AI #2: Hoe AI-simulaties helpen om windturbinebladen lichter te maken

Met AI ervoor zorgen dat je veel sneller de sterkte van een composiet materiaal kunt berekenen. Het Delftse SLIMM-lab ontwikkelt met kunstmatige intelligentie modellen die dit voor elkaar moeten krijgen. Daarmee willen windmolenbouwers ontwerp en productie optimaliseren van windmolenbladen die ieder jaar groter worden.

SLIMM rekent aan composiet materialen zoals vezel versterkte epoxy dat gebruikt wordt voor vliegtuigvleugels en windturbinebladen. Dat zijn grote onderdelen die zowel extreem licht als sterk moeten zijn. Maar door hun interne opbouw zijn ze ook complex. Kijk bijvoorbeeld eens naar hoe windturbinefabrikant LM Wind Power een half blad maakt. Een tientallen meters lange mal wordt bespoten met een gel coat. Daarop komen meerdere lagen glasvezelmatten, koolstof, balsahout en schuim. Het geheel wordt doordrenkt met kunsthars. Wanneer dat uitgehard is, worden twee helften gecombineerd tot één blad. Door de complexiteit en de veiligheidseisen blijven fabrikanten aan de voorzichtige kant en maken ze hun product liever betrouwbaar dan zo licht mogelijk. 

“Er zijn twee manieren waarop je de sterkte van een composiet materiaal kunt testen, en geen van beiden werkt in de praktijk”, zegt dr. Iuri Rocha met een grijns. “Experimentele beproeving werkt niet vanwege de verschillende manieren van stapelen en oriëntatie van de vezelmatten. Door alle mogelijke variaties is het onmogelijk om elk mogelijk composiet materiaal experimenteel te testen.” De andere manier is de numerieke benadering met een computersimulatie op microschaal, de eindige-elementenmethode of EEM.

Maar de opschaling van microschaal naar de grootte van een brug of windturbineblad gaat met miljarden elementen gemoeid. “Dan kom je al gauw op het punt dat een simulatie enkele weken in beslag neemt. En dat is voor een enkel model. Voor onderzoek moet je meerdere modellen doorrekenen. En om een nieuw materiaal te ontwikkelen moet je duizenden berekeningen doen. Daarmee wordt computersimulatie onmogelijk.” 

Snelle rekenaar
En dat is waar AI, artificiële of kunstmatige intelligentie, van pas komt. Het SLIMM-lab ontwikkelt met AI surrogaatmodellen die de eindige-elementenmethode moeten vervangen door iets met 100 duizend keer minder rekentijd. “We trainen het AI-model met data uit het EEM-model. Wanneer het eenmaal voldoende getraind is kunnen we het surrogaatmodel gebruiken om heel snel verschillende ontwerpen door te rekenen”, legt Rocha uit. 

Varianten hierop die het SLIMM-lab ontwikkelt zijn een hybride model (AI in combinatie met een fysisch model) en een waarschijnlijkheidsmodel (Bayesian zoals dat heet) dat een waarschijnlijkheidsverdeling produceert in plaats van een eenduidige uitkomst.

Het SLIMM-lab produceerde beide varianten met als doel om AI-modellen transparanter en betrouwbaarder te maken. “Mensen die surrogaatmodellen ontwikkelen vertrouwen daar vaak blind op”, vertelt Rocha. “Maar persoonlijk ik zie er graag een onzekerheidsmarge bij.” 

Arbeidsintensieve training
Er zijn ook hobbels op de weg naar een surrogaatmodel, vertelt Rocha. Hij noemt het arbeidsintensieve trainingsproces van het model: de selectie van gegevens en de tijd die het kost om het model te trainen. Daarnaast vreest hij vertroebeling door de opkomst van ChatGTP en andere ‘generatieve’ AI-modellen (ze genereren tekst, computercode of beeld). “Bij die modellen weet niemand hoe het resultaat tot stand komt en hoe betrouwbaar dat is.” Die vertroebeling wordt waarschijnlijk nog versterkt door de opkomst van concurrerende AI-systemen van Google en Microsoft, die inzicht in de werking als bedrijfsgeheim beschouwen en dus afschermen. 

“Een ingenieur moet goed weten hoe een ontwerp tot stand is gekomen”, stelt Rocha. En als troebele AI-modellen de markt gaan beheersen bestaat de kans dat windmolen- en vliegtuigbouwers alle kunstmatige intelligentie gaan wantrouwen en het kind met het badwater weggooien. 

Maar als rasoptimist denkt Rocha graag dat het ook anders kan lopen. “Voor mij is de ideale uitkomst dat we hier een aantal technieken ontwikkelen voor betrouwbare simulaties die schaalbaar zijn, gebruikersvriendelijk en razendsnel.” Daarmee kunnen windmolenbouwers ontwerp en productie optimaliseren van windmolenbladen die, zoals we weten, ieder jaar groter worden. 

• SLIMM staat voor ‘AI voor Smart Materials Modelling’. Dr. Iuri Rocha is de AI-programmadirecteur op de faculteit Civiele Techniek en Geowetenschappen. Dr. Hanne Kekkonen is zijn mededirecteur vanuit de faculteit Elektrotechniek, Wiskunde en Informatica. Ze werken samen met vier promovendi en twee stafleden van beide faculteiten. 
• Meer informatie over het SLIMM-lab is te vinden op hun website.
• Lees ook deel 1 van deze serie: Robots die navigeren als een mens