La IA de diseño generativo se basa en la aplicación de algoritmos de IA generativa para generar y optimizar diseños. Utiliza algoritmos y técnicas de aprendizaje automático para explorar diferentes posibilidades de diseño a fin de encontrar soluciones óptimas según las restricciones y los objetivos establecidos. Los diseñadores, ingenieros y fabricantes pueden introducir objetivos y restricciones de diseño para que el sistema de inteligencia artificial genere múltiples opciones de diseño que se ajusten a los requisitos especificados.
Con las herramientas de IA de diseño generativo, como Autodesk Fusion, es posible explorar opciones de diseño inimaginables de otro modo, por lo que se consiguen soluciones más eficientes y creativas. Contribuyen a optimizar el proceso de diseño, a reducir costes y a mejorar la calidad y el rendimiento del producto final.
Explore una gran cantidad de posibilidades de diseño y genere soluciones innovadoras que los diseñadores quizás no se hayan planteado.
La IA de diseño generativo puede optimizar los diseños en función de restricciones y objetivos establecidos. Puede tener en cuenta factores como el uso de materiales, la integridad estructural, el coste y el rendimiento para generar diseños eficientes y optimizados para requisitos específicos.
Acelere el proceso de diseño al automatizar la generación y la evaluación de las opciones de diseño. Puede iterar rápidamente a través de numerosas variaciones de diseño, lo que le permite explorar un gran número de posibilidades en menos tiempo.
La IA de diseño generativo proporciona una plataforma común para explorar y evaluar opciones de diseño, lo que mejora la comunicación y la toma de decisiones. Además, contribuye a cerrar la brecha entre diferentes disciplinas y conocimientos, por lo que es posible conseguir diseños más holísticos e integrados.
La IA de diseño generativo se utiliza ampliamente en la fabricación y el diseño de productos para optimizar el diseño de componentes y productos. Permite generar diseños ligeros, estructuralmente sólidos y rentables.
La IA de diseño generativo se utiliza para optimizar los diseños de edificios, mejorar la integridad estructural y optimizar la eficiencia energética. Permite generar opciones de diseño que tengan en cuenta factores como el uso de materiales, el rendimiento del edificio y el impacto ambiental.
La IA de diseño generativo ayuda a optimizar vehículos y aviones. Genera diseños eficientes desde un punto de vista aerodinámico, ligeros y con estructuras robustas. Esto contribuye a mejorar la eficiencia del combustible, reducir las emisiones y optimizar el rendimiento general en estos sectores.
Genere diseños listos para la fabricación que integren sus requisitos, restricciones, materiales y opciones de fabricación.
Evalúe diseños generados en la nube que se basen en similitudes visuales, trazados y filtros desarrollados con aprendizaje automático.
Evite largos procesos manuales de importación y exportación. Elija un resultado y comience a editar en el entorno de modelado.
Genere soluciones simultáneamente para diferentes resultados de diseño y recupere tiempo para concentrarse en otras tareas.
NEWTON ENGINEERING
Newton | Engineering and Product Development participa en la recogida de muestras en Marte con una tapa diseñada mediante diseño generativo en Autodesk Fusion.
Imagen por gentileza de Newton | Engineering and Product Development
STEWART-HAAS RACING
Stewart-Haas Racing es una organización de NASCAR ganadora de varios campeonatos. Descubra cómo el equipo aligeró un pedal de freno mediante el diseño generativo en Autodesk Fusion.
Imagen por gentileza de Stewart-Haas Racing
SRAM
El fabricante de componentes para bicicletas, SRAM, utilizó la fabricación aditiva y el diseño generativo de Autodesk Fusion para crear un nuevo tipo de biela para bicicleta.
Imagen por gentileza de SRAM
Adelántese a la competencia y acceda a más alternativas de diseño y a una producción más rápida con el diseño generativo de Autodesk Fusion.
El diseño generativo de Autodesk Fusion es una herramienta basada en IA que está dando forma al futuro de la fabricación con resultados únicos.
Estos vídeos y guías detalladas le ayudarán a configurar y crear diseños generativos en Autodesk Fusion.
La IA de diseño generativo generalmente implica especificar los objetivos y las restricciones de diseño en un sistema de inteligencia artificial que luego genera múltiples opciones de diseño conformes a esos requisitos. El sistema de IA puede iterar a través de numerosas variaciones de diseño teniendo en cuenta factores como el uso de materiales, la integridad estructural, el coste y el rendimiento a fin de generar diseños innovadores y optimizados.
El diseño generativo y la IA generativa son conceptos relacionados, pero tienen claras diferencias:
El diseño generativo es una aplicación específica de la IA que utiliza algoritmos de IA para generar y optimizar diseños. La IA es un campo más amplio que abarca el desarrollo de sistemas inteligentes capaces de realizar una amplia gama de tareas.
Sí, Autodesk Fusion 360, un popular software CAD, CAM y CAE 3D, incluye la funcionalidad de diseño generativo. Autodesk ha integrado capacidades de diseño generativo en Fusion 360 para que los diseñadores e ingenieros puedan utilizar algoritmos de IA para explorar y optimizar diferentes opciones de diseño.
Con el diseño generativo en Fusion 360, los usuarios pueden definir objetivos y restricciones de diseño, por ejemplo, en cuanto al uso de determinados materiales, las limitaciones de fabricación o los requisitos de rendimiento. A continuación, el software utiliza algoritmos de IA para generar diferentes opciones de diseño acordes a esos criterios. El usuario puede refinar y evaluar los diseños generados para seleccionar la solución más adecuada.
La IA de diseño generativo tiene varias aplicaciones en el sector de la fabricación. Estos son algunos ejemplos:
Diseño óptimo de piezas: la IA de diseño generativo se puede utilizar para optimizar el diseño de piezas o componentes individuales. Tras introducir los objetivos y las restricciones de diseño, como la reducción de peso, la integridad estructural y las limitaciones de fabricación, los algoritmos de la IA de diseño generativo pueden generar diferentes opciones de diseño conforme a esos criterios. De este modo, los fabricantes pueden crear piezas ligeras, eficientes y rentables.
Optimización de los procesos de ensamblaje y fabricación: la IA de diseño generativo puede optimizar los procesos de ensamblaje y fabricación. Los algoritmos de la IA de diseño generativo pueden generar secuencias de ensamblaje y flujos de trabajo de fabricación optimizados teniendo en cuenta factores como el uso de materiales, los requisitos de las herramientas y las limitaciones de producción. Esto ayuda a mejorar la eficiencia, reducir los costes e incrementar la calidad en el proceso de fabricación.
Personalización de productos: la IA de diseño generativo contribuye a personalizar los productos mediante la generación de variaciones de diseño adaptadas a los requisitos específicos del cliente. Una vez introducidas las preferencias y limitaciones de los clientes, los algoritmos de la IA de diseño generativo son capaces de generar diseños de productos personalizados según las especificaciones indicadas. Esto permite a los fabricantes ofrecer productos personalizados sin sacrificar la eficiencia ni la rentabilidad.
Selección y optimización de materiales: la IA de diseño generativo ayuda a seleccionar y optimizar materiales para la fabricación. Los algoritmos de la IA de diseño generativo tienen en cuenta las propiedades de los materiales, los requisitos de rendimiento y los factores de coste para sugerir opciones de materiales óptimas para aplicaciones específicas. Esto ayuda a los fabricantes a tomar decisiones fundamentadas sobre la selección de materiales, lo que se traduce en un aumento del rendimiento y la rentabilidad del producto.
Diseño para fabricación aditiva (impresión 3D): la IA de diseño generativo es útil en el diseño de procesos de fabricación aditiva como la impresión 3D. Con el uso de la IA de diseño generativo, los fabricantes pueden explorar geometrías orgánicas y complejas difíciles de lograr mediante métodos de fabricación tradicionales. Esto permite obtener diseños ligeros y optimizados que aprovechan las capacidades únicas de la fabricación aditiva.
