1. Design generativ: algoritmii de învățare automată pot fi utilizați pentru a genera mai multe opțiuni de proiectare pe baza unor parametri specifici, cum ar fi materialul, greutatea, dimensiunea etc. Dreamcatcher de la Autodesk este un exemplu excelent de design generativ care utilizează învățarea automată pentru a optimiza designul.
2. Optimizarea designului: algoritmii de învățare automată pot fi utilizați pentru a optimiza proiectele pentru a îndeplini criterii specifice, cum ar fi integritatea structurală, eficiența termică sau performanța aerodinamică. De exemplu, designul palelor turbinelor eoliene este optimizat folosind algoritmi de învățare automată pentru a crește producția de energie.
3. Transfer de stil: Transferul de stil folosește algoritmi de învățare automată pentru a genera noi modele care îmbină caracteristicile diferitelor stiluri. Un exemplu în acest sens este Prisma, o aplicație populară de procesare a imaginilor care folosește algoritmi de învățare automată pentru a aplica fotografiilor stiluri ale artiștilor celebri.
4. Recunoașterea imaginilor: algoritmii de învățare automată pot fi utilizați pentru a recunoaște caracteristicile unei imagini și pentru a genera soluții de design relevante. De exemplu, ele pot fi folosite pentru a identifica diferite forme și dimensiuni într-un aspect arhitectural și pentru a oferi feedback cu privire la designul optim.
5. Design predictiv: algoritmii de învățare automată pot fi antrenați pentru a prezice rezultatele proiectării pe baza datelor istorice. Acest lucru îi ajută pe designeri să ia decizii în cunoștință de cauză și să optimizeze design-urile pentru o performanță mai bună.
Data publicării: