Ang machine learning ay mabilis na nagiging isa sa mga pinakamakapangyarihang kagamitang magagamit ng mga CAD professional, na tumutulong sa pag-automate ng mga paulit-ulit na gawain, pag-optimize ng mga disenyo, at pagpapabilis ng mga daloy ng trabaho sa engineering. Para sa mga CAD professional, ito ang susunod na malaking hakbang sa disenyo at engineering. Higit pa ito sa mga simpleng script at macro, na nagdadala ng matalinong automation at data-driven na pagkamalikhain. Kapag isinama mo ang ML sa iyong daloy ng trabaho, maaari nitong baguhin kung paano mo pinangangasiwaan ang lahat, mula sa mga pang-araw-araw na gawain hanggang sa mga kumplikadong simulation. Nagbibigay ito sa iyo ng kalayaan na talagang tumuon sa mga bagong ideya.
Kung handa ka nang tingnan kung paano talaga gumagana ang ML, ipapakita sa iyo ng gabay na ito kung paano nito binabago ang mundo ng CAD at kung ano ang maaari mong gawin upang simulan itong mailapat nang epektibo.
Pag-automate ng Paulit-ulit na mga Gawain sa CAD
Alam ng bawat taga-disenyo ang hirap ng paulit-ulit at mababang halagang mga gawain. Isipin ang paglilinis ng na-import na geometry, pagdaragdag ng mga karaniwang fillet at chamfer, o paggawa ng 2D drawing view. Bagama't maaaring i-automate ng mga script ang mga nakapirming hakbang, mas malayo pa ang naitutulong ng machine learning. Ang isang ML model ay maaaring matuto mula sa iyong nagawa noon upang mahulaan kung ano ang susunod mong gagawin.
Halimbawa, maaaring tingnan ng isang algorithm ang libu-libong lumang disenyo mo upang malaman kung paano mo karaniwang hinaharap ang ilang partikular na problemang heometriko o kung paano mo inilalagay ang mga karaniwang bahagi. Sa paglipas ng panahon, maaari nitong simulan ang pagmumungkahi o pag-automate ng mga aksyon na ito nang may lubos na katumpakan. Parang pagkakaroon ng isang matalinong assistant na nakakaintindi sa iyong personal na istilo ng disenyo. Ang mga pangunahing kumpanya ng software ay naghahanap na ng mga paraan upang pagsamahin ang Forge at Machine Learning upang malutas ang mga eksaktong problemang ito, na ginagawang ilang minuto lamang ang nakakabagot na oras ng trabaho.
Pagpapaunlad ng Iyong Kadalubhasaan sa ML
Ang paggamit ng mga feature ng ML sa iyong CAD software ay isang magandang panimula. Ngunit para talagang masulit ito, kailangan mong maunawaan ang mga pangunahing ideya sa likod nito. Hindi ito nangangahulugan na kailangan mong maging isang full-time na programmer. Gayunpaman, ang pag-unawa kung paano natututo ang mga algorithm mula sa data ay mahalaga para sa epektibong paggamit ng mga ito sa engineering.
Ang pagbuo ng kadalubhasaan na ito ay nangangahulugan ng higit pa sa mga simpleng tutorial at pagpasok sa mas nakabalangkas na pag-aaral. Kapag naunawaan mo ang mga konsepto tulad ng neural network, regression, at classification, maaari mong piliin ang tamang diskarte sa ML para sa isang partikular na hamon sa disenyo. Habang ang machine learning ay lalong nababaon sa engineering software, ang pag-unawa sa mga prinsipyo sa likod ng mga sistemang ito ay nagiging isang mahalagang kasanayan para sa mga propesyonal sa CAD. Kung seryoso ka sa pagiging isang lider sa bagong larangang ito, ang pagkuha ng isang pormal na kwalipikasyon tulad ng isang master degree sa artificial intelligence ay maaaring magbigay sa iyo ng pangunahing kaalaman na kailangan mo. Makakatulong ito sa iyo na bumuo at gumamit ng mga pasadyang solusyon sa ML para sa mga kumplikadong proseso ng disenyo at pagmamanupaktura. Ang ganitong uri ng kadalubhasaan ang nagpapaiba sa mga taong gumagamit lamang ng mga tool sa ML mula sa mga lumilikha ng mga solusyon na pinapagana ng ML.
Mga Desisyon na Batay sa Data
Isa sa mga pinakakapana-panabik na bagay na dulot ng machine learning sa CAD ay ang generative design. Lubos nitong binabago ang karaniwang proseso ng disenyo. Sa halip na magdisenyo ng isang bagay at pagkatapos ay subukan ito, magsisimula ka sa pamamagitan ng pagtukoy sa problema. Maglalagay ka ng mga parameter tulad ng mga materyales, kung paano ito gagawin, kung anong mga load ang kailangan nitong hawakan, at mga limitasyon sa gastos.
Pagkatapos, sinusuri ng ML algorithm ang bawat posibleng solusyon, na lumilikha ng daan-daan o kahit libu-libong na-optimize na opsyon sa disenyo na akma sa iyong pamantayan. Nagbibigay-daan ito sa iyong makahanap ng malikhain at kadalasang hindi inaasahang mga solusyon na maaaring hindi naisip ng isang taong taga-disenyo. Ito ay isang makapangyarihang halimbawa ng automation ng disenyo para sa mga eksperto sa CAD . Ang papel ng taga-disenyo ay nagbabago mula sa pagguhit ng mga bagay patungo sa pagpili ng pinakamahusay na na-optimize na mga opsyon. Ikaw ang gumagabay sa proseso at gumagawa ng mga pangwakas na malikhain at madiskarteng desisyon batay sa mga panukalang sinusuportahan ng datos.
Pag-optimize ng Simulasyon at Pagsusuri
Ang Finite Element Analysis (FEA) at Computational Fluid Dynamics (CFD) ay napakalakas, ngunit kilala rin ang mga ito sa paggamit ng maraming resources at matagal na paggamit. Ang pagpapatakbo ng isang detalyadong simulation lamang ay maaaring tumagal ng ilang oras o kahit na mga araw, na nagpapabagal sa proseso ng disenyo.
Ang machine learning ay nag-aalok ng isang paraan upang mapabilis ito nang malaki. Sa pamamagitan ng pagsasanay sa isang ML model gamit ang mga resulta mula sa mga nakaraang simulation, makakagawa ka ng isang tool na halos agad na hinuhulaan ang mga resulta ng pagsusuri para sa mga bagong baryasyon ng disenyo. Ang "surrogate model" na ito ay hindi ganap na pumapalit sa mga detalyadong simulation. Sa halip, ito ay gumaganap bilang isang mabilis na unang pagsusuri. Pinapayagan ka nitong mabilis na tuklasin ang marami pang mga pagbabago sa disenyo, na ini-save ang buo at detalyadong pagsusuri para lamang sa mga pinaka-promising na ideya.
Mga Praktikal na Tool sa ML para sa mga Disenyador
Ang machine learning ay hindi na lamang isang teorya; nakapaloob na ito sa maraming tool na malamang na ginagamit mo. Ang pinakamahusay na paraan upang maunawaan ang epekto nito ay subukan ito mismo.
- Autodesk Fusion 360: Ang generative design workspace nito ay isang magandang halimbawa ng ML in action. Binibigyang-daan nito ang mga user na tukuyin ang mga problema at makakuha ng mga na-optimize na resulta ng disenyo.
- SOLIDWORKS: Ang mga feature tulad ng "Selection Helper" ay gumagamit ng machine learning para hulaan kung aling iba pang mga item ang maaaring gusto mong piliin batay sa iyong mga unang pagpipilian.
- Topolohiya: Ang platapormang ito ay binuo mula sa simula gamit ang advanced computational modelling, gamit ang mga algorithm upang lumikha ng mga kumplikado at de-kalidad na bahagi na imposibleng idisenyo nang mano-mano.
- PTC Creo: Ang extension ng Creo Generative Topology Optimisation ay nag-aalok ng mga katulad na kakayahan, na tumutulong sa mga inhinyero na lumikha ng mga na-optimize na disenyo ng produkto batay sa mga layunin at limitasyon sa paggana.
Ang pagsusuri sa mga feature na pinapagana ng ML sa paborito mong software ang pinakamabilis na paraan para simulan ang paggamit ng mga advanced na pamamaraan na ito sa iyong pang-araw-araw na gawain.
Ang pagiging mahusay sa machine learning ay nagiging isang mahalagang kasanayan para sa mga designer at engineer. Sa pamamagitan ng pag-automate ng mga nakakabagot na gawain, paggamit ng data upang makagawa ng mga malikhaing pagpili, at pagpapabilis ng pagsusuri, hinahayaan ka nitong ilagay ang iyong kadalubhasaan kung saan ito pinakamahalaga: ang paggawa ng mas mahuhusay na produkto.
