1. Generatief ontwerp: algoritmen voor machine learning kunnen worden gebruikt om meerdere ontwerpopties te genereren op basis van specifieke parameters zoals materiaal, gewicht, grootte, enz. Dreamcatcher van Autodesk is een uitstekend voorbeeld van generatief ontwerp dat machine learning gebruikt om ontwerpen te optimaliseren.
2. Ontwerpoptimalisatie: algoritmen voor machinaal leren kunnen worden gebruikt om ontwerpen te optimaliseren om te voldoen aan specifieke criteria, zoals structurele integriteit, thermische efficiëntie of aerodynamische prestaties. Het ontwerp van windturbinebladen wordt bijvoorbeeld geoptimaliseerd met behulp van machine learning-algoritmen om de energie-output te verhogen.
3. Stijloverdracht: Stijloverdracht maakt gebruik van machine learning-algoritmen om nieuwe ontwerpen te genereren die de kenmerken van verschillende stijlen combineren. Een voorbeeld hiervan is Prisma, een populaire app voor beeldverwerking die machine learning-algoritmen gebruikt om stijlen van beroemde artiesten op foto's toe te passen.
4. Beeldherkenning: algoritmen voor machinaal leren kunnen worden gebruikt om de kenmerken van een afbeelding te herkennen en relevante ontwerpoplossingen te genereren. Ze kunnen bijvoorbeeld worden gebruikt om verschillende vormen en afmetingen in een architectonische lay-out te identificeren en feedback te geven over het optimale ontwerp.
5. Voorspellend ontwerp: algoritmen voor machine learning kunnen worden getraind om ontwerpresultaten te voorspellen op basis van historische gegevens. Dit helpt ontwerpers om weloverwogen beslissingen te nemen en ontwerpen te optimaliseren voor betere prestaties.
Publicatie datum: