Apollo od NVIDII. Wielki skok dla ludzkości?

„Mały krok dla człowieka, wielki skok dla ludzkości” – powiedział Neil Armstrong stając na Księżycu. NVIDIA, uruchamiając projekt Apollo, liczy a podobną rewolucję w świecie inżynierii – i dowód na to, że to co wczoraj było niemożliwe dziś jest na wyciągnięcie ręki.

Apollo to rodzina modeli sztucznej inteligencji zaprojektowanych specjalnie do symulacji fizycznych. Nie chodzi więc o narzędzie podobne do ChatGPT, ale o AI, która potrafi przewidywać zachowanie złożonych układów fizycznych: przepływu powietrza wokół samolotu, drgań konstrukcji, zachowania plazmy w komorach do produkcji chipów czy zmian temperatury w turbinach.

Pierwsze wyniki wyglądają spektakularnie. Technologia ma jednak pewne ograniczenia, chociaż inżynierowie są pełni optymizmu co do zmiany jakości pracy, jaką wnosi.

Imponujące możliwości

Rodzina modeli NVIDIA Apollo oficjalnie ujrzała światło dzienne podczas konferencji SC25 w St. Louis. Firma zaprezentowała je wskazując, że celem jest wprowadzenie czasowo-rzeczywistych możliwości do oprogramowania symulacyjnego w wielu sektorach przemysłu.

Modele te pokrywają szeroki zestaw dziedzin – od automatyzacji urządzeń elektronicznych i procesów w półprzewodnikach, poprzez mechanikę konstrukcji (w motoryzacji, elektronice konsumenckiej, lotnictwie), prognozowanie pogody i klimatu, obliczenia przepływowe (CFD) w produkcji i energetyce, symulacje elektromagnetyczne (komunikacja bezprzewodowa, radar, optyka wysokich prędkości), aż po multiphysics – w tym symulacje plazmy i fuzji jądrowej.

Dla użytkownika przemysłowego oznacza to, że Apollo nie jest tylko „czarną skrzynką AI”, lecz zestawem pretrenowanych punktów kontrolnych (checkpoints) i gotowych workflow – do trenowania, inferencji i benchmarkingu – które można bezpośrednio dostosować i zintegrować z własnym oprogramowaniem.

Liczy się czas

Od lat największym problemem w inżynierii jest czas. Klasyczne symulacje fizyczne często wymagają godzin czy dni obliczeń (a nawet znacznie dłuższych okresów). Każda zmiana w projekcie – choćby niewielka – wymagać może ponownego przeliczenia wszystkiego. To sprawia, że projektanci mają bardzo ograniczoną liczbę eksperymentów, które mogą przeprowadzić. Z tego też powodu inżynierowie często rezygnują z bardziej odważnych koncepcji, bo nie stać ich czasowo na przeliczenie wszystkich potencjalnych scenariuszy.

Apollo ma ten problem rozwiązać. Model uczy się zachowania systemów fizycznych na podstawie danych z wcześniejszych symulacji i potrafi przewidzieć ich wynik w ułamku czasu potrzebnego do obliczeń komputerowych przeprowadzanych do tej pory.

Jak to działa?

Wszystko zaczyna się od klasycznych symulacji – bardzo dokładnych, ale powolnych. Na podstawie ich wyników Apollo uczy się wzorców i zależności, a później potrafi przewidywać zachowanie układu w kilka sekund. W praktyce oznacza to, że inżynier może przeprowadzić w jeden dzień tyle wariantów projektu, na ile wcześniej potrzebował całego miesiąca.

Trzeba wyraźnie podkreślić, że nie chodzi tu o zastępowanie tych klasycznych symulacji, lecz o przyspieszenie procesu projektowania (pierwszego kroku w badaniach). Te dwie technologie wzajemnie się wzmacniają i uzupełniają. Ich połączenie pozwala skrócić cykl projektowy i szybciej wprowadzać na rynek nowe produkty, bez rezygnacji z fizycznej dokładności.

AI physics już tu jest

Jak czytamy na stronie NVIDIA – Apollo sprawdza się w praktycznych zastosowaniach już od pewnego czasu.

Applied Materials – jeden z największych na świecie producentów sprzętu do wytwarzania chipów – wykorzystało Apollo do przyspieszenia symulacji procesów półprzewodnikowych aż 35-krotnie, zamieniając obliczenia trwające godziny w wyniki dostępne po kilku sekundach, co radykalnie skraca zarówno proces badawczo-rozwojowy, jak i kontrolę produkcji.

Cadence – globalny lider w oprogramowaniu do projektowania układów scalonych i symulacji CFD – zbudowało na Apollo cyfrowego bliźniaka samolotu w czasie rzeczywistym, dzięki czemu model aerodynamiczny reaguje natychmiast na zmiany konfiguracji; to już interaktywna aerodynamika, a nie klasyczna symulacja.

Synopsys – kluczowy dostawca narzędzi EDA (Electronic Design Automation) – osiągnął nawet 500-krotne przyspieszenia w obliczeniach przepływowych, skracając symulacje z całej nocy do czasu jednej krótkiej iteracji.

Z kolei Northrop Grumman – gigant przemysłu obronnego, i Luminary Cloud – platforma chmurowa specjalizująca się w symulacjach CFD – używają Apollo do projektowania dysz rakietowych w kilka sekund, co pozwala testować tysiące wariantów konstrukcji i osiągać optymalizacje wcześniej praktycznie nieosiągalne.

Jednak wciąż omylny

Warto to powiedzieć jasno: Apollo nie rozumie fizyki tak jak człowiek. Nie zna równań. Nie rozumie pojęcia energii, masy czy pola. On tylko uczy się z danych – i jest tak dobry, jak dane, które mu damy. To oznacza, że nie zastąpi pełnych symulacji w krytycznych zastosowaniach, może się pomylić, jeśli natrafi na sytuację inną niż te, których został nauczony i wymaga bardzo wysokiej jakości danych treningowych.

Dlatego firmy nie mogą traktować wyników działania tego narzędzia jako „końcowej prawdy”. Apollo sprawdza się doskonale w szybkim prototypowaniu, ale ostatnie słowo zawsze należy do klasycznych symulacji fizycznych.

Dodatkowy problem polega na tym, że aby Apollo działało, trzeba wcześniej wygenerować bardzo dużo danych – a to oznacza klasyczne, wolne symulacje, często liczone na drogich klastrach obliczeniowych. Duże firmy mają takie zasoby, więc (znów) skorzystają najpierw.

Apollo nie jest więc narzędziem, które rozwiązuje każdy problem fizyki. Ale diametralnie zmienia tempo pracy inżynierów. A w technologii wykorzystywanej w biznesie czas to wszystko: decyduje o innowacyjności, kosztach i pozycji na rynku.