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Sind Computer lernfähig genug, um selbst zu konstruieren?

Jeff Kowalski, Chief Technology Officer, Autodesk

Technologietrends

Das echte CAD: Generative Konstruktion

Wofür die drei Buchstaben in CAD stehen, ist weitgehend bekannt: Computer-aided Design. Aber entspricht dies auch der Wahrheit? Weit treffender wäre wohl „Computer-aided Documentation“. Hilft Ihnen der Computer wirklich dabei, Konstruktionsentscheidungen zu treffen? Oder ist es nicht vielmehr so, dass SIE die Entscheidungen treffen und der Computer lediglich Ihre Ideen dokumentiert?

Was bräuchte es also, damit Ihnen der Computer echte Planungs- und Konstruktionsaufgaben abnehmen kann? Was wäre, wenn Sie dem Computer einfach sagen könnten, was Sie wollen, und er Ihnen eine Reihe von Alternativen vorschlägt? Dieses Szenario ist bereits Wirklichkeit: Bei der generativen Konstruktion wird der Computer zu Ihrem kreativen Partner und übernimmt eigenständig Planungs- und Konstruktionsaufgaben. Sie geben ihm die Vorgaben und Spezifikationen vor, innerhalb derer sich das Ergebnis bewegen muss. Der Computer spielt nun mögliche Lösungen durch und schlägt Ihnen die passenden vor, unter denen sich sicher auch einige befinden werden, auf die Sie selbst wahrscheinlich nicht gekommen wären.

Der Biologe D’Arcy Wentworth Thompson stellte bereits 1915 fest:

„Die Form eines Objekts wird von den Kräften bestimmt, die darauf einwirken.“

Mit dem Projekt Dreamcatcher greift Autodesk diesen Gedanken wieder auf: Statt selbst ein Objekt zu konstruieren, beschreiben die Konstrukteure die auf das Objekt einwirkenden Kräfte und überlassen die Konstruktion des Objekts dem Computer. Als Kräfte und Randbedingungen dienen vielfältigste Parameter, von strukturellen Lasten bis hin zu Fertigungsverfahren.

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Der generative Ansatz stellt typische Planungs- und Konstruktionsabläufe auf den Kopf. Bei Dreamcatcher beginnen Sie damit, dem Computer Ihr Ziel mitzuteilen. Sie sagen ihm nicht, was er zu tun hat, sondern erklären ihm, was Sie erreichen wollen. Sie beschreiben das Problem und der Computer erstellt – dank der beinahe unbegrenzten Rechenleistung der Cloud – eine größere Anzahl möglicher Lösungen. Auf den ersten Blick mag dies nicht sehr aufregend erscheinen, aber in der gleichen Zeit, in der Sie eine einzige Lösung fertigstellen können, hat Dreamcatcher bereits alle möglichen Optionen durchgerechnet.

Der Computer präsentiert Ihnen alle Konstruktionsalternativen in einem übersichtlichen Tool, in dem Sie die unterschiedlichen Vorschläge untersuchen und deren Vor- und Nachteile abwägen können. Dabei können Sie einzelne Parameter natürlich immer wieder anpassen und die Lösungen neu berechnen lassen. Am Ende dieses Auswahlvorgangs entscheiden Sie sich für einen der Vorschläge und lassen ihn fertigen.

Computer sind heutzutage in der Lage, den Inhalt von Bildern korrekt zu erkennen und die Bilder entsprechend zu beschriften: Nachdem ein Computer mit genügend Beispielbildern „trainiert“ wurde, kann er ohne Weiteres feststellen, ob es sich bei einem ovalen Objekt im Bild um ein Frisbee handelt oder um eine Pizza. Im Grunde wendet Autodesk nun dasselbe Prinzip auch auf Software für die Konstruktion (CAD) und die Berechnung (CAE) an.

Was wäre, wenn ein solches maschinelles Lernen zum Analyseprozess gehörte, sodass sich der Computer die Berechnungsergebnisse jeder Konstruktionsalternative merken könnte und sich ein Bild davon machen könnte, welche Ursachen zu welchen Wirkungen in der Konstruktion führen? Was wäre das Ergebnis, wenn dies immer und immer wieder wiederholt werden würde oder wenn Konstruktionsvarianten echtes maschinelles Lernen ermöglichen würden? Das ist das Prinzip der Technologie hinter Dreamcatcher.

In einer Welt, in der Vorstellungsvermögen, Einfallsreichtum und Innovation immer wichtiger werden, liefert uns die generative Konstruktion praktisch unendliche Möglichkeiten. Vielleicht dauert es gar nicht mehr lange, bis wir CAD nicht mehr als „Computer-aided Design“ verstehen, sondern als „Computer As Designer“.

Klicken Sie hier, um die Originalfassung des Artikels zu lesen.

 

Jeff Kowalski
Autor

Als Chief Technology Officer bei Autodesk ist Jeff Kowalski verantwortlich für die langfristige technologische Planung des Unternehmens. Dies umfasst auch die Förderung von Innovationen durch die Umsetzung gewagter Ideen. In seiner langen unternehmerischen Karriere hat er sich den Ruf erarbeitet, überall, wo er wirkt, ein fruchtbares Umfeld für neue technische, wirtschaftliche und unternehmerische Entwicklungen zu schaffen – indem er sich von allen inspirieren lässt, die ihn umgeben: Ingenieure, Technologen, Marketingfachleute, Strategieexperten und viele andere.

Jeff Kowalski besitzt einen Bachelor in Elektrotechnik und einen Master in Informatik der Cornell University.

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