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Simulation Mit Machine Learning Aerodynamik in Echtzeit berechnen

| Redakteur: Sven Prawitz

Eine neue Software verwendet erstmals maschinelles Lernen, um beispielsweise Aerodynamik in Echtzeit zu berechnen. Das funktioniert, weil unter anderem die 3-D-Objekte durch die aus der Computeranimation bekannten Polycubes dargestellt werden.

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Die neue Software soll innerhalb von Sekundenbruchteilen die Stromlinien und den Druck an den Oberflächen von interaktiv deformierbaren Objekten zeigen.
Die neue Software soll innerhalb von Sekundenbruchteilen die Stromlinien und den Druck an den Oberflächen von interaktiv deformierbaren Objekten zeigen.
(Bild: Nobuyuki Umetani )

Wollen Ingenieure oder Designer die aerodynamischen Eigenschaften eines neu gestalteten Autos, eines Flugzeugs oder anderer Objekte testen, lassen sie den Computer normalerweise ein komplexes System von Gleichungen lösen, um den Luftstrom um das Objekt zu modellieren – ein Verfahren, das Stunden oder gar einen Tag in Anspruch nimmt. Nobuyuki Umetani von Autodesk Research (jetzt an der Universität Tokio) und Bernd Bickel vom Institute of Science and Technology Austria (IST Austria) haben diesen Prozess nach eigenen Angaben deutlich beschleunigt – Stromlinien und Druckfelder sollen nun in Echtzeit verfügbar sein. Ihre Methode, die erstmals maschinelles Lernen zur Modellierung der Strömung um kontinuierlich editierbare 3-D-Objekte nutzt, wurde gerade auf der Siggraph-Konferenz in Vancouver vorgestellt.

Maschinelles Lernen beschleunigt Berechnung

Bisher dauerte die Berechnung der aerodynamischen Eigenschaften von Autos einen kompletten Tag. „Durch maschinelles Lernen können wir das Strömungsfeld in Sekundenbruchteilen vorhersagen“, erklärt Nobuyuki Umetani.

Wegen der strengen Anforderungen des maschinellen Lernens war es bisher schwierig, die Methode auf die Modellierung von Strömungsfeldern anzuwenden – heißt es in einer Mitteilung des IST Austria. Für maschinelles Lernen müssen sowohl die Eingabe- als auch die Ausgabedaten strukturiert sein. Dies funktioniere gut für zweidimensionale Bilder, die durch eine regelmäßige Anordnung von Pixeln leicht dargestellt werden können. Wird jedoch ein 3-D-Objekt durch kleine Einheiten dargestellt, wie zum Beispiel durch ein Netz aus Dreiecken, kann sich die Anordnung dieser Einheiten ändern, wenn sich eine Form ändert. Zwei sehr ähnliche Objekte könnten daher für einen Computer sehr unterschiedlich aussehen, wenn sie durch ein anderes Netz repräsentiert werden. Die Maschine wäre dann nicht in der Lage, gewonnene Information über die eine Form auf die andere zu übertragen.

Objekte mit Polycubes darstellen

Die Lösung kam durch Nobuyuki Umetanis Idee, sogenannte Polycubes zu verwenden, um die Formen für maschinelles Lernen handhabbar zu machen. Dieser Ansatz – ursprünglich entwickelt, um Objekte in Computeranimationen mit Texturen zu versehen – verwendet strenge Regeln bei der Darstellung von Objekten. Ein Modell wird erst durch eine kleine Anzahl großer Würfel dargestellt. Diese werden dann verfeinert und nach einem genau definierten Verfahren in kleinere unterteilt. Auf diese Weise dargestellt, haben Objekte mit ähnlichen Formen auch ähnliche Datenstrukturen, die von maschinellen Lernmethoden ausgewertet und verglichen werden können, so das IST Austria.

Zur Originalveröffentlichung „Learning Three-dimensional Flow for Interactive Aerodynamic Design“ (englischsprachiges PDF).

Hohe Genauigkeit für Design von Autos

Die Forscher zeigen in ihrer Studie auch, dass ihre Methode eine sehr hohe Genauigkeit erreicht, was beim Design neuer Autos eine wichtige Voraussetzung ist. Umetani erklärt: „Bei Simulationen nach der klassischen Methode werden die Ergebnisse für jede getestete Form nach der Berechnung schließlich verworfen. Dies bedeutet, dass jede neue Berechnung von Grund auf neu gestartet wird. Beim maschinellen Lernen nutzen wir die Daten früherer Berechnungen. So steigt die Genauigkeit, wenn wir die Berechnung wiederholen.“

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