Các tác nhân AI bắt chước các kỹ sư để xây dựng các thiết kế mới hiệu quả bằng cách sử dụng các tín hiệu thị giác giống như con người.

Các vấn đề thiết kế lớn đòi hỏi phải ra quyết định sáng tạo và khám phá, một kỹ năng mà con người tỏ ra vượt trội. Khi các kỹ sư sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) theo truyền thống, họ đã áp dụng nó vào một vấn đề trong một bộ quy tắc xác định thay vì nói chung nó tuân theo các chiến lược của con người để tạo ra thứ gì đó mới. Nghiên cứu mới lạ này xem xét một khuôn khổ AI học các chiến lược thiết kế của con người thông qua quan sát dữ liệu của con người để tạo ra các thiết kế mới mà không có thông tin mục tiêu rõ ràng, thiên vị hoặc hướng dẫn.

Nghiên cứu được đồng tác giả bởi Jonathan Cagan, giáo sư kỹ thuật cơ khí và trưởng khoa lâm thời của Đại học Kỹ thuật Carnegie Mellon, Ayush Raina, Tiến sĩ – ứng cử viên ngành kỹ thuật cơ khí tại Carnegie Mellon và Chris McComb, trợ lý giáo sư thiết kế kỹ thuật tại Đại học bang Pennsylvania.

AI không chỉ bắt chước hoặc lấy lại các giải pháp đã tồn tại. Đó là học cách mọi người giải quyết một loại vấn đề cụ thể và tạo ra các giải pháp thiết kế mới từ đầu. AI có thể tốt như thế nào? Câu trả lời là khá tốt.

Nghiên cứu tập trung vào các vấn đề vì vì chúng đại diện cho những thách thức thiết kế kỹ thuật phức tạp. Thường thấy trong các cây cầu, một giàn là một tập hợp các thanh tạo thành một cấu trúc hoàn chỉnh. Các tác nhân AI đã được đào tạo để quan sát sự tiến triển trong các chuỗi sửa đổi thiết kế đã được theo dõi trong việc tạo ra một giàn dựa trên cùng thông tin hình ảnh mà các kỹ sư sử dụng – pixel trên màn hình – nhưng không có ngữ cảnh. Khi đến lượt các đặc vụ chuyển sang thiết kế, họ tưởng tượng các tiến trình thiết kế tương tự như tiến trình sử dụng của con người và sau đó tạo ra các động thái thiết kế để nhận ra chúng. Các nhà nghiên cứu nhấn mạnh trực quan hóa trong quá trình bởi vì tầm nhìn là một phần không thể thiếu trong cách con người nhận thức thế giới và giải quyết vấn đề.

Khung được tạo thành từ nhiều mạng lưới thần kinh sâu hoạt động cùng nhau trong một tình huống dựa trên dự đoán. Sử dụng một mạng lưới thần kinh, AI đã xem qua một bộ năm hình ảnh liên tiếp và dự đoán thiết kế tiếp theo bằng cách sử dụng thông tin mà nó thu thập được từ những hình ảnh này.

Các nhà khoa học đã cố gắng để các tác nhân tạo ra các thiết kế tương tự như cách con người thực hiện nó, bắt chước quy trình họ sử dụng: cách chúng nhìn vào thiết kế, cách chúng thực hiện hành động tiếp theo và sau đó tạo ra một thiết kế mới, từng bước một.

Các nhà nghiên cứu đã thử nghiệm các tác nhân AI trên các vấn đề tương tự và thấy rằng trung bình chúng hoạt động tốt hơn con người. Tuy nhiên, thành công này đến mà không có nhiều lợi thế mà con người có được khi họ đang giải quyết vấn đề. Không giống như con người, các đặc vụ không làm việc với một mục tiêu cụ thể (như làm một cái gì đó nhẹ) và không nhận được phản hồi về việc họ đang làm tốt như thế nào. Thay vào đó, họ chỉ sử dụng các kỹ thuật chiến lược của con người dựa trên tầm nhìn mà họ đã được đào tạo để sử dụng.

Thật hấp dẫn khi nghĩ rằng AI này sẽ thay thế các kỹ sư nhưng điều đó đơn giản là không đúng sự thậ. Thay vào đó, nó có thể thay đổi về cơ bản cách các kỹ sư làm việc. Nếu chúng ta có thể giảm tải các nhiệm vụ nhàm chán tốn thời gian cho AI, giống như chúng ta đã làm trong công việc thì chúng ta sẽ giải phóng các kỹ sư để suy nghĩ lớn và giải quyết vấn đề một cách sáng tạo.

Nguồn truyện:

Tài liệu được cung cấp bởi College of Engineering, Đại học Carnegie Mellon . Lưu ý: Nội dung có thể được chỉnh sửa cho kiểu dáng và độ dài.

Tạp chí tham khảo :

1. Ayush Raina, Christopher McComb, Jonathan Cagan. Học cách thiết kế từ con người: Bắt chước người thiết kế thông qua việc học sâu . Tạp chí thiết kế cơ khí , 2019; 141 (11) DOI: 10.1115 / 1.4044256