人工智能可能足够聪明，足以在国际象棋上击败冠军，并在自己的游戏中超越许多世界一流的玩家。他们无法做的一件事：以83.13英里/小时的最快人力车速度记录击败世界上最快的自行车手。好吧，那将需要一个人。
话虽如此，但这并不一定意味着通过提供必要的测量值以使自行车将空气阻力降低到最小的绝对值，AI不能用于设计世界上最简化的自行车。瑞士洛桑联邦理工学院计算机视觉实验室(EPFL)的研究人员开发了一种针对相同应用的新型机器学习算法。
根据创建者的说法，该算法是针对不同3D形状的空气动力学质量进行训练的，这使其能够理解物理定律。
研究员PierreBaqué告诉《数字趋势》：“我们的算法不是根据方程式的解决方案或模拟运动的粒子，而是根据以往的经验来预测空气动力学性能，就像人类工程师一样。” “通过这样做，我们将估计新设计性能的时间从几个小时减少到了几毫秒，这使我们能够实现基于计算机的自动形状优化。”
这项名为神经概念的新技术被用作法国安纳西大学技术学院新设计的“空气速度自行车”的起点。在未来几天进行首次试车后，这款车将用于今年9月在内华达州举行的世界人类速度挑战赛。
目前的记录保持者是塞巴斯蒂安·鲍伊尔(Sebastiaan Bowier)的火箭式自行车。看看神经概念的算法是否可以派上用场以打破记录将是很有趣的。巴克(Baque)指出，有时测量的空气动力学性能比传统方法高出5%至20%。
至于神经概念的未来?Baqué说：“我们的初创公司正在开发基于深度学习的生成设计技术的商业应用。” “我们将与工业界开始合作，同时不断开发我们的软件。”
如果Neural Concept确实打破了记录，这对于开发人员来说将是新的成就，也将为使用人工智能打开新的大门。
