Ryddig og ordentlig blant 3d-filene med Autodesk-verktøy

autodesk-design-graph-02Dette er Google for 3d-modeller. Slik presenterer Autodesk sitt nye organiseringsverktøy Design Graph. Programmet benytter maskininnlæring for å kategorisere og katalogisere 3d-designdata. Det pågår store forandringer innen tilvirkning og produktutvikling, kanskje det største siden den industrielle revolusjon. Måten vi lager nye produkter på har blitt endret. Teknikken er ny, men det er også arbeidsmetoder og prosesser. For designere og ingeniører innebærer dette nye muligheter, men også nye utfordringer. Autodesk stilte seg derfor spørsmålet: Hvordan kan vi bedre organisere informasjon og data rundt et design og finne en metode som stemmer bedre overens med hvordan mennesket tenker og skaper?

Design Graph er tillgjengelig som en del av Autodesks skytjeneste A360. Systemet benytter seg av algoritmer for å hente store mengder 3d-designdata som så inn til minste komponent kategoriseres inn i et stadig levende og tilpasningsdyktig katalogsystem.

– Vi har lagd Design Graph slik at designere kan fokusere sin tid på riktige ting. Med Design Graph sparer du tid, fjerner overflødige momenter og minsker risikoen for dyrebare feil, sier Mike Haley, sjef for området Machine Intelligence hos Autodesk.

De seneste årenes fremskritt innen programmering i kombinasjon med skytjenestenes nærmest ubegrensede beregningskapasitet har ført til at datamaskiner nå kan komme opp med egne forslag basert på hva den tidligere har “lært seg” og identifisert. Med Design Graph så kan datamaskinen med hjelp av systemet identifisere og finne modeller basert på form og struktur – og er ikke bundet til en viss komponents metadata.

– Maskininnlæring og kunstig intelligens har allerede gjort inntog i vår hverdag, men så vidt vi vet så er Design Graph den første applikasjonen av dette slaget innen industridesign og maskinteknikk. Dette er første gang Autodesk drar nytte av denne kraftfulle teknikken for å klart forbedre og drive frem designprosessen. Potensialet er enormt og vi tror at det er massevis å hente innen maskininnlæring, avslutter Mike Haley.

Publisert av: 

Del artikkelen

Legg igjen en kommentar

Din e-postadresse vil ikke bli publisert. Obligatoriske felt er merket med *