ChatGPT e altri modelli generativi profondi: limiti e potenzialità nell'ingegneria

I modelli generativi profondi (DGM), come ChatGPT, sono strumenti potenti e versatili in grado di generare nuovi contenuti imitando milioni di esempi di lavori precedenti. Tuttavia, secondo un nuovo studio del MIT, la somiglianza non è sufficiente per innovare veramente nei compiti di ingegneria. Gli autori sostengono che se gli ingegneri meccanici vogliono l'aiuto dell'IA per generare idee e progetti innovativi, dovranno prima riorientare questi modelli oltre la "somiglianza statistica". Nel loro studio, mostrano le insidie dei DGM quando si tratta di risolvere problemi di progettazione ingegneristica. Ad esempio, nel caso della progettazione di telai per biciclette, i modelli generano nuovi telai che imitano i disegni precedenti ma non rispettano le prestazioni e i requisiti ingegneristici. Tuttavia, quando i ricercatori hanno presentato lo stesso problema ai DGM che hanno progettato con obiettivi focalizzati sull'ingegneria, piuttosto che sulla somiglianza statistica, questi modelli hanno prodotto telai più innovativi e performanti.