機械学習は、さまざまな方法でジェネレーティブ デザインに適用できます。1.
予測モデリング: 機械学習アルゴリズムは、特徴入力に基づいて結果を予測できます。ジェネレーティブ デザインでは、アルゴリズムは、材料特性、製品仕様、顧客要件などの一連の設計パラメーターに基づいて最適な結果を予測できます。
2. 最適化: 機械学習アルゴリズムを使用して、設計パラメーターを最適化できます。望ましい結果と制約に基づいて、パラメータを自動的に調整できます。
3. 自動設計: 機械学習アルゴリズムを既存の設計でトレーニングして、パターンとバリエーションを学習できます。アルゴリズムがトレーニングされると、目的の結果に最適化された新しい設計を生成できます。
4. パーソナライゼーション: ジェネレーティブ デザインを使用して、個々の顧客のニーズに合わせたデザインを作成できます。機械学習アルゴリズムを顧客データでトレーニングして、独自の要件を満たすパーソナライズされたデザインを作成できます。
5. 調査: 設計空間を調査するように設計された機械学習アルゴリズムを使用して、設計要件を満たす代替設計を生成できます。
要約すると、機械学習は、結果の予測、設計パラメーターの最適化、自動設計の作成、設計のパーソナライズ、および設計の可能性の探索によって、ジェネレーティブ デザインに役立ちます。
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