1. ジェネレーティブ デザイン: 機械学習アルゴリズムを使用すると、材料、重量、サイズなどの特定のパラメーターに基づいて複数の設計オプションを生成できます。Autodesk の Dreamcatcher は、機械学習を使用して設計を最適化するジェネレーティブ デザインの優れた例です。
2. 設計の最適化: 機械学習アルゴリズムを使用して、構造の完全性、熱効率、空力性能などの特定の基準を満たすように設計を最適化できます。たとえば、風力タービンのブレードの設計は、機械学習アルゴリズムを使用して最適化され、エネルギー出力が増加します。
3. スタイル転送: スタイル転送では、機械学習アルゴリズムを使用して、さまざまなスタイルの特徴をブレンドした新しいデザインを生成します。この例としては、機械学習アルゴリズムを使用して有名アーティストのスタイルを写真に適用する人気の画像処理アプリである Prisma があります。
4. 画像認識: 機械学習アルゴリズムを使用して、画像の特徴を認識し、関連する設計ソリューションを生成できます。たとえば、建築レイアウト内のさまざまな形状や寸法を特定し、最適な設計に関するフィードバックを提供するために使用できます。
5. 予測設計: 機械学習アルゴリズムをトレーニングして、履歴データに基づいて設計の結果を予測できます。これは、設計者が情報に基づいた意思決定を行い、パフォーマンスを向上させるために設計を最適化するのに役立ちます。
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