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NASA如何用AI进行工业设计
发布时间：2024-03-10 09:50:33 浏览量：189次
NASA已开始利用人工智能开发其任务部件，创造出比人类设计的零部件强度显著提高的同时，还能节省三分之二的重量。
研究工程师Ryan McClelland开发的"进化结构过程"依靠生成算法，为不同的太空探索任务创建金属支架和支架，所需时间只是NASA专家设计人员所需时间的一小部分。
人类，或许每周或两周之间会进行一次设计的迭代，但AI每分钟会做一次迭代。因此，我们将获得更多的迭代周期。由于更多的迭代周期，我们也将更快地获得更优化的设计。
到目前为止，该系统已用于设计从NASA的气球悬挂EXCITE望远镜的脚手架到紫外成像光谱仪的光谱仪。
美国国家航空航天局正在使用人工智能来设计其EXCITE望远镜（顶部）和光谱仪（上方）的组件
与ChatGPT聊天机器人或图像生成器DALL-E一样，该系统仍然依赖于人类输入，以准确阐述零件的要求，包括它必须承载的负载以及它将面临的力量。
这些数据被馈入生成设计软件，该软件能够在几小时内产生30到40个迭代版本，每个版本都会改进上一个版本，以演变出最优的结构。
"AI设计设计，然后通过有限元分析测试设计是否有效，以验证要求，然后还进行制造模拟以确保它可以制造，"McClelland在播客中解释道。
Engineer Ryan McClelland developed the generative design process
这意味着最终设计可以直接输入数字制造过程，并基于CAD模型由标准CNC铣床加工。
从设计到生产，这个过程可能只需要一周的时间。 McClelland估计这大约比NASA的正常流程快十倍，这需要将设计传递给设计人员，检查其性能的应力分析师和测试是否可以制造的机械师。
“进化结构过程所做的就是把在几个不同人之间来回传递的东西（根据项目和人们的投入情况可能需要几个月或几年），并将其缩短到完全由计算机完成的东西，”他说。
所得到的零件具有 "几乎类似于骨骼" 的有机形状，能够承受比人类制造的零件更高的结构负载。
McClelland believes the system could help NASA save time and money
事实上，McClelland发现，由AI设计的零件应力集中度最高可降低10倍，同时节省三分之二的重量。
"这些结构通常表现得更好，"他说。"它们的性能大约是普通结构的三倍。"
考虑到NASA每年为其各种不同任务制造数千个定制零件，McClelland预测，在设计NASA仪器和航天器的结构部件、电子设备和其他子系统时，该设计过程将成为常规做法。
反过来，这将有助于减少与太空探索相关的时间和成本。
"太空站容纳6或7人，但它的成本是1000亿美元，"他解释道。"我真的认为人工智能有可能大幅降低开发这些复杂系统的成本，因为它在这方面非常出色。"
随着人工智能的发展，现在的AI绘画已经普及且迅速的替代了常规插画师，未来的AI设计极有可能消灭建筑、结构机电等相关设计产业。随着科学的进步，带来便利的同时，也充满着机遇与挑战。
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