis z Iron Mana - oferują opcje, pomagają inżynierom przemyśle problemy.
Te technologie pomagają sprytnym projektantom, pomagając im osiągać wyższe zaufanie i niższe ryzyko, znacznie szybciej.
Mój pierwszy doktorat w tej dziedzinie obroniłem w 2012 roku. Wówczas myśleliśmy, że nie będzie wystarczająco danych, lub metody nie będą generalizować. Ale to zmienia się każdego dnia. W ciągu następnych pięciu do dziesięciu lat będzie to transformujące.
David Ariosto - Dane same w sobie - inwestycje w centra danych, wąskie gardła w ich obsłudze - gdzie są możliwości?
Juan Alonso - Konkurenci szybko idą w górę, więc co się liczy, to zgromadzona wiedza reprezentowana przez dane. Firmy zdające sobie sprawę, że ich wartość tkwi w danych, będą zwycięzcami.
To przerażające, bo trenowanie modeli AI opartych na fizyce wymaga ogromnych ilości danych. To nie jest już "stos folderów" - to wymaga strategii zarządzania danymi, centr danych, selekcji danych, dostępności, kontroli.
Physics AI zależy od danych generowanych wewnątrz Luminary lub poprzez eksperymenty. Firmy muszą poważnie myśleć o organizacji danych, ich przechowywaniu, kontrolach i dostępności - to wysiłek na skalę całej firmy.
David Ariosto - Myślę, że to dobre miejsce na zakończenie. Juan Alonso, CTO i współzałożyciel Luminary Cloud, założyciel i dyrektor Aerospace Design Laboratory - to była absolutna przyjemność. Mogłbym z tobą rozmawiać godzinami. To fascynujące i naprawdę czuje się, że to awangarda tego, dokąd zmierzamy. Wielkie dzięki za obecność.
Juan Alonso - To prawdziwa przyjemność być z tobą, David. Dziękuję bardzo.
Space Minds to nowy podcast audio i wideo SpaceNews, który koncentruje się na inspirujących liderach, technologiach i ekscytujących możliwościach w kosmosie.
Co tydzień w podcaście prowadzone są porywające wywiady z naukowcami, założycielami i ekspertami, którzy kochają rozmawiać o kosmosie, obejmują wiadomości, które inspirują entuzjastów, i angażują słuchaczy. Dołącz do Davida Ariosto, Mike'a Grussa i dziennikarzy zespołu SpaceNews po nowe odcinki w każdy czwartek.
Obserwuj nowy odcinek w każdy czwartek na SpaceNews.com oraz na naszych kanałach YouTube, Spotify i Apple.
Wpisz swój email, a zapewnimy Ci wyłączny dostęp do każdego odcinka, zaraz po jego publikacji.
"*" indicates required fields
Dziękujemy, że przeczytałaś/eś artykuł! Obserwuj nas w Wiadomościach Google.
