ジェネレーティブ デザインは、自然の進化するアプローチを模倣してデザインを行うテクノロジーです。デザインのゴールからスタートして、あらゆるソリューションの順列組み合わせを試して最高のオプションを見つけます。ジェネレーティブ デザイン ソフトウェアは、クラウド コンピューティングを活用して何百万もの厖大なデザインの選択肢を生み出し、コンフィギュレーションをテストして、機能するものとそうでないものの反復学習を行います。このプロセスによりデザイナーは、人間だけでは創造できなかったような最も効率的なデザインに到達する、全く新しいオプションをジェネレートできます。

エアバスのバイオニック パーティションは、重量やストレス、16 G もの力がかかるクラッシュ時の変位に関する厳密なパラメーターを満たす必要がありました。デザイン上の要求と構造体の最適化を満たす最適な方法を見つけるため、チームはジェネレーティブ デザイン ソフトウェアへ、自然界で発見した粘菌、哺乳類の骨の、2 種類の成長パターンに基づくアルゴリズムをプログラムしました。

結果として得られたデザインは、ランダムのように見える格子構造ながら、強靭かつ軽量であるよう最適化されており、使用される材料も最も少ないものでした。

バイオニック パーティションのデザインで学んだことが、航空機全体をどう考え、どう製造するかを変革していくでしょう。エアバスの次世代の飛行機は、ジェネレーティブ デザインをもとにしたコンポーネントを装備し、3D プリンティングで製造され、革新的な素材を使用。これは 2050 年のバイオニック旅客機のビジョンへ、より近づいたものとなります。エアバスはこの方法を、例えばパーティションの 2 倍の大きさで、パイロット保護のため防弾仕様が要求されるコックピット ウォールや、フードと飲み物のサービスを行うギャレーを収める構造など、飛行機内のより大きな構造に進化させることを計画しています。

エアバスがジェネレーティブ デザインと 3D プリントの適用を成功させたことで、新たなチャレンジも明確になりました。付加製造業界は、1 台のプリンターでより大きなコンポーネントを製造できる、より大型で高速な 3D プリンターを必要とします。またエンジニアたちには、こうした新しいデザインと製造方法を理解できるようなトレーニングも必要となります。エアバスは最近になって 1 万人のエンジニアの再トレーニングを始め、またドイツの大学で 5 つの教授職のスポンサーを行っています。

「私は 30 年以上の経験を持つ機械エンジニアです」と、ピーター・サンダー氏。「その私がいま、過去最大の変化を目の当たりにしています。私たち全員が新しい作業方法を理解する必要があります。