Mfumo mpya wa akili bandia uitwao DIMON (Diffeomorphic Mapping Operator Learning) unarahisisha sana mchakato wa kutatua matatizo magumu ya hesabu, ambayo jadi yanahitaji kompyuta kuu, na kuyafanya yaweze kutatuliwa kwenye kompyuta binafsi. Mfano huu wa AI ni mzuri hasa katika nyanja za uhandisi na sayansi zinazotumia milinganyo ya tofauti za upili (PDEs) ili kuelewa jinsi vitu vinavyoitikia nguvu mbalimbali, maumbo, na hali kwa muda. DIMON inaweza kubadilisha jinsi wahandisi wanavyopanga modeli za mabadiliko, mikondo ya umeme, na mienendo ya vimiminika kwenye miundombinu tofauti kama matukio ya ajali au utafiti wa kitabibu, kama vile kusoma arrhythmias ya moyo. Inaruhusu utabiri wa haraka kwa kutumia AI kujifunza mifumo ya mwenendo, na kuondoa hitaji la kukokotoa upya kwa kila umbo jipya na kuruhusu suluhisho zilizochukua masaa au wiki kukamilika kwa sekunde tu. Utafiti ulioongozwa pamoja na Natalia Trayanova wa Chuo Kikuu cha Johns Hopkins, ulionyesha matumizi mapana ya mfumo huu kwa kuujaribu kwenye mapacha ya moyo ya kidijitali zaidi ya 1, 000, ukipata utabiri wa haraka na sahihi wa kusambaza ishara za umeme.

Kasi na ufanisi wa DIMON hufanya iwezekane kutumika katika mifumo halisi ya kazi ya kliniki, ikipunguza kimsingi muda unaohitajika kwa ajili ya utambuzi na upangaji wa matibabu ya moyo. Waendelezaji Minglang Yin na wengineo wanaonyesha kuwa uwezo wa DIMON wa kutatua PDEs kwenye maumbo mengi hufanya iwe yenye matumizi mengi ya kutosha kwa kazi mbalimbali za uhandisi mbali na kadiolojia, ikiwa ni pamoja na uboreshaji wa muundo na hali ambapo maumbo hubadilika mara kwa mara. Ikiungwa mkono na ruzuku mbalimbali kutoka kwa mashirika kama vile NIH, NSF, na Idara ya Nishati ya Marekani, utafiti huu unawakilisha hatua kubwa mbele katika uundaji wa modeli za kompyuta kwenye nyanja nyingi za kisayansi.