Microsoft si è vantata del fatto che il proprio servizio HPC di Azure è stato in grado di ridurre la durata del processo di progettazione del laptop Surface, in particolare per una cerniera, che è stata ridotta a un'unica iterazione, e spera di utilizzare l'intelligenza artificiale per fare ancora meglio in futuro.
Secondo l'ingegnere principale Prasad Raghavendra, il software Abaqus FEA è stato implementato in Azure HPC dal 2015. Entro il 2016, Redmond aveva migrato completamente le simulazioni strutturali a livello di prodotto per Surface Pro 4 e il laptop Surface originale su Azure HPC dai server locali.
Per chi non è esperto nel mondo della progettazione meccanica, funziona così: i modelli di progettazione assistita da computer (CAD) – o disegni digitali di un laptop completo di tutti i suoi componenti – vengono tradotti in modelli di analisi agli elementi finiti (FEA). I modelli FEA possono quindi simulare cose come gli effetti della temperatura o le forze sperimentate quando una macchina cade. Ciò informa eventuali modifiche o scelte di progettazione che devono essere effettuate prima che un prototipo fisico venga prodotto e sottoposto a test nel mondo reale.
“In pochi giorni vengono eseguite centinaia di simulazioni per valutare varie idee e soluzioni di progettazione per rendere robusto il dispositivo”, ha spiegato Raghavendra.
Nel caso della suddetta cerniera, un grafico che ne descrive il movimento quando un laptop cade e atterra su un angolo – poiché i laptop tendono a cadere – ha permesso al team di ingegneri di visualizzare l’impatto e i livelli di stress subiti dalle sue parti interne.
La simulazione della caduta dinamica è stata eseguita su centinaia di core di un cluster HPC di Azure utilizzando il solutore Abaqus Explicit, lo strumento di simulazione utilizzato per brevi eventi transitori e dinamici come la caduta di dispositivi elettronici pesanti o incidenti automobilistici. In questo caso, i solutori sono ottimizzati specificamente per i cluster HPC di Azure, consentendo alla simulazione di scalare fino a migliaia di core.
"Questo ci ha permesso di isolare il problema principale e apportare i giusti miglioramenti al design", ha spiegato Ragavendra in un post del 15 aprile. Poiché era necessaria una sola iterazione di progettazione, ha notato che sono stati risparmiati costi di attrezzatura, prototipazione e test, nonché tempo, il che può significare molto. Gli ingegneri sono costosi.
Parlando di tempo, le simulazioni stesse richiedevano giorni, ma sui server HPC di Azure – che si trovano sia nel Nord America occidentale che nel Sud-Est asiatico – l’ingegnere capo ha osservato che ora ci vogliono ore. Secondo il blog, “i modelli di grandi dimensioni con milioni di gradi di libertà sono diventati routine e facilmente risolvibili” con il passaggio alle risorse HPC.
Microsoft prevede di sfruttare l'esperienza acquisita, aggiungendo più risorse e consentendo una scalabilità ancora maggiore per la modellazione multifisica.
“C’è un’enorme opportunità per abilitare l’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale nella creazione di prodotti”, ha scritto Raghavendra. ®
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- Fonte: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2024/04/22/microsoft_surface_ai_design/
