通过深度学习,来出设计产品时。大家都会认为人工智能的深度学习,设计的产品都会符合一般机械产品的逻辑。但实际上看来有点像外星生物,或者说是异性。
深度学习算法生成的车架
“这不仅是建筑业的一个令人兴奋的发展,而且也是许多其他行业。在这个特定的情况下,高度大约是传统生产方法设计的一半,而每个节点的直接减重为75%。在一个建筑项目上,这意味着我们可以看到总体结构减少40%以上。但是令人兴奋的是,这项技术可以应用于任何使用复杂,高质量金属产品的行业。“- 奥雅纳团队负责人SaloméGaljaard
天线右侧的设计比左侧的设计更有效两倍
由算法生成的轻量级自行车干
设计自行车干通常通过直觉和压力测试来完成。而深度学习只是让你输入你想要的数值,通过算法的千次迭代而生成个最佳答案。
由人工智能深度学习后生成的小型发动机造型
这些产品都是通过一款名为Dreamcatcher系统软件设计出来的。Dreamcatcher系统允许设计人员输入特定的设计目标,包括功能要求,材料类型,制造方法,性能标准和成本限制。在满足设计要求的情况下,系统然后搜索程序综合的设计空间以评估大量生成的设计以满足设计要求。
生成的设计性考虑,不仅仅限制的物理界,也存在神经网络本身的程序设计中:
些长期短期记忆(LSTM)是通过算法设计的,并且显示出比传统的LSTM更有效。令人惊讶的是这些设计不是为了风格而存在的。相反,这些设计实际上是多种竞争设计要求的最佳解决方案。
本文参考
9ima.com
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Carlos E. Perez
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