人工知能が設計と製造を変える 4 つの方法

WBOY
リリース: 2023-04-12 08:37:21
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人工知能が設計と製造を変える 4 つの方法

企業が製品のパフォーマンスを向上させるために努力する中で、人工知能と機械学習が間もなく試行錯誤に取って代わられるでしょう。テクノロジーは私たちの生活の多くの側面を引き継いでいますが、私たちの製品の設計と製造プロセスは依然として工業化時代にほとんど止まっています。企業は、よりパフォーマンスの高い製品を効率的に作成し、コストを低く抑えるよう努めています。広範な実験の後、彼らは最良の設計に到達しました。次に、製造機械に命令を入力して、カスタマイズの余地がほとんどない、何千もの同一の製品や部品を作成します。

すべてが変わろうとしています。私たちは製品の設計と製造における革命の真っ只中にいます。具体的には、人工知能と機械学習は、次の 4 つの側面で製品の設計と製造を変えるでしょう:

1. 多変数の最適化

製品設計者は、通常、いつ何が起こるかをよく理解しています。異素材を使ってみた結果、どんな結果になるのか。しかし、デザイナーが複数の望ましい結果のバランスをとらなければならない場合、事態はすぐに複雑になる可能性があります。たとえば、自動車を設計する場合、設計者は性能だけでなく、コスト、耐久性、安全性、燃費なども最適化する必要があります。人工知能と機械学習ツールを使用すると、設計チームは数千、さらには数百万の異なる潜在的な設計を迅速に反復し、アルゴリズムが最も可能性が高いと判断した設計に集中して貴重な時間を費やすことができます。

この文脈では、「デザイン」という言葉は通常、美的デザインではなく、パフォーマンス デザインを指します。消費者にとって魅力的な美しい製品を作ることにおいては、人間は依然としてコンピュータよりも優れていますが、人工知能と機械学習は、製品の小さな変更がパフォーマンスのさまざまな側面にどのように影響するかを計算できます。これは、設計チームにとって非常に貴重な改善となります。エンジニアは、面倒で非効率的な試行錯誤の実験に膨大な時間を費やすのではなく、仕事のより創造的な側面に時間を費やすことができるからです。さらに、それはより良い製品につながります。

2. 前例のないカスタマイズ

製品のカスタマイズには多くの肉体労働が必要です。スニーカーのようなかなり標準的な製品であっても、通常は数十人の作業員が配置された組立ラインが必要です。しかし、人工知能と機械学習により、より自動化された製品カスタマイズへの扉が間もなく開かれるでしょう。

たとえば、スニーカーの例で言えば、新たなテクノロジーにより、各スニーカーを完全にカスタマイズできるようになり、個々のアスリートに合わせてスニーカーのパフォーマンスが向上します。靴の購入者は間もなく、足圧マップを作成し、独自のカスタム デザインにつながる情報を取得するセンサーなどの新しい入力デバイスにアクセスできるようになります。次に、高レベルの仕様に基づいて、ジェネレーティブ デザイン ツールがデザインを自動的に合成し、機械可読なアセンブリ命令に変換します。

人工知能とコンピューティングの最近の進歩により、私たちはまったく新しい世界に導かれ、すべての製品がユニークで前例のない複雑さを備えています。

3. 自動テスト

多くの製品では、最初に実験を行わずにそのパフォーマンスを予測することは困難または不可能です。たとえば、製品設計者が特定の薬剤が患者の症状を軽減するのにどの程度効果的であるか、または太陽電池が発電する際にどの程度効率的であるかを判断するのに役立つ数値モデルはありません。

人工知能と機械学習は実験の必要性を排除するものではありませんが、研究者が実験を計画したり、効率的に実験を実施したりするのに役立ちます。近い将来、設計者が望ましい結果のパラメータを設定し、ロボットが実験を実行して結果を評価する、完全に自動化されたワークフローが実現するでしょう。

4. スマートな製造

今日のほとんどの製造システムは非常に愚かです。製造装置は標準化された製品を一定の速度で生産できるかもしれませんが、変化する条件を評価して対応することはできません。しかし、製造施設にセンサーを追加し、人工知能と機械学習アルゴリズムを機器に重ねることで、企業はより動的で応答性が高く、回復力のあるスマートな製造プロセスを使用できるようになります。

たとえば、製造工場の温度が一晩で急激に上昇したり、標準の材料とはわずかに異なる材料のバッチが機械に供給されたりします。センサーやスマート システムがなければ、機械は環境や材料の変化を考慮することなく正常に動作し続けます。これにより、遅延、機械の劣化、製品の損傷が発生する可能性があります。

対照的に、スマート製造システムは障害を検出し、変化する条件に自動的に適応できます。これにより、品質管理が向上し、コストが削減され、信頼性が向上します。

人工知能と機械学習が製品の設計と製造をどのように変えるか、私たちは想像することさえできないかもしれません。結局のところ、私たちがスマートフォンを使用する方法の多くは、ほんの 10 年前にはまったく予想できなかったものです。しかし、これらのテクノロジーを運用で使用する方法を学ぶことで、ビジネスと IT のリーダーは業界の最前線に立つことができ、今後数年間に何が起こるかに確実に備えることができます。

以上が人工知能が設計と製造を変える 4 つの方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ソース:51cto.com
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