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NASA如何用AI進行工業(yè)設計

發(fā)布時間：2024-03-10 09:50:33 瀏覽量：193次

NASA已開始利用人工智能開發(fā)其任務部件，創(chuàng)造出比人類設計的零部件強度顯著提高的同時，還能節(jié)省三分之二的重量。

研究工程師Ryan McClelland開發(fā)的"進化結構過程"依靠生成算法，為不同的太空探索任務創(chuàng)建金屬支架和支架，所需時間只是NASA專家設計人員所需時間的一小部分。

人類，或許每周或兩周之間會進行一次設計的迭代，但AI每分鐘會做一次迭代。因此，我們將獲得更多的迭代周期。由于更多的迭代周期，我們也將更快地獲得更優(yōu)化的設計。

到目前為止，該系統(tǒng)已用于設計從NASA的氣球懸掛EXCITE望遠鏡的腳手架到紫外成像光譜儀的光譜儀。

美國國家航空航天局正在使用人工智能來設計其EXCITE望遠鏡（頂部）和光譜儀（上方）的組件

與ChatGPT聊天機器人或圖像生成器DALL-E一樣，該系統(tǒng)仍然依賴于人類輸入，以準確闡述零件的要求，包括它必須承載的負載以及它將面臨的力量。

這些數據被饋入生成設計軟件，該軟件能夠在幾小時內產生30到40個迭代版本，每個版本都會改進上一個版本，以演變出最優(yōu)的結構。

"AI設計設計，然后通過有限元分析測試設計是否有效，以驗證要求，然后還進行制造模擬以確保它可以制造，"McClelland在播客中解釋道。

Engineer Ryan McClelland developed the generative design process

這意味著最終設計可以直接輸入數字制造過程，并基于CAD模型由標準CNC銑床加工。

從設計到生產，這個過程可能只需要一周的時間。 McClelland估計這大約比NASA的正常流程快十倍，這需要將設計傳遞給設計人員，檢查其性能的應力分析師和測試是否可以制造的機械師。

“進化結構過程所做的就是把在幾個不同人之間來回傳遞的東西（根據項目和人們的投入情況可能需要幾個月或幾年），并將其縮短到完全由計算機完成的東西，”他說。

所得到的零件具有 "幾乎類似于骨骼" 的有機形狀，能夠承受比人類制造的零件更高的結構負載。

McClelland believes the system could help NASA save time and money

事實上，McClelland發(fā)現，由AI設計的零件應力集中度最高可降低10倍，同時節(jié)省三分之二的重量。

"這些結構通常表現得更好，"他說。"它們的性能大約是普通結構的三倍。"

考慮到NASA每年為其各種不同任務制造數千個定制零件，McClelland預測，在設計NASA儀器和航天器的結構部件、電子設備和其他子系統(tǒng)時，該設計過程將成為常規(guī)做法。

反過來，這將有助于減少與太空探索相關的時間和成本。

"太空站容納6或7人，但它的成本是1000億美元，"他解釋道。"我真的認為人工智能有可能大幅降低開發(fā)這些復雜系統(tǒng)的成本，因為它在這方面非常出色。"

隨著人工智能的發(fā)展，現在的AI繪畫已經普及且迅速的替代了常規(guī)插畫師，未來的AI設計極有可能消滅建筑、結構機電等相關設計產業(yè)。隨著科學的進步，帶來便利的同時，也充滿著機遇與挑戰(zhàn)。

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