Zoo, un’azienda pionieristica nel campo degli strumenti avanzati di progettazione hardware, ha introdotto un ecosistema innovativo che integra gli API di ML-Ephant e KittyCAD. Questa piattaforma innovativa consente lo sviluppo, la personalizzazione e l’utilizzo di strumenti hardware moderni, insieme a una serie di opzioni predefinite. La missione di Zoo è quella di soddisfare le esigenze dell’industria per un’infrastruttura di progettazione hardware migliorata, assicurando che i designer non siano limitati dai loro strumenti.
Sfruttando le capacità di machine learning di ML-Ephant e l’API di progettazione di KittyCAD, Zoo consente ai designer di creare facilmente modelli di progettazione assistita al computer (CAD) semplicemente inserendo testi di richiesta. Questi modelli vengono generati attraverso l’analisi dei dati di addestramento utilizzando i dataset proprietari di Zoo e il motore di geometria personalizzato. Con il lancio di questo ecosistema, i designer hanno ora accesso a una potente combinazione di strumenti di machine learning e di progettazione che erano precedentemente impensabili, rivoluzionando il panorama della progettazione hardware.
In quest’era di rapidi avanzamenti tecnologici, le esigenze di progettazione hardware hanno superato la disponibilità di un’infrastruttura adeguata. Jordan Noone, co-fondatore e presidente esecutivo di Zoo, sottolinea l’importanza di emancipare il potenziale dei designer offrendo loro accesso illimitato a strumenti all’avanguardia. Noone, che in passato ha guidato lo sviluppo tecnico presso Relativity Space, immagina Zoo come un catalizzatore per il rinnovamento dell’industria della progettazione hardware.
L’ultima aggiunta di Zoo, ML-Ephant, colma il divario tra machine learning e progettazione hardware. I designer possono ora accelerare la creazione di modelli CAD utilizzando l’endpoint Testo-a-CAD di ML-Ephant e le interfacce di richiesta. Gli algoritmi di machine learning impiegati da ML-Ephant vengono addestrati sui dataset proprietari di Zoo e sfruttano la potenza computazionale dell’API di progettazione di KittyCAD. Ciò consente l’analisi efficiente dei dati di addestramento e la generazione successiva di file CAD.
Jessie Frazelle, co-fondatrice e CEO di Zoo, sottolinea la natura rivoluzionaria di ML-Ephant e dell’ecosistema di Zoo. Frazelle, che in passato ha ricoperto ruoli senior presso Oxide Computer Company, crede che la combinazione di ML-Ephant, KittyCAD e del motore di geometria proprietario di Zoo sblocchi capacità di machine learning precedentemente irraggiungibili negli strumenti di progettazione. Questa integrazione rivoluzionaria consente ai designer di semplificare i flussi di lavoro, aumentare la produttività e creare strumenti personalizzati su misura per le proprie esigenze specifiche.
L’infrastruttura sicura e scalabile di Zoo permette alle aziende di prosperare ed espandersi in modo efficiente. Sfruttando la potenza del motore di geometria per il trattamento e la visualizzazione della geometria, gli sviluppatori possono creare strumenti per diversi dispositivi e sistemi operativi. Con il lancio dell’ecosistema di progettazione hardware di Zoo, le barriere che un tempo limitavano i designer vengono abbattute, aprendo nuove possibilità di creatività e innovazione nel campo della progettazione hardware.
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