Un nuovo metodo per creare modelli e prodotti partendo da insiemi di regole, algoritmi e database di progetti esistenti. Non senza limiti tecnologici
Il tema del design industriale è sempre più in primo piano e negli ultimi anni l’intelligenza artificiale sta rivoluzionando questo mondo. Si stanno infatti effettuando grandi cambiamenti nei processi produttivi, nei rapporti tra risorse e design di prodotti. Attualmente, grazie all’integrazione di tecniche avanzate come il deep learning, gli algoritmi genetici e altre metodologie computazionali, l’AI si è dimostrata uno strumento formidabile per prodotti nuovi, efficienti e personalizzati. Ci sono tuttavia ancora delle limitazioni tecnologiche e pratiche che ne limitano la portata.
L’intelligenza artificiale nell’industria costituisce un’importante svolta perché ha dato l’avvio a processi più efficienti, prodotti migliori e soluzioni più innovative. Le imprese che utilizzano queste tecnologie migliorano la propria posizione sul mercato e contribuiscono alla realizzazione di un sistema più pulito. Il machine learning e l’analisi predittiva, per esempio, permettono di effettuare un controllo su ogni parte del ciclo produttivo. In tal modo si possono migliorare le risorse e ridurre i costi aziendali, ottimizzando l’efficienza finale. Così le imprese possono raggiungere alti livelli di produttività e risultare sempre competitive.
Dove interviene l’AI
L’utilizzo dell’intelligenza artificiale nell’industria ha permesso la realizzazione di nuove macchine intelligenti capaci di collaborare attivamente con gli operatori umani. Si tratta di robot abbastanza progrediti che possono interagire con l’ambiente circostante in tempo reale, per un sistema di lavoro più sicuro ed efficiente. Sono macchine che possono apprendere in modo continuo, anche in contesti complessi o critici. Grazie alla AI il controllo di qualità è migliore e grazie all’uso di sensori intelligenti e di modelli di apprendimento automatico si possono localizzare imperfezioni o altri difetti dei prodotti. Per esempio, la visione artificiale consente di analizzare i prodotti con una precisione e un’accuratezza che superano le possibilità umane.
Progettazione e sviluppo di prodotti
L’AI si rivela uno strumento prezioso per interpretare dati degli anni passati e dinamiche di mercato, nonché fornire previsioni accurate sulle future richieste dei consumatori e dunque aiutare indirettamente nella fase di progettazione. L’AI interviene anche direttamente in questa fase, tramite la cosiddetta “Generative Design AI”, un settore in rapida espansione è il “Generative Design AI”, con cui i progettisti possono esplorare migliaia di opzioni e combinazioni di design in un tempo molto breve, come è possibile osservare in figura 1.
Con essa il processo di innovazione e, di conseguenza, di produzione è enormemente ottimizzato. La differenza principale tra il design tradizionale e il design con AI riguarda principalmente il processo di esplorazione e di sviluppo delle idee. Nel design tradizionale i progettisti sviluppano manualmente poche idee basate principalmente sulla loro esperienza personale ma anche sulla base di regole matematiche, analisi strutturali e quanto altro impone la teoria dell’oggetto da produrre. Questa modalità potrebbe essere lunga, costosa e spesso limitata a un numero ridotto di alternative esplorate.
Design con l’AI
Nel design con AI, invece, l’intelligenza artificiale analizza grandi quantità di dati, informazioni di mercato e, specificamente all’oggetto da produrre, tutte le possibili forme e strutture con i più elevati elementi di qualità possibili, esaminando anche fattori fisici degli oggetti ma anche tendenze di scelta future degli utenti. Attraverso il Generative Design AI, i progettisti possono rapidamente generare e valutare migliaia di varianti progettuali ottimizzate, scartando quelle non efficienti ed esplorando un gran numero di combinazioni innovative che sarebbero impossibili o molto lunghe da realizzare manualmente. Ciò riduce notevolmente i tempi, migliora la qualità finale e rende il processo di innovazione e produzione più efficiente e reattivo ai bisogni del mercato.
Si tratta di applicazioni di intelligenza artificiale generative che si concentrano sull’uso di algoritmi di intelligenza artificiale per generare nuovi progetti e ottimizzare quelli esistenti. In pratica con il “Generative Design” si instaura una profonda collaborazione progettuale con l’intelligenza artificiale. I sofisticati algoritmi esplorano una serie di possibili soluzioni di progettazione basate su vincoli e criteri per generare, alla fine, nuovi progetti. In altre parole il design generativo è un nuovo metodo per creare opere d’arte, modelli e prodotti partendo da insiemi di regole, algoritmi e database di progetti esistenti.
Software per il Design generativo
- NX from Siemens
- Creo Generative Design from PTC
- nTop Platform from nTopology
- Fusion 360 from Autodesk
- MSC Apex Generative Design from MSC Software
Un esempio efficace è quello mostrato in figura 2, nella quale il software Fusion 360 permette di usare un vasto set di strumenti di modellazione e consente agli utenti di configurare requisiti di vincoli, materiali e opzioni di produzione. In figura è mostrato anche il software nTop Platform che consente di avere il controllo completo su ogni aspetto del processo di ottimizzazione. Con esso si possono creare flussi di lavoro personalizzati e riutilizzabili.
Funzionalità e strumenti
Le funzionalità principali di questo programma includono operazioni di modellazione, ottimizzazione della topologia, flussi di lavoro di progettazione, progettazione guidata e simulazioni di analisi degli elementi finiti meccanici e termici.
Grazie a complessi algoritmi di Machine Learning si possono identificare le migliori soluzioni che raggiungano gli obiettivi prefissati. I progettisti impostano gli obiettivi e i vincoli di progettazione e il sistema AI genera le soluzioni che soddisfano tali requisiti. Il sistema analizza una enorme quantità di dati e genera le soluzioni, a volte irraggiungibili per la mente umana. Questo approccio permette ai progettisti di concentrarsi su altre attività mentre il software esplora le possibili soluzioni. Grazie alla potenza computazionale dei moderni computer e alle tecniche di intelligenza artificiale, il design generativo supera i limiti imposti dalle metodologie tradizionali.
Gli attuali limiti tecnologici del Design generativo
L’implementazione dell’intelligenza artificiale nel design industriale è una grande novità e apre la strada a processi industriali più efficienti. Purtroppo vi sono ancora dei limiti tecnologici che devono essere superati, specialmente nel mantenere un giusto equilibrio tra l’automazione e l’intervento umano. L’intelligenza artificiale, pur possedendo capacità analitiche e di calcolo molto evolute, può ancora non comprendere pienamente le necessità estetiche, funzionali ed emotive che caratterizzano il rapporto umano con i prodotti.
Inoltre, l’eccessiva automazione rischia di generare soluzioni troppo standardizzate e, a volte, impersonali, andando a discapito dell’originalità e della sensibilità che solo la creatività umana può garantire. Il ruolo dell’uomo deve essere, dunque, messo al primo posto, specialmente nelle operazioni di guida, di correzione e di personalizzazione delle soluzioni proposte dall’AI. In tal modo si può garantire un approccio equilibrato che unisca al meglio le due prospettive.
Le aziende, proprio in questo momento, dovrebbero investire di più in infrastrutture tecnologiche e formazione del personale, in modo da rendere l’AI uno strumento accessibile e affidabile per tutte le industrie. Infatti, malgrado non manchino ostacoli da superare, l’AI introduce modifiche radicali nei metodi di progettazione e di fabbricazione. Il principio della progettazione generativa è particolarmente importante sotto vari aspetti, sia per l’importanza dei vantaggi che essa consente di raggiungere che per la rapidità con la quale mette a disposizione del progettista risultati innovativi e funzionali. Le risorse umane possono dedicarsi ad altri compiti relegando alle macchine i compiti computazionalmente più gravosi. Per sfruttare al massimo queste nuove tecnologie occorre però che vengano incrementati gli investimenti nella formazione specialistica e nelle infrastrutture tecnologiche, atte a creare la giusta coordinazione tra uomo e macchina. Solo con queste condizioni potranno essere superate le attuali limitazioni.
