Maaaring gamitin ang machine learning sa computational na disenyo sa mga sumusunod na paraan:
1. Pag-optimize ng disenyo: Maaaring gamitin ang mga algorithm ng machine learning para i-optimize ang mga disenyo batay sa mga sukatan ng pagganap gaya ng lakas, timbang, gastos, at kaligtasan. Halimbawa, makakatulong ang machine learning na matukoy ang pinakamainam na hugis para sa aerodynamics ng kotse, na binabawasan ang drag at pagpapabuti ng fuel efficiency.
2. Generative na disenyo: Maaaring gamitin ang machine learning upang bumuo ng mga opsyon sa disenyo batay sa mga tinukoy na hadlang at layunin. Makakatulong ito sa mga designer na matukoy ang mga bagong konsepto ng disenyo na maaaring hindi pa napag-isipan noon.
3. Pagkilala sa imahe: Maaaring gamitin ang mga algorithm ng machine learning para matukoy ang mga larawan at pattern sa data ng disenyo, na tumutulong sa mga designer na mas maunawaan ang mga trend at kagustuhan sa disenyo.
4. Pagkilala sa pattern: Maaaring gamitin ang machine learning para matukoy ang mga pattern sa malalaking dataset ng impormasyon sa disenyo, gaya ng mga materyales, paraan ng konstruksiyon, at data ng performance. Makakatulong ito sa mga designer na matukoy ang mga bagong materyales at pamamaraan na maaaring mapabuti ang pagganap ng disenyo.
5. Predictive analytics: Maaaring gamitin ang machine learning upang mahulaan ang performance ng isang disenyo bago ito gawin. Makakatulong ito sa mga designer na matukoy ang mga potensyal na depekto o kahinaan sa disenyo at gumawa ng mga pagbabago bago gawin ang produkto.
Sa pangkalahatan, makakatulong ang machine learning sa mga designer na lumikha ng mas mahusay, makabago, at epektibong mga disenyo. Makakatulong ito na bawasan ang oras at gastos ng proseso ng disenyo habang pinapabuti ang pagganap at kalidad ng disenyo.
Petsa ng publikasyon: