Bilim ve teknoloji dünyası, fizik tabanlı makine öğrenmesi alanında büyük bir ilerleme kaydediyor. NVIDIA’nın geliştirdiği PhysicsNeMo çerçevesi, karmaşık fizik problemlerini yapay zeka destekli yöntemlerle çözme kapasitesi sunuyor. Özellikle yeraltı akışı modellemesinde önemli bir yeri olan 2D Darcy akışı problemi üzerinden geliştirilen bu yaklaşım, bilimsel hesaplamalarda devrim yaratacak potansiyele sahip.
Darcy akışı, su veya petrol gibi sıvıların poröz ortamlar içerisindeki hareketini tanımlayan temel bir fiziksel problem. Klasik yöntemler genellikle yüksek hesaplama maliyeti ve karmaşıklık taşırken, PhysicsNeMo platformu bu problemin çözümünde Fourier Sinir Operatörleri (FNO) ve Fizik-İlgili Sinir Ağları (PINN) gibi ileri yapay zeka tekniklerini başarıyla kullanıyor. Projede, Google Colab ortamında oluşturulan veri setleriyle beraber, fiziksel alanların görselleştirilmesi yapılıp problemin daha iyi kavranması sağlanıyor.
Geliştirilen model, sintetik olarak oluşturulan geçirgenlik alanlarından (k(x,y)) yola çıkarak, basınç dağılımı (u(x,y)) tahmini yapıyor. Bu tahmin için kullanılan Fourier Sinir Operatörü, matematiksel alanda konvolüsyon (evrişim) işleminin frekans uzayında çarpım olarak ifade edilmesi prensibinden faydalanıyor. Böylece, karmaşık uzaysal ilişkiler daha efektif ve hızlı şekilde modelleniyor. Model mimarisi, çok katmanlı spektral konvolüsyonlar ve lokal lineer dönüşümler bir araya getirilerek tasarlandı.
Physics-Informed Neural Networks (PINN) ise fiziksel yasaları doğrudan öğrenme sürecine dahil eden bir yöntem. Darcy denkleminin parçalarından oluşan kayıp fonksiyonuyla model; hem gözlemlenen verilerle uyumu hem de denklemin fiziksel bütünlüğüne uygunluğu aynı anda sağlıyor. PINN kullanımı, modelin gerçek dünyadaki karmaşık sınır koşullarını ve fizik kısıtlarını göz önünde bulundurarak genel geçer tahminler yapmasına olanak tanıyor.
Yapay zeka temelli bu yaklaşımlar sadece doğruluklarıyla değil, eğitim sonrası yapılan çıkarım hızlarıyla da öne çıkıyor. 100’den fazla test örneği üzerinde yapılan hız ve doğruluk karşılaştırmalarında Fourier Sinir Operatörü, standart konvolüsyonel ağlara kıyasla daha üstün performans sergiliyor. Bu durum, mühendislik ve bilimsel simülasyon alanlarında gerçek zamanlı uygulamalara kapı açıyor. Ayrıca, PhysicsNeMo’nun açık kaynaklı modelleriyle entegrasyon imkanı, araştırmacılara daha geniş araçlar sunuyor.
Bu gelişmeler, mühendislikte fizik tabanlı simülasyonların yapay zeka ile harmanlanmasını hızlandıracak. Özellikle yeraltı suyu yönetimi, petrol rezervuar analizleri ve çevresel modellemelerde yüksek doğruluk ve hız sağlanması bekleniyor. Ayrıca, PINN ve FNO gibi yeni nesil modellerin daha karmaşık çok boyutlu ve çok faktörlü fiziksel problemler üzerinde kullanımı ile yapay zekanın bilimsel araştırmadaki yeri derinleşecek.
Geleceğe dönük bakıldığında, PhysicsNeMo ile geliştirilen modellerin daha büyük veri setlerinde ve gerçek dünya uygulamalarında ölçeklendirilmesi hedefleniyor. Dağıtık eğitim ve çoklu GPU kullanımına olanak tanıyan altyapılar sayesinde, daha karmaşık simülasyonlar hızlıca çözülebilecek. Aynı zamanda farklı fizik problemlerine uyarlanarak, enerji üretiminden tıp alanına çeşitli endüstri dallarında yapay zekanın faydaları artırılacak. NVIDIA ve işbirlikçi toplulukların katkılarıyla, fizik bilimi ve yapay zeka arasındaki sınırlar giderek bulanıklaşacak.
Özetle, PhysicsNeMo platformu, fiziksel problemlerde yapay zekanın gücünü kullanarak hem bilimsel araştırma süreçlerini hızlandırıyor hem de karmaşık modellere erişimi kolaylaştırıyor. Darcy akışı gibi temel bir problemi başarıyla çözen bu teknoloji, geleceğin çok disiplinli yapay zeka çözümlerinin öncüsü olma yolunda ilerliyor.
📎 Kaynak: marktechpost.com
