1. Üretken tasarım: Makine öğrenimi algoritmaları, malzeme, ağırlık, boyut vb. gibi belirli parametrelere dayalı olarak birden fazla tasarım seçeneği oluşturmak için kullanılabilir. Autodesk'in Dreamcatcher'ı, tasarımları optimize etmek için makine öğrenimini kullanan üretken tasarımın mükemmel bir örneğidir.
2. Tasarım optimizasyonu: Makine öğrenimi algoritmaları, tasarımları yapısal bütünlük, termal verimlilik veya aerodinamik performans gibi belirli kriterleri karşılayacak şekilde optimize etmek için kullanılabilir. Örneğin, rüzgar türbini kanatlarının tasarımı, enerji çıkışını artırmak için makine öğrenimi algoritmaları kullanılarak optimize edilir.
3. Stil aktarımı: Stil aktarımı, farklı stillerin özelliklerini harmanlayan yeni tasarımlar oluşturmak için makine öğrenimi algoritmalarını kullanır. Bunun bir örneği, ünlü sanatçıların stillerini fotoğraflara uygulamak için makine öğrenimi algoritmalarını kullanan popüler bir görüntü işleme uygulaması olan Prisma'dır.
4. Görüntü tanıma: Bir görüntünün özelliklerini tanımak ve ilgili tasarım çözümleri oluşturmak için makine öğrenimi algoritmaları kullanılabilir. Örneğin, bir mimari düzende farklı şekil ve boyutları tanımlamak ve en uygun tasarım hakkında geri bildirim sağlamak için kullanılabilirler.
5. Tahmine dayalı tasarım: Makine öğrenimi algoritmaları, geçmiş verilere dayalı olarak tasarım sonuçlarını tahmin etmek üzere eğitilebilir. Bu, tasarımcıların bilinçli kararlar almasına ve daha iyi performans için tasarımları optimize etmesine yardımcı olur.
Yayın tarihi: