HOOPS AI soporta la preparación de datos y la experimentación de modelos, permite ejecutar miles de modelos simultáneamente.
Tech Soft 3D, proveedor de kits de herramientas para desarrollo de software de ingeniería (SDK), anuncia el lanzamiento de HOOPS AI, el primer framework diseñado específicamente para potenciar la IA y aprendizaje automático para datos CAD.
HOOPS AI está listo para apoyar a proveedores de software e ingenieros que trabajan en desarrollo PLM, MES, CAM, manufactura y cualquier otro equipo que tengan conjuntos de datos 3D y que busquen integrar datos de ingeniería 3D en el flujo de aprendizaje automático (machine learning).
A pesar del efecto transformador de la tecnología de aprendizaje automático en muchas industrias, su capacidad para aprovechar los datos CAD ha permanecido esquiva. Las herramientas existentes dependen de flujos de trabajo frágiles y scripts improvisados, lo que las hace costosas en tiempo para la mayoría de las empresas. HOOPS AI ofrece la primera plataforma para construir modelos de aprendizaje automático específicamente con datos CAD.
HOOPS AI soporta la preparación de datos y la experimentación de modelos, permite a los equipos ejecutar miles de modelos simultáneamente. Esta rápida iteración permite que se reduzcan los ciclos de desarrollo de meses a semanas. Sus capacidades incluyen, clasificación automatizada de piezas y enriquecimiento de metadatos, detección de características geométricas de manufactura, búsqueda de similitud y detección de duplicados, reutilización y optimización del diseño, y más.
Con esta tecnología, Tech Soft 3D busca liberar la potente combinación de datos de IA y CAD tanto para sus socios existentes como para la industria de la ingeniería. Los traductores de datos de Tech Soft 3D han procesado más datos CAD que cualquier otro toolkit, dando acceso y precisión a datos CAD sin igual a cientos de socios, incluyendo Ansys, Siemens, Hexagon, Omniverse de NVIDIA, Unreal Engine y Unity 3D.
HOOPS AI soporta Windows y Linux, siendo este último importante para el pileline de IA y procesamiento de datos, permitiendo a los programadores integrar HOOPS AI más fácilmente en la infraestructura moderna de ML.
Esta versión también introduce CAD embeddings, una tecnología que captura el significado semántico y las relaciones dentro de datos CAD, permitiendo a los módulos de aprendizaje automático identificar partes similares y comprender el contexto de diseño relevante. La herramienta define automáticamente esas relaciones sin una intervención humana explícita, basándose en patrones identificados a través de su análisis.
Python Access expondrá más datos CAD, específicamente dirigidos a la información de fabricación de productos (PMI). La visión a largo plazo del producto pretende captar el conocimiento experto de ingeniería en modelos CAD y desbloquearlo entre equipos. Aunque los ejemplos actuales de IA HOOPS en acción se entrenan con conjuntos de datos públicos, el objetivo es que las organizaciones entreno usando sus propios datos privados, adaptando el programa de aprendizaje automático más de cerca a sus necesidades.
Fuente: Tech Soft 3D
