Wykorzystując sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe, inżynierowie mechanicy mogą rozwijać się na rynku cyfrowym.
W SKRÓCIE
Sztuczna inteligencja może pomóc wyeliminować przyziemne zadania, takie jak obsługa klienta i generowanie leadów.
Uczenie maszynowe pomaga zintegrować skomputeryzowane dane z prognozami i analizami.
W inżynierii mechanicznej rośnie wykorzystanie sztucznej inteligencji (AI) do automatyzacji rutynowych zadań, optymalizacji i usprawnienia procesów oraz poprawy kontroli jakości i precyzji testów. Według raportu McKinsey & Company, odsetek firm korzystających ze sztucznej inteligencji wzrósł z 20% w 2017 roku do 50% do końca 2022 roku.
Prawidłowo wykorzystywana sztuczna inteligencja może uwolnić inżynierów od pracy fizycznej, pozwalając im skupić się na alternatywnym projektowaniu i innych bardziej złożonych i interesujących zadaniach. Wykorzystanie sztucznej inteligencji otwiera również drzwi dla innowacji inżynieryjnych, takich jak rozwój inteligentnych i autonomicznych systemów. Ponadto sztuczna inteligencja odgrywa kluczową rolę w osiąganiu celów związanych ze zrównoważonym rozwojem, Internetem Rzeczy, analityką predykcyjną i nie tylko.
Aby zmaksymalizować korzyści płynące z renesansu sztucznej inteligencji, ważne jest, aby inżynierowie, zwłaszcza inżynierowie mechanicy, dostosowali się, rozwijając nowe umiejętności, zapoznając się z wykorzystaniem narzędzi opartych na sztucznej inteligencji, ucząc się i współtworząc języki specyficzne dla danej dziedziny oraz współpracując z informatykami i naukowcami zajmującymi się danymi.
Umiejętności uczenia maszynowego dla inżynierów mechaników
Uczenie maszynowe (ML), szybko rozwijająca się dziedzina, która jest głęboko powiązana ze sztuczną inteligencją, obejmuje szkolenie komputerów w zakresie uczenia się na podstawie danych w celu przewidywania lub podejmowania decyzji bez wyraźnego programowania. Poniższe umiejętności ML mają wyraźne zastosowanie dla inżynierów mechaników:
- Techniki uczenia nadzorowanego, w tym regresja i klasyfikacja, pomagają inżynierom tworzyć modele predykcyjne dla systemów mechanicznych. Na przykład, model AI może zostać przeszkolony do przewidywania wydajności systemu mechanicznego w oparciu o historyczne dane wyjściowe.
- Techniki uczenia bez nadzoru, takie jak grupowanie i redukcja wymiarowości, mogą identyfikować wzorce i grupy w danych. Mogą one na przykład grupować podobne komponenty w systemie mechanicznym na podstawie ich cech.
- Techniki uczenia ze wzmocnieniem są wykorzystywane do optymalizacji procesów decyzyjnych. Można je wykorzystać do zwiększenia wydajności systemu mechanicznego poprzez odkrycie i opracowanie optymalnej strategii sterowania.
- Szkolenie i projektowanie sieci neuronowych jest powszechnie stosowane w aplikacjach przetwarzania obrazów i sygnałów w inżynierii mechanicznej. Mogą one na przykład wykrywać defekty komponentów mechanicznych na podstawie obrazów.
- Analiza i przygotowanie danych za pomocą narzędzi takich jak Python, R i MATLAB może zidentyfikować wzorce i korelacje w danych związanych z systemami mechanicznymi. Wiąże się to z umiejętnościami takimi jak czyszczenie danych, selekcja cech i wizualizacja danych.
Rozwój ML stworzył również zapotrzebowanie na zaawansowane umiejętności inżynieryjne, w tym:
- Projektowanie sprzętu i infrastruktury: algorytmy uczenia maszynowego często wymagają specjalistycznego sprzętu i infrastruktury do wydajnego działania. Inżynierowie muszą posiadać wiedzę na temat projektowania sprzętu, sieci i przetwarzania w chmurze, aby budować i wdrażać systemy ML.
- Rozwój i optymalizacja algorytmów: opracowywanie i optymalizacja algorytmów ML wymaga zaawansowanych umiejętności z zakresu matematyki, statystyki i informatyki. Kluczowe znaczenie dla inżynierów ma zrozumienie podstawowych algorytmów i technik stosowanych w ML oraz sposobów ich optymalizacji pod kątem konkretnych zastosowań.
- Wdrażanie i utrzymanie modeli: po opracowaniu modeli ML są one wdrażane i utrzymywane w środowisku produkcyjnym. Wymaga to umiejętności takich jak inżynieria oprogramowania, testowanie i utrzymanie ruchu.
- Wiedza specjalistyczna w danej dziedzinie: modele ML są najbardziej skuteczne, gdy są opracowywane przez ekspertów posiadających wiedzę na temat konkretnej domeny. Ważne jest, aby inżynierowie mieli głębsze zrozumienie obszaru zastosowania, aby projektować i trenować dostosowane modele ML oraz pomagać w tworzeniu języków specyficznych dla domeny (DSL).
Języki dziedzinowe w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji
DSL to języki programowania zaprojektowane w celu zaspokojenia konkretnych potrzeb danej domeny aplikacji. Korzystanie z DSL nie jest jeszcze powszechne, ale staje się coraz bardziej powszechne, z przykładami takimi jak OpenModelica i Simulink. Ich zalety obejmują uproszczony rozwój, zwiększoną dokładność, szybsze wdrażanie i potencjał dostosowywania. Są one generalnie łatwiejsze w użyciu niż tradycyjne języki programowania dla inżynierów bez doświadczenia w programowaniu.
Rysunek 1 przedstawia przykładowy fragment kodu w języku DSL, który umożliwia inżynierom mechanikom optymalizację projektu. Kod ten umożliwia inżynierom określenie początkowego projektu, ograniczeń i celów optymalizacji oraz algorytmu optymalizacji, który ma zostać użyty. Dostosowując parametry algorytmu optymalizacji, inżynierowie mogą dostroić proces optymalizacji, aby osiągnąć pożądane wyniki.
Poniżej znajduje się podział kodu linijka po linijce:
optimize_design: to polecenie DSL służy do wskazania, że użytkownik chce przeprowadzić optymalizację projektu.
input: określa parametry wejściowe używane przez algorytm optymalizacji. W tym przykładzie parametrami wejściowymi są projekt, ograniczenia i cele. Parametr projektu reprezentuje początkowy projekt, który algorytm będzie optymalizował, podczas gdy parametry ograniczeń i celów reprezentują odpowiednio ograniczenia i cele optymalizacji.
algorithm: określa algorytm optymalizacji, który ma zostać użyty. W tym przykładzie algorytmem jest genetic_algorithm. W tym miejscu można również określić inne algorytmy, takie jak particle_swarm_optimization lub simulated_annealing.
parameters: określa parametry algorytmu optymalizacji. W tym przykładzie, population_size jest ustawiony na 100, mutation_rate jest ustawiony na 0.1, a generacje są ustawione na 50. Parametry te można dostosować w celu precyzyjnego dostrojenia algorytmu optymalizacji dla tej konkretnej aplikacji.
output: określa dane wyjściowe algorytmu optymalizacji. W tym przykładzie wynikiem jest zoptymalizowany projekt.
Jak inżynierowie mogą rozwijać umiejętności w zakresie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego?
Różnorodne platformy internetowe, takie jak Coursera, edX i Udemy, oferują kursy edukacyjne z zakresu inżynierii, nauki o danych i sztucznej inteligencji. Konferencje branżowe i warsztaty zapewniają możliwość nawiązywania kontaktów i zdobywania praktycznego doświadczenia z nowymi narzędziami i technologiami. Szkolenie w miejscu pracy, w tym praca nad projektami i uczestnictwo w sesjach wymiany wiedzy z bardziej doświadczonymi kolegami, może być skutecznym sposobem na naukę. Inżynierowie mogą również eksperymentować z nowymi technologiami w ramach osobistych projektów, na przykład budując prototyp lub pracując nad projektem open source.
Właściwe wykorzystanie i wdrożenie sztucznej inteligencji w inżynierii wymaga od inżynierów mechaników opanowania umiejętności twardych, takich jak analiza danych, programowanie i uczenie maszynowe. Równie ważne są umiejętności miękkie, takie jak komunikacja i współpraca, aby skutecznie współpracować z innymi ekspertami. Wykorzystanie i rozwój języków specyficznych dla danej dziedziny może pomóc w tej współpracy, jednocześnie umożliwiając inżynierom odgrywanie bardziej aktywnej roli w opracowywaniu sztucznej inteligencji do określonego celu.
Budowanie tych umiejętności pozwoli inżynierom mechanikom rozwijać się, ponieważ nowe technologie, takie jak sztuczna inteligencja, nadal zmieniają sposób pracy inżynierów.
DO ROZWAŻENIA
W jaki sposób sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML) mogą zwiększyć produktywność, poprawić dokładność i pomóc w podejmowaniu decyzji?
Jak używać kodów w językach specyficznych dla domeny (DSL), aby zoptymalizować możliwości AI i ML?
W jaki sposób mentalność „znajdź i napraw” może zmobilizować pracowników do identyfikowania zagrożeń bezpieczeństwa elektrycznego, zanim staną się one problematyczne?
Shreedhar Murthy Hebbur Subbaraju jest inżynierem produktu z ponad dwudziestoletnim doświadczeniem w projektowaniu produktów i systemów oraz inżynierii produkcji.
