যান্ত্রিক প্রকৌশলীদের তাদের পণ্যগুলি বিভিন্ন শারীরিক অবস্থার মধ্যে কীভাবে কাজ করবে তা সিমুলেশন করতে হবে. তবে, এই সিমুলেশনগুলি চালানোর জন্য দিন লাগতে পারে এবং হাজার হাজার ডলার খরচ করতে পারে। Why Simulation Matters কেন সিমুলেশন গুরুত্বপূর্ণ একটি পণ্য ডিজাইন মূলত একটি অপ্টিমাইজেশন সমস্যা. এবং এই অপ্টিমাইজেশন পুনরাবৃত্তি উপর ভিত্তি করে নকশা পরীক্ষা এবং উন্নতি উপর নির্ভর করে. যত দ্রুত আপনি পরীক্ষা করতে পারেন, তত দ্রুত আপনি শিখতে পারেন, তত দ্রুত আপনি অপ্টিমাইজ করতে পারেন. এই কারণে ১৯৬০-এর দশকে, সংখ্যাগত সমাধানকারীগুলি বাস্তব জগতের শারীরিক অবস্থার কাছাকাছি জনপ্রিয় হয়ে ওঠে. এই অ্যালগরিদমগুলি প্রকৌশলীদের ব্যয়বহুল এবং সময় ব্যয়বহুল শারীরিক প্রোটোটাইপের পরিবর্তে সিলিকোতে পণ্য পরীক্ষা করতে সক্ষম করে। "কিন্তু নকশা এবং সিমুলেশনগুলির জটিলতা ক্রমাগত বৃদ্ধি পেয়েছে, যা সমাধানকারীদের অত্যন্ত দীর্ঘ রানটাইমের কারণ করে," কম্পল্যাবের সহ-প্রতিষ্ঠাতা এবং সিটিও চিনমা Shrivastava বলেছেন। উপরন্তু, এই সিমুলেশনগুলি বিশেষজ্ঞ দক্ষতা এবং প্রায়শই সপ্তাহগুলি নেটওয়ার্কিং (কম্পিউটারের জন্য জিওমিট্রি বর্ণনা) প্রয়োজন, যা বড় সংস্থাগুলিকে বছরে শত শত মিলিয়ন খরচ করে। যদি এআই ডিজাইন এবং শারীরিকতা বুঝতে পারে? আইটি বোঝার ভাষার প্রভাব উল্লেখযোগ্য ছিল, কিন্তু যদি আইটি ডিজাইন এবং শারীরিকতাও বুঝতে পারে প্রতিস্থাপন মডেলগুলি উন্নত প্রকৌশল দলগুলি সিমুলেশনগুলি গতিশীল করার জন্য ব্যবহৃত হয়. তারা একটি নির্দিষ্ট সিমুলেশন উপর প্রশিক্ষিত নমনীয় এমএল মডেলগুলি, উল্লেখযোগ্য ডেটা এবং এমএল দক্ষতা প্রয়োজন। "সংখ্যক টিম সার্ভারগেট মডেলগুলির সাথে পরীক্ষা করে, কিন্তু প্রায়ই সীমিত ফেরতের জন্য উল্লেখযোগ্য প্রচেষ্টা বিনিয়োগ করে। উচ্চ নির্দিষ্ট একক উদ্দেশ্য মডেল প্রশিক্ষণের পরিবর্তে, কম্পল্যাবস একটি সাধারণ এআই মডেল বিকাশ করছে যা 3D জিওমিট্রিয়াগুলি বুঝে এবং তাদের শারীরিক অবস্থার দ্বারা কীভাবে প্রভাবিত হয়। তাদের মডেলটি 3D জিওমিট্রিয়া এবং শারীরিক ডেটাগুলির একটি বৈচিত্র্যময় শরীরের উপর প্রাক প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়. এটি একটি কোম্পানির সমাধানকারীর কর্মক্ষমতাকে আগের সিমুলেশন চালানোর পরে পুনরাবৃত্তি করতে সক্ষম করে. ব্যবহারকারীরা নতুন জিওমিট্রিয়া, উপকরণ এবং শারীরিক অবস্থার উপর সেকেন্ডের মধ্যে উচ্চ-ফিডি সিমুলেশনগুলি চালাতে পারে. কারণ মডেলটি সিমুলেশনগুলি স্বতঃস্ফূর্তভাবে বুঝতে পারে, মেসিং করার প্রয়োজন নেই। উদাহরণস্বরূপ, একটি বড় প্রকৌশল কোম্পানি জটিল তাপ উপাদানগুলির জন্য উপাদান এবং লেপের সংমিশ্রণগুলি মূল্যায়ন করার জন্য মডেলটি ব্যবহার করার পরিকল্পনা করছে, কাজের মাসগুলি ঘন্টায় কমিয়ে দেয়। Looking Forward সামনে দৃষ্টি CompLabs Alt Capital, Cory Levy এবং Joris Poort (Rescale এর সিইও) থেকে 2.65 মিলিয়ন ডলারের প্রাক-সেইড ফান্ডিং সংগ্রহ করেছে। বর্তমানে যান্ত্রিক নকশা ধীর হয়: কয়েক সপ্তাহের নেটওয়ার্কিং, মডেলগুলি কম্পিউটারিক্যালভাবে ট্র্যাকিং করা সহজ করে, এবং দিন থেকে মাস পর্যন্ত লেনদেনের সময়। আমাদের লক্ষ্য মেকানিক্যাল ইঞ্জিনিয়ারদের বর্জ্য থেকে বের করা এবং তাদের ডিজাইনার হিসাবে ক্ষমতা প্রদান করা। জিআই মডেলের মাধ্যমে যারা জিওমেট্রিয়া এবং শারীরিকতা বুঝতে পারে, প্রকৌশলীরা তাদের চাহিদাগুলি বর্ণনা করবে - এমন একটি অংশ যা নির্দিষ্ট লোড প্রতিরোধ করতে পারে, তাপমাত্রা সীমাবদ্ধতাগুলির মধ্যে থাকতে পারে, অথবা চাপ কমাতে পারে - এবং সিস্টেমটি অপ্টিমাইজড নকশাগুলি উত্পাদন করবে। ডিজাইন আরও লক্ষ্যমাত্রা, দ্রুত এবং সৃজনশীল হবে।

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

গল্পের মূল ভাষায় এই অডিও তৈরি!

Rethinking Simulation: কিভাবে CompLabs যান্ত্রিক নকশা জন্য ভিত্তি মডেল নির্মাণ করছে

About Author

মন্তব্য

আসে ট্যাগ

এই নিবন্ধটি উপস্থাপন করা হয়েছে

Related Stories

আয় করতে ট্যাপ করুন: টেলিগ্রাম সোলানার আগে পরবর্তী 10 বিলিয়ন ক্রিপ্টো ব্যবহারকারীদের অনবোর্ড করতে পারে

ক্রিপ্টো গ্রোথ: কার্যকরী ব্যবহারকারী ব্যক্তিত্ব তৈরি করা

ব্যবহারকারী-কেন্দ্রিক ক্রিপ্টো পণ্য তৈরি করা: গ্রাহক প্রতিক্রিয়ার গুরুত্ব

AI এর শক্তি উন্মুক্ত করা। কাটিং-এজ টেকনিকের একটি পদ্ধতিগত পর্যালোচনা: বিমূর্ত ও ভূমিকা

আয় করতে ট্যাপ করুন: টেলিগ্রাম সোলানার আগে পরবর্তী 10 বিলিয়ন ক্রিপ্টো ব্যবহারকারীদের অনবোর্ড করতে পারে

ক্রিপ্টো গ্রোথ: কার্যকরী ব্যবহারকারী ব্যক্তিত্ব তৈরি করা

ব্যবহারকারী-কেন্দ্রিক ক্রিপ্টো পণ্য তৈরি করা: গ্রাহক প্রতিক্রিয়ার গুরুত্ব

AI এর শক্তি উন্মুক্ত করা। কাটিং-এজ টেকনিকের একটি পদ্ধতিগত পর্যালোচনা: বিমূর্ত ও ভূমিকা

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps