AI สามารถมีบทบาทสำคัญในการออกแบบนวัตกรรมของสปริงขดได้ ตัวอย่างเช่น โดยการใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างพารามิเตอร์การออกแบบต่างๆ (เช่น วัสดุ เส้นผ่านศูนย์กลางของเส้นลวด จำนวนขดลวด ระยะพิทช์ ฯลฯ) และคุณลักษณะด้านประสิทธิภาพ (เช่น โหลด-ความสามารถในการรับน้ำหนัก อายุการใช้งานของความล้า ความแข็ง ฯลฯ) ทำให้สามารถสร้างโซลูชันที่ได้รับการปรับปรุงให้เหมาะสมได้อย่างรวดเร็วซึ่งตรงตามเงื่อนไขการทำงานเฉพาะ ซึ่งช่วยลดการทดลอง-และ-รอบการออกแบบข้อผิดพลาดแบบดั้งเดิมได้อย่างมาก
ในสภาวะการทำงานที่ซับซ้อน (เช่น อุณหภูมิสูงและต่ำ การสั่นสะเทือน และแรงกระแทก) AI สามารถจำลองการเปลี่ยนรูปของแรงและการกระจายความเค้นของสปริง แม้กระทั่งคาดการณ์ความเสี่ยงที่จะเกิดความล้มเหลวเมื่อยล้า ช่วยให้วิศวกรเอาชนะข้อจำกัดของประสบการณ์ในการออกแบบสปริงขด-ประสิทธิภาพที่เบากว่าและสูงขึ้น นอกจากนี้ ด้วยการรวม generative AI เข้าด้วยกัน ทำให้สามารถสำรวจรูปแบบโครงสร้างที่แหวกแนว เช่น เส้นผ่านศูนย์กลางที่เปลี่ยนแปลงได้และโครงสร้างระยะพิทช์ บรรลุการประหยัดวัสดุหรือการปรับพื้นที่ให้เหมาะสม ในขณะเดียวกันก็ตอบสนองความต้องการด้านประสิทธิภาพ
อย่างไรก็ตาม โซลูชันการออกแบบที่สร้างโดย AI ยังคงต้องได้รับการตรวจสอบและปรับเปลี่ยนโดยวิศวกร โดยพิจารณาจากปัจจัยต่างๆ เช่น คุณสมบัติของวัสดุและกระบวนการผลิต การรวมกันของทั้งสองสามารถส่งเสริมนวัตกรรมของสปริงเกลียวได้ดีขึ้น
