AI dapat memainkan peran penting dalam desain inovatif pegas heliks. Misalnya, dengan menggunakan algoritme pembelajaran mesin untuk menganalisis hubungan antara berbagai parameter desain (seperti material, diameter kawat, jumlah kumparan, pitch, dll.) dan karakteristik kinerja (seperti kapasitas-dukungan beban, umur kelelahan, kekakuan, dll.), algoritma ini dapat dengan cepat menghasilkan solusi optimal yang memenuhi kondisi pengoperasian tertentu, sehingga secara signifikan mengurangi siklus desain-dan-kesalahan tradisional.
Dalam kondisi pengoperasian yang kompleks (seperti suhu tinggi dan rendah, getaran, dan benturan), AI dapat menyimulasikan deformasi gaya dan distribusi tegangan pegas, bahkan memprediksi risiko kegagalan kelelahan, membantu para insinyur mengatasi keterbatasan pengalaman dalam merancang pegas heliks yang lebih ringan dan{0}}berperforma lebih tinggi. Selain itu, dengan menggabungkan AI generatif, teknologi ini dapat mengeksplorasi bentuk struktur yang tidak konvensional, seperti diameter variabel dan struktur pitch, mencapai penghematan material atau optimalisasi ruang sekaligus memenuhi persyaratan kinerja.
Namun, solusi desain yang dihasilkan oleh AI masih perlu diverifikasi dan disesuaikan oleh para insinyur dengan mempertimbangkan faktor-faktor seperti sifat material dan proses manufaktur. Kombinasi keduanya dapat lebih mendorong inovasi pegas heliks.
