एआई वीकली: एआई कंपनियों को भौतिक उत्पाद डिजाइन करने में मदद करता है

अपनी एंटरप्राइज़ डेटा तकनीक और रणनीति को ऊपर उठाएं रूपांतरण 2021.


इस सप्ताह जर्नल में प्रकाशित एक पेपर में प्रकृति, Google के शोधकर्ता विस्तृत की अगली पीढ़ी को डिजाइन करने के लिए उन्होंने एआई का उपयोग कैसे किया टेंसर प्रोसेसिंग यूनिट (टीपीयू), एआई वर्कलोड के लिए अनुकूलित कंपनी के एप्लिकेशन-विशिष्ट एकीकृत सर्किट। जबकि काम नया नहीं था – Google वर्षों के बेहतर हिस्से के लिए तकनीक को परिष्कृत कर रहा है – इसने हार्डवेयर डिजाइन में एआई की क्षमता का अभी तक का सबसे स्पष्ट चित्रण दिया है। पिछले प्रयोग व्यावसायिक रूप से व्यवहार्य उत्पाद नहीं मिले, केवल प्रोटोटाइप। लेकिन प्रकृति कागज से पता चलता है कि AI कम से कम मानव डिजाइनरों को विचार-मंथन प्रक्रिया में तेजी लाने के लिए बढ़ा सकता है।

चिप्स से परे, यूएस- और बेल्जियम स्थित ओकटन जैसी कंपनियां एडिटिव मैन्युफैक्चरिंग सहित डोमेन डिजाइन करने के लिए एआई को लागू कर रही हैं। ओक्टन की प्लेटफ़ॉर्म सीएनसी, मेटल और पॉलीमर 3डी प्रिंटिंग और हाइब्रिड एडिटिव और सबट्रैक्टिव वर्कफ़्लोज़ को स्वचालित करता है, जैसे कास्टेबल ज्वेलरी वैक्स बनाना। यह ऑप्टिमाइज़ेशन और फिक्स की एक श्रृंखला का सुझाव देता है, जिसके द्वारा सूचित किया जाता है निरीक्षण एल्गोरिदम, साथ ही भाग ज्यामिति और वास्तविक समय अंशांकन के पूर्व-विश्लेषण द्वारा। उदाहरण के लिए, ओकटन टाइटेनियम, कोबाल्ट, क्रोम, ज़िरकोनिया और अन्य सामग्रियों पर वॉरपेज, सिकुड़न और तनाव राहत जैसे गर्मी उपचार प्रभावों का अनुकरण करते हुए, आवश्यक सहिष्णुता के भीतर भागों को प्राप्त करने के लिए स्वचालित रूप से ज्यामिति को समायोजित कर सकता है।

जबकि यह अभी भी अनुसंधान के चरणों में है, एमआईटी के कंप्यूटर साइंस और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस लैबोरेटरी ने एआई-संचालित उपकरण विकसित किया है जिसे कहा जाता है लेजर फैक्टरी जो पूरी तरह कार्यात्मक रोबोट और ड्रोन को प्रिंट कर सकता है। LaserFactory एक तीन-घटक नुस्खा का लाभ उठाता है जो उपयोगकर्ताओं को संरचनात्मक ज्यामिति, प्रिंट निशान बनाने और सेंसर, सर्किट और एक्चुएटर्स जैसे इलेक्ट्रॉनिक घटकों को इकट्ठा करने देता है। जैसा कि LaserFactory के पीछे के शोधकर्ताओं ने अपने काम का वर्णन करने वाले एक पेपर में नोट किया है, सिद्धांत रूप में इसका उपयोग डिलीवरी या खोज-और-बचाव जैसी नौकरियों के लिए किया जा सकता है।

रेनॉल्ट में, इंजीनियर द्वारा बनाए गए एआई-संचालित सॉफ़्टवेयर का लाभ उठा रहे हैं सीमेंस डिजिटल इंडस्ट्रीज सॉफ्टवेयर कारों में स्वचालित मैनुअल ट्रांसमिशन (एएमटी) सिस्टम के डिजाइन को स्वचालित करने के लिए। एएमटी, जो एक स्वचालित ट्रांसमिशन की तरह व्यवहार करता है, लेकिन ड्राइवरों को एक पुश-बटन का उपयोग करके इलेक्ट्रॉनिक रूप से गियर शिफ्ट करने की अनुमति देता है, इसे विकसित करने, विकसित करने और पूरी तरह से मान्य करने के लिए परीक्षण और त्रुटि के एक वर्ष तक लग सकता है। लेकिन सीमेन का टूल रेनॉल्ट इंजीनियरों को एएमटी का एक मॉडल ग्राफिक रूप से बनाने के लिए आइकनों को खींचने, छोड़ने और कनेक्ट करने में सक्षम बनाता है। सॉफ्टवेयर एएमटी के घटकों के व्यवहार और प्रदर्शन की भविष्यवाणी करता है और विकास चक्र में किसी भी आवश्यक परिशोधन को जल्दी करता है।

यहां तक ​​​​कि न्यूटेला भी भौतिक उत्पादों के लिए एआई का दोहन कर रही है, इसके पैकेजिंग के विभिन्न संस्करणों को बनाने के लिए दर्जनों पैटर्न और रंगों के डेटाबेस से खींचने के लिए तकनीक का उपयोग कर रही है। 2017 में, विज्ञापन एजेंसी ओगिल्वी एंड माथर इटालिया के साथ काम करते हुए, कंपनी अलग हो गई 7 मिलियन अद्वितीय डिजाइन पूरे इटली में “नुटेला यूनिका” जार पर, जो एक महीने में बिक गया।

दार्शनिक बदलाव

लोग इन अनुप्रयोगों को मानव डिजाइनरों से दूर ले जाने वाली एजेंसी के रूप में देख सकते हैं, लेकिन हाल ही में हार्वर्ड बिजनेस स्कूल के सह-लेखक कामकाजी दस्तावेज़ तर्क है कि एआई वास्तव में डिजाइनरों को पिछली सीमाओं को दूर करने में सक्षम बनाता है – पैमाने और दायरे से सीखने तक।

“एआई कारखानों के संदर्भ में, समाधान और भी अधिक उपयोगकर्ता-केंद्रित, अधिक रचनात्मक, और सीखने के पुनरावृत्तियों के माध्यम से लगातार अद्यतन हो सकते हैं जो किसी उत्पाद के पूरे जीवन चक्र को फैलाते हैं। फिर भी, हमने पाया कि एआई डिजाइन के अभ्यास को गहराई से बदलता है, “सह-लेखक लिखते हैं। “समस्या समाधान कार्य, पारंपरिक रूप से डिजाइनरों द्वारा किए जाते हैं, अब सीखने के लूप में स्वचालित हो गए हैं जो मात्रा और गति की सीमाओं के बिना संचालित होते हैं। ये लूप एक डिजाइनर की तुलना में मौलिक रूप से अलग तरीके से सोचते हैं: वे जटिल समस्याओं को बहुत ही सरल कार्यों के माध्यम से संबोधित करते हैं, तेजी से पुनरावृत्त होते हैं।”

हाल ही के एक ब्लॉग पोस्ट में, उपयोगकर्ता अनुभव डिज़ाइनर Miklos Philips गूँजती हार्वर्ड बिजनेस रिव्यू पेपर योगदानकर्ताओं के निष्कर्ष, यह देखते हुए कि एआई के साथ काम करने वाले डिजाइनर अपने द्वारा प्रदान की जाने वाली दक्षता में वृद्धि के कारण जल्दी और अधिक सस्ते में प्रोटोटाइप बना सकते हैं। एआई की शक्ति उस गति में निहित होगी जिसमें वह बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण कर सकती है और डिज़ाइन समायोजन का सुझाव दे सकती है, ताकि एक डिजाइनर डेटा के आधार पर समायोजन को चेरी-पिक और अनुमोदित कर सके और तेजी से परीक्षण करने के लिए सबसे प्रभावी डिज़ाइन बना सके।

किसी भी मामले में, एआई-समर्थित डिज़ाइन टूल का आरओआई संभावित रूप से पर्याप्त है। 2020 प्राइसवाटरहाउसकूपर्स के अनुसार सर्वेक्षण, विनिर्माण क्षेत्र की कंपनियां अगले पांच वर्षों में दक्षता लाभ की उम्मीद करती हैं, जिसके कारण डिजिटल परिवर्तनएआई और मशीन लर्निंग को अपनाना शामिल है। शायद आश्चर्यजनक रूप से, उत्तरदाताओं का ७६% एक Google क्लाउड रिपोर्ट के लिए इस सप्ताह प्रकाशित उन्होंने कहा कि उन्होंने एआई, डेटा एनालिटिक्स और क्लाउड जैसी “विघटनकारी तकनीकों” की ओर रुख किया है, विशेष रूप से महामारी द्वारा लाई गई चुनौतियों को नेविगेट करने में मदद करने के लिए।

व्यावसायिक मूल्य को देखते हुए, एआई-पावर्ड डिज़ाइन के यहाँ रहने और बढ़ने की संभावना है। यह आम तौर पर न केवल डिजाइनरों के लिए, बल्कि उन उद्यमों और उपभोक्ताओं के लिए अच्छी खबर है जो भौतिक उत्पाद निर्माण में स्वचालन के लाभों को प्राप्त करने के लिए खड़े हैं।

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