कम्प्यूटेशनल डिज़ाइन पाइपलाइन कैसे काम करती है

SDIC के प्रमुख फेडेरिको कैसलेग्नो इस प्रक्रिया को तीन स्तंभों पर बना एक लूप बताते हैं: वास्तविक लोग, डिजिटल ट्विन्स और रोबोट ।

1. 3D और 4D बॉडी स्कैनिंग। SDIC दुनिया भर की विविध आबादी से कानों, कलाइयों और उंगलियों के उच्च-सटीकता वाले शारीरिक स्कैन कैप्चर करता है। "4D" घटक समय का आयाम जोड़ता है, जो यह दर्शाता है कि गति के दौरान शरीर के ये अंग कैसे विकृत होते हैं ।
2. डिजिटल ट्विन का निर्माण। उन स्कैन को उच्च-निष्ठा वाले वर्चुअल शारीरिक मॉडल में बदल दिया जाता है जो परीक्षण वातावरण के रूप में काम करते हैं ।
3. AI-संचालित सिमुलेशन। उन डिजिटल ट्विन्स पर, शोधकर्ता हज़ारों AI-संचालित भौतिकी सिमुलेशन चलाते हैं, जिसमें ईयरबड के कोण, सेंसर प्लेसमेंट और संपर्क दबाव जैसे चरों को समायोजित किया जाता है। Galaxy Buds4 सीरीज़ के लिए, इसका मतलब 10,000 से अधिक सिमुलेशन था ।
4. रोबोटिक क्रॉस-वैलिडेशन। सिमुलेशन के विजेताओं को कस्टम रोबोटिक परीक्षण रिग्स का उपयोग करके भौतिक रूप से सत्यापित किया जाता है। यह लूप को बंद कर देता है, और पारंपरिक रूप से व्यक्तिपरक "यह कैसा लगता है?" प्रश्न को एक मापने योग्य इंजीनियरिंग मीट्रिक में बदल देता है ।

कम्प्यूटेशनल डिज़ाइन ने हर नए वियरेबल को कैसे आकार दिया

Galaxy Buds4 सीरीज़: "ब्लेड डिज़ाइन" इंजीनियर किया गया, सिर्फ़ ड्रॉ नहीं किया गया

ईयरबड्स इस नए दृष्टिकोण के लिए सबसे विस्तृत केस स्टडी हैं। सैमसंग ने करोड़ों कान के डेटा बिंदुओं का विश्लेषण किया—एक आधिकारिक स्रोत के अनुसार यह 10 करोड़ से अधिक वैश्विक कान-आकार डेटा बिंदु हैं—और नई "बड्स ब्लेड" पहचान तक पहुंचने के लिए 10,000 से अधिक फिट सिमुलेशन चलाए ।

डेटा ने एक स्पष्ट कहानी बताई: मुख्य ईयरबड बॉडी को थोड़ा छोटा होना चाहिए, और घुमाव के कोण को कुछ डिग्री तक शिफ्ट करना चाहिए। उन मामूली ज्यामितीय बदलावों ने कहीं अधिक व्यापक उपयोगकर्ता आधार पर स्थिरता और पूरे दिन के आराम में बड़ा लाभ पैदा किया । परिणाम एक अल्ट्रा-स्लीक, एर्गोनोमिक फिट है जो ज़ोरदार मूवमेंट के दौरान भी सुरक्षित रहता है, एक दावा जो अब कुछ व्यक्तिपरक समीक्षाओं के बजाय वस्तुनिष्ठ रोबोटिक परीक्षण डेटा द्वारा समर्थित है ।

Galaxy Watch8 सीरीज़: फिट एक हेल्थ सेंसर समस्या है

स्मार्टवॉच के लिए, फिट सिर्फ़ आराम के बारे में नहीं है; यह हृदय गति, नींद, तनाव की निगरानी (Watch8 पर नए EDA सेंसर सहित), और व्यायाम ट्रैकिंग के लिए सेंसर की सटीकता निर्धारित करता है ।

SDIC ने कलाई के संपर्क को ऑप्टिमाइज़ करने के लिए समान 4D स्कैनिंग और AI सिमुलेशन पाइपलाइन लागू की। डेटा ने टीम को पूरी Watch8 लाइनअप में कुशन डिज़ाइन को परिष्कृत करने के लिए प्रेरित किया। एक प्रमुख यांत्रिक निर्णय डायनेमिक लग सिस्टम—जिसे पहली बार Galaxy Watch Ultra पर पेश किया गया था—को Watch8 के सभी मॉडलों तक विस्तारित करना था, जिससे सेंसर रीडिंग की निरंतरता में सुधार के लिए वॉच बॉडी और कलाई के बीच के अंतर को कम किया जा सके ।

Galaxy Ring: लाखों उंगलियों के लिए एक सार्वभौमिक फिट

रिंग स्वाभाविक रूप से पेचीदा होती हैं क्योंकि एक ही कठोर वस्तु को बेहद अलग-अलग आकार की उंगलियों पर सटीक सेंसर संपर्क बनाए रखना होता है। सैमसंग की कम्प्यूटेशनल डिज़ाइन पाइपलाइन अब पूरे दिन स्वास्थ्य निगरानी के लिए रिंग साइज़िंग, आंतरिक वक्रता और PPG सेंसर प्लेसमेंट को ऑप्टिमाइज़ करने के लिए उपयोगकर्ताओं की उंगलियों के डिजिटल ट्विन्स बनाती है ।

लक्ष्य यह सुनिश्चित करना है कि हृदय गति और नींद की अवस्था जैसे बायोमेट्रिक माप, उंगलियों की आकृति की व्यापकतम संभव सीमा में सटीक बने रहें, बिना उपयोगकर्ताओं को स्वयं रिंग साइज़िंग में विशेषज्ञ बनने की आवश्यकता के ।

सैमसंग की अगली योजना: नई वियरेबल श्रेणियां और AI फ़ैक्ट्रियां

कैसलेग्नो का दृष्टिकोण, सैमसंग के आधिकारिक साक्षात्कार से, तीन ठोस दिशाओं की ओर इशारा करता है ।

• एक स्व-सुदृढ़ीकरण डेटा लाभ। जैसे-जैसे सैमसंग का मालिकाना शारीरिक डेटासेट बढ़ता है, उसके कस्टम AI उपकरण अधिक सटीक सिमुलेशन और गहन अंतर्दृष्टि चलाएंगे, जो संभावित रूप से छोटे या कम विविध प्रशिक्षण डेटा पर निर्भर प्रतिस्पर्धियों पर अपनी बढ़त को व्यापक करेगा ।
• पूरी तरह से नई वियरेबल श्रेणियां। कैसलेग्नो ने कहा कि इस पद्धति का विस्तार "घातीय नवाचारों को अनलॉक कर सकता है जो आगे चलकर वियरेबल्स की एक पूरी तरह से नई श्रेणी की ओर ले जाते हैं जो उपयोगकर्ता अनुभव की सीमाओं को फिर से परिभाषित कर सकते हैं" । उन्होंने इसके स्वरूप को निर्दिष्ट नहीं किया, लेकिन बुनियादी ढांचा—कानों, कलाइयों और उंगलियों पर वस्तुनिष्ठ फिट डेटा—अब मौजूद है।
• लैब से फ़ैक्टरी तक। अलग से, सैमसंग ने 2030 तक सभी वैश्विक विनिर्माण को पूरी तरह से AI-संचालित फ़ैक्ट्रियों में बदलने की योजना की घोषणा की है, जिसमें डिजिटल ट्विन-आधारित सिमुलेशन पूरी उत्पादन श्रृंखला में एकीकृत होंगे । इससे पता चलता है कि आज जो डिजिटल ट्विन पद्धति एक Galaxy Bud को डिज़ाइन करती है, वह अंततः यह नियंत्रित करेगी कि उत्पादन लाइन पर इसका निर्माण कैसे किया जाता है।

सैमसंग की SDIC टीम ने यह भी पुष्टि की कि वे संचित डेटा और विशिष्ट AI के आधार पर डिज़ाइन प्रक्रिया में सक्रिय रूप से नवाचार कर रहे हैं, जिसका उद्देश्य ऐसे वियरेबल उत्पाद पेश करना है जो वर्तमान उत्पादों की तुलना में एर्गोनॉमिक्स और AI को अधिक गहराई से जोड़ते हैं । फिलहाल, Galaxy Buds4, Watch8 और Ring इस बात का पहला भौतिक प्रमाण हैं कि व्यक्तिपरक फिट पैनल एक वस्तुनिष्ठ, AI-सत्यापित मानक का मार्ग प्रशस्त कर रहे हैं।

कम्प्यूटेशनल डिज़ाइन पाइपलाइन कैसे काम करती है

SDIC के प्रमुख फेडेरिको कैसलेग्नो इस प्रक्रिया को तीन स्तंभों पर बना एक लूप बताते हैं: वास्तविक लोग, डिजिटल ट्विन्स और रोबोट ।

1. 3D और 4D बॉडी स्कैनिंग। SDIC दुनिया भर की विविध आबादी से कानों, कलाइयों और उंगलियों के उच्च-सटीकता वाले शारीरिक स्कैन कैप्चर करता है। "4D" घटक समय का आयाम जोड़ता है, जो यह दर्शाता है कि गति के दौरान शरीर के ये अंग कैसे विकृत होते हैं ।
2. डिजिटल ट्विन का निर्माण। उन स्कैन को उच्च-निष्ठा वाले वर्चुअल शारीरिक मॉडल में बदल दिया जाता है जो परीक्षण वातावरण के रूप में काम करते हैं ।
3. AI-संचालित सिमुलेशन। उन डिजिटल ट्विन्स पर, शोधकर्ता हज़ारों AI-संचालित भौतिकी सिमुलेशन चलाते हैं, जिसमें ईयरबड के कोण, सेंसर प्लेसमेंट और संपर्क दबाव जैसे चरों को समायोजित किया जाता है। Galaxy Buds4 सीरीज़ के लिए, इसका मतलब 10,000 से अधिक सिमुलेशन था ।
4. रोबोटिक क्रॉस-वैलिडेशन। सिमुलेशन के विजेताओं को कस्टम रोबोटिक परीक्षण रिग्स का उपयोग करके भौतिक रूप से सत्यापित किया जाता है। यह लूप को बंद कर देता है, और पारंपरिक रूप से व्यक्तिपरक "यह कैसा लगता है?" प्रश्न को एक मापने योग्य इंजीनियरिंग मीट्रिक में बदल देता है ।

कम्प्यूटेशनल डिज़ाइन ने हर नए वियरेबल को कैसे आकार दिया

Galaxy Buds4 सीरीज़: "ब्लेड डिज़ाइन" इंजीनियर किया गया, सिर्फ़ ड्रॉ नहीं किया गया

ईयरबड्स इस नए दृष्टिकोण के लिए सबसे विस्तृत केस स्टडी हैं। सैमसंग ने करोड़ों कान के डेटा बिंदुओं का विश्लेषण किया—एक आधिकारिक स्रोत के अनुसार यह 10 करोड़ से अधिक वैश्विक कान-आकार डेटा बिंदु हैं—और नई "बड्स ब्लेड" पहचान तक पहुंचने के लिए 10,000 से अधिक फिट सिमुलेशन चलाए ।

डेटा ने एक स्पष्ट कहानी बताई: मुख्य ईयरबड बॉडी को थोड़ा छोटा होना चाहिए, और घुमाव के कोण को कुछ डिग्री तक शिफ्ट करना चाहिए। उन मामूली ज्यामितीय बदलावों ने कहीं अधिक व्यापक उपयोगकर्ता आधार पर स्थिरता और पूरे दिन के आराम में बड़ा लाभ पैदा किया । परिणाम एक अल्ट्रा-स्लीक, एर्गोनोमिक फिट है जो ज़ोरदार मूवमेंट के दौरान भी सुरक्षित रहता है, एक दावा जो अब कुछ व्यक्तिपरक समीक्षाओं के बजाय वस्तुनिष्ठ रोबोटिक परीक्षण डेटा द्वारा समर्थित है ।

Galaxy Watch8 सीरीज़: फिट एक हेल्थ सेंसर समस्या है

स्मार्टवॉच के लिए, फिट सिर्फ़ आराम के बारे में नहीं है; यह हृदय गति, नींद, तनाव की निगरानी (Watch8 पर नए EDA सेंसर सहित), और व्यायाम ट्रैकिंग के लिए सेंसर की सटीकता निर्धारित करता है ।

SDIC ने कलाई के संपर्क को ऑप्टिमाइज़ करने के लिए समान 4D स्कैनिंग और AI सिमुलेशन पाइपलाइन लागू की। डेटा ने टीम को पूरी Watch8 लाइनअप में कुशन डिज़ाइन को परिष्कृत करने के लिए प्रेरित किया। एक प्रमुख यांत्रिक निर्णय डायनेमिक लग सिस्टम—जिसे पहली बार Galaxy Watch Ultra पर पेश किया गया था—को Watch8 के सभी मॉडलों तक विस्तारित करना था, जिससे सेंसर रीडिंग की निरंतरता में सुधार के लिए वॉच बॉडी और कलाई के बीच के अंतर को कम किया जा सके ।

Galaxy Ring: लाखों उंगलियों के लिए एक सार्वभौमिक फिट

रिंग स्वाभाविक रूप से पेचीदा होती हैं क्योंकि एक ही कठोर वस्तु को बेहद अलग-अलग आकार की उंगलियों पर सटीक सेंसर संपर्क बनाए रखना होता है। सैमसंग की कम्प्यूटेशनल डिज़ाइन पाइपलाइन अब पूरे दिन स्वास्थ्य निगरानी के लिए रिंग साइज़िंग, आंतरिक वक्रता और PPG सेंसर प्लेसमेंट को ऑप्टिमाइज़ करने के लिए उपयोगकर्ताओं की उंगलियों के डिजिटल ट्विन्स बनाती है ।

लक्ष्य यह सुनिश्चित करना है कि हृदय गति और नींद की अवस्था जैसे बायोमेट्रिक माप, उंगलियों की आकृति की व्यापकतम संभव सीमा में सटीक बने रहें, बिना उपयोगकर्ताओं को स्वयं रिंग साइज़िंग में विशेषज्ञ बनने की आवश्यकता के ।

सैमसंग की अगली योजना: नई वियरेबल श्रेणियां और AI फ़ैक्ट्रियां

कैसलेग्नो का दृष्टिकोण, सैमसंग के आधिकारिक साक्षात्कार से, तीन ठोस दिशाओं की ओर इशारा करता है ।

• एक स्व-सुदृढ़ीकरण डेटा लाभ। जैसे-जैसे सैमसंग का मालिकाना शारीरिक डेटासेट बढ़ता है, उसके कस्टम AI उपकरण अधिक सटीक सिमुलेशन और गहन अंतर्दृष्टि चलाएंगे, जो संभावित रूप से छोटे या कम विविध प्रशिक्षण डेटा पर निर्भर प्रतिस्पर्धियों पर अपनी बढ़त को व्यापक करेगा ।
• पूरी तरह से नई वियरेबल श्रेणियां। कैसलेग्नो ने कहा कि इस पद्धति का विस्तार "घातीय नवाचारों को अनलॉक कर सकता है जो आगे चलकर वियरेबल्स की एक पूरी तरह से नई श्रेणी की ओर ले जाते हैं जो उपयोगकर्ता अनुभव की सीमाओं को फिर से परिभाषित कर सकते हैं" । उन्होंने इसके स्वरूप को निर्दिष्ट नहीं किया, लेकिन बुनियादी ढांचा—कानों, कलाइयों और उंगलियों पर वस्तुनिष्ठ फिट डेटा—अब मौजूद है।
• लैब से फ़ैक्टरी तक। अलग से, सैमसंग ने 2030 तक सभी वैश्विक विनिर्माण को पूरी तरह से AI-संचालित फ़ैक्ट्रियों में बदलने की योजना की घोषणा की है, जिसमें डिजिटल ट्विन-आधारित सिमुलेशन पूरी उत्पादन श्रृंखला में एकीकृत होंगे । इससे पता चलता है कि आज जो डिजिटल ट्विन पद्धति एक Galaxy Bud को डिज़ाइन करती है, वह अंततः यह नियंत्रित करेगी कि उत्पादन लाइन पर इसका निर्माण कैसे किया जाता है।

सैमसंग की SDIC टीम ने यह भी पुष्टि की कि वे संचित डेटा और विशिष्ट AI के आधार पर डिज़ाइन प्रक्रिया में सक्रिय रूप से नवाचार कर रहे हैं, जिसका उद्देश्य ऐसे वियरेबल उत्पाद पेश करना है जो वर्तमान उत्पादों की तुलना में एर्गोनॉमिक्स और AI को अधिक गहराई से जोड़ते हैं । फिलहाल, Galaxy Buds4, Watch8 और Ring इस बात का पहला भौतिक प्रमाण हैं कि व्यक्तिपरक फिट पैनल एक वस्तुनिष्ठ, AI-सत्यापित मानक का मार्ग प्रशस्त कर रहे हैं।