基于 CAD 的机器学习框架

HOOPS AI 通过将 HOOPS Exchange 的 CAD 翻译引入 Python，将工程数据与机器学习连接起来。它允许开发人员组织 CAD 数据，进行实验，并在没有 CAD 软件的情况下部署 AI 模型。

从 CAD 到生产机器学习的最快路径

HOOPS AI 是专为数据科学家和机器学习工程师设计的框架，旨在加速使用 CAD 数据创建机器学习模型的过程。 

HOOPS AI 将 CAD 访问、数据集准备和 CAD 编码统一为一个对开发人员友好的工具链。其核心是一个强大的数据管道，管理数据摄取、版本控制、数据沿革和可复制的运行。它轻松协调和重放实验，而内建的可视化和可解释性工具确保您的数据和结果完全透明。 

基于 CAD 的机器学习框架

为 CAD 开发机器学习模型极其困难。它需要以数据科学为先导的方法，而不是传统的编码方法，成功取决于克服三个主要障碍： 

  • 大规模准备和转换 CAD 数据 - 收集、组织和转换大量设计数据 

  • 异构数据类型 - 几何、拓扑、元数据等等 

  • 与 AI/ML 研究保持同步 — 在令人不堪的信息海洋中找到路径，并适应不断演变的技术环境 

利用 HOOPS AI，数据科学家和几何计算工程师可以获得一个可靠的基础，用于创建和训练基于 CAD 数据的机器学习模型。 

通过 HOOPS Exchange 获取 CAD 访问

每个机器学习项目都始于大量数据——通常来自多个 CAD 来源。HOOPS AI 与 HOOPS Exchange 无缝集成，以导入超过 30 种 CAD 文件格式，并通过其 Python API 提供几何、拓扑、元数据、PMI、特征树、装配结构等访问。它快速、一致地执行这些操作，无需依赖昂贵的外部 CAD 系统或存在风险的中间翻译，完整保留您的 CAD 数据保真度。

特性与优势

可扩展的数据集准备

开发 3D 机器学习技术不仅需要访问 CAD 数据——还需要无数的 CAD 模型被 组织、分析、分割、适应和清理 以用于训练、测试和验证。 

HOOPS AI 提供了一套强大的 Python API 来简化此过程，以及内建的可视化工具。这些工具使您可以轻松识别和纠正不一致性、异常和错误，以确保您的数据集在进入训练管道之前是可靠的。 

CAD 编码

HOOPS AI 提供现成可用的工具，将原始 CAD 数据转换为机器学习算法可以理解和处理的格式。 

编码涉及一系列复杂的步骤：将原始文件转换为对当前问题有意义且结构化用于存储的表示，通常为矩阵，以便于高效用于模型训练。。

管道自动化

HOOPS AI 提供端到端的整个机器学习工作流编排，涵盖数据访问、数据集准备和编码，确保实验的可重复性和高效性。存储和记录工具记录管道的每一步，提供完全可追溯性，同时加速迭代周期。 

利用 HOOPS AI 加速您的基于 CAD 的机器学习开发。注册一个免费试用版并立即开始构建更智能的工作流。 

Background

“我们将 HOOPS AI 视为我们‘高级 AI’产品的关键推动者，首先从零件相似性搜索开始，并随着技术的发展扩展到新的功能。我们很高兴成为首批用户之一，并与 Tech Soft 3D 密切合作，共同塑造 AI 驱动的工程工作流的未来。”

Andrew Sartorelli， Synera 软件合作伙伴副总裁

常见问题 (FAQ)

HOOPS AI 是一个独立产品吗？

是的，HOOPS AI 是一个独立产品。一旦安装，数据科学团队可以直接使用它来获取 CAD 数据、构建数据集、进行实验和训练模型，无需购买或集成额外的 CAD 解析器或机器学习编排工具。

但是，HOOPS AI 也利用并集成了来自 HOOPS Exchange 和 HOOPS Visualize for web 的能力，提供开箱即用的 CAD 数据访问和可视化。

HOOPS AI 有什么作用？

HOOPS AI 简化了从 CAD 数据到机器学习模型的整个过程。它：

  • 自动化大规模的数据导入、清理、编码和准备。

  • 提供一个强大的管道用于版本控制、数据沿革、可复制的运行和实验编排。

  • 包含为 CAD 任务量身定制的预构建模型架构，如分类、特征识别和可制造性分析。

  • 提供内建工具用于数据集和结果的可视化和可解释性。

  • 提升团队生产力，缩短开发时间并降低实验成本。

是什么技术驱动 HOOPS AI？

HOOPS AI 背后的核心技术是一个 CAD 感知的机器学习管道，包括 CAD 解析器、几何/拓扑编码器和实验编排。它提供为 3D 分类和特征识别量身定制的预构建神经架构。

我需要为 HOOPS AI 提供自己的数据吗？

是的，HOOPS AI 使用您的数据，通过清理和结构化，使其对机器学习模型可访问。

HOOPS AI 利用哪些 LLM？

HOOPS AI 不是主要基于大语言模型 (LLM)。相反，它专注于为 3D 几何、拓扑和多模态 CAD 数据量身定制的机器学习和深度学习技术。虽然可以集成 LLM 用于自然语言交互、文档生成或知识检索，但它们不是该框架的核心。

HOOPS AI 集成了哪些 AI 工具？

HOOPS AI 可以与标准的 ML/AI 框架合作，例如 PyTorch 和 scikit-learn。它与常见的数据科学工具可互操作，用于可视化和分析：Jupyter、Pandas、NumPy 和 Matplotlib/Plotly。

使用 HOOPS AI 我可以期待什么样的投资回报？

HOOPS AI 在速度、成本和效率方面实现了可衡量的提升：

  • 模型开发时间快 30-50% 通过自动化数据准备和编排。

  • 每次实验成本降低 20-40% 通过减少手动工程工作量。

  • 精简的人员效率 — 即使是小团队（1-2 名工程师）也可以构建和部署准备生产的模型。