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MIT News 기사는 AI 기반 설계 파이프라인을 사용하여 수중 글라이더의 혁신적인 형태를 만드는 방법을 설명합니다. 연구원들은 기계 학습을 통해 다양한 3D 디자인을 시뮬레이션하고 유체역학적으로 최적화했습니다. 이 방법을 통해 제작된 3D 프린팅 글라이더는 기존의 디자인보다 더 효율적이었으며, 이는 해양 데이터 수집 및 기후 변화 모니터링에 기여할 수 있습니다. 궁극적으로 이 연구는 자율 수중 차량의 설계 과정을 개선하고 탐색되지 않은 형태를 탐구할 수 있는 새로운 가능성을 제시합니다.
https://m.blog.naver.com/davidnewsletter/223929805255
MIT News 기사는 AI 기반 설계 파이프라인을 사용하여 수중 글라이더의 혁신적인 형태를 만드는 방법을 설명합니다. 연구원들은 기계 학습을 통해 다양한 3D 디자인을 시뮬레이션하고 유체역학적으로 최적화했습니다. 이 방법을 통해 제작된 3D 프린팅 글라이더는 기존의 디자인보다 더 효율적이었으며, 이는 해양 데이터 수집 및 기후 변화 모니터링에 기여할 수 있습니다. 궁극적으로 이 연구는 자율 수중 차량의 설계 과정을 개선하고 탐색되지 않은 형태를 탐구할 수 있는 새로운 가능성을 제시합니다.
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