Различные инновационные цифровые технологии используются уже в различных отраслях промышленного производства для повышения производительности и оптимизации процессов. Однако некоторые ещё задаются вопросом: можно ли использовать искусственный интеллект для промышленного дизайна или проектирования? Но даже в своей узкой форме технологии искусственного интеллекта могут стать незаменимыми помощниками для систем проектирования, учиться на различных переменных, что делает их важным инструментом для работы над проектами. Дизайнеры могут использовать такие системы, чтобы учитывать не только опыт предыдущих работ, который можно будет использовать в конкретной среде, но и динамические изменения, которым продукт подвергнется в ответ на изменяющиеся условия или предпочтения пользователей в процессе разработки.
Проектирование с использованием современных цифровых инструментов — это процесс, в котором алгоритмы искусственного интеллекта генерируют новые концепции дизайна. Это обстоятельство позволяет дизайнерам вводить критерии и ограничения на любых этапах проектирования, а цифровая среда сгенерирует несколько вариантов дизайна, соответствующих этим критериям. Затем разработчики могут выбрать лучший дизайн из предлагаемых вариантов. Самым основным потребителем способностей ИИ сейчас являются художники, которые используют компьютерное программирование и алгоритмы машинного обучения для создания произведений. Эта технология позволяет компьютерам учиться на примерах или создавать изображения в соответствии с инструкциями пользователя, создавая уникальные произведения искусства, которые варьируются от абстракций до реалистичных изображений, а их качество зависит от входных данных и используемых алгоритмов.
Использование мощности и масштабируемости выделенных серверов, расположенных удалённо в надёжных дата-центрах, помогает эффективно обрабатывать огромные объёмы данных, ускоряя процесс разработки новейшей разнообразной продукции, позволяя дизайнерам быстро и точно получать доступ к данным и анализировать их. Вариативность цифровых инструментов помогает выявлять потенциальные недостатки конструкции и предлагать улучшения, что приводит к повышению качества и снижению затрат. Кроме того, такое ПО может оптимизировать дизайн продукта посредством интуитивно понятного пользовательского интерфейса, выявляя недостатки и предлагая улучшения для оптимальной производительности в любых условиях. Специализированные нейросети также могут рекомендовать изменения для удовлетворения потребностей пользователей, анализируя пользовательские предпочтения и отслеживая тренды. Уже даже излишне упоминать, что современные инструменты автоматизируют различные задачи проектирования, такие как создание прототипов и тестирование, моделируя различные сценарии и анализируя данные о производительности. Тем самым сокращается время и падает стоимость вывода продукта на рынок.
Например, автомобильная промышленность одой из первых внедрила искусственный интеллект и технологии машинного обучения в проектирование, разработку и производство компонентов. Методы машинного обучения используются при проектировании для анализа пользовательских данных и создания новых концепций дизайна. Эти же методы используются в автомобилестроении для повышения эффективности и качества производственного процесса. Алгоритмы машинного обучения способны анализировать огромные объёмы входных данных, поступающих с конвейера или производственной линии, чтобы своевременно выявить узкие места и повысить эффективность производственного процесса.
Теперь автомобилестроительные корпорации могут использовать контролируемое машинное обучение для анализа отзывов клиентов о различных принципах проектирования конкретной модели автомобиля. Затем алгоритм может генерировать новые концепции дизайна, на основе этих отзывов, отвечающих потребностям клиента. Уже несколько лет все промышленные производители считают важным делом анализ пользовательских данных для выявления закономерностей и тенденций, которые можно использовать для улучшения дизайна продукции.
До появления ИИ, проектирование продукции для здравоохранения основывалось на традиционных методах, которые требовали много времени и не имели возможности кастомизации. Медицинские устройства и протезы часто стандартизировались, что приводило к ограничению их возможностей и неоптимальному приспособлению для отдельных пациентов. Разработка 3D-печатных протезов с лёгкими, удобными, эстетически привлекательными характеристиками была сложной задачей и требовала обширного ручного ввода многих параметров. Внедрение современных технологий изменило сам подход к процедуре разработки, позволив создавать современные персонализированные медицинские устройства и протезы. Алгоритмы искусственного интеллекта теперь используются для анализа медицинских данных, таких как записи пациентов и данные изображений, для разработки индивидуальных медицинских устройств, адаптированных к потребностям отдельных пациентов. Это очень значительно улучшило качество жизни людей с ампутированными конечностями.
До цифровой трансформации модельеры полагались на традиционные исследования рынка и анализ тенденций, которые были субъективными и отнимали много времени. Понимание поведения и предпочтений потребителей требовало ручного сбора и анализа информации, что приводило к ограниченному пониманию в разработке типовых предметов гардероба. Персонализированные рекомендации по моде встречались редко, что приводило к снижению удовлетворённости и лояльности клиентов. В настоящее время искусственный интеллект способствует развитию значительных успехов в этой сфере, анализируя огромные объёмы данных о модных тенденциях, новых используемых материалах и оборудовании. Изучаются также предпочтения клиентов и публикации в социальных сетях, чтобы получить представление о поведении потребителей и дизайнерских предпочтениях. Это позволяет модельерам создавать персонализированные и индивидуальные предметы одежды, отвечающие меняющимся требованиям потребителей.
Глубокое обучение (Deep Learning) — это более продвинутая форма машинного обучения, которая предполагает обучение искусственных нейронных сетей распознаванию закономерностей и принятию решений на основе больших наборов данных. Благодаря глубокому обучению, искусственный интеллект способен делать прогнозы или принимать решения на основе прошлой информации. Одним из основных преимуществ DL является его способность учиться на неструктурированных данных. В традиционном машинном обучении данные должны быть тщательно структурированы и предварительно обработаны, чтобы их можно было использовать для алгоритмов обучения. Напротив, нейросети глубокого обучения могут эффективно перерабатывать необработанную информацию, что делает эту технологию особенно полезной для таких задач, как распознавание изображений и речи, обработка естественного языка, а также других подобных приложений, где часто встречается неструктурированные наборы данных. С другой стороны, DL можно обучать на огромных наборах данных с использованием методов распределённых вычислений, что делает их идеальными для приложений, требующих больших объёмов информации. Поэтому этот следующий шаг в развитии будет очень полезен для дизайнеров, художников, модельеров и других специалистов творческих профессий.
Не исключается так же возможность автоматически изучать иерархические представления данных, что позволяет нейросетям выявлять более сложные закономерности и взаимосвязи. В то время как традиционные алгоритмы машинного обучения требуют обширного проектирования функций и знаний в предметной области, чтобы быть эффективными, искусственный интеллект на основе DL может учиться непосредственно на данных без вмешательства человека. Это делает Deep Learning особенно полезным для приложений, в которых нет экспертов или где проблемная область сложна и плохо изучена.
