L’intelligenza artificiale può svolgere un ruolo significativo nella progettazione innovativa delle molle elicoidali. Ad esempio, utilizzando algoritmi di machine learning per analizzare la relazione tra vari parametri di progettazione (come materiale, diametro del filo, numero di spire, passo, ecc.) e caratteristiche prestazionali (come capacità di carico-portante, resistenza alla fatica, rigidità, ecc.), è possibile generare rapidamente soluzioni ottimizzate che soddisfano condizioni operative specifiche, riducendo in modo significativo il tradizionale ciclo di progettazione per tentativi-ed-errori.
In condizioni operative complesse (come temperature elevate e basse, vibrazioni e impatti), l'intelligenza artificiale può simulare la deformazione della forza e la distribuzione dello stress della molla, prevedendo anche il rischio di cedimento per fatica, aiutando gli ingegneri a superare i limiti dell'esperienza per progettare molle elicoidali più leggere e con prestazioni più elevate. Inoltre, combinando l’intelligenza artificiale generativa, può esplorare forme strutturali non convenzionali, come strutture a diametro e passo variabili, ottenendo risparmi di materiale o ottimizzazione dello spazio soddisfacendo al tempo stesso i requisiti prestazionali.
Tuttavia, le soluzioni progettuali generate dall’intelligenza artificiale devono ancora essere verificate e adattate dagli ingegneri tenendo conto di fattori quali le proprietà dei materiali e i processi di produzione. La combinazione di entrambi può promuovere meglio l'innovazione delle molle elicoidali.
