Innovasjon

Hvordan maskinlæring og AI vil påvirke engineering

Hvordan maskinlæring og AI vil påvirke engineering


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Som ingeniører møter vi en tid med rask teknologisk fremgang av verktøyene vi har tilgjengelig. Mens vi tilbringer dagene våre med å innovere designene våre, blir verktøyene våre innovert utover det vi noen gang har forestilt oss. Med arbeidet for praktisk kunstig intelligens innebygd i arbeidsflytene våre, kan hvordan vi jobber se ganske annerledes ut bare noen få år fra nå.

Mens mange fagpersoner er forsiktige med AI, da det kan stjele jobben deres, plasserer en rapport fra University of Oxford ingeniør- og vitenskapsyrker som den minst truede industrien av AI. Faktisk peker de fleste studier på at ingeniører opplever store fordeler med fremveksten av AI-verktøy.

AI og maskinlæring vil erstatte jobber vi kjenner til i dag, men fordi det gir nye muligheter, vil det åpne for nye bransjer og nye jobber som ikke en gang er på den moderne ingeniørens radar. Lavverdige og meningsløse jobber som er på plass, blir automatisert unna. Det vil tillate deg å bruke mer tid på bedre beslutninger.

RELATERTE: 13 GRATIS STEDER FOR Å FÅ INNLEDNING TIL MASKINLÆRING

Uansett om du har tatt i bruk maskinlæringsteknologi og i det større bildet, kunstig intelligens, anerkjenner de fleste ingeniører at det kommer en forandring. Det virker naturlig å innlemme kunstig intelligens i CAD, i arbeidsflytene våre, i teknologien vår. Dette letter ikke bare vår fremadgående vekst som ingeniører, men det gir oss muligheten til å designe med kompleksiteter som aldri før var mulig.

Å være på toppen av vårt ingeniørspill er ingen enkel oppgave når spillet kontinuerlig innoverer med ny teknologi. For å forbli relevante som ingeniører, må vi forstå - til og med forutsi - hvordan maskinlæring og AI vil endre spillet og tilpasse seg før vi blir igjen i støvet.

Fremveksten av avansert ingeniørfag

AI er neste plattform. Verdens beste sinn bekrefter det. Ingeniørinnovasjon styrer det. Nå er det på tide å komme ombord. Alt dette kan være skummelt å møte som ingeniør. Hvordan vi konstruerer har skiftet gjennom årene da CAD utviklet seg fra 2D til 3D og nå til et 3D-designhub. I hovedsak har CAD skiftet fra et tilleggsverktøy til ingeniører til nå et grunnleggende verktøy for hvordan vi jobber. Hvis vi undersøker trenden med AI nært nok, kan vi begynne å se hvordan stivningen av CAD i vår daglige arbeidsflyt ikke er for forskjellig fra hva som kan skje med AI-implementering.

I likhet med additiv produksjon tidligere, har AI-implementering vært omgitt av en anstendig mengde sprøytenarkoman. Som ingeniører er vi naturlig nok skeptiske når en innovasjon eller teknologi sendes som "kur-alt" til fremtiden. Selv med sprøytenarkomanen tidligere, plasserer dagens trender praktiske verktøy for AI og maskinlæring rett i fanget av ingeniører og teknologiledere.

Generativ design, simuleringsforbedringer, sensorer og optimalisering av design av store data - alle disse teknikkområdene er i forkant av å bli betydelig påvirket av AI-teknologier. Alle disse avanserte ingeniørteknologiene har muligheten til å påvirke oss som ingeniører og vårt yrke som helhet på tre hovedmåter.

Jobbutvikling - Hver nyhet i fortiden har skapt en ny sektor av arbeid og forskning. Vår moderne modell av teknologisk og ofte digital innovasjon har AI i forkant. Dette betyr at måten vi gjør jobbene våre på, og til og med områdene vi jobber i, som ingeniører kan skifte etter hvert som bransjens behov tilpasser seg kommende verktøy. Arbeidsflytene våre vil utvikle seg i et mikroperspektiv når kunstig intelligens infiltrerer hvordan vi designer. I makroperspektivet vil nye bransjer bli opprettet som eksisterende ingeniører trenger å strømme inn i.

Kapasitetsforbedring- AI og maskinlæringsverktøy gir ingeniører drastiske evner i forhold til hva vi er i stand til på egen hånd. Gjennom organiske gitterverktøy har vi vektbesparende evner som aldri før mulig. Med generativ design kan vi utforske designalternativer som aldri ville ha vært et alternativ. Ettersom disse verktøyene sakte implementeres i CAD-verktøyene og ingeniørsystemene våre, vil våre evner som ingeniører bare utvides.

Design og datahåndtering - Det kanskje mest effektive aspektet av AI-innovasjon innen engineering er akkurat hvordan det vil påvirke arbeidsflytstyringen vår. AI strekker seg langt utover designprosessen og strekker seg til datahåndtering. I det større bildet kommer vi til tingenes internett. AI vil sikkert hjelpe oss med å administrere designene våre og forbedre interoperabilitet, men det vil også bryte ned barrierer mellom avdelinger - mellom oppgaver.

Gjennom AI-programmer som administrerer store data, vil vi kunne integrere produksjon og design sømløst med cloud computing, smarte maskiner og sanntidsovervåking. AI kan og vil ta på seg mye av tilsynet med ingeniørarbeid, slik at vi kan utføre jobbene våre bedre. Vi kan forstå denne ideen som en helhet ved å innse at oppgaver med lav verdi i dag nå vil bli automatisert, slik at vi som ingeniører kan fokusere energien vår i områder med høyere verdi.

Kunstig intelligens vil hjelpe oss med å administrere ingeniørdataene våre effektivt og innlede Industri 4.0. Det løser problemet med big data og gjør andre tekniske fremskritt mer håndterbare. Avansert ingeniørarbeid, fremtiden for å lage ting, henger i stor grad på implementeringen av AI i engineering.

Hvordan tilpasser vi oss?

All denne fremgangen høres bra ut i det store ordningen, men det er lettere sagt enn gjort å tilpasse seg disse skiftende arbeidsflytene. Begynnelsen på tilpasnings- og adopsjonsprosessen for disse nye teknologiene begynner med å foredle hvordan hver enkelt direkte påvirker våre liv og jobber som ingeniører.

Maskinlæring er en stor aktør innen teknisk innovasjon akkurat nå, rett og slett fordi den gir den største muligheten for ytterligere innovasjon. Maskinlæring gir sikkert jobbutvikling. Hvis datamaskiner og systemer har evnen til å lære over tid, kan de optimalisere og utføre mange oppgaver som vi utfører på daglig basis. Maskinlæring forbedrer iboende våre evner ettersom det utnytter datamaskinlæring alene.

RELATERT: MASKINLÆRING HJELPER UTBYGGERE VITENSKAPER

Til slutt påvirker maskinlæring i stor grad hvordan vi administrerer design og produktopprettelse. Hele arbeidsflyten vår fra jobbdefinisjon til jobbsøknad kan eller blir allerede påvirket av maskinlæringsverktøy. For å tilpasse oss, må vi omfavne endringene som allerede er her og forutsi endringene som kommer. For maskinlæring spesielt, kan vi begynne å bli komfortable med å endre arbeidsflytene sammen med datamaskiner. Ved å gjøre det plasserer vi oss langt foran konkurrentene.

Industri 4.0 og fremveksten av tilkobling er en annen gripende AI-trend som gjør fremskritt innen ingeniørfaget. Det utvikler jobbene våre ved å eliminere behovet for konstant tilsyn under produksjonen og skaper nye bransjer for dataprogram. Internet of Things forbedrer vår evne til å samle inn og administrere data via et nett med AI-verktøy og fysiske sensorer.

Disse nye verktøyene som lar oss samle inn data, resulterer i en betydelig økning i den kunnskapen som er tilgjengelig for oss. AI og Industry 4.0 som helhet søker å hjelpe til med å administrere og bruke disse nye verktøyene. All denne datainnsamlingen og smartadministrasjonen som gjøres automatisk gjennom datamaskiner, gjør endelig administrasjonen av designene og produksjonen vår til en uanstrengt oppgave.

Tilpasning til neste generasjon av bransjen vil sikkert være vanskelig for nesten alle ingeniørfag, men trinnene vi kan ta i dag er klare. Å omfavne skyen innen ingeniørarbeid gir den mest konsekvenser. Ved å stole på big data og skyhåndtering av engineering, kan vi bli eksperter på kjerneteknologiene Industry 4.0 bygger på.

Generativ design er den siste viktige innovasjonen i dagens AI som påvirker ingeniører. På mange måter har vi allerede fått førstehånds glimt av denne teknologien i våre simulerings- og CAD-verktøy. Det utvikler seg hvordan vi utfører jobbene våre ved å la oss simulere og designe bedre, noe som to ganger forbedrer våre evner.

Påvirkningen av generativ design på designledelsen vår sees i hvordan vi skal begynne designprosessen og håndtere designrevisjonsprosessen. Av alle teknologiene vi har diskutert, er generative designverktøy kanskje de mest virkelige for deg og meg som ingeniører. For å forberede oss på den videre veksten av denne muligheten, må vi akseptere og eksperimentere med verktøyene som allerede er der ute. Når vi gjør det, blir vi mer forberedt enn den betydelige delen av ingeniører som ikke har brukt generativ design før.

Å vedta og tilpasse seg innovasjoner innen kunstig intelligens innen ingeniørstillinger stiller deg til å utføre på toppen av spillet ditt. Innovasjon vil fortsette enten vi er om bord eller ikke, og nå er det tid for å gå ombord på toget tidlig.


Se videoen: A Day In The Life Of A Machine Learning Engineer. Learning Intelligence 36 (Kan 2022).