Gall AI chwarae rhan arwyddocaol yn nyluniad arloesol ffynhonnau helical. Er enghraifft, trwy ddefnyddio algorithmau dysgu peiriant i ddadansoddi'r berthynas rhwng paramedrau dylunio amrywiol (megis deunydd, diamedr gwifren, nifer y coiliau, traw, ac ati) a nodweddion perfformiad (fel gallu cario llwyth, bywyd blinder, stiffrwydd, ac ati), gall gynhyrchu datrysiadau wedi'u optimeiddio yn gyflym sy'n bodloni amodau gweithredu penodol, gan leihau'n sylweddol y treial traddodiadol a'r cylch dylunio gwall.
Mewn amodau gweithredu cymhleth (megis tymheredd uchel ac isel, dirgryniad, ac effaith), gall AI efelychu anffurfiad grym a dosbarthiad straen y gwanwyn, hyd yn oed rhagfynegi'r risg o fethiant blinder, gan helpu peirianwyr i oresgyn cyfyngiadau profiad i ddylunio ffynhonnau helical perfformiad ysgafnach ac uwch. Yn ogystal, trwy gyfuno AI cynhyrchiol, gall archwilio ffurfiau strwythurol anghonfensiynol, megis strwythurau diamedr a thraw amrywiol, gan gyflawni arbedion deunydd neu optimeiddio gofod wrth fodloni gofynion perfformiad.
Fodd bynnag, mae angen i'r datrysiadau dylunio a gynhyrchir gan AI gael eu gwirio a'u haddasu o hyd gan beirianwyr gan ystyried ffactorau megis priodweddau deunyddiau a phrosesau gweithgynhyrchu. Gall y cyfuniad o'r ddau hyrwyddo arloesedd ffynhonnau helical yn well.
