مائیکروسافٹ ایک سرفیس پی سی کی پیشین گوئی کرتا ہے جسے AI نے ڈیزائن کیا ہے۔

مائیکروسافٹ نے شیخی ماری ہے کہ اس کی اپنی Azure HPC سروس اپنے سرفیس لیپ ٹاپ کے ڈیزائن کے عمل کی لمبائی کو کم کرنے میں کامیاب رہی ہے - خاص طور پر ایک قبضہ کے لیے، جو ایک تکرار تک کم کر دیا گیا تھا، اور مستقبل میں اس سے بھی بہتر کام کرنے کے لیے AI کا استعمال کرنے کی امید ہے۔

کے مطابق پرنسپل انجینئر پرساد راگھویندر, Abaqus FEA سافٹ ویئر کو Azure HPC میں 2015 سے لاگو کیا گیا ہے۔ 2016 تک، Redmond نے آن پریمیسس سرورز سے Surface Pro 4 اور اصل Surface لیپ ٹاپ کو Azure HPC میں مکمل طور پر منتقل کر دیا تھا۔

مکینیکل ڈیزائن کی دنیا میں مہارت نہ رکھنے والوں کے لیے، یہ اس طرح کام کرتا ہے: کمپیوٹر ایڈیڈ ڈیزائن (CAD) ماڈلز – یا ایک لیپ ٹاپ کی ڈیجیٹل ڈرائنگ جو اس کے تمام اجزاء کے ساتھ مکمل ہوتی ہیں – کو محدود عنصر تجزیہ (FEA) ماڈلز میں ترجمہ کیا جاتا ہے۔ اس کے بعد FEA ماڈل درجہ حرارت کے اثرات، یا مشین کے گرنے پر تجربہ کرنے والی قوتوں جیسی چیزوں کی نقالی کر سکتے ہیں۔ یہ کسی بھی ایڈجسٹمنٹ یا ڈیزائن کے انتخاب کو مطلع کرتا ہے جو جسمانی پروٹو ٹائپ تیار کرنے اور حقیقی دنیا کے ٹیسٹوں کے ذریعے چلانے سے پہلے کرنے کی ضرورت ہے۔

راگھویندرا نے وضاحت کرتے ہوئے کہا، "چند دنوں میں، ڈیوائس کو مضبوط بنانے کے لیے مختلف ڈیزائن آئیڈیاز اور حلوں کا جائزہ لینے کے لیے سینکڑوں سیکولیشنز کو انجام دیا جاتا ہے۔"

مذکورہ بالا قبضے کی صورت میں، لیپ ٹاپ گرنے اور ایک کونے پر گرنے پر اس کی حرکت کو ظاہر کرنے والا ایک گرافک - جیسا کہ لیپ ٹاپ گرنے کا رجحان ہوتا ہے - انجینئرنگ ٹیم کو اس کے اندرونی حصوں سے ہونے والے اثرات اور تناؤ کی سطح کو دیکھنے کی اجازت دیتا ہے۔

اس ڈائنامک ڈراپ سمولیشن کو Azure HPC کلسٹر کے سیکڑوں کوروں پر Abaqus Explicit solver کا استعمال کرتے ہوئے عمل میں لایا گیا تھا - یہ سمیولیشن ٹول مختصر عارضی اور متحرک واقعات جیسے ہیوی الیکٹرانکس یا کار کریش گرنے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ اس صورت میں، حل کرنے والوں کو خاص طور پر Azure HPC کلسٹرز کے لیے بہتر بنایا گیا ہے، جس سے تخروپن کو ہزاروں کور تک پھیلایا جا سکتا ہے۔

راگویندر نے 15 اپریل کی ایک پوسٹ میں وضاحت کی، "اس نے ہمیں اہم مسئلے کو الگ کرنے اور ڈیزائن میں درست بہتری لانے کے قابل بنایا۔" چونکہ صرف ایک ڈیزائن کی تکرار کی ضرورت تھی، اس نے نوٹ کیا کہ ٹولنگ، پروٹو ٹائپنگ اور ٹیسٹنگ کے اخراجات کے ساتھ ساتھ وقت کی بھی بچت کی گئی تھی - جس کا مطلب بہت ہو سکتا ہے۔ انجینئر مہنگے ہیں۔

وقت کی بات کرتے ہوئے، سمیولیشنز میں خود دن لگتے تھے، لیکن Azure HPC سرورز پر - جو مغربی شمالی امریکہ اور جنوب مشرقی ایشیا دونوں میں واقع ہیں - باس انجینئر نے مشاہدہ کیا کہ اب اس میں گھنٹے لگتے ہیں۔ بلاگ کے مطابق، HPC وسائل پر سوئچ کے ساتھ "لاکھوں ڈگری آزادی کے ساتھ بڑے ماڈل معمول بن گئے اور آسانی سے حل ہو گئے"۔

مائیکروسافٹ نے جو تجربہ حاصل کیا ہے اس پر مزید وسائل شامل کرنے اور ملٹی فزکس ماڈلنگ کے لیے اس سے بھی زیادہ اسکیل ایبلٹی کو فعال کرنے کا ارادہ رکھتا ہے۔

راگھویندر نے لکھا، "مشین لرننگ اور AI کو پروڈکٹ کی تخلیق میں فعال کرنے کا ایک بہت بڑا موقع ہے۔ ®

• SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
• پلیٹو ڈیٹا ڈاٹ نیٹ ورک ورٹیکل جنریٹو اے آئی۔ اپنے آپ کو بااختیار بنائیں۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• پلیٹوآئ اسٹریم۔ ویب 3 انٹیلی جنس۔ علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• پلیٹو ای ایس جی۔ کاربن، کلین ٹیک، توانائی ، ماحولیات، شمسی، ویسٹ مینجمنٹ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• پلیٹو ہیلتھ۔ بائیوٹیک اینڈ کلینیکل ٹرائلز انٹیلی جنس۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• ماخذ: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2024/04/22/microsoft_surface_ai_design/