Generativní návrh v AI předefinuje inženýrský proces

Dnes systémy založené na umělé inteligenci (AI) a strojovém učení (ML) umožňují aplikace od spamových a textových filtrů až po autonomní vozidla a roboty. Inženýrské společnosti a jejich zaměstnanci využili AI a ML ke zlepšení konstrukčního procesu návrhu a vytvoření nových, vysoce optimalizovaných produktů. První uživatelé těžili z kratších návrhových cyklů, inženýrské produktivity a originality, což zcela změnilo pracovní postupy inženýrství a vývoje produktů.

Podívejme se, kde mohou být tradiční techniky a procesy inženýrského designu nahrazeny generativním designem. Zvážíme několik příkladů z reálného světa, abychom pochopili, proč se stále více inženýrů obrací k technikám AI a ML, aby znovu objevili a optimalizovali proces návrhu.

Nevýhody současného designu

Standardní konstrukční techniky jsou dobře známé, široce používané a široce používané. Známost a úspěch tradičních přístupů vedly k nesčetným technickým pokrokům, z nichž každý den těžíme. Proces inženýrského návrhu se skládá z několika kroků:

1. Myšlenka a koncepční průlom: Identifikujte problém a navrhněte koncept.
2. vytvořit-vyrobit hrubý prototyp konceptu (ideálně in silico)
3. Zlepšení provedení – mezery vyplňte kompletním designem (ideálně i v silico)
4. Počítačem podporované inženýrství (CAE) Validace – test návrhu, aby se zjistilo, že funguje (opět in silico)
5. Výrobní: zvolit optimální výrobní techniky a vyrábět produkt ve velkém měřítku.
6. Zahájení: prezentovat produkt na trhu, ideálně s prodejními a marketingovými materiály generovanými přímo ze souborů CAD (computer-aided design) s fotorealistickým vykreslováním akcelerovaným GPU, virtuální realitou (VR) a dalšími vizuálně přitažlivými technikami, které doplňují běžné marketingové nástroje.

Tento proces je ze své podstaty lineární a přehlíží významné nevýhody spojené s tímto přístupem. Každý krok vyžaduje rozsáhlé technické znalosti. I když se používá nejmodernější software, každý rozměr, specifikace a funkce musí být přesně definovány pomocí propracovaných, oborově specifických softwarových nástrojů, aby se vytvořil praktický návrh připravený na výrobu. K negativní zpětné vazbě dochází, když se během fáze ověřování něco pokazí, což nevyhnutelně zpožďuje projekty. To může vést ke stažení produktu, přepracování designu a plýtvání zdroji. Kreativita ve strojírenství a designu je omezena tím, jak rychle mohou týmy opakovat a přicházet s novými návrhy. S napjatými harmonogramy převažují „bezpečné“ přístupy, které významně brání dlouhodobým inovacím.

Inženýrský software vylepšil některé z těchto problémů, ale inženýři stále musí dokončit každou fázi vývoje. Nové technologie mohou zvýšit produktivitu inženýrství a designu. Generativní design může zvýšit efektivitu vývoje produktů a využít nové výrobní techniky, jako je 3D tisk (aditivní výroba).

Generativní design vše mění

Generativní návrh využívá AI a ML k transformaci únavných konstrukčních procesů v bezproblémovou interakci mezi počítačem a inženýrem. Počítač automaticky provádí optimalizaci a simulaci topologie. Negativní zpětnovazební smyčky jsou eliminovány snížením překážek při návrhu, což dává inženýrům více prostoru k řešení problémů „selského rozumu“.

Generativní návrh může optimalizovat návrh na základě konkrétních parametrů, jako je hmotnost nebo životnost, nebo obchodních parametrů, jako jsou náklady.

Generativní návrh může optimalizovat návrh na základě konkrétních parametrů, jako je hmotnost nebo životnost, nebo obchodních parametrů, jako jsou výrobní náklady a estetické aspekty. Nejzajímavější je jeho schopnost zlepšit funkčnost (prostřednictvím designu) během používání. startupy jako Aditivní průtok vyvinuli aplikace, které umožňují inženýrům integrovat různé materiály do součásti a zároveň optimalizovat topologii paralelně. Výsledkem jsou špičkové produkty a kratší doba vývoje.

Generativní design funguje nejlépe v kombinaci s dalšími technologiemi: generativní design a 3D tisk jsou klasickým příkladem, protože umožňují rychlé prototypování a testování nových návrhů bez nákladné a časově náročné zakázkové výroby. 3D tiskárny nemají žádné geometrické limity, takže lze vyrábět extrémně složité konstrukce.

3D tisk také usnadňuje hromadné přizpůsobení. Můžete tisknout produkty šité na míru konkrétním potřebám jednoho zákazníka. Představte si, že pomocí umělé inteligence vytvoříte dokonalý díl, jen pro návrh vašeho produktu, bez ekonomických nevýhod, které jsou vlastní tradičním subtraktivním výrobním postupům.

Generativní design v praxi

Možná navrhuje kyvnou vidlici pro motorku. Po definování oblasti návrhu, spojovacích bodů a omezujících parametrů, jako je hmotnost nebo krouticí moment, strávíte hodiny výpočtem, zda navrhovaný návrh splňuje každý z vašich technických požadavků, a to pouze pro jeden navrhovaný návrh.

Kromě úspory času mohou generativní návrhové algoritmy vést ke zcela novým přístupům, které byly dříve neproveditelné.

Abychom pochopili výhody generativního návrhu, musíme se podívat na klasické algoritmy optimalizace topologie. Tyto minimalizují určené objekty podle předem stanovených omezení, například objemu nebo hmotnosti. Generativní návrhové algoritmy používají tyto kroky, ale umožňují širší rozsah omezení. Inženýři přidávají větší rozmanitost požadavků, v podstatě „kondiční prostředí“, které řídí optimalizaci návrhu. Pracovní postup využívá umělou inteligenci k analýze použití různých materiálů a výrobních technik.

Společnosti, které používají generativní design

General Motors používal generativní design ke snížení hmotnosti vozidel. GM spolupracoval s Autodeskem vytvořit 150 nových návrhů rámu sedadla a vybrat konečný design, který byl o 40 % lehčí a o 20 % pevnější než původní komponent.

Under Armour vytvořila botu s ideální kombinací flexibility a stability pro atletický trénink, inspirovaná kořeny stromů. Generativní design vyústil v nekonvenční geometrii, která byla 3D vytištěna do boty testované více než 80 sportovci za zlomek času, který by trval dříve.

Phillipe Starck používá generativní design ke spojení estetiky a funkčnosti. Společnost si položila jednoduchou otázku: Jak můžeme odpočívat svým tělům s použitím co nejmenšího množství materiálu? Výsledná spolupráce mezi designérem a umělou inteligencí vyústila v nekonvenční, ale vysoce efektivní design židle.

Co je třeba mít na paměti, když začínáte s generativním designem

Generativní design je rychle se vyvíjející odvětví s úžasnými novými aplikacemi a produkty, které vznikají každý den, ale ne kvůli opuštění tradičních technik. Zavedení generativního designu vyžaduje ochotu a změnu mezi více zúčastněnými stranami. Vytvářejte nové produkty, ale měňte tradiční struktury. Nepodceňujte problém přechodu inženýrů na aplikace generativního návrhu. Software může být obtížné zvládnout a křivka učení může být strmá.

Inženýři a návrháři musí zvážit požadavky na software a hardware pro generativní návrhy. Existuje stále více projektů s otevřeným zdrojovým kódem, které nabízejí možnosti generativního návrhu. Autodesk vzal generativní design z laboratoře a integroval jej do svých produktů. Přístupy Autodesku i open source často využívají masivní akceleraci, kterou nabízejí profesionální GPU, jako je NVIDIA RTX, dostupné od PNY Technologies.

„Generativní design může posunout návrhy nejtalentovanějších a nejzkušenějších inženýrů na další úroveň,“ říká Frank Scheufens, produktový manažer profesionálních řešení ve společnosti PNY Technologies EMEA. „Doplňuje nejnovější techniky aditivní výroby, spoléhá na bezkonkurenční akceleraci AI, kterou poskytují GPU NVIDIA RTX, a často přináší výsledky, které vypadají organicky a vyspěle, a přitom překonávají své protějšky vytvořené pomocí nástrojů pro návrh softwaru. Společnost PNY je potěšena, že může spolupracovat se společností NVIDIA a předními nezávislými dodavateli softwaru (ISV) na přiblížení potenciálu a výhod generativního designu rostoucí komunitě inženýrů a produktových designérů.“

Generativní návrh je výkonný a inovativní způsob, jak přistupovat k problémům inženýrského návrhu. Přestože umělá inteligence a ML ještě nemohou nahradit lidi, automatizují mnoho zdlouhavých procesů, které vytvářejí překážky, od optimalizace designu po komerčně přijatelnou estetiku.