【TechOrange 編輯部導讀】
ChatGPT 所帶起的生成式 AI （Generative AI）浪潮鋪天蓋地籠罩了全球，甚至這股 AI 風潮也跟著 NASA 上太空了。生成式 AI 不僅可以用來協助搜尋、對話、寫 Code 或是做藝術創作，對於製造產業而言，應用 AI 在零組件的設計研發才是新亮點。
透過生成式 AI， NASA 太空工程師可以更加有效率的設計某些飛行器、探測器的零件。根據美國商業媒體 Fast Company 報導，一位任職於 NASA 的工程師 Ryan McClelland 透過提示工程 （Prompt Engineering）在 AI 中輸入指令，並且讓生成式 AI 藉由這些指令範疇所設定的界線提出創新設計。
他發現 AI 設計出來的零件成品雖然看起來很像「外星人」，但是成功的讓整體零件重量減輕三分之一並且維持所需的性能。太空用的零組件其生產的品質與規格要比一般的家用、車規或是軍規標準來得高，而且因為發射到太空的成本十分昂貴，因此重量、性能、體積的表現越好，越有可能讓任務得以順利進行。
Photo: Henry Dennis / NASA
對於 NASA 工程師而言，使用生成式 AI 的挑戰在於要提供給 AI 什麼樣的指令與設計範疇，才能讓 AI 在這個框架內用最短速度找出最佳可行解。McClelland 認為，可以把生成式 AI 當作一個設計顧問，但仍然需要以人的決策來檢查最終的產品設計。他發現， AI 有時候會把零件設計的太薄，而需要做到人為的修正才能確保產品安全。
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當生成式 AI 風潮吹向製造業，許多舊規則一夕之間都改變
不只 NASA，整個泛製造業而言在研發零件時，傳統的流程會是畫出設計、計算材料、檢查相關參數、計算成本、製作 Prototype，再來才是測試。但是光是在這個輪迴中就會投注大量的時間去做校正與開發。即使有 Audodesk、nTopology 這樣的設計軟體來輔助產品設計，仍然耗時。
但生成式 AI 的出現大大強化了產品設計與開發的效率，並且透過自動化的設計軟體大幅度的協助降低成本。加上 AI 雲端運算的威力，工程師可以用互動式的方式來指定 AI 所需要的目標與限制，包含材料、製造方式與各種生產條件。例如像美國製造工程軟體公司 PTC 就發展出有 AI 的 CAD 軟體協助企業更有效率地做產品設計與模型優化，進而提升工程的生產力以及產品上市時間。
今年 2 月，當全世界都還沉浸在 ChatGPT 魅力之際，Google 突襲式宣布推出 Bard，正式拉開「AI 大戰」序幕。Google 擔心自己「搜尋引擎霸主」地位受到威脅嗎？明明手握 ChatGPT 的微軟搜尋引擎市占率僅個位數。這兩間科技巨頭到底為何而戰？
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正如同生成式 AI 做出了長得「奇怪」但是有用的太空零件，McClelland 認為 AI 替他找出了新方法來解決這些前所未有的問題。製造業也開始極力在探索更多數位製造與產品開發的方法，包含 NVIDIA 希望透過數位孿生方式優化產品設計，台灣的電子產業也開始積極探索相關趨勢。當新的典範來臨時，這些新的工具如何被有創意地利用，就成為產業的新挑戰。
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*本文開放夥伴轉載，參考資料：PTC、fastcompany、bricsys，圖片來源：NASA
（責任編輯：游絨絨）
