人工智能在电机设计中应用的新技术

katawong

江西兰叶科技有限公司与深圳迪曼深度科技有限公司在人工智能技术上强强合作，自主开发了alphaMD 以及 DeepManAI，分别采用了以下专有技术，并实际应用于电机方案的AI设计:
(alphaMD是江西兰叶科技有限公司的注册商标，DeepManAI是深圳迪曼深度科技有限公司注册商标)

1 最大信息量技术
在进行工业产品设计时，面对不同的应用场景或意外情况的可能发生，必须确保能够稳定地设计出满足要求的方案。为此， 引入了最大信息量技术，以确保各种可行的最优方案具有同等机会被采纳，从而保证了方案设计的可靠性和稳定性。

2 设计经验库技术
为了更有效地利用设计经验，采用了设计经验库技术。这种技术能够将训练过程中积累的设计经验和结果进行有效保存，以供后续模型训练使用。随着模型设计能力的提升，设计经验库会及时更新并整合最新的数据，以确保模型能够基于最全面和准确的信息进行训练和决策。

3 数据一次重构技术
为了确保训练样本之间不存在时间上的相关性，从而使它们满足独立同分布的假设，引入了数据一次重构技术。该技术旨在对训练样本进行重构，以消除时间相关性，确保每个样本都能够独立地代表数据分布的特征。通过这种方法，能够更有效地利用训练数据，提高模型的泛化能力和性能。

4 数据自生成技术
工业产品数据往往十分有限，由于数据的稀缺性，采用传统训练方法难以构建质量可靠的大型模型，这使得传统的海量数据训练方法不适用。为解决这一难题，引入了数据自生成技术，通过该技术，能够在数据有限的情况下生成足够数量和质量的训练数据，为模型的训练提供充足的有效数据支持，提高了模型的训练效率和性能，从而更好地满足工业产品设计和应用的需求。

5 多智能体协同技术
多智能体协同技术旨在处理同时涉及离散型和连续型变量的复杂问题。这种技术将多个智能体进行协同训练，使它们能够相互合作并共同学习，有效地整合离散和连续变量的信息，从而实现更加全面和高效的问题求解。

6 Test/Designer工程师协同技术
在这种模型中，同时涉及测试（Test）和设计（Designer）两个工程师，他们共同协作并进行训练。设计工程师负责制定产品方案以满足性能指标，而测试工程师则负责对这些方案进行评估并给出相应的分数。随着训练的进行，测试工程师对方案的评估变得越来越准确，给出的分数也变得越来越精确。同时，设计工程师通过训练，致力于设计出获得更高评分的方案。这种协同训练的过程旨在不断提高测试工程师和设计工程师的能力，从而实现更优秀的产品设计和评估。

7 弦空间技术
弦空间技术是DeepManAI为适应各种不同工业产品的设计而引入的一项技术。该技术通过提取各种工业产品的特征值，将其转化为统一的弦空间表示，从而拓展了设计领域的适用范围。相较于传统方法，弦空间技术不需要将设计重点放在不同产品的特点上，而是将注意力集中在产品特征值的分析和处理上。通过这种方式，设计人员可以更加高效地进行产品设计，不受不同产品特性的限制。弦空间技术的应用使得设计过程更加灵活和通用，有助于提高设计效率和产品质量。

8 数据二次重构技术
数据二次重构技术是DeepManAI为适应弦空间技术而引入的一项关键技术。该技术通过对训练数据进行二次重构，旨在提高训练过程的效率和准确性。在数据二次重构的过程中，数据被重新组织和调整，以适应弦空间技术的特征表示和分析需求。通过这种方式，可以更充分地利用数据的信息，进一步优化模型的训练效果。数据二次重构技术的引入使得DeepManAI在应用弦空间技术时能够更加高效地进行训练和学习，从而为工业产品设计等领域的应用提供更为可靠和有效的支持。

9 设计过程积分化技术
设计过程积分化技术是针对工业产品普遍特点而开发的一项关键技术。该技术旨在将产品设计过程分解为可量化的、可积分的部分，从而为深度搜索技术的应用提供了前提条件。通过将设计过程积分化，能够更好地理解和分析工业产品的设计流程，使其能够更有效地应用深度搜索技术。这种技术的引入使得能够在设计过程中更加精确地探索各种设计选择，从而提高了产品设计的效率和质量。设计过程积分化技术的应用为工业产品设计提供了一种新的思路和方法，有助于提升设计过程的智能化水平，并推动工业产品设计领域的发展。

10 深度搜索技术
深度搜索技术是公司基于设计过程积分化的理念而引入的一项重要技术。该技术能够在产品的弦空间内进行深入探索，以获取性能更为优异的设计方案。通过对设计过程进行积分化，能够更好地理解产品的特征和设计需求，从而在弦空间中进行有效的搜索。深度搜索技术的引入为产品设计提供了一种全新的搜索和优化方法，使得在设计过程中能够更加全面地考虑各种设计选择，并找到最优的解决方案。这种技术的应用将有助于提高产品设计的效率和质量，推动工业产品设计领域的不断创新与发展。

11 高效训练技术
高效训练技术是一项能够显著提升人工智能模型训练效率的关键技术。通过这项技术，可以对每次生成的数据进行指定轮次的模型参数更新，从而加快了训练过程的进行。该技术的引入使得在相同时间内可以处理更多的数据，并且更频繁地更新模型参数，从而加速了模型的收敛速度。这一技术的应用不仅提高了训练效率，也使得模型能够更及时地响应新数据的变化，保持模型的鲁棒性和准确性。

12.混合模型技术
混合模型技术是通过结合多种不同的算法或模型来提高预测性能或解决单一模型无法有效处理问题。混合模型可以根据具体的任务需求，灵活选择和组合不通过模型的优点。
高准确性： 通过结合多种模型，可以提高预测的精度和鲁棒性。
泛化能力强： 混合模型能够有效降低模型的过拟合风险，特别是集成学习方法能够提升模型的泛化性能。
适应不同数据模式： 混合模型能够处理不同的数据分布和模式，增强了模型的适用性。