小提琴制作赶上人工智能_小提琴_界限
如何预测一个腔调木块一旦被切割成小提琴板的状态所产生的声音?最好的强者的最佳体形是什么?人造意识为这些问题供应了答案。
智利物理学家兼制琴师塞巴斯蒂安·冈萨雷斯(博士后科学家)和专家曼陀林演奏家戴维德·萨尔维(博士)。替补)展示一个基本的和可行的神经组织如何预见小提琴板的振动行为。这一预测是从板块的数学和力学边界的有限排列中得出的。
对小提琴制作者来说,预测小提琴配置声音的能力确实是一个明显的上风,由于这不仅有助于他们做得更好,也有助于他们调查新操持和新材料的能力。这次考试让我们朝着这条道路迈出了初步的步伐,展示了人类的聪慧、实际的娱乐和手工艺如何能够联合起来,揭示对小提琴制作专业的洞察。
小提琴是非常令人难以置信的物体,它们的打算特点是它们的框架,在均匀和垂直的区域上波折。这项研究的灵感来源于克里莫纳维奥利诺博物馆的一幅素描。米兰理工学院(Politecnico di Milano)的剖析人士提出了一个模型,将小提琴的框架描述成九个圆圈的波折组合。由于这种描述和板块曲线的有效模型,根据斯特拉迪瓦利乌斯著名的“救世主”小提琴,剖析师可以选择画一个小提琴板块作为35个边界的元素。
通过任意改变这些边界,例如圆的半径和焦点位置、角度、厚度、木材的机器属性等等,他们组装了一个小提琴数据集,个中包含了与小提琴制作中利用的形状基本相同的形状,但还添加了从未见过的平面图。这些形状构成了对神经组织的贡献。
用于显示振动的前辈设备被用于描述数据集中每把小提琴的声学行为。
接下来的步骤是理解一个大略的神经组织是否可以从小提琴板的边界开始预测小提琴板的声学传导。适当的回答终极是肯定的,准确率靠近98%,超过了任何假设。
这项事情供应了一个创造性的和有出息的设备在拥有克雷莫纳小提琴生产商,并在高下文中,天下各地的地方。通过利用一个神经组织,它将使制琴师能够预见一个木方一旦被切割成一个盘子会发出什么样的声音。然而,它同样可以用来方案两个小提琴与声学行为折衷,无论是否与各种木材事情。稍后,这一探索将许可我们选择最好的木材用于一个特定的小提琴,一些东西,本日还依赖于绝对时尚的沉思。
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