Motori a reazione, mostri verosimili utilizzati nei film, nanorobot impiegati nella lotta contro il cancro e prodotti altamente personalizzati. Viviamo in un mondo in cui gli oggetti che ci circondano sono stati progettati da qualcuno, e, allo stesso tempo, stiamo affrontando il più grande cambiamento in atto sin dalla rivoluzione industriale nel modo in cui facciamo le cose.
Questo cambiamento non riguarda però solo la tecnologia. Progettisti e ingegneri stanno evolvendo i processi e sperimentando nuove e differenti modalità di lavoro, ma come possono affrontare le sfide derivanti da tali cambiamenti? In Autodesk (www.autodesk.it) si sono chiesti se ci fosse un modo migliore per organizzare tutte le informazioni di un progetto e se fosse possibile sviluppare le idee e le creazioni in modo più organico.
Se, ad esempio, si potesse avere a disposizione funzionalità di ricerca come quelle di Google anche per i modelli 3D, pensate alla semplicità e alla velocità con cui si potrebbe lavorare. Ed è qui che entra in gioco Design Graph, un nuovo e potente sistema di machine learning (apprendimento automatico), integrato in Autodesk A360° (www.360.autodesk.com), che utilizza algoritmi per estrarre un grande numero di dati progettuali 3D.
Il sistema categorizza ogni singolo componente e progetto creato dal team di progettazione in modo da generare un catalogo “vivente” in grado di adattarsi a un mondo in continua evoluzione. Progettisti e ingegneri devono semplicemente effettuare una ricerca tra tutti i loro file relativi a una tipologia di componente, come, ad esempio, un bullone o la sella di una bicicletta, e Design Graph genererà centinaia di opzioni.
Il pacchetto è disponibile in tutto il mondo come parte della piattaforma di progettazione e collaborazione basata su cloud A360 di Autodesk. “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, Sr. Director of Machine Intelligence di Autodesk. “Design Graph permette di risparmiare tempo prezioso, di evitare lavori ridondanti così come errori costosi”.
Negli ultimi anni, le innovazioni nella programmazione e la potenza di elaborazione praticamente infinita del cloud hanno permesso al computer non solo di “pensare”, ma anche di apprendere autonomamente, identificare i modelli e fare previsioni in base a ciò che ha imparato, piuttosto che fare affidamento unicamente alle logiche con cui è stato programmato. Il sistema di machine learning agisce come un acceleratore che potenzia ed evolve ciò che macchine e strumenti sono in grado di fare.
Nel caso di Design Graph, l’obiettivo è insegnare ai computer a identificare e comprendere i progetti in base alle loro caratteristiche intrinseche – la forma e la struttura – invece che in base a tag o metadati. Dopotutto, chi progetta il componente potrebbe denominarli in decine di modi diversi, utilizzando parole intere o abbreviazioni. I metadati creati dalle persone, senza un’attenta gestione, tendono a essere inaffidabili. Con Design Graph, il computer utilizza le proprie osservazioni sulle geometrie 3D contenute in ciascun modello 3D.
Ma come funziona? Prediamo ad esempio la progettazione di una moto: dobbiamo creare una determinata scatola del cambio. Mentre lavoriamo dentro A360, possiamo utilizzare Design Graph per fare una ricerca in base al nome, alla forma, alla categoria, alle proprietà o a una combinazione di tutti questi elementi, per trovare il giusto progetto pre-esistente tra i file dell’azienda.
I progetti identici appariranno come unico oggetto, mentre le piccole variazioni verranno visualizzate come progetti separati, mettendo l’utente in grado di vedere quanto frequentemente sono stati utilizzati. Una volta trovato ciò che si cerca, sarà sufficiente trascinarlo nel progetto, senza dover effettuare una ricerca nel catalogo o, peggio ancora, dover partire da zero.
“Il machine learning e l’intelligenza artificiale stanno iniziando a comparire nella nostra vita quotidiana, ma questa è la prima applicazione nella progettazione industriale e in quella meccanica”, sottolinea Haley. “Questo è solo il primo passo per Autodesk nello sfruttare questa potente tecnologia per innovare e potenziare il processo di progettazione, ma le promesse sono immense e ci aspettiamo altri numerosi benefici derivanti dall’utilizzo di sistemi di machine learning”.