Automatyczna adaptacja interfejsu została dostosowana do potrzeb różnych typów użytkowników w wielu działach. Może to podnieść jakość korzystania z rozwiązań, prowadząc tym samym do poprawy systemu technologii wspomaganych komputerowo oraz do tworzenia udoskonalonego bliźniaka cyfrowego. 

- Adaptacyjny interfejs użytkownika w NX kieruje użytkowników, nowych i starych, do odpowiedniej funkcjonalności we właściwym czasie. Wiele osób na tym skorzysta – powiedział Chad Jackson, główny analityk w firmie Lifecycle Insights.

>>Zautomatyzowane uczenie maszynowe bardziej zaawansowanym etapem Machine Learning<<

Chociaż szeroko zakrojone badania w dziedzinie interakcji człowiek-komputer doprowadziły do powstania doskonałego interfejsu statycznego, wciąż brakuje idealnie dopasowanego dynamicznego interfejsu, który może być odpowiedni dla wszystkich użytkowników. Najnowsza wersja NX wykorzystuje uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję do monitorowania działań użytkownika oraz jego sukcesów i porażek, dzięki czemu umożliwia określenie, w jaki sposób formułować odpowiednie komendy NX lub modyfikować interfejs, by zwiększyć produktywność indywidualnego użytkownika. Wykorzystanie tej wiedzy do personalizacji środowiska CAx poprawi jakość użytkowania i adaptacji rozwiązań, prowadząc ostatecznie do bardziej wydajnych procesów opracowywania produktów.

Platforma innowacji cyfrowych firmy Siemens stale się rozwija, aby umożliwić stworzenie najbardziej wszechstronnego cyfrowego bliźniaka produktu, środowiska produkcyjnego oraz parametrów wydajnościowych produktu. Włączenie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji do oprogramowania NX oferuje korzyści wynikające z szybkości, mocy, wydajności i inteligencji poprzez samouczenie się maszyn, bez konieczności specjalnego programowania tych cech.

Moduł przewidywania komend NX jest pierwszą wprowadzoną na rynek architekturą adaptacyjnych interfejsów użytkownika NX do uczenia maszynowego, na bazie której tworzone będą kolejne rozwiązania w zakresie interfejsu użytkownika opierającego się na uczeniu maszynowym. 

Źródło: Siemens