Parametrisk design och maskininlärning är två distinkta begrepp, men de kan relateras i samband med vissa applikationer.
Parametrisk design hänvisar till användningen av parametrar eller variabler för att skapa och manipulera design eller modeller. Det tillåter designers att skapa varianter av en design genom att ändra dessa parametrar. Relationerna mellan parametrar och den resulterande designen definieras av matematiska ekvationer eller algoritmer.
Å andra sidan är maskininlärning en delmängd av artificiell intelligens som fokuserar på utvecklingen av algoritmer och modeller som tillåter datorer att lära sig och göra förutsägelser eller beslut utan att vara explicit programmerade. Det innebär att träna en maskininlärningsmodell på en datauppsättning och använda denna modell för att göra förutsägelser eller beslut om ny, osynlig data.
I vissa applikationer kan parametrisk design förbättras eller kompletteras med maskininlärningstekniker. Till exempel kan maskininlärningsalgoritmer användas för att lära sig samband mellan designparametrar och specifika resultat eller mål. Genom att träna en maskininlärningsmodell på en datauppsättning av parametriska designexempel kan den lära sig att förutsäga de optimala värdena för parametrar för ett önskat resultat. Detta kan hjälpa designers att automatiskt generera design som uppfyller specifika kriterier eller mål.
Sammanfattningsvis kan parametrisk design och maskininlärning relateras när maskininlärning används för att lära sig relationer mellan designparametrar och resultat, och därigenom förbättra eller förstärka den parametriska designprocessen.
Publiceringsdatum: