1. Generativ design: Maskininlärningsalgoritmer kan användas för att generera flera designalternativ baserat på specifika parametrar som material, vikt, storlek etc. Autodesks Dreamcatcher är ett utmärkt exempel på generativ design som använder maskininlärning för att optimera design.
2. Designoptimering: Maskininlärningsalgoritmer kan användas för att optimera design för att uppfylla specifika kriterier, såsom strukturell integritet, termisk effektivitet eller aerodynamisk prestanda. Till exempel är designen av vindkraftverksblad optimerad med hjälp av maskininlärningsalgoritmer för att öka energiuttaget.
3. Stilöverföring: Stilöverföring använder maskininlärningsalgoritmer för att generera nya mönster som blandar funktionerna i olika stilar. Ett exempel på detta är Prisma, en populär bildbehandlingsapp som använder maskininlärningsalgoritmer för att applicera stilar från kända artister på foton.
4. Bildigenkänning: Maskininlärningsalgoritmer kan användas för att känna igen funktionerna i en bild och generera relevanta designlösningar. De kan till exempel användas för att identifiera olika former och dimensioner i en arkitektonisk layout och ge feedback om den optimala designen.
5. Prediktiv design: Maskininlärningsalgoritmer kan tränas för att förutsäga designresultat baserat på historiska data. Detta hjälper designers att fatta välgrundade beslut och optimera design för bättre prestanda.
Publiceringsdatum: