การออกแบบที่อยู่อาศัยใต้ทะเลลึกด้วย AI และฟิสิกส์

โมเดล AI มาตรฐานมักล้มเหลวในสภาพแวดล้อมที่รุนแรง

ผมได้ลองใช้ generative models เพื่อออกแบบที่อยู่อาศัยใต้ทะเลลึก แต่ผลลัพธ์ที่ได้นั้นอันตรายมาก AI สร้างโครงสร้างที่สวยงามแต่จะยุบตัวลง (implode) ภายใต้แรงดันมหาศาลของมหาสมุทร โดยมันไม่ได้คำนึงถึงอุณหภูมิและความต้องการด้านโครงสร้างเลย

โมเดล Diffusion มาตรฐานเรียนรู้จากรูปแบบ (patterns) ไม่ใช่กฎทางฟิสิกส์ พวกมันไม่เข้าใจแรงดันระดับ 400 บรรยากาศ หรืออุณหภูมิที่เย็นจัดจนเป็นน้ำแข็ง

ผมได้สร้างระบบใหม่ขึ้นมาเพื่อแก้ไขปัญหานี้ โดยประกอบด้วย 3 ส่วนหลัก:

  • Physics-Augmented Diffusion: ผมได้ฝังหลักอุณหพลศาสตร์ (thermodynamics) และพลศาสตร์ของไหล (fluid dynamics) เข้าไปในกระบวนการของ AI โดยตรง ทำให้ตอนนี้โมเดลสามารถเข้าใจขีดจำกัดทางโครงสร้างในระหว่างการสร้างได้
  • Zero-Trust Governance: ผมได้เพิ่มชั้นการเข้ารหัส (cryptographic layer) เพื่อสร้างบันทึกที่ไม่สามารถแก้ไขได้ (immutable record) ของทุกการตัดสินใจในการออกแบบ สิ่งนี้ช่วยรับประกันว่ามาตรฐานความปลอดภัยจะได้รับการปฏิบัติตาม และการออกแบบจะไม่ถูกดัดแปลงแก้ไข
  • Agentic Orchestration: ระบบ AI แบบหลายเอเจนต์ (multi-agent AI system) จะทำหน้าที่จัดการเวิร์กโฟลว์ โดยเอเจนต์แต่ละตัวจะสวมบทบาทเป็นวิศวกร เจ้าหน้าที่ความปลอดภัย และผู้ตรวจสอบ เพื่อขัดเกลาการออกแบบให้สมบูรณ์

ผลลัพธ์ที่ได้นั้นเปลี่ยนทุกอย่าง ตอนนี้โมเดลสามารถระบุข้อบกพร่องทางโครงสร้างได้ก่อนที่การออกแบบจะเสร็จสิ้นเสียด้วยซ้ำ และสามารถสร้างที่อยู่อาศัยที่ปลอดภัยและมีประสิทธิภาพได้ภายในไม่กี่นาที แทนที่จะต้องใช้เวลาเป็นเดือนๆ

แนวทางนี้ช่วยยกระดับ AI จากการจับคู่รูปแบบ (pattern matching) แบบธรรมดา ไปสู่การเป็นวิศวกรรมที่แท้จริง

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