На фото: Успех или неудача? Кронштейн сиденья GM, эксперимент в области генеративного дизайна, рекламировался как успех в уменьшении веса. Однако деталь странной формы никогда не будет запущена в производство (изображение предоставлено General Motors). Генеративный дизайн, наряду с тесно связанной с ним топологической оптимизацией, — это технология, которая обещает слишком много, но мало что реализует. Парад деталей от поставщиков генеративного дизайна сразу отвергается как нетехнологичный, непрактичный или просто выглядящий нелепо. Единственным преимуществом может быть то, что странные на вид детали имеют значительно меньший вес по сравнению с деталями, спроектированными инженерами, но дело в том, что они могут быть изготовлены только печатью на 3D-принтере, и часто их форма оптимизирована для одного варианта нагрузки и игнорирует все другие. Большое количество изгибающихся «оптимизированных» форм может стать сжимающей нагрузкой, деформирующей деталь.

Мы ни за что не придадим такую вычурную изогнутую форму автомобилю, самолету или потребительскому товару. Мы не хотим, чтобы над нами смеялись.

Индустрия программного обеспечения для проектирования, стремящаяся продвигать подобные технологии, приобретенные за большие деньги, считает отказ от генеративного проектирования свидетельством того, что инженеры остановились в своем развитии, предпочитая работать со знакомыми, но устаревшими инструментами, и в этой темноте не способны увидеть свет и реализовать потенциал революционной технологии. Инженеры, со своей стороны, говорят, что они никогда не просили генеративный дизайн — по крайней мере, просили не так настойчиво. В ответ на это производители программного обеспечения цитируют Генри Форда:

«Если бы мы спросили людей, чего они хотят, они бы ответили, что им нужны более быстрые лошади». Однако цитировать Форда не значит обладать его визионерством. А генеративный дизайн вовсе не обязан выглядеть так, как его сегодня реализуют.

«Она вовсе не странная, она великолепна», — говорят нынешние поставщики генеративного дизайна о своих деталях. «Я знаю вас лучше, чем вы знаете себя», — говорят они, как родитель, ругающий ребенка. Эта деталь может выглядеть не так, как вы ожидали. Это потому, что генеративный дизайн — это свобода духа, а вы заперты в узких рамках своих представлений.

И это все, что у вас есть?

Подобно 3D-печати, генеративный дизайн — еще одна технология, отчаянно нуждающаяся в инженерном признании, — считает свои «решения» идеальными. Одним из таких решений был генеративно разработанный кронштейн. Странно выглядящая деталь обсуждалась Кевином Куинном, директором GM по аддитивному дизайну и производству, как эксперимент по моделированию, но без обещания массового производства. Очевидно, кронштейн был хрупким, и для его изготовления использовалась 3D-печать, что делало невозможным производство в требуемом количестве. Возможно, он выдержал нагрузки при краш-тестах, но обратная нагрузка разрушила бы его. Тем не менее этот кронштейн обязан был появиться в каждой публикации (даже в моей) и почти везде превозносился как победа генеративного дизайна, добившегося минимизации веса, — неотложного приоритета автомобильной промышленности.

Сейчас больше, чем когда-либо, инженеры вовлекаются в вихрь многообещающих технологий в индустрии программного обеспечения. Нас учат принимать технологии, подчинять их своей воле, улучшать с их помощью продукты, которые мы разрабатываем, но упорное навязывание генеративного проектирования ставит нас в неловкое положение, характеризуемое как «спасибо, но нет». Мы оказываемся в том, что Gartner называет «циклом хайпа» (прим. пер.: the trough of disillusionment, см. https://ru.wikipedia.org/wiki/Gartner).

Это досадное обстоятельство для технологии, которая, если бы она работала и развивалась, могла бы олицетворять собой “aided” в “computer-aided design”. (В качестве аргумента предположим, что компьютерное проектирование в том виде, в каком оно существует сейчас, — это не более чем точный способ представления проекта, который инженер или дизайнер имеет в своей голове нечеткой картиной).

Что должен делать генеративный дизайн?

Генеративный дизайн должен взять некую деталь и улучшить её качества. Это практически не проблема. Например, удаляйте материал, который не будет подвергаться нагрузке, до тех пор, пока не останется только реально необходимое.

Но мы хотим большего. Мы хотим иметь возможность производить генеративно спроектированную деталь так же, как мы изготавливали деталь, спроектированную обычным образом. Если раньше применялись станки с ЧПУ, то и генеративно разработанная деталь должна поддаваться обработке на станках с ЧПУ. Разве обязательно организовать производство исключительно на основе 3D-печати? И не осуждайте нас за то, что мы не принимаем 3D-печать: для инженеров это еще одна технология, которая обещает слишком много, но пока недостаточно хорошо реализована.

Если бы наше изделие было спроектировано с использованием труб, двутавровых балок или тросов, вы бы не возражали? Конечно, можно представить, что у нас есть только молотки и всё остальное, имеющее форму гвоздей. Но мы использовали при проектировании стандартные формы, потому что они работают. Они сами по себе являются оптимизированными формами. Вы просто не можете сделать лучше.

Например, круглая труба с материалом вокруг центральной оси идеально подходит для кручения. Двутавровая балка, фланцы которой расположены дальше всего от центра, имеет максимальное количество материала, устойчивого к изгибу, что является ее основным назначением. У нас были столетия и поколения, чтобы оптимизировать эти формы. Вы можете крутить свои колеса, пытаясь еще больше их оптимизировать, или просто использовать их такими, какие они есть.

Стоит ли удивляться, что генеративный дизайн, поставленный перед задачей разработать мост Золотые Ворота, произвел то, что можно назвать чудовищем, из-за невозможности использовать тросы — ключевой конструктивный элемент подвесного моста. Трос — наиболее эффективный способ подвески груза. Даже ИИ должен это знать.

Стоит ли удивляться, что ни один поставщик генеративного дизайна не принял нашего вызова трехлетней давности построить лучшую раму гоночного велосипеда? Рама гоночного велосипеда с трубчатой конструкцией использует минимальное количество материала и устойчива к силам и моментам. Велосипедист-любитель может принимать в расчет только силы, направленные вверх и вниз, но гонщик, участвующий в соревнованиях, должен учитывать закручивание из-за огромного крутящего момента, создаваемого вращением педалей, которое компенсируется с помощью руля.

Генеративный дизайн велосипедных рам демонстрировал только хаки, которые фокусировались на радикально выглядящих формах, но игнорировали задачу экономии веса. Сообщество шоссейных велогонщиков, для которых вес является религией, мало использует генеративный дизайн — за исключением некоторых странных частей, которые ценятся больше за художественность, чем за производительность, — таких, как деталь на рисунке ниже.

Искусственный интеллект помогает мало

Насколько сложно будет добавить в генеративный дизайн что-то из нашего практического опыта? В конце концов, это всего лишь еще одна из технологий, которые любят продвигать в индустрии программного обеспечения. Наблюдать за тем, как оптимизация топологии рождает форму, может быть так же мучительно, как наблюдать за полной комнатой обезьян, беспорядочно стучащих по клавиатуре в надежде написать пьесу Шекспира. Если каким-то чудом у них бы получился вопрос «Что там за свет блеснул в окне?» («Ромео и Джульетта», сцена на балконе, часть 1), нашей единственной надеждой на правильный ответ было бы напечатать его самим.

Точно так же можно поступить, когда мы видим, что процедура оптимизации начинает создавать изогнутую форму. Стоп! Давайте сделаем это кабелем и продолжим. Получается гладкая форма? Сделайте ее плоской поверхностью. Видите образовавшуюся брешь? Сделайте это обрабатываемым слотом. Знаете, что рама будет подвергаться кручению? Остановите это генеративное безумие и используйте круглую трубку. (Формы, созданные из уже оптимизированных элементов, все еще можно оптимизировать, регулируя углы и длины.)

Использование ИИ — это то, что странным образом отсутствует в генеративном дизайне и по сей день. Вспоминается недавняя конференция (конечно, до пандемии), на которой мы видели, как некий вендор оптимизировал генеративно спроектированную форму, постепенно заменяя ее элементами стандартной формы — круглый стержень здесь, гладкая поверхность там. Что, правда?? Мы так и должны поступать?

Демистифицировать

Классические методы оптимизации представляют собой отдельную технологию. Подобно CAD и CAE, они основаны на математике. В отличие от САПР, у них есть свой язык. Оптимизация заимствует язык и терминологию из математического анализа (оптимум, dy/dx = 0 и т. д.) и добавляет свои собственные. Хотя оптимизацию можно применить к любому явлению, для данного обсуждения наиболее актуально ее применение к трехмерным формам. Каждая итерация формы проверяется каким-либо числовым методом. Для структурных форм проверка выполняется с помощью анализа методом конечных элементов (МКЭ). Для оптимизации потока жидкости проверка выполняется с помощью вычислительной гидродинамики (CFD). Приложения генеративного проектирования используют язык симуляции с такими терминами, как граничные условия, степени свободы, силы и моменты. Это язык, чуждый дизайнерам и забытый типичным инженером-конструктором, что противоречит демократизации генеративного дизайна.

Лучшая технология та, которая просто работает, не требует обучения и, возможно, даже не нуждается в представлении. Обратите внимание на реализацию искусственного интеллекта от Google, внедренную для нашего удобства без лишнего шума — даже без объявления. Google исправлял нашу орфографию, отвечал на наши вопросы, даже завершал наши мысли и выполнял переводы. Специалисты, занимающиеся переводами с одного языка на другой, были поражены, обнаружив, что Google не уступает им в этом. Google не проводил пресс-конференций, не выпускал пресс-релизов и даже не писал в блогах об удивительных возможностях ИИ. Это просто заработало. И это не требовало обучения.

В отличие от этого, IBM раструбила о своей технологии искусственного интеллекта Watson, которая после того, как переварила сумму человеческих знаний, легко победила чемпиона Jeopardy! Кена Дженнингса. Но когда дело дошло до здравоохранения, Watson не справилась с задачей, которой была посвящена основная часть рекламы: помочь врачам в диагностике и лечении рака, как об этом пишет Wall Street Journal.

Дело в том, что та технология достигает быстрого успеха и получает признание, которая плавно встраивается в привычный для людей рабочий процесс, становится приятным сюрпризом и вызывает восторг. В противоположность переобучению, предлагающему пользователям делать что-то совершенно по-новому в новом сложном приложении, которое требует от них изучения нового языка или терминологии.

Интегрировать

Приложение для генеративного дизайна, которое почти гарантированно будет принято, — это приложение, которое без проблем работает в выбранном пользователем программном обеспечении для проектирования. Оно могло бы работать в фоновом режиме при низкой загрузке процессора, предлагая вам различные формы, когда вы делаете наброски или создаете продукт, как это делает Google, почти безошибочно угадывая, что вы намеревались напечатать вместо того, что вы напечатали на самом деле. ИИ, безусловно, мог бы догадаться, что задумана точная форма — например идеальный круг, — если круг нарисован небрежно. Некоторые приложения САПР уже могут это делать. Еще сложнее, но все еще в пределах возможного, угадать математически оптимизированную форму или даже форму, которая существует в стандартной библиотеке деталей, или сопоставить форму с аналогичной или точной копией существующих продуктов компании. Изобретение велосипеда — это обычная трата времени и усилий в крупных, разбросанных по всему миру предприятиях, которые создали хранилища разрозненной информации. (Это относится к технологии поиска формы, а не к оптимизации, но упомянуто здесь, поскольку это еще одна технология, которую наряду с оптимизацией следует интегрировать в САПР.)

Нажать кнопку

Когда вы заканчиваете проектирование — или просто не укладываетесь в сроки — неплохо было бы иметь генеративный дизайн настолько продвинутым, что вы могли бы нажать кнопку «оптимизировать это» и позволить заняться этим ИИ и генеративному дизайну? Но прежде чем вы нажмете эту кнопку, вы должны быть уверены, что генеративный дизайн останется на заданной вами полосе движения. Другими словами, продукт, усовершенствованный генеративным дизайном, по-прежнему можно будет изготовить с помощью запланированных вами методов, и он не будет выглядеть так, как будто сделан из веток. В таком сценарии вы будете рассматривать только те проекты, которые являются действительно улучшениями, а не художественным полетом фантазии.

От многократного использования кнопки «оптимизировать это», приводящего только к проектам, оскорбляющим чувства инженера, можно будет отказаться. Это печальный результат на текущем этапе, но для поставщиков САПР он является истинным показателем успеха технологии.

О чем мы не подумали?

Продукты ломаются не по причинам, которые мы учитываем, а по причинам, которые мы не учитываем. Частыми примерами являются вышеупомянутые причудливо изогнутые кронштейны, которые обязательно выйдут из строя при сжимающей нагрузке. Велосипедная рама из тонкого, как бумага, композитного материала может подойти для езды по гладкой ровной дороге, но при ударе она сломается. В 1940 году мост Такома-Нарроуз рухнул, потому что инженеры не учли резонанс, возникающий из-за ветра. С тех этот мост, получивший неофициальное название Галопирующая Герти, известен каждому студенту инженерного факультета. Можно было бы подумать, что мы больше никогда не допустим случаев катастрофической нагрузки. Тем не менее мы делаем это. У нас есть металлические детали, напечатанные на 3D-принтере, которые не только содержат дополнительные риски (пустоты, предварительное напряжение, деформации), но и, очевидно, не рассчитаны на разные типы нагрузки.

Назад в лабораторию

Поставщики генеративного дизайна могут захотеть вернуться в лабораторию и не поддаваться искушению предлагать полусырые, явно бесполезные решения. Технология, которая опирается на алгоритмы роста костей, массивные облачные ресурсы, оптимизацию, которая таковой не является, и т. д. — не готова для практического использования.

А пока мы обещаем, что продолжим экспериментировать с генеративным дизайном. В конце концов, это довольно круто. И мы можем чувствовать себя такими творческими личностями, создавая претенциозные генеративные дизайны, которые мы не можем запустить в производство.

Автор: Рупиндер Тара
Источник: http://isicad.ru/

Понравилась статья? Тогда поддержите нас, поделитесь с друзьями и заглядывайте по рекламным ссылкам!