Los flujos de trabajo tradicionales de diseño e ingeniería en la industria manufacturera se han caracterizado durante mucho tiempo por un enfoque secuencial e iterativo que suele requerir mucho tiempo y recursos. Estos métodos convencionales suelen implicar etapas como la recopilación de requisitos, el diseño conceptual, el diseño detallado, el análisis, la creación de prototipos y las pruebas, y cada fase depende de los resultados de iteraciones anteriores.
Si bien este enfoque estructurado brinda control sobre proyectos complejos, conlleva desafíos importantes. Los ingenieros a menudo enfrentan limitaciones en la exploración de diseños debido a restricciones de tiempo y disponibilidad de recursos, lo que genera plazos de proyecto prolongados y mayores costos. La necesidad de realizar pruebas físicas puede generar ciclos de desarrollo más largos e incluso costos más altos, especialmente en industrias como la automotriz y la aeroespacial. Además, la naturaleza secuencial de los flujos de trabajo tradicionales puede generar ineficiencias, ya que los errores y los cambios solo se identifican en etapas posteriores, lo que causa costosas revisiones y demoras.
La IA en el diseño y la ingeniería está transformando estos flujos de trabajo tradicionales al ofrecer soluciones más rápidas, eficientes e innovadoras. Entre los casos de uso clave se encuentra el diseño generativo impulsado por IA, que permite a los ingenieros generar múltiples opciones de diseño en función de parámetros y restricciones específicos, lo que reduce la necesidad de iteraciones físicas y acelera significativamente el proceso de diseño.
El modelado predictivo y las simulaciones en tiempo real permiten a los ingenieros analizar y optimizar los diseños sin necesidad de realizar pruebas manuales exhaustivas, lo que reduce el tiempo y los costos de desarrollo. La IA también mejora la toma de decisiones al brindar información a partir de grandes conjuntos de datos, lo que ayuda a los ingenieros a identificar configuraciones óptimas y minimizar los riesgos. Además, los gemelos digitales impulsados por IA pueden mejorar el rendimiento del producto y facilitar el mantenimiento predictivo, lo que agiliza aún más los procesos de ingeniería.
Esta publicación explora el concepto de diseño generativo, sus aplicaciones y cómo está transformando las industrias a través de soluciones de diseño innovadoras.
Transformando el desarrollo de productos con diseño generativo
El diseño generativo, impulsado por la IA, está transformando el proceso de desarrollo de productos en la industria manufacturera. Este enfoque permite la exploración simultánea de numerosos conceptos de diseño (a veces cientos de miles), lo que permite una personalización masiva, plazos de diseño más rápidos y más opciones de diseño. La IA generativa mejora aún más este proceso al aprovechar las indicaciones del lenguaje natural para crear soluciones innovadoras, lo que hace que el proceso de diseño sea más intuitivo y accesible.
El proceso de diseño generativo, mejorado por IA, consta de seis etapas clave: generar, analizar, clasificar, evolucionar, explorar e integrar.
En la etapa de generación, se crean opciones de diseño utilizando algoritmos y parámetros especificados por el diseñador. Con la IA generativa, los diseñadores ahora pueden usar indicaciones conversacionales para iniciar y guiar este proceso, lo que permite posibilidades de diseño más creativas y diversas impulsadas por la prosa natural.
La etapa de análisis evalúa estos diseños en función de objetivos predefinidos, como minimizar el peso o maximizar la fuerza. La IA generativa puede interpretar criterios de rendimiento complejos descritos en lenguaje natural, lo que permite realizar fácilmente un análisis más matizado.
En la etapa de clasificación, los diseños se clasifican según su rendimiento y la IA generativa puede priorizar los diseños en función de múltiples criterios descritos por los diseñadores. En la etapa de evolución, se perfeccionan aún más las mejores opciones y la IA generativa comprende e implementa mejoras iterativas basadas en los comentarios en lenguaje natural de los diseñadores. En la etapa de exploración, los diseñadores exploran y validan los diseños generados. Durante la etapa final, el diseño elegido se integra al proyecto más amplio.
La IA generativa facilita este proceso al permitir que los diseñadores consulten e interactúen con los diseños utilizando un lenguaje sencillo, lo que les permite obtener una visión más profunda de las soluciones. También puede ayudar describiendo el contexto y las limitaciones del proyecto en lenguaje natural, lo que garantiza una integración perfecta.
El diseño generativo acelera el desarrollo de productos al automatizar la creación de diseños de productos innovadores y optimizados que cumplen con requisitos específicos de rendimiento, materiales y fabricación. Además, optimiza no solo el método de diseño, sino también el método de fabricación, lo que garantiza la viabilidad y la eficiencia en la producción. Al incorporar la IA generativa y el procesamiento del lenguaje natural (PLN) al flujo de trabajo de diseño, los fabricantes ahora pueden lograr niveles aún mayores de innovación, eficiencia y personalización.
Los ISV industriales como Altair, Autodesk, Ansys, Dassault Systèmes, nTop y Siemens se encuentran entre los muchos desarrolladores que incorporan funciones de IA en sus aplicaciones de modelado y simulación para ayudar a los diseñadores e ingenieros a crear los productos que usamos a diario.
Impulsando la IA generativa en el diseño con las estaciones de trabajo NVIDIA RTX AI
El uso de estaciones de trabajo NVIDIA RTX AI en el proceso de diseño ha revolucionado los flujos de trabajo en sectores como la automoción, la arquitectura y el desarrollo de productos. Estas potentes máquinas, equipadas con GPU NVIDIA RTX , ofrecen capacidades computacionales incomparables que mejoran significativamente la eficiencia y la creatividad del diseño.
Cuentan con tecnología de trazado de rayos acelerado, lo que permite a los diseñadores visualizar renderizados fotorrealistas en tiempo real y permite una retroalimentación inmediata y una iteración rápida. También incluyen aceleración de IA de NVIDIA Tensor Cores para usar herramientas avanzadas de diseño generativo y creación de contenido, lo que permite la exploración de miles de variaciones de diseño en una fracción del tiempo en comparación con los métodos tradicionales.
Un excelente ejemplo de este enfoque transformador es el diseño personalizado del vehículo eléctrico utilitario de baja velocidad DIAPASON C580 de Final Aim y Yamaha . Mediante el uso de una variedad de herramientas de IA en estaciones de trabajo impulsadas por RTX, el equipo generó y exploró rápidamente numerosos escenarios de personalización para el vehículo. Este proceso impulsado por IA les permitió reimaginar el DIAPASON C580 para diversas necesidades de los usuarios, creando diseños especializados como compartimentos de carga para agricultores y estantes de herramientas para operaciones de fábrica. Esto demuestra cómo las soluciones personalizadas pueden revolucionar las tareas cotidianas.
El equipo también experimentó con videos generados por IA para crear narrativas vívidas del DIAPASON C580 en acción, mostrando los diseños personalizados en varios entornos, desde tierras de cultivo hasta almacenes. El diseño generativo permitió al equipo explorar 30 categorías de ideas de productos, lo que dio como resultado más de 2500 imágenes de diseño conceptual. Esta vasta exploración de posibilidades se redujo a 12 conceptos y videos finalizados, que muestran cuán eficiente y rápido es el proceso de diseño impulsado por IA.
Al aprovechar el diseño generativo en estaciones de trabajo con tecnología RTX, Final Aim y Yamaha pudieron comprimir lo que podría haber sido un proceso de varios trimestres en solo seis semanas, lo que demuestra el poder de la IA para acelerar el desarrollo de productos y diseños sin comprometer la calidad.
Comience a utilizar la IA generativa para el desarrollo de productos
Para utilizar la IA y la IA generativa para el desarrollo de productos, comience por definir claramente sus objetivos e identificar áreas en su flujo de trabajo que podrían beneficiarse de la integración de la IA. Comience con herramientas de IA fáciles de usar para la ideación y la generación de conceptos. Experimente con diferentes indicaciones y enfoques, adoptando un sentido de curiosidad y aprendiendo a través del ensayo y error. A medida que se sienta más cómodo, incorpore gradualmente la IA en otros aspectos de su proceso de diseño de productos, como la investigación de usuarios, la creación de prototipos y las pruebas. Considere la IA como una herramienta colaborativa para aumentar su creatividad y eficiencia, no como un reemplazo de la experiencia y el criterio humanos.
Manténgase informado sobre los últimos avances en IA y las mejores prácticas en el diseño de productos, y perfeccione continuamente su estrategia de integración de IA en función de los resultados del mundo real y los comentarios de los usuarios. Al adoptar un enfoque reflexivo y paso a paso, puede aprovechar el poder de la IA para transformar su proceso de desarrollo de productos, lo que dará lugar a diseños más innovadores y centrados en el usuario.
Comience su viaje revisando los modelos de IA más populares disponibles gratuitamente en build.nvidia.com implementados en plataformas como las estaciones de trabajo de IA NVIDIA RTX para encontrar una forma rentable de aumentar la potencia informática para satisfacer las demandas de carga de trabajo de IA.
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