TUC Researcher's Night 2020: ComecoLab (Technical University of Crete, 2020)
: Χρήση δεδομένων και τεχνητής νοημοσύνης για την επίλυση προβλημάτων στη μηχανική. Νευρονικά δίκτυα, βαθιά εκπαίδευση, τεχνητή νοημοσύνη, μεγάλα δεδομένα. Όλα αυτά μας βοηθάνε να κάνουμε πρόβλεψη χωρίς την ανάγκη δημιουργίας ενός μαθηματικού ή μηχανικού μοντέλου. Γίνεται δηλαδή εξόρυξη και χρήση δεδομένων από βάσεις δεδομένων με πολλές πληροφορίες. Οι βάσεις αυτές μπορεί να δημιουργηθούν από πειράματα ή από αριθμητική προσωμίωση. Είναι κατάλληλη μυθολογία για την επίλυση ευθεών προβλημάτων στη μηχανική, όπως για παράδειγμα όταν γίνεται αντικατάσταση ενός καταστατικού νόμου υλικού από δεδομένα, και την επίλυση αντιστροφων προβλημάτων στη μηχανική, όπως αυτά που εμφανίζονται στο διάλεγμα της δομικής ακαιρεότητας κατασκευών. Όλα αυτά είναι κατάλληλα εργαλεία για την υλοποίηση των λεγόμενων ψηφιακών δειδήμα. Μια εικόνα ενός τυπικού νευρονικού δικτύου με πολλά στρώματα, το οποίο εκπαιδεύεται με τη βοήθεια οπισόδρομης ανάδρασης διάδοσης του σήματος, του σφάλματος, με τη χρήση βάσεων δεδομένων. Η εξόρρυξη δεδομένων από μια μεγάλη βάση πειραμάτων ισοδυναμεί με τον υπολογισμό του κοντινότερο από τα διαθέσιμα πειράματα. Τα νευρονικά δίκτυα στη μηχανική για την επίλυση εφθέων προβλημάτων. Γίνεται προσέγγιση της λύσης ενός μηχανικής δεδομένων. Βοηθούνται δεδομένα, ζευγάρια δηλαδή εισόδου-εξόδου στο σύστημα. Γίνεται εκπαίδευση του νευρονικού δικτύου και στο τέλος γίνεται χρήση του εκπαίδευμένου νευρονικού δικτύου με τη μορφή ενός μεταμοντέλου. Για παράδειγμα, έγινε η πρόβλεψη της ελαστικής. Βοηθούνται ανάλογη μεθοδολογία. Γίνεται ευθεία προσέγγιση της αντίστροφης απεικόνισης. Πάλι χρησιμοποιούνται ζευγάρια τιμών. Γίνεται η εκπαίδευση του νευρονικού δικτύου και γίνεται τέλος η χρήση του εκπαίδευμένου νευρονικού δικτύου με τη μορφή ενός μεταμοντέλου. Μπορούμε να συσχετίσουμε τις παραμορφώσεις από την εξωτερική προσβάσιμη επιφάνεια ενός παραμορφώσιμου σώματος με την ύπαρξη της θέσης στο εσωτερικό του. Τέλος, με τη βαθύ εκπαίδευση μπορούμε να επεκτείνουμε τη μεθοδολογία για να προσεγγίσουμε συνθετότερες συσχετίσεις. Όπως για παράδειγμα, η μικροδομή ενός υλικού να συσχετιστεί με τους ομογενοποιημένες ιδιότητές του. Η εικόνα κάποιων λογμών να συσχετιστεί με τη μηχανή. Πείτε αυτή τη τεχνική για την επίλυση ενός στίχου, η μικροδομή ενός στίχου. Ένα εμπορικό δίκτυο να λείπεται από ένα πρόγραμμα περιπερασμένων στοιχείων και χρησιμοποιείται για τις παραπέρα επιλύσεις. Η εικόνα φροντίζει για τη διάχειση των αποτελεσμάτων με τη δημοσίευση φοιτητές ή προεφοιτητές, εξωτερικείς συνεργάτες.