AI gali atlikti svarbų vaidmenį kuriant naujovišką spiralinių spyruoklių dizainą. Pavyzdžiui, naudojant mašininio mokymosi algoritmus, skirtus analizuoti ryšį tarp įvairių projektavimo parametrų (pvz., medžiagos, vielos skersmens, ritinių skaičiaus, žingsnio ir kt.) ir veikimo charakteristikų (pvz., apkrovos-laikomosios galios, nuovargio, standumo ir kt.), jis gali greitai sukurti optimizuotus sprendimus, atitinkančius konkrečias eksploatavimo sąlygas, žymiai sumažindamas tradicinį bandomąjį{-ir projektavimo ciklą.
Esant sudėtingoms eksploatavimo sąlygoms (pvz., aukštai ir žemai temperatūrai, vibracijai ir smūgiams), dirbtinis intelektas gali imituoti jėgos deformaciją ir spyruoklės įtempių pasiskirstymą, netgi numatydamas nuovargio gedimo riziką, padėdamas inžinieriams įveikti patirties ribotumą kuriant lengvesnes ir našesnes spyruokles. Be to, derinant generatyvųjį dirbtinį intelektą, jis gali ištirti netradicines struktūrines formas, pvz., kintamo skersmens ir žingsnio struktūras, sutaupyti medžiagų arba optimizuoti erdvę ir atitikti našumo reikalavimus.
Tačiau inžinieriai vis dar turi patikrinti ir pakoreguoti AI sukurtus dizaino sprendimus, atsižvelgdami į tokius veiksnius kaip medžiagų savybės ir gamybos procesai. Abu derinys gali geriau skatinti sraigtinių spyruoklių naujoves.
