1. Generativni dizajn: algoritmi strojnog učenja mogu se koristiti za generiranje više opcija dizajna na temelju specifičnih parametara kao što su materijal, težina, veličina itd. Autodeskov Dreamcatcher izvrstan je primjer generativnog dizajna koji koristi strojno učenje za optimizaciju dizajna.
2. Optimizacija dizajna: Algoritmi strojnog učenja mogu se koristiti za optimiziranje dizajna kako bi se zadovoljili specifični kriteriji, kao što su strukturni integritet, toplinska učinkovitost ili aerodinamičke performanse. Na primjer, dizajn lopatica vjetroturbina optimiziran je pomoću algoritama strojnog učenja za povećanje izlazne energije.
3. Prijenos stila: Prijenos stila koristi algoritme strojnog učenja za generiranje novih dizajna koji spajaju značajke različitih stilova. Primjer za to je Prisma, popularna aplikacija za obradu slika koja koristi algoritme strojnog učenja za primjenu stilova poznatih umjetnika na fotografije.
4. Prepoznavanje slike: Algoritmi strojnog učenja mogu se koristiti za prepoznavanje značajki slike i generiranje relevantnih dizajnerskih rješenja. Na primjer, mogu se koristiti za prepoznavanje različitih oblika i dimenzija u arhitektonskom planu i pružanje povratnih informacija o optimalnom dizajnu.
5. Prediktivni dizajn: Algoritmi strojnog učenja mogu se uvježbati da predviđaju ishode dizajna na temelju povijesnih podataka. To pomaže dizajnerima da donose informirane odluke i optimiziraju dizajne za bolje performanse.
Datum objave: