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Design Graph: il sistema di apprendimento automatico che potrebbe rivoluzionare la progettazione 3D

L’ apprendimento automatico (o apprendimento computazionale, in inglese machine learning) rappresenta una delle aree fondamentali nel campo dell’intelligenza artificiale e si occupa della realizzazione di sistemi e algoritmi che si basano su osservazioni come dati per la rappresentazione di nuovi contenuti informativi. L’apprendimento può avvenire catturando caratteristiche di interesse provenienti da esempi, strutture dati o sensori, per analizzarle e valutarne le relazioni tra le variabili osservate (fonte – Wikipedia).

Grazie alle ultime innovazioni legate al cloud e ai big data, le macchine e i computer non si limitano a funzionare secondo le regole stabilite dai software, ma possono “apprendere” autonomamente generando una serie infinite di opzioni e facendo previsioni in base a quello che hanno appreso.

L’apprendimento automatico può essere applicato a molteplici discipline: rappresenta un nuovo modo di lavorare e di progettare, o meglio ” di organizzare le informazioni contenute all’interno di un progetto e sviluppare le idee e le creazioni in modo più organico” come dichiara Sandra Gnos di Autodesk. 

Il colosso californiano, leader mondiale nello sviluppo e la commercializzazione di software innovativi per la progettazione in diversi settori, ha lanciato Design Graph, un nuovo sistema di machine learning basato sulla piattaforma cloud di progettazione e collaborazione A360.

 

DESIGN GRAPH

Il sistema utilizza una serie di algoritmi per estrarre un elevato numero di dati progettuali 3D, categorizzando ogni singolo componente di progetto e creandone un catalogo in cui il dato è vivo e si adatta continuamente ad un mondo in continua evoluzione.

Una volta che i progettisti effettuano la ricerca di un preciso componente all’interno del loro file di progetto, Design Graph genera centinaia di opzioni. Il sistema è in grado di rilevare le relazioni tra le parti all’interno non solo di un unico progetto, ma tra tutti i dati 3D aziendali, indipendentemente se queste relazioni siano esplicitate o meno.

 

“Abbiamo creato Design Graph per permettere ai progettisti di focalizzarsi sulla risoluzione dei problemi legati alla progettazione invece che sulle modalità o i meccanismi per rappresentare il loro progetto”,  commenta Mike Haley, Senior Director Machine Intelligence di Autodesk. “Design Graph permette di risparmiare tempo prezioso, di evitare lavori ridondanti così come errori costosi”.

 

Il principio fondante di Design Graph è quello di dare al possibilità alle macchine di comprendere i progetti sulla base alla loro forma e struttura e non più in base a tag e metadati creati dagli operatori in maniera spesso non uniforme: in questo modo possiamo effettuare una ricerca in base a diversi fattori – come ad esempio la forma, la categoria, le proprietà – o ad una combinazione di essi, proprio per trovare il giusto progetto pre-esistente tra tutti i file esistenti in azienda. La ricerca può essere semplicemente di testo, ma anche di materiali, similarità di forma o altre proprietà.

 

 

Per maggiori approfondimenti:

Portale Desgin Graph: https://dg.autodesk.com/#/discover/

Articolo portale Automazione Industriale: http://www.automazioneindustriale.com/10004042-2/

Wikipedia (apprendimento automatico): https://it.wikipedia.org/wiki/Apprendimento_automatico

 

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