通過深度學習，來出設計產品時。大家都會認為人工智能的深度學習，設計的產品都會符合一般機械產品的邏輯。但實際上看來有點像外星生物，或者說是異性。
深度學習算法生成的車架
“這不僅是建築業的一個令人興奮的發展，而且也是許多其他行業。在這個特定的情況下，高度大約是傳統生產方法設計的一半，而每個節點的直接減重為75％。在一個建築項目上，這意味著我們可以看到總體結構減少40％以上。但是令人興奮的是，這項技術可以應用於任何使用複雜，高質量金屬產品的行業。“- 奧雅納團隊負責人SaloméGaljaard
天線右側的設計比左側的設計更有效兩倍
由算法生成的輕量級自行車幹
設計自行車幹通常通過直覺和壓力測試來完成。而深度學習只是讓你輸入你想要的數值，通過算法的千次迭代而生成個最佳答案。
由人工智能深度學習後生成的小型發動機造型
這些產品都是通過一款名為Dreamcatcher系統軟件設計出來的。Dreamcatcher系統允許設計人員輸入特定的設計目標，包括功能要求，材料類型，製造方法，性能標準和成本限制。在滿足設計要求的情況下，系統然後搜索程序綜合的設計空間以評估大量生成的設計以滿足設計要求。
生成的設計性考慮，不僅僅限制的物理界，也存在神經網絡本身的程序設計中：
這些長期短期記憶（LSTM）是通過算法設計的，並且顯示出比傳統的LSTM更有效。令人驚訝的是這些設計不是為了風格而存在的。相反，這些設計實際上是多種競爭設計要求的最佳解決方案。
本文參考
9ima.com
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Carlos E. Perez
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