Pembelajaran mesin dapat diterapkan pada desain generatif dengan berbagai cara. Beberapa di antaranya adalah:
1. Pemodelan Prediktif: Algoritma pembelajaran mesin dapat memprediksi hasil berdasarkan input fitur. Dalam desain generatif, algoritme dapat memprediksi hasil optimal berdasarkan sekumpulan parameter desain seperti properti material, spesifikasi produk, dan persyaratan pelanggan.
2. Optimasi: Algoritma pembelajaran mesin dapat digunakan untuk mengoptimalkan parameter desain. Mereka dapat secara otomatis menyesuaikan parameter berdasarkan hasil dan kendala yang diinginkan.
3. Desain Otomatis: Algoritme pembelajaran mesin dapat dilatih pada desain yang ada untuk mempelajari pola dan variasinya. Setelah algoritme dilatih, ia dapat menghasilkan desain baru yang dioptimalkan untuk hasil yang diinginkan.
4. Personalisasi: Desain generatif dapat digunakan untuk membuat desain yang disesuaikan dengan kebutuhan masing-masing pelanggan. Algoritme pembelajaran mesin dapat dilatih berdasarkan data pelanggan untuk membuat desain yang dipersonalisasi yang memenuhi kebutuhan unik mereka.
5. Eksplorasi: Algoritma pembelajaran mesin yang dirancang untuk menjelajahi ruang desain dapat digunakan untuk menghasilkan desain alternatif yang memenuhi persyaratan desain.
Singkatnya, pembelajaran mesin dapat membantu desain generatif dengan memprediksi hasil, mengoptimalkan parameter desain, membuat desain otomatis, mempersonalisasi desain, dan mengeksplorasi kemungkinan desain.
Tanggal penerbitan: