L'occasione dell'uscita della nuova versione di AutoCAD, che integra e aumenta alcune funzionalità "intelligenti" del software, mi da modo di approfondire, dal punto di vista del progettista e del professionista, una serie di concetti che non ci sono così familiari.
Esistono diversi tipi di intelligenze artificiali impegate nei sistemi CAD/CAM/CAE e cioè:
Il machine learning è un ramo dell'intelligenza artificiale (IA) che si concentra sullo sviluppo di algoritmi e modelli che consentono ai computer di apprendere dai dati e migliorare le prestazioni nel tempo senza essere esplicitamente programmati per farlo. In sostanza, il machine learning si basa sull'idea di utilizzare dati per addestrare algoritmi e consentire loro di fare previsioni o prendere decisioni basate su questo addestramento. Il machine learning è ampiamente utilizzato in una vasta gamma di settori e applicazioni, tra cui il riconoscimento di modelli, l'elaborazione del linguaggio naturale, la visione artificiale, il riconoscimento vocale, il trading finanziario, la medicina e molto altro ancora. La sua popolarità è cresciuta rapidamente grazie alla disponibilità di grandi quantità di dati e all'incremento della potenza di calcolo dei computer.
Il deep learning è una branca dell'intelligenza artificiale (IA) che si basa sull'uso di reti neurali artificiali profonde per apprendere e riconoscere modelli complessi nei dati. Esso ha ottenuto notevoli successi in diversi campi, tra cui il riconoscimento delle immagini, il riconoscimento vocale, la traduzione automatica, l'elaborazione del linguaggio naturale e molte altre applicazioni. Questo è stato reso possibile principalmente dalla disponibilità di grandi quantità di dati, dalla potenza di calcolo dei computer moderni e dall'avanzamento degli algoritmi di ottimizzazione e apprendimento automatico. In sintesi, il deep learning è un approccio all'intelligenza artificiale che si basa su reti neurali artificiali profonde per apprendere da grandi quantità di dati e riconoscere modelli complessi, consentendo di risolvere una vasta gamma di problemi in modo efficiente ed efficace.
La Generative AI, o intelligenza artificiale generativa, è un ramo dell'intelligenza artificiale che si concentra sulla creazione di modelli in grado di generare dati o contenuti originali, piuttosto che solo analizzarli o classificarli. Questi modelli sono in grado di creare nuovi dati che sono coerenti con i modelli statistici appresi durante il processo di addestramento. La Generative AI ha diverse applicazioni in settori come l'arte generativa, la generazione di contenuti multimediali, la creazione di dati sintetici per il training di modelli di machine learning, la generazione di prototipi di design e molto altro ancora. Tuttavia, va notato che con il potere di creare contenuti originali vi è anche la responsabilità di utilizzare questa tecnologia in modo etico e consapevole delle implicazioni.
Il generative design è un processo di progettazione assistita dall'intelligenza artificiale che utilizza algoritmi di ottimizzazione e intelligenza artificiale per generare automaticamente una vasta gamma di possibili soluzioni di progetto, valutare queste soluzioni in base a criteri specifici e selezionare quelle migliori in base agli obiettivi e ai vincoli definiti dall'utente. In sostanza, invece di progettare manualmente un prodotto o una struttura, gli ingegneri o i progettisti specificano i parametri del design, come ad esempio i materiali, i vincoli di fabbricazione e le prestazioni desiderate, e il software di generative design esplora autonomamente un ampio spazio di possibilità di design per trovare le soluzioni ottimali.
Le principali caratteristiche e vantaggi del generative design includono:
- Esplorazione automatica del design: Il software di generative design può esplorare un ampio spettro di possibili configurazioni di design, spesso al di là delle capacità umane, per scoprire soluzioni innovative e creative.
- Ottimizzazione basata sui criteri: Il processo di generative design considera automaticamente i criteri specificati dall'utente, come ad esempio peso, resistenza, costo o efficienza energetica, per identificare le soluzioni più promettenti.
- Adattabilità: Il generative design è adatto a una vasta gamma di settori e applicazioni, tra cui l'ingegneria meccanica, l'architettura, il design industriale e molto altro ancora.
- Risparmio di tempo e costi: Automatizzando il processo di progettazione e ottimizzazione, il generative design può ridurre significativamente il tempo e i costi associati allo sviluppo di nuovi prodotti o strutture.
- Innovazione: Il generative design può portare a soluzioni di design che altrimenti potrebbero non essere state considerate, incoraggiando l'innovazione e la creatività nel processo di progettazione.
In sintesi, il generative design è un potente strumento che sfrutta l'intelligenza artificiale per esplorare e identificare automaticamente soluzioni di design ottimali, consentendo agli ingegneri e ai progettisti di concentrarsi sull'ideazione e la validazione dei concetti piuttosto che sulle attività di progettazione dettagliata.
Forse non è noto a tutti ma AutoCAD integra alcune funzionalità di intelligenza artificiale (IA) per semplificare e ottimizzare i processi di progettazione e disegno. Secondo la classificazione appena vista, si tratta sopratutto di Machine Learning, mentre le funzionalità di Generative Design, al momento, sono disponibili solo dentro Revit e Fusion.
In ogni caso, si tratta di "roba buona". Ecco alcune delle caratteristiche di intelligenza artificiale presenti nel nostro amato CAD:
- Riconoscimento degli oggetti (Object Detection): AutoCAD utilizza degli algoritmi basati sull'intelligenza artificiale per riconoscere automaticamente gli oggetti (essenzialmente elementi che possono diventare dei blocchi) nei disegni; ad esempio porte, finestre, dadi, viti e, in generale tutti quegli elementi che si ripetono costanti. Questo aiuta gli utenti a lavorare più velocemente e ad alleggerire - anche di molto - il disegno DWG.
- Assistenza al disegno: AutoCAD fornisce assistenza contestuale durante il processo di disegno utilizzando l'intelligenza artificiale. Ad esempio, può suggerire il comando o i comandi appropriati in base al contesto o avvisare gli utenti di possibili errori di disegno.
- Riconoscimento dei testi scritti a mano libera: AutoCAD consente di convertire i commenti in testi digitali, identificando automaticamente il testo scritto a mano. Aggiunge oggetti e automatizza le modifiche di revisione, utilizzando strumenti familiari come le istruzioni e le barrature dei file di revisione.
Negli ultimi dieci anni, Autodesk ha investito nell'intelligenza artificiale perché ne riconosce la potenza di trasformazione nei settori in cui opera. Questa tecnologia può aiutare i progettisti ad ottenere di più con meno risorse. E' importante conoscerla per poterla sfruttare al meglio. Oggi, l'intelligenza artificiale di AutoCAD (e non solo AutoCAD) potenzia i workflow e le funzionalità del software e in un futuro prossimo integrerà sempre maggiori funzionalità.
