Gli agenti IA addestrati possono adottare strategie di progettazione umana per risolvere problemi, secondo i risultati pubblicati nel ASME Journal of Mechanical Design .

I grandi problemi di progettazione richiedono un processo decisionale creativo ed esplorativo, un'abilità in cui gli esseri umani eccellono. Quando gli ingegneri usano l'intelligenza artificiale (AI), lo hanno tradizionalmente applicato a un problema all'interno di un insieme definito di regole piuttosto che farlo seguire generalmente strategie umane per creare qualcosa di nuovo. Questa nuova ricerca considera un framework di intelligenza artificiale che apprende le strategie di progettazione umana attraverso l'osservazione dei dati umani per generare nuovi progetti senza informazioni esplicite sugli obiettivi, pregiudizio, o guida.

Lo studio è stato co-autore di Jonathan Cagan, professore di ingegneria meccanica e decano ad interim del College of Engineering della Carnegie Mellon University, Ayush Raina, un dottorato di ricerca candidato in ingegneria meccanica presso Carnegie Mellon, e Chris McComb, un assistente professore di progettazione ingegneristica presso la Pennsylvania State University.

"L'intelligenza artificiale non sta solo imitando o rigurgitando soluzioni già esistenti, " ha detto Cagan. "È imparare come le persone risolvono un tipo specifico di problema e creare nuove soluzioni di design da zero". Quanto può essere buona l'intelligenza artificiale? "La risposta è abbastanza buona".

Lo studio si concentra sui problemi del traliccio perché rappresentano complesse sfide di progettazione ingegneristica. Comunemente visto nei ponti, un traliccio è un insieme di aste che formano una struttura completa. Gli agenti di intelligenza artificiale sono stati addestrati a osservare la progressione nelle sequenze di modifica del progetto che erano state seguite nella creazione di un traliccio basato sulle stesse informazioni visive utilizzate dagli ingegneri, pixel su uno schermo, ma senza ulteriore contesto. Quando è stato il turno degli agenti di progettare, hanno immaginato progressioni di design simili a quelle usate dagli umani e quindi hanno generato mosse di design per realizzarle. I ricercatori hanno enfatizzato la visualizzazione nel processo perché la visione è parte integrante del modo in cui gli esseri umani percepiscono il mondo e affrontano la risoluzione dei problemi.

Il framework era costituito da più reti neurali profonde che lavoravano insieme in una situazione basata sulla previsione. Utilizzando una rete neurale, l'intelligenza artificiale ha esaminato una serie di cinque immagini sequenziali e ha previsto il progetto successivo utilizzando le informazioni raccolte da queste immagini.

"Stavamo cercando di fare in modo che gli agenti creassero progetti simili a come lo fanno gli umani, imitando il processo che usano:come guardano il design, come intraprendono l'azione successiva, e poi creare un nuovo design, passo dopo passo, " disse Raina.

I ricercatori hanno testato gli agenti di intelligenza artificiale su problemi simili e hanno scoperto che in media, si sono comportati meglio degli umani. Ancora, questo successo è arrivato senza molti dei vantaggi che gli esseri umani hanno a disposizione quando risolvono i problemi. A differenza degli umani, gli agenti non stavano lavorando con un obiettivo specifico (come fare qualcosa di leggero) e non hanno ricevuto feedback su come stavano andando. Anziché, usavano solo le tecniche di strategia umana basate sulla visione che erano stati addestrati a usare.

"Si è tentati di pensare che questa IA sostituirà gli ingegneri, ma semplicemente non è vero, " disse McComb. "Invece, può cambiare radicalmente il modo in cui lavorano gli ingegneri. Se possiamo scaricare noioso, compiti che richiedono tempo a un'intelligenza artificiale, come abbiamo fatto nel lavoro, poi liberiamo gli ingegneri di pensare in grande e risolvere i problemi in modo creativo."