Сегодня по куче каналов прошла новость, мол, ИИшечка разработала ракетный двигатель, его напечатали и запустили, и ушло на все 20 минут. Вообще, что смешно, никакой связи с ИИ у всего этого нет, там могут быть элементы reinforcement learning'а, но чаще всего - генетические алгоритмы. Но раз уж все написали - напишу и я. Есть такая сфера - Computational Engineering, которая занимается разработкой вычислительных моделей для проектирования(так же известных как CEM - computational engineering models). Часто это алгоритмизация генерации геометрии на основе каких-то жестко заданных ограничений и описания физики вовлеченных процессов с обратной связью на основе симуляции. Если очень просто, то, например, мы хотим спроектировать уголок для подвешивания полки. Мы имеем жесткие ограничения - максимальные размеры и положение точек крепления к стене и полке, мы знаем физику процесса - что на уголок сверху будет давить полка, дальше мы начинаем генерировать варианты и симулировать их с помощью FEM-анализа, смотреть на результат и делать новые генерации с целью оптимизации по каким-то параметрам (количество материала нужное для изделия, выдерживаемая нагрузка). Часто будут использоваться генетические алгоритмы для выбора какой из сгенерированных вариантов продолжать улучшать и так до победы. При этом стоит отметить, что компания, которая сделала двигатель - большие молодцы. У них собственное решение для computational engineering и они выпустили в опен-сорс под apache 2.0 заметные его части: ядро воксельной геометрии, высокоуровневую библиотеку для генерации форм на его основе, несколько библиотек еще, очень много туториалов и активно работают с коммьюнити. Никакого ИИ там конечно нет, но при этом - очень круто. Вот тут их гитхаб: https://github.com/leap71