U ponedjeljak, 13. siječnja 2025. godine, Fakultet strojarstva Univerziteta u Sarajevu bio je domaćin inspirativnog događaja pod nazivom „Računalna mehanika i duboko učenje: podizanje svijesti“. Hibridni događaj, organiziran u sklopu EU projekta „Design of Computational Mechanics and Deep Learning Joint Master Program (DSGN COM-DL)“, okupio je raznoliku publiku studenata, istraživača i stručnjaka iz industrije, zainteresiranih za istraživanje transformativnog potencijala integracije računske mehanike (CM) i dubokog učenja (DL). Projekt DSGN COM-DL provodio se od studenog 2023. do siječnja 2025. godine, a koordinator projekta bio je Fakultet strojarstva Univerziteta u Sarajevu (voditeljica projekta izv. prof. dr. sc. Amra Hasečić). Partneri projekta bili su University College Dublin, Sveučilište u Zagrebu i Univerzitet u Zenici.

Cilj događaja bio je istaknuti revolucionarnu sinergiju između numeričkih simulacija i strojnog učenja, koja potiče optimizaciju i učinkovitost u područjima kao što su inženjerstvo okoliša, automobilska industrija i građevinarstvo. Važnost ove integracije naglašena je predviđanjima NASA-e, prema kojima će do 2030. godine postati industrijski standard.

Događaj je okupio ugledne predavače s vodećih institucija, koji su podijelili svoje stručno znanje i istraživačke inovacije:

- Dr. Leonardo Stella (School of Computer Science, University of Birmingham) predstavio je revolucionarni okvir koji koristi učenje potkrijepljeno (reinforcement learning) za predviđanje poroznosti u aditivnoj proizvodnji, testiran na leguri A205 Al visoke čvrstoće. Istaknuo je važnost pristupa temeljenih na fizički informiranoj umjetnoj inteligenciji (AI) za visokokvalitetna predviđanja, čime se revolucionira aditivna proizvodnja.

- Dr. Željko Tuković (Sveučilište u Zagrebu) predstavio je inovativan pristup dizajnu naddzvučnih mlaznica koristeći fizički informirane neuronske mreže (PINNs) za rješavanje PDE jednadžbi koje opisuju tok kompresibilnih, neidealnih plinova. Njegova metoda ponudila je nova rješenja za dizajn podzvučnih i naddzvučnih sekcija mlaznica, uključujući primjene u raketnim motorima, aerotunelima i parnim turbinama.

- Dr. Miguel Alfonso Mendez (von Karman Institute for Fluid Dynamics) govorio je o inovativnim pristupima vođenim podacima za analizu dinamike fluida. Naglasio je njihov utjecaj na modeliranje i kontrolu složenih sustava, kombinirajući asimilaciju podataka u stvarnom vremenu i digitalne blizance za transformativne primjene.

- Dr. Seid Koric (University of Illinois) predstavio je DeepONet, neuronsku mrežu koja aproksimira operatore rješenja PDE jednadžbi, omogućujući rješenja do 10.000 puta brže od tradicionalnih numeričkih metoda. Njegova istraživanja pokazala su stvarne primjene u više-fizikalnom inženjerstvu i naprednoj proizvodnji.

- Dr. Philip Cardiff (University College Dublin) istražio je integraciju strojnog učenja s metodama konačnih volumena, demonstrirajući njegovu sposobnost da emulira elastoplastične modele i ubrza iteracije rješavača u OpenFOAM-u.

- Dr. Kevin Nolan (University College Dublin) podijelio je zapažanja o utjecaju generativnih AI alata poput ChatGPT-a na obrazovanje, ističući njihove potencijalne prednosti i izazove u oblikovanju studentskog procesa učenja.

Sudionici su stekli uvid u inovativne primjene računske mehanike i dubokog učenja, od aditivne proizvodnje i dinamike fluida do obrazovanja i istraživanja. Događaj je naglasio transformativnu ulogu ove sinergije u rješavanju globalnih izazova i unapređenju znanstvenog razumijevanja.

Događaj predstavlja značajan korak u poticanju interdisciplinarne suradnje i inovacija.