реклама
Команда китайских ученых опубликовала пошаговое руководство по внедрению дешевого и легкодоступного чип-модуля искусственного интеллекта (ИИ) для повышения характеристик гиперзвуковых транспортных средств. Было показано, что относительная дешевизна выбранного чипа NVIDIA Jetson TX2i значительно улучшает управление воздушно-реактивным двигателем, дальностью и стабильностью полета, делает его полезным для тех, кто создает гиперзвуковые транспортные средства. В данном случае команда использовала чип на воздушно-реактивном транспортном средстве, способном развивать скорость полета более 7 махов.
Пекинский научно-исследовательский институт энергетического машиностроения и исследовательская группа Даляньского технологического университета опубликовали свои выводы в статье 13 марта в китайском академическом журнале Propulsion Technology. Команда исследователей обнаружила, что скорость отклика модуля идеально подходит для оптимизации системы подачи топлива в режиме реального времени, диагностики неисправностей и отказоустойчивого управления воздушно-реактивными двигателями.
реклама
Команда установила, что максимальная производительность модуля с одинарной точностью составляет около 1,26 терафлоп (TFLOPS). Это всего лишь около 2 % от возможностей самого мощного ИИ-чипа компании H100 (терафлопс - это показатель производительности графического процессора, и он часто имеет решающее значение при сравнении видеокарт). Чтобы оценить производительность этого чипа в TFLOPS, достаточно указать, что процессор Xbox Series X способен выдавать около 12 TFLOPS. Однако H100 стоит дорого, его стоимость составляет десятки тысяч долларов США. С другой стороны, чип Jetson TX2i относительно дешевле, и его можно приобрести за несколько сотен долларов. Кроме того, экспортный контроль США не ограничивает его, поэтому его можно купить онлайн.
По словам команды китайских исследователей, возглавляемой профессором Сунь Симином, модуль Jetson TX2i в системе управления воздушно-реактивным двигателем увеличил дальность полета и устойчивость гиперзвуковых летательных аппаратов при одновременном снижении затрат на исследования и разработку.
"Высокопроизводительные видеокарты обладают превосходными вычислительными возможностями, но требуют вспомогательного оборудования, такого как хостинговая платформа, блок питания и радиатор", - пояснили исследователи профессора Сунь. "У них есть такие недостатки, как высокое энергопотребление, большой вес и габариты, которые не соответствуют требованиям, предъявляемым к легким и малогабаритным встраиваемым контроллерам в аэрокосмической отрасли", - написали исследователи профессора Сунь в своей статье для журнала Propulsion Technology. В указанной статье приводится подробное руководство с формулами и рассматриваются потенциальные инженерные проблемы, такие как ограничение размера сетки моделирования, управление памятью, оптимизация кода и конкретные схемы команд компиляции. В статье также говорится: "Чтобы применить чип искусственного интеллекта к гиперзвуковым транспортным средствам, необходима дальнейшая работа по моделированию входного отверстия, коррекции ударной волны и моделированию данных".
Как пишет South China Morning Post (SCMP), неясно, почему исследователи выбрали чип Nvidia для своего эксперимента. Однако SCMP отмечает, что Китай вряд ли будет использовать этот чип для усиления своих гиперзвуковых транспортных средств в будущем, так как Китай располагает доступными поставками более качественных чипов отечественного производства. Однако в статье показано, что недорогой чип искусственного интеллекта может быть использован для создания гиперзвукового оружия, независимо от его происхождения.