La startup británica PhysicsX, fundada por el ex genio de la ingeniería de Fórmula 1 Robin “Dr. Rob” Tuluie, ha desvelado una herramienta de inteligencia artificial que podría acelerar el tiempo que lleva diseñar un nuevo avión de meses a solo unos pocos días.
Apodado LGM-Aero, el software Crea nuevos diseños para aviones. Usando algoritmos avanzados entrenados en más de 25 millones de geometrías, el modelo predice sustentación, resistencia, estabilidad, tensión estructural y otros atributos para cada forma. Luego adapta el diseño de acuerdo con lo que desea que haga su avión.
PhysicsX dijo que la IA es la El primer modelo de geometría grande (LGM) para ingeniería aeroespacial. También se puede acceder de forma gratuita a una versión básica del modelo, Ai.rplane.
«Este es un primer paso para transformar la forma en que se practica la ingeniería en industrias avanzadas (como la automotriz, aeroespacial y manufacturera)», dijo Tuluie, fundador y presidente de PhysicsX.
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«Con el tiempo, traeremos nuevas capacidades a LGM-Aero y Ai.rplane, permitiendo a los usuarios seleccionar sistemas de propulsión, agregar controles y más contenido para alcanzar diseños maduros en días en lugar de meses o años», dijo.
Tuluie no siempre fue un emprendedor. Durante la primera mitad de su vida, trabajó junto a ganadores del Premio Nobel como astrofísico. Luego, a los 41 años, entró en la escena de la F1 donde Ideó diseños que ayudaron a Renault, y más tarde a Mercedes, a ganar cuatro campeonatos mundiales de Fórmula Uno entre ellos.
En 2019, Tuluie fundó PhysicsX junto con Jacomo Corbo, un ingeniero formado en Harvard que dirigía el laboratorio de inteligencia artificial de McKinsey. Juntos, el dúo ha formado un equipo de 50 personas formadas por algunas de las mentes más importantes del mundo en ciencia de datos, inteligencia artificial y aprendizaje automático.
PhysicsX, con sede en Londres, surgió del sigilo en noviembre de 2023 con 30 millones de euros de financiación. la empresa es en una misión para reimaginar la simulación para la ciencia y la ingeniería utilizando IA en sectores como el automotriz, aeroespacial y manufacturero.
PhysicsX dice que busca ayudar a los ingenieros a anticipar mejor los obstáculos en el diseño, como el arrastre de un nuevo diseño de avión o automóvil, antes de comenzar a construir un prototipo físico, ahorrándoles tiempo y dinero. Su software actúa como un túnel de viento sobrealimentado para ideas.
«De la misma manera que los grandes modelos de lenguaje entienden el texto, Air.rplane tiene un vasto conocimiento de las formas y estructuras que son importantes para la ingeniería aeroespacial», explicó Corbo.
«La tecnología puede optimizar múltiples tipos de física en segundos, muchos órdenes de magnitud más rápido que la simulación numérica y con el mismo nivel de precisión».
Corbo calificó a LGM-Aero como «un trampolín importante» hacia el desarrollo de modelos básicos de física. Se trata de sistemas de inteligencia artificial diseñados para simular y resolver problemas físicos complejos aprendiendo patrones a partir de datos y leyes físicas.
La aplicación de la IA a problemas científicos complejos está ganando terreno. En 2020, el famoso modelo Alphafold de Google Deepmind resolvió un rompecabezas en biología de proteínas que había desconcertado a los científicos durante siglos. el descubrimiento ha acelerado la investigación en descubrimiento de fármacos, biología molecular y bioingeniería.
Otras empresas, como la holandesa VSParticle, están utilizando algoritmos para acelerar el descubrimiento y la síntesis de sustancias potencialmente materiales innovadores.
Si bien las aplicaciones de la IA en la ciencia pueden diferir de una disciplina a otra, los beneficios son compartidos: la inteligencia artificial puede potenciar los descubrimientos científicos al analizar datos, simular sistemas complejos y descubrir conocimientos más rápido que los humanos.
Entonces, ¿la IA no se trata solo de preguntarle a ChatGPT qué comer en la cena? No, querido lector, en realidad es algo bastante importante.
