完美设计的捕鱼机遥控器通过利用机器学习从进化设计方法中汲取灵感来做到这一点。从给定的设计参数中探索所有可能的选项，生成的设计软件输出的结果可以由人工工程师进行分析和筛选，以选择最适合给定项目的结果。设计工程师无需通过从他们自己的记忆，经验和想法中实际绘制出潜在的设计来开始CAD流程，而是可以简单地告诉普通的游戏机定位器机器它们正在寻找什么或想要什么—或描述他们试图寻找的问题。一个解决方案。例如，如果您要设计电路，而不是花费宝贵的时间来绘制两个，三个，四个或更多个潜在设计，则可以简单地告诉计算机您要使用X材料或成本的电路设计要生产的Y，并且具有Z个特定成分。立即获得给定的参数，您可能会看到数百个（即使不是数千个）满足您的标准的可能设计选项。单靠您自己，这是不可能的。

 

    看到生成设计的实际效果，也许可以提供最引人入胜的洞察力，以了解其真正功能。想象一下完美的履带水果机遥控器，其完美的尺寸，重量，空气动力学和强度完美表现。仅对人类而言，这种设计壮举是不可能的。但是，班迪托兄（Bandito Brothers）设法通过基于生成设计的方法实现了这一目标，该方法使用了从附着在传统赛车上的传感器收集的40亿个数据点。借助这些数据以及Hackrod团队提供的指示：“设计相对于结构完整性而言最轻的框架”，Hackrod设计诞生了几个小时。考虑到巨大的问题空间（汽车的设计方式实际上是无限的），这需要巨大的计算能力。但是，该项目的目的是代表生成设计的无限潜力。典型的设计生产没有太大的问题空间。

 

    生成式设计甚至已应用于创建办公室平面图。在计划迁移到多伦多的新办公室时，水果机定位器对将在办公室工作的250名员工进行了调查。问题探究了员工在工作空间中的价值（例如自然采光，与同事的近距离接触和户外视野），然后将结果量化，然后将其写入用于生成办公室布局的算法中。该算法使用这些数据来设计和优化可满足需求并消除与将在此处工作的上分器生产员工相关的痛点的办公室布局。尽管这种方法没有节省太多的设计时间，也没有考虑到成本因素，但它表明，生成式设计的范围很大，只有随着其背后技术的改进，它才会增长。