એન્જિનિયરોએ વિમાનના બ્રેકેટ્સથી લઈને કન્ઝ્યુમર ઇલેક્ટ્રોનિક્સ હાઉસિંગ સુધી બધું જ બનાવવા માટે લાંબા સમયથી પેરામેટ્રિક મોડેલિંગ પર આધાર રાખ્યો છે. આ પ્રક્રિયા ભૌમિતિક લાક્ષણિકતાઓ વચ્ચેના સંબંધોને વ્યાખ્યાયિત કરીને કામ કરે છે, જેથી એક પરિમાણ (dimension) બદલવાથી ભાગના બાકીના ભાગો આપમેળે અપડેટ થઈ જાય છે. તે સચોટ છે, પરંતુ તે ધીમું પણ છે. દરેક પુનરાવર્તન (iteration) માટે કોઈએ મેન્યુઅલી નિયંત્રણો (constraints) ગોઠવવા, ભૂમિતિ ફરીથી બનાવવી અને દખલગીરીની ભૂલો (interference errors) તપાસવી પડે છે. જ્યારે ડિઝાઇન રિવ્યુ સવાર સુધીમાં છ અલગ-અલગ વર્ઝન માંગે છે, ત્યારે તે સમયમર્યાદા મુશ્કેલી ઊભી કરે છે.
આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ (AI) તે અવરોધને દૂર કરવાનું શરૂ કરી રહ્યું છે. જનરેટિવ અલ્ગોરિધમ્સને પેરામેટ્રિક મોડેલિંગના કડક ગાણિતિક માળખા સાથે જોડીને, આ નવી પ્રણાલીઓ ડિઝાઇનના એવા કાર્યોને સ્વચાલિત કરે છે જે અગાઉ આખા કામકાજના દિવસો ખાઈ જતા હતા. જે સંશોધનો માટે એક સમયે કલાકોના ક્લિક-એન્ડ-ડ્રેગ કામની જરૂર પડતી હતી તે હવે સેકન્ડોમાં ઉકેલાઈ જાય છે. આ ફેરફાર માત્ર ઝડપ વિશે નથી. તે આ વિશે છે કે વિચારવાનું કામ કોણ કરશે, અને કંટાળાજનક કામ કરવામાં કોણ અટવાશે.
પેરામેટ્રિક મોડેલિંગનો વાસ્તવિક અર્થ શું છે
પેરામેટ્રિક મોડેલિંગ એ આધુનિક મિકેનિકલ ડિઝાઇનનો મૌન આધારસ્તંભ છે. તેના મૂળમાં, તે ભૌમિતિક ભાગોને જોડવા માટે ગાણિતિક સમીકરણોનો ઉપયોગ કરે છે. જો તમે માઉન્ટિંગ હોલનો વ્યાસ વધારો છો, તો તેની આસપાસનું ફિલેટ (fillet) અને બોલ્ટ પેટર્ન આપમેળે એડજસ્ટ થઈ જાય છે કારણ કે તેઓ નિયમો દ્વારા જોડાયેલા છે, સ્થિર યામો (static coordinates) દ્વારા નહીં. આ અભિગમ જરૂરિયાતો બદલાય ત્યારે ડિઝાઇનને સુસંગત રાખે છે, જેના કારણે તે ચોકસાઈ મહત્વની હોય તેવા ઉદ્યોગોમાં પ્રભુત્વ ધરાવે છે.
પરંપરાગત સાધનો એ માંગ કરે છે કે માનવ એન્જિનિયર દરેક સંબંધને અગાઉથી વ્યાખ્યાયિત કરે. સોફ્ટવેર ડિઝાઇન કરતું નથી; તે ફક્ત આદેશનું પાલન કરે છે. તે આજ્ઞાપાલન તેની શક્તિ અને મર્યાદા બંને છે. જ્યારે કોઈ ભાગમાં સેંકડો પરસ્પર સંબંધિત લાક્ષણિકતાઓ હોય છે, ત્યારે માનવ મગજ અવરોધ બની જાય છે. તમે ભાગ શું કામ કરવો જોઈએ તે પૂછવામાં ઓછો સમય વિતાવો છો, અને સ્કેચ અને ફીચર ટ્રીઝની દેખરેખ રાખવામાં વધુ સમય વિતાવો છો.
AI સમીકરણને કેવી રીતે બદલે છે
આ વાતાવરણમાં AI ઉમેરવાથી ડિઝાઇનર અને મશીન વચ્ચેનો સંબંધ બદલાઈ જાય છે. ન્યુરલ નેટવર્ક્સ અસ્તિત્વમાં રહેલા ડિઝાઇન ડેટા, હજારો અથવા લાખો ભૂતકાળના ભાગોમાંથી શીખે છે જેથી તે ઓળખી શકે કે માન્ય અને ઉપયોગી ભૂમિતિ કેવી દેખાય છે. તેઓ પેરામેટ્રિક એન્જિનને બદલતા નથી. તેના બદલે, તેઓ તેનાથી ઉપર કામ કરે છે, એવા આકારો સૂચવે છે જેનું પેરામેટ્રિક સિસ્ટમ પછી એન્જિનિયરિંગ નિયમો સામે મૂલ્યાંકન કરે છે.
પરિણામ એક હાઇબ્રિડ વર્કફ્લો છે. AI મોટા ડેટાસેટ્સમાંથી મેળવેલા પેટર્નના આધારે ઉમેદવાર મોડેલ્સ જનરેટ કરે છે. પેરામેટ્રિક બેકબોન એ સુનિશ્ચિત કરે છે કે તે ઉમેદવારો કડક મર્યાદાઓનું પાલન કરે છે: વોલ થિકનેસ મિનિમમ્સ, ઇન્જેક્શન મોલ્ડિંગ માટે ડ્રાફ્ટ એંગલ્સ, અને મુવિંગ એસેમ્બલી માટે ક્લિયરન્સ ઝોન. તમે હવે દરેક લાઇન દોરતા નથી. તમે સીમાઓ નક્કી કરો છો અને સિસ્ટમને તેની અંદર સોલ્યુશન સ્પેસ શોધવા દો છો.
શોપ ફ્લોર પરના વાસ્તવિક ફાયદા
આ સંયોજન એવા ફાયદાઓ આપે છે જે તરત જ વ્યવહારુ છે.
ઝડપી પુનરાવર્તનો. ડિઝાઇન સાયકલ જે એક સમયે કલાકો સુધી ચાલતી હતી, જેમાં એન્જિનિયરો મેન્યુઅલી પરિમાણોમાં ફેરફાર કરતા અને રિજનરેશનની રાહ જોતા હતા, તે હવે સેકન્ડોમાં આવી શકે છે. સિસ્ટમ તેટલા સમયમાં ડઝનબંધ ભૌમિતિક વિવિધતાઓ તપાસી શકે છે જેટલા સમયમાં પહેલા માત્ર એક સ્પ્રેડશીટ સેલ અપડેટ કરવામાં આવતો હતો. જ્યારે તમે છેલ્લી ઘડીએ ક્લાયન્ટના પ્રતિસાદનો જવાબ આપી રહ્યા હોવ અથવા પ્રોટોટાઇપ બનાવવા પહેલા ઓપ્ટિમાઇઝેશન લૂપ્સ ચલાવી રહ્યા હોવ ત્યારે તે ઝડપ મહત્વની છે.
સ્માર્ટ ભૂમિતિ. કારણ કે AI એ વ્યાપક ડિઝાઇન લાઇબ્રેરીઓ પર તાલીમ લીધી છે, તે વારંવાર આવતી પેટર્નને ઓળખી લે છે. તે જાણે છે કે ગરમી પેદા કરતા ઘટક માટેના હાઉસિંગમાં સામાન્ય રીતે વેન્ટિંગ ફીચર્સની જરૂર હોય છે, અથવા લોડ-બેરિંગ બ્રેકેટ્સમાં રિબ્ડ સ્ટ્રક્ચર્સનો ઉપયોગ થતો હોય છે. તે આ પેટર્નને ફરીથી મિક્સ કરીને અને અનુકૂલિત કરીને નવા આકારો બનાવે છે, જે ઘણીવાર એવા કન્ફિગરેશન સુધી પહોંચે છે જે કદાચ એક લાંબી બપોર સુધી એક જ સ્ક્રીન સામે જોયા પછી માનવ ચૂકી જાય.
નિયમોનું પાલન. પેરામેટ્રિક એન્જિન થાકતું નથી અથવા વિચલિત થતું નથી. તે દરેક ડિઝાઇનને પૂર્વ-વ્યાખ્યાયિત એન્જિનિયરિંગ મર્યાદાઓની અંદર રાખે છે. જો મટિરિયલ સ્પેસિફિકેશન બે મિલીમીટર લઘુત્તમ વોલ થિકનેસની જરૂરિયાત રાખે છે, તો સિસ્ટમ દરેક જનરેટ થયેલ વેરિઅન્ટમાં તેનો અમલ કરે છે. માનવ ડિઝાઇનરો જ્યારે સર્જનાત્મકતાની જરૂર હોય ત્યારે હજુ પણ નિર્ણયોને ઓવરરાઈડ કરી શકે છે, પરંતુ બેઝલાઇન પાલન આપમેળે થાય છે.
મટિરિયલ જાગૃતિ. કદાચ સૌથી મોટો ફેરફાર એ છે કે સોફ્ટવેર હવે મજબૂતી અને