Машинное обучение становится все более важной частью нашей личной и деловой жизни, либо как сознательное решение пользователя, либо незаметно через основные инструменты, которые используются ежедневно. Программное обеспечение с искусственным интеллектом также меняет методы разработки сложных продуктов инженерами автомобильной промышленности. По мнению экспертов, к 2030 году каждый инженер будет инженером по ИИ.
Сила искусственного интеллекта заключается в его способности сократить время физических испытаний и симуляций, необходимых для успешной разработки продуктов, особенно тех, которые имеют очень сложную физику. Используя ценные и иногда ограниченные данные инженерных испытаний, программное обеспечение ИИ может мгновенно предсказать производительность продукта — или его отказ — и позволить инженерам определить точные области, где необходимо провести испытания, а где их можно пропустить. Благодаря сокращению повторяющихся, отнимающих много времени физических испытаний, ИИ обещает повысить уверенность в качестве продукции и ускорить выход на рынок.
Бот ChatGPT прекрасно визуализирует с помощью текста, насколько больше можно получить от данных. По сути, программное обеспечение берет существующие данные и выдает результат, который конечный пользователь находит интересным или полезным. Однако, в отличие от ChatGPT, инженерам не нужно так много данных для обучения самообучающейся модели. Они используют тестовые данные, которые существуют, но часто остаются неиспользованными, чтобы получить новые инженерные знания и ускорить разработку продукта.
При таких результатах становится ясно, что самообучающиеся модели могут стать стандартным инструментом для инженеров. Тем не менее, среди работников сферы знаний существует понятное беспокойство, что ИИ в конечном итоге может отнять работу у людей. Но плюсов гораздо больше, чем минусов. Там, где ИИ может в какой-то момент заменить рабочие места, эта технология не только будет способствовать развитию инженерного творчества, но и создаст гораздо больше новых рабочих мест. Если мы хотим, чтобы наша экономика развивалась, нам необходимо заново изобретать методы работы. Мы не можем продолжать делать все по-старому и ожидать прогресса.
Поскольку ИИ становится частью процесса разработки продукта, можно ожидать, что инженеры в автомобильной и других отраслях промышленности значительно сократят этапы проверки и подтверждения, которые сегодня занимают недели или месяцы.
В качестве примера можно привести компанию Kautex-Textron, входящую в первую сотню крупнейших поставщиков автомобилей для мировых производителей комплектного оборудования. Технология искусственного интеллекта позволила команде инженеров Kautex-Textron решить одну из самых сложных инженерных задач по акустике автомобиля, не используя традиционные для этой области расчеты с помощью вычислительной гидродинамики. Использование возможностей искусственного интеллекта для точного прогнозирования шума, возникающего при замедлении автомобиля, открывает перед инженерами Kautex-Textron широкие возможности по расширению применения искусственного интеллекта для решения дальнейших инженерных задач в эпоху электрификации.
Благодаря ИИ, инженеры могут использовать свои данные для улучшения продукции —повышения ее производительности, будь то аккумулятор, двигатель или топливный бак.
Эти инженеры по ИИ не обязательно должны программистами Python или специалистами по анализу данных, достаточно быть экспертами в своей области. Программное обеспечение с искусственным интеллектом, созданное инженерами специально для специалистов в своей области, позволяет им быстро понимать и мгновенно прогнозировать сложную физику там, где инструменты моделирования и традиционные методы НИОКР не справляются или работают медленно.
По материалам WardsAuto.
Для отправки комментария необходимо войти на сайт.