Różne środowiska, różne obiekty, nowy sposób tworzenia
W New Science Lab budujemy technologię opartą o AI, która przyspiesza projektowanie i optymalizację geometrii obiektów działających w różnych środowiskach fizycznych, wszędzie tam, gdzie kształt wpływa na zachowanie, sprawność i koszt działania.
HullGen - pierwsze rozwiązanie
HullGen to nasz pierwszy produkt: system AI tworzony do generowania i optymalizacji kadłubów jednostek morskich, w tym także autonomicznych, specjalistycznych platform dual-use. Z generacją pojedynczego wariantu liczoną w sekundach, drastycznie przyspiesza przejście od wymagań funkcjonalnych do porównywalnych wariantów kadłuba, znacznie ograniczając liczbę kosztownych iteracji CFD w procesie projektowym.
Obecnie system znajduje się na etapie działającego Proof of Concept na poziomie TRL 3.
Szukamy partnerów do walidacji technicznej, pilotaży projektowych i współpracy B+R.
Wczesny etap projektowania kadłubów jest dziś zbyt wolny, kosztowny i ogranicza liczbę sprawdzanych wariantów.
Klasyczny workflow wymaga wielu iteracji i kosztownych analiz CFD. W efekcie zespoły projektowe porównują zbyt mało wariantów, a błędne decyzje wychodzą na jaw dopiero na późnych, drogich etapach projektu.
W przypadku jednostek morskich cywilnych i wojskowych ma to bezpośrednie konsekwencje. Geometria kadłuba wpływa na opór, zużycie energii, zasięg, stabilność i zachowanie jednostki w konkretnym profilu misji.
Jak działa HullGen
Użytkownik definiuje część z 45 parametrów opisujących jednostkę np. rozmiary, ładowność, warunki pracy oraz definiuje cele optymalizacyjne.
System tworzy warianty geometrii w uporządkowanej przestrzeni parametrycznej i odrzuca rozwiązania niespełniające ograniczeń.
Wygenerowany wariant opisany jest przez pełny zakres 45 parametrów definiujących jednostkę oraz 138 parametrów wynikowych opisujących zachowanie kadłuba do dalszej analizy i oceny.
Użytkownik otrzymuje pakiet: geometria 3D kadłuba (plik STL lub STP), log przebiegu, parametry wejściowe i wyjściowe oraz identyfikator (seed) umożliwiający pełną odtwarzalność. Geometria jest gotowa do importu w narzędziach CFD i środowisku CAD.
Gdzie jesteśmy dziś
HullGen znajduje się na poziomie TRL 3. Oznacza to działający Proof of Concept w środowisku laboratoryjnym. Nie jest to jeszcze gotowy produkt wdrożeniowy. Obecna wersja pokazuje, że możliwe jest przejście od wybranych parametrów wejściowych do wygenerowanych i porównywalnych wariantów kadłuba w czasie liczonym w sekundach.
Pokazujemy narzędzie, które może skrócić wczesną fazę eksploracji projektowej i przygotować lepszy materiał wejściowy do dalszych analiz. HullGen nie zastępuje pełnej ścieżki projektowej, pełnego środowiska CAD/CFD, finalnych analiz CFD ani końcowej walidacji wymaganej przed wdrożeniem.
Walidacja obecnego modelu
Na obecnym etapie walidacja oznacza dla nas cztery konkretne rzeczy:
te same parametry prowadzą do tego samego wyniku w granicach zdefiniowanej tolerancji
każdy przebieg jest logowany i odtwarzalny
system nie promuje rozwiązań fizycznie nieuzasadnionych
wynik zestawiany z danymi referencyjnymi w jasno określonym zakresie zastosowania
Najbliższe prace
Cel: pilotaże z partnerami i rozszerzenie walidacji o przypadki bliższe rzeczywistym projektom — przejście do TRL 4–5.
Gdzie HullGen daje największą wartość
Obszarem zastosowania HullGen jest projektowanie i optymalizacja kształtów kadłubów jednostek morskich.
HullGen może wspierać zespoły projektowe stoczni oraz zespoły badawczo-rozwojowe w szybszym przechodzeniu przez większą liczbę wariantów kształtów, zanim zostaną uruchomione bardziej kosztowne analizy. W efekcie oznacza to lepiej dopasowaną platformę do konkretnego zadania przy niższym czasie projektowania i niższym koszcie kolejnych iteracji.
Dla końcowego odbiorcy lepsze dopasowanie kadłuba do konkretnych warunków pracy przekłada się na mniejsze zużycie energii, większy zasięg, stabilność i zdolność realizacji misji.
Obszary zastosowań
Zobacz HullGen w działaniu
Istnieje możliwość zapoznania się z aktualnym stanem demonstratora technologii HullGen. Demo pokazuje sposób pracy narzędzia, logikę optymalizacji oraz formę wyniku, a nie finalny produkt enterprise.
Obecne demo służy do pokazania kierunku technologicznego i architektury procesu. Jeszcze nie wszystkie elementy pełnej walidacji i symulacje wysokiej wierności są zintegrowane. Część obecnych predykcji ma charakter Proof of Concept i będzie rozwijana w kierunku większego oparcia o kolejne dane i bardziej zaawansowane symulacje.
W trakcie prezentacji pokazujemy:
Omawiamy przy tym aktualny stan rozwiązania, zakres sensownego użycia oraz nasze plany rozwoju.
HullGen to pierwszy produkt, nie granica technologii
HullGen jest pierwszym praktycznym zastosowaniem technologii rozwijanej przez New Science Lab. Zaczynamy od kadłubów jednostek morskich, ponieważ jest to obszar, w którym geometria bezpośrednio wpływa na opór, zasięg, zużycie energii, stabilność i użyteczność operacyjną.
To także dobry pierwszy rynek walidacji: problem jest konkretny, kosztowny i dobrze mierzalny. Jednocześnie sama metoda ma większy potencjał.
Szersza ambicja New Science Lab
Budujemy technologię wspierającą generowanie, ocenę i optymalizację kształtów obiektów pracujących w różnych środowiskach fizycznych. Powstający silnik produktu, metodologia trenowania modeli i podejście do walidacji są uniwersalne dla wielu klas kształtów i środowisk.
Po jednostkach nawodnych planujemy analogiczne produkty dla:
Naszym celem nie jest stworzenie pojedynczego konfiguratora geometrii. Budujemy fundament pod szerszą platformę łączącą AI, wiedzę inżynierską, modele fizyczne i kontrolę procesu projektowego.
Zespół
Interdyscyplinarny zespół łączący sztuczną inteligencję, modelowanie i symulację, inżynierię morską, rozwój produktów oraz doświadczenie w komercjalizacji deep-tech.
Sławomir Dudek
Przedsiębiorca i menedżer z ponad 25-letnim doświadczeniem w budowie, rozwoju i restrukturyzacji biznesów na styku technologii, e-commerce, ochrony zdrowia i usług. Łączy zaplecze techniczne — matematyka stosowana i fizyka techniczna — z doświadczeniem w zarządzaniu zdobytym m.in. w Gillette Poland, Pelionie, KPMG Advisory, Delfarmie, Cefarmie Białystok i clinika.pl. W HullGen odpowiada za strategię biznesową, komercjalizację, rozwój partnerstw oraz przygotowanie projektu do finansowania i wdrożeń.
Tomasz Pochylski
Przedsiębiorca i operator projektów technologicznych. Współtwórca i były prezes Bitfold — projektu hardware deep-tech rozwijanego przez około 30-osobowy zespół, który pozyskał blisko 20 mln zł finansowania publicznego oraz porównywalny kapitał prywatny. Odpowiada za operacyjne prowadzenie projektu, strukturę realizacji oraz przejście od prototypu do uporządkowanego produktu.
Krzysztof Witek
Inżynier z doświadczeniem w oceanotechnice, rozwoju produktów i wdrożeniach oraz pracy z partnerami przemysłowymi rynku morskiego. CEO Raiton, gdzie rozwija projekty związane z technologiami wodorowymi, w tym autonomiczne jednostki pływające. Odpowiada za relacje z partnerami technologicznymi, jednostkami badawczymi i inwestorami oraz wnosi praktyczne spojrzenie na rynek i zastosowania HullGen.
prof. dr hab. Zbisław Tabor
Profesor na Akademii Górniczo-Hutniczej w Krakowie. Badacz i praktyk AI z doświadczeniem w rozwijaniu algorytmów dla zastosowań przemysłowych i medycznych. Specjalizuje się w machine learning, deep learning, computer vision oraz interpretowalności modeli. Łączy kompetencje badawcze z wdrożeniowymi. W HullGen odpowiada za rozwój warstwy AI, kierunek badań oraz spójność techniczną rozwiązania.
Michał Sikorski
Inżynier AI i robotyki z doświadczeniem w budowie modeli uczenia maszynowego oraz ich zastosowaniach w systemach technicznych i robotycznych. Pracuje z wykorzystaniem Python, TensorFlow, PyTorch, OpenCV i ROS. W projekcie HullGen odpowiada za rozwój warstwy implementacyjnej i algorytmicznej systemu, wspierając przejście od koncepcji modelowej do działającego prototypu.
Maksym Prykhodko
Developer skupiony na Pythonie i integracji systemów ML. Buduje systemy, w których ścisłe reguły inżynierskie spotykają się z generatywną AI — z doświadczeniem w przetwarzaniu danych szeregów czasowych, filtrowaniu sygnałów i backendowej analizie danych z użyciem PyTorch i FastAPI. W projekcie odpowiada za warstwę programową wymuszającą standardy projektowe w modelu kadłuba.
Zespół jest wspierany przez ekspertów z obszarów CFD, inżynierii morskiej i uczenia maszynowego, angażowanych na etapach walidacji technicznej, doboru metod referencyjnych i przygotowania pilotaży.
Kogo dziś szukamy
Jesteśmy na wczesnym, ale udokumentowanym etapie rozwoju. Nasze najbliższe działania to przejście od działającego Proof of Concept do pierwszej wiarygodnej wersji produktu. Szukamy partnerów do współpracy w rozwoju oraz do walidacji technologii w realnym kontekście projektowym i operacyjnym.
Sprawdźmy, czy HullGen może skrócić Twoją drogę do lepszego projektu.
Zapraszamy do kontaktu w każdym z poniższych obszarów potencjalnej współpracy:
Partnerzy pilotażowi
Chętnie spotkamy się z podmiotami gotowymi sprawdzić HullGen na konkretnym przypadku użycia — szczególnie w obszarze jednostek autonomicznych, specjalistycznych i morskich aplikacji wymagających szybszej iteracji projektowej.
Dane i przypadki walidacyjne
Szukamy dostępu do danych, scenariuszy projektowych i przypadków referencyjnych, które pozwolą nam lepiej walidować produkt i rozwijać go w kierunku realnej użyteczności inżynierskiej.
Partnerzy technologiczni i badawczy
Jesteśmy otwarci na współpracę z zespołami badawczymi, ekspertami symulacyjnymi i partnerami branżowymi, którzy mogą wesprzeć rozwój warstwy wiedzy inżynierskiej, walidacji i oceny fizycznej.
Inwestorzy i programy deep-tech / dual-use
Rozmawiamy z inwestorami oraz programami wspierającymi rozwój technologii deep-tech i dual-use — w tym z programami innowacyjnymi sojuszy i organizacji europejskich wspierającymi technologie o potencjale zastosowań cywilnych i obronnych. Jesteśmy na etapie TRL 3 i szukamy finansowania akcelerującego przejście do TRL 4–5 poprzez pilotaże w realnych scenariuszach projektowych.
Kontakt