L'optimització topològica és una tècnica potent de «disseny invers»: l'ordinador reparteix el material d'una estructura per treure'n el màxim rendiment amb el mínim pes, però ho fa com una caixa negra que els enginyers no acaben de controlar ni d'entendre.
Un equip de l'MIT dirigit per la professora Josephine Carstensen, amb l'enginyer Dat Ha com a primer autor, ha construït un model d'aprenentatge automàtic (una xarxa U-Net) que acompanya aquest procés: mentre l'algorisme dissenya, assenyala les regions que una persona probablement voldria més gruixudes o més primes —per estètica, rendiment o facilitat de fabricació— i li demana que decideixi. El model es va entrenar amb un conjunt sintètic de milers de dissenys que simula com reaccionaria un dissenyador humà. El treball es publica a la revista «Communications Engineering», del grup Nature.
Segons els autors, mantenir la persona dins del procés sense alentir-lo millora la confiança en aquestes eines. Als assajos, la intervenció humana va millorar la facilitat de fabricació i la càrrega de vinclament lineal un 39% i només va afegir uns quinze segons al temps total respecte de l'optimització totalment automàtica.
La informació que aporta la persona és simulada a partir d'un conjunt de dades sintètic, no de dissenyadors reals; de moment l'usuari només pot ajustar el gruix de les zones marcades, i els autors presenten l'eina com un complement de l'optimització automàtica, no com un substitut.