Empat cara kecerdasan buatan akan mengubah reka bentuk dan pembuatan

AI dan pembelajaran mesin tidak lama lagi akan menggantikan percubaan dan ralat apabila syarikat berusaha untuk meningkatkan prestasi produk. Walaupun teknologi telah mengambil alih banyak aspek dalam kehidupan kita, reka bentuk produk dan proses pembuatan kami sebahagian besarnya masih terperangkap dalam era perindustrian. Syarikat berusaha untuk mencipta produk yang berprestasi lebih baik dengan cekap dan mengekalkan kos yang rendah. Selepas percubaan yang meluas, mereka mencapai reka bentuk terbaik. Mereka kemudiannya memberi arahan kepada mesin pembuatan yang mencipta beribu-ribu produk atau bahagian yang sama, dengan sedikit ruang untuk penyesuaian.

Itu semua akan berubah. Kami berada di puncak revolusi dalam mereka bentuk dan mengeluarkan produk. Secara khusus, kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin akan mengubah reka bentuk dan pembuatan produk dalam empat aspek berikut:

1 Mengoptimumkan pelbagai pembolehubah

Pereka produk biasanya mempunyai idea yang baik tentang perkara yang akan berlaku apabila menggunakan. bahan yang berbeza Apakah jenis hasil. Tetapi perkara boleh menjadi rumit dengan cepat apabila pereka mesti mengimbangi pelbagai hasil yang diinginkan. Contohnya, apabila mereka bentuk kereta, pereka mesti mengoptimumkan bukan sahaja prestasi, tetapi juga kos, ketahanan, keselamatan dan kecekapan bahan api. Dengan kecerdasan buatan dan alatan pembelajaran mesin, pasukan reka bentuk boleh dengan cepat mengulangi beribu-ribu malah berjuta-juta reka bentuk berpotensi berbeza, kemudian meluangkan masa yang berharga untuk memfokuskan pada reka bentuk yang ditentukan oleh algoritma mempunyai potensi yang paling tinggi.

Perkataan "reka bentuk" dalam konteks ini biasanya merujuk kepada reka bentuk prestasi dan bukannya reka bentuk estetik. Walaupun manusia masih lebih baik daripada komputer dalam mencipta produk yang cantik dengan daya tarikan pengguna, kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin boleh mengira bagaimana perubahan kecil dalam produk akan mempengaruhi beberapa aspek prestasi yang berbeza. Ini akan menjadi penambahbaikan yang tidak ternilai untuk pasukan reka bentuk, kerana ia akan membolehkan jurutera meluangkan masa mereka pada aspek yang lebih kreatif dalam kerja mereka daripada menghabiskan berjam-jam lamanya pada percubaan percubaan dan kesilapan yang susah payah dan tidak cekap. Selain itu, ia akan membawa kepada produk yang lebih baik.

2. Penyesuaian yang tidak pernah berlaku sebelum ini

Penyesuaian produk memerlukan banyak kerja fizikal. Malah produk yang agak standard, seperti kasut, biasanya memerlukan barisan pemasangan yang dikendalikan oleh berpuluh-puluh pekerja. Tetapi kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin tidak lama lagi akan membuka pintu kepada penyesuaian produk yang lebih automatik.

Contohnya, mengikut contoh kasut, teknologi baru muncul akan membolehkan setiap pasangan kasut disesuaikan sepenuhnya, meningkatkan prestasi kasut untuk atlet individu. Pembeli kasut akan mendapat akses kepada peranti input baharu tidak lama lagi, seperti penderia yang mencipta peta tekanan kaki dan menangkap maklumat yang akan membawa kepada reka bentuk tersuai yang unik. Kemudian, berdasarkan spesifikasi peringkat tinggi, alat reka bentuk generatif secara automatik mensintesis reka bentuk dan menukarnya kepada arahan pemasangan yang boleh dibaca mesin.

Kemajuan terkini dalam kecerdasan buatan dan pengkomputeran telah membawa kita ke dunia baharu, di mana setiap produk adalah unik dan mempunyai kerumitan yang belum pernah terjadi sebelumnya.

3. Ujian automatik

Bagi kebanyakan produk, sukar atau bahkan mustahil untuk meramalkan prestasinya tanpa menjalankan eksperimen terlebih dahulu. Sebagai contoh, tiada model berangka yang boleh membantu pereka bentuk produk menentukan keberkesanan ubat yang diberikan untuk melegakan simptom pesakit, atau keberkesanan sel solar dalam menjana elektrik.

Walaupun kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin tidak menghilangkan keperluan untuk eksperimen, mereka boleh membantu penyelidik merancang dan juga menjalankan eksperimen dengan cekap. Dalam masa terdekat, kita akan melihat aliran kerja automatik sepenuhnya, di mana pereka bentuk menetapkan parameter untuk hasil yang diingini dan kemudian robot melakukan eksperimen dan menilai hasilnya.

4 Pembuatan Pintar

Kebanyakan sistem pembuatan hari ini sangat bodoh. Peralatan pengilangan mungkin boleh menghasilkan produk piawai pada kadar yang konsisten, tetapi ia tidak dapat menilai dan bertindak balas terhadap perubahan keadaan. Walau bagaimanapun, menambah penderia pada kemudahan pembuatan dan melapisi kecerdasan buatan dan algoritma pembelajaran mesin pada peralatan akan membolehkan syarikat menggunakan proses pembuatan pintar yang lebih dinamik, responsif dan berdaya tahan.

Contohnya, suhu kilang pembuatan meningkat secara mendadak dalam sekelip mata, atau mesin diberi makan sekumpulan bahan yang berbeza sedikit daripada bahan standard. Tanpa penderia dan sistem pintar, mesin akan terus beroperasi secara normal tanpa mengambil kira perubahan dalam persekitaran atau bahan. Ini boleh menyebabkan kelewatan, kemerosotan mesin dan kerosakan produk.

Sebaliknya, sistem pembuatan pintar dapat mengesan kegagalan dan secara automatik menyesuaikan diri dengan keadaan yang berubah-ubah. Seterusnya, ini meningkatkan kawalan kualiti, mengurangkan kos dan meningkatkan kebolehpercayaan.

Kita mungkin tidak dapat membayangkan bagaimana kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin akan mengubah reka bentuk dan pembuatan produk. Lagipun, banyak cara kami menggunakan telefon pintar benar-benar tidak dijangka hanya sedekad yang lalu. Tetapi dengan mempelajari cara menggunakan teknologi ini dalam operasi, pemimpin perniagaan dan IT boleh meletakkan diri mereka di barisan hadapan dalam industri mereka dan memastikan mereka bersedia untuk apa sahaja yang mungkin berlaku dalam beberapa tahun akan datang.

Atas ialah kandungan terperinci Empat cara kecerdasan buatan akan mengubah reka bentuk dan pembuatan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!