Глубокие генеративные модели искусственного интеллекта — к ним, в частности, относятся большие языковые модели, такие, как ChatGPT — обучаются на большом объеме данных и способны генерировать новые данные, статистически аналогичные тем, на которых они обучались, отмечают исследователи из Массачусетского технологического института в статье, опубликованной в журнале Computer Aided Design. Но в инженерных задачах главной целью является создание не похожей внешне конструкции, а конструкции, отвечающие техническим требованиям.
Исследователи продемонстрировали недостатки статистического подхода, обучив традиционную генеративно-состязательную сеть на данных о формах рам велосипедов. Сеть смогла генерировать новые конструкции рам, но ни одна из существенно не превосходила уже известные конструкции, несмотря на внешнее сходство.
.jpg)
Источник: MIT
Небольшие изменения конструкции, внешне почти не заметные, могут серьезно отразиться на качестве, отмечают исследователи. Другие сети, специально построенные под инженерные задачи и обученные с учетом физических ограничений и технических требований, смогли создать новые, технически реализуемые и качественные конструкции.
.jpg)