AI மற்றும் இயற்பியலைப் பயன்படுத்தி ஆழ்கடல் வாழ்விட வடிவமைப்பு

சாதாரண AI மாதிரிகள் தீவிரமான சூழல்களில் தோல்வியடைகின்றன.

ஆழ்கடல் வாழ்விடங்களை வடிவமைக்க நான் generative models-களைப் பயன்படுத்த முயன்றேன். அதன் முடிவுகள் ஆபத்தானவையாக இருந்தன. AI அழகான கட்டமைப்புகளை உருவாக்கியது, ஆனால் அவை கடல் அழுத்தத்தின் கீழ் நொறுங்கிவிடும் (implode). அது வெப்பநிலை மற்றும் கட்டமைப்புத் தேவைகளைப் புறக்கணித்தது.

சாதாரண diffusion models வடிவங்களிலிருந்து (patterns) கற்றுக்கொள்கின்றன, இயற்பியல் விதிகளிலிருந்து அல்ல. அவற்றுக்கு 400 வளிமண்டல அழுத்தம் அல்லது உறைபனி போன்ற வெப்பநிலைகளைப் பற்றித் தெரியாது.

இதைச் சரிசெய்ய நான் ஒரு புதிய அமைப்பை உருவாக்கினேன். இது மூன்று முக்கிய பகுதிகளைப் பயன்படுத்துகிறது:

  • Physics-Augmented Diffusion: வெப்ப இயக்கவியல் (thermodynamics) மற்றும் திரவ இயக்கவியலை (fluid dynamics) நேரடியாக AI செயல்முறையிலேயே இணைத்தேன். இப்போது இந்த மாதிரி வடிவமைப்பின் போது கட்டமைப்பு வரம்புகளைப் புரிந்துகொள்கிறது.
  • Zero-Trust Governance: நான் ஒரு cryptographic layer-ஐ சேர்த்தேன். இது ஒவ்வொரு வடிவமைப்பு முடிவிற்கும் மாற்ற முடியாத ஒரு பதிவை உருவாக்குகிறது. இது பாதுகாப்புத் தரங்கள் பூர்த்தி செய்யப்படுவதையும், வடிவமைப்புகள் மாற்றியமைக்கப்படாமல் இருப்பதையும் உறுதி செய்கிறது.
  • Agentic Orchestration: ஒரு multi-agent AI அமைப்பு பணிப்பாய்வை (workflow) நிர்வகிக்கிறது. வடிவமைப்பைச் செம்மைப்படுத்த வெவ்வேறு ஏஜென்ட்கள் பொறியாளர்கள், பாதுகாப்பு அதிகாரிகள் மற்றும் தணிக்கையாளர்களாகச் செயல்படுகிறார்கள்.

முடிவுகள் அனைத்தையும் மாற்றியமைத்தன. வடிவமைப்பு முடிவடைவதற்கு முன்பே, அந்த மாதிரியால் கட்டமைப்பு குறைபாடுகளைக் கண்டறிய முடிகிறது. இது மாதக்கணக்கில் எடுப்பதற்குப் பதிலாக, நிமிடங்களில் பாதுகாப்பான மற்றும் திறமையான வாழ்விடங்களை உருவாக்குகிறது.

இந்த அணுகுமுறை AI-யை வெறும் pattern matching என்பதிலிருந்து உண்மையான பொறியியலுக்குக் கொண்டு செல்கிறது.

Source: https://dev.to/rikinptl/physics-augmented-diffusion-modeling-for-deep-sea-exploration-habitat-design-with-zero-trust-jll

Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi