วิธีการใหม่ด้วยการใช้ปัญญาประดิษฐ์ผ่านคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลสามารถแก้สมการคณิตศาสตร์ซึ่งใช้กันอย่างแพร่หลายในหลายอุตสาหกรรมและมีความซับซ้อน ได้รวดเร็วกว่าการแก้สมการด้วยการใช้วิธีการดั้งเดิมที่ใช้ซูเปอร์คอมพิวเตอร์
วิศวกรและนักวิทยาศาสตร์ด้านวิศวกรรมชีวการแพทย์ จาก Johns Hopkins University รัฐแมริแลนด์ สหรัฐฯ ใช้สมการเชิงอนุพันธ์ย่อย (partial differential equations) เพื่อสร้างแบบจำลองซับซ้อนซึ่งสามารถทำนายได้ว่าของไหล กระแสไฟฟ้า หรือแรงอื่นๆ เคลื่อนผ่านหรือกระทบกับวัสดุหรือรูปร่างต่างๆ อย่างไร แบบจำลองนี้สามารถทำนายได้ทุกอย่าง ตั้งแต่การเคลื่อนที่ของอากาศรอบปีกเครื่องบิน ไปจนถึงการที่อาคารจะบิดงอภายใต้แรงดัน หรือการเปลี่ยนรูปร่างของโครงรถโลหะเมื่อเกิดการชน การสร้างแบบจำลองเหล่านี้ใช้เวลานาน และโดยทั่วไปต้องใช้ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ในการแก้สมการเชิงอนุพันธ์จำนวนมาก
วิธีการใหม่ด้วยการใช้ปัญญาประดิษฐ์นี้เรียกว่า Diffeomorphic Mapping Operator Learning (DIMON) สามารถแก้สมการเหล่านี้ได้เร็วกว่าวิธีการอื่นที่ใช้ซูเปอร์คอมพิวเตอร์มาก และสามารถทำได้โดยใช้คอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลทั่วไป ทางทีมวิจัยได้ทดสอบวิธีการ AI ใหม่นี้โดยใช้แบบจำลองดิจิทัลของหัวใจมนุษย์จริง 1,000 แบบหรือที่เรียกว่า “ฝาแฝดดิจิทัล (digital twins)” ซึ่ง DIMON สามารถทำนายได้ว่าสัญญาณไฟฟ้าแพร่ผ่านหัวใจแต่ละแบบอย่างไร รวมถึงภาวะหัวใจเต้นผิดจังหวะด้วย เพื่อทำนายว่าผู้ป่วยมีความเสี่ยงสูงที่จะเสียชีวิตจากภาวะหัวใจหยุดเต้นเฉียบพลันหรือไม่ และแผนการรักษาที่ดีที่สุดคืออะไร ด้วยแนวทาง AI ใหม่นี้ เวลาในการคำนวณฝาแฝดดิจิทัลของหัวใจจะลดลงจากหลายชั่วโมงเหลือเพียง 30 วินาที และสามารถทำบนคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลแทนที่จะเป็นซูเปอร์คอมพิวเตอร์ ทำให้สามารถนำมาเป็นส่วนหนึ่งในระบบดูแลสุขภาพประจำวันได้
-------------------
แหล่งข้อมูลอ้างอิง
AI vs. supercomputers: New AI-based method solves complex equations faster and uses less computing power, https://new.nsf.gov/news/ai-vs-supercomputers-new-ai-based-method-solves-complex?utm_medium=email&utm_source=govdelivery
Comments