Innovatie

Hoe machine learning en AI de engineering beïnvloeden

Hoe machine learning en AI de engineering beïnvloeden


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.

Als ingenieurs staan ​​we voor een tijd van snelle technologische vooruitgang van de tools die voor ons beschikbaar zijn. Terwijl we onze dagen besteden aan het innoveren van onze ontwerpen, worden onze tools verder ontwikkeld dan we ons ooit hadden kunnen voorstellen. Met de drang naar praktische kunstmatige intelligentie ingebed in onze workflows, kan onze manier van werken er zelfs over een paar jaar heel anders uitzien.

Hoewel veel professionals op hun hoede zijn voor AI, omdat het hun baan kan stelen, plaatst een rapport van de Universiteit van Oxford technische en wetenschappelijke beroepen als de minst bedreigde bedrijfstakken door AI. De meeste onderzoeken wijzen er zelfs op dat ingenieurs grote voordelen ondervinden van de opkomst van AI-tools.

AI en machine learning zullen banen vervangen die we tegenwoordig kennen, maar omdat het nieuwe mogelijkheden biedt, zal het nieuwe industrieën en nieuwe banen openen die niet eens op de radar van de moderne ingenieur staan. Taken met een lage waarde en nietszeggende taken die momenteel aanwezig zijn, zullen worden geautomatiseerd. Hierdoor kunt u meer tijd besteden aan betere beslissingen.

GERELATEERD: 13 GRATIS SITES OM EEN INLEIDING TE KRIJGEN TOT HET LEREN VAN MACHINE

Het maakt niet uit of je machine learning-technologieën hebt aangenomen en in het grotere plaatje, kunstmatige intelligentie, erkennen de meeste ingenieurs dat er een verandering op komst is. Het lijkt een logische stap om kunstmatige intelligentie op te nemen in CAD, in onze workflows, in onze engineering. Dit vergemakkelijkt niet alleen onze voorwaartse groei als ingenieurs, maar het geeft ons ook de mogelijkheid om te ontwerpen met complexiteit die voorheen nooit mogelijk was.

Aan de top blijven van onze technische game is geen gemakkelijke taak wanneer de game voortdurend innoveert met nieuwe technologieën. Om relevant te blijven als ingenieurs, moeten we begrijpen - zelfs voorspellen - hoe machine learning en AI het spel zullen veranderen en aanpassen voordat we in het stof worden achtergelaten.

De opkomst van geavanceerde engineering

AI is het volgende platform. De beste geesten ter wereld bevestigen het. Technische innovatie stuurt het. Nu is het tijd om aan boord te gaan. Dit alles kan eng zijn om als ingenieur onder ogen te zien. Hoe we engineeren, is in de loop der jaren verschoven naarmate CAD evolueerde van 2D naar 3D en nu naar een 3D-ontwerpcentrum. In wezen is CAD verschoven van een aanvullende tool naar ingenieurs, naar nu een fundamenteel hulpmiddel voor onze manier van werken. Als we de trend van AI dichtbij genoeg bekijken, kunnen we beginnen te zien hoe de stolling van CAD in onze dagelijkse workflow niet veel verschilt van wat er zou kunnen gebeuren met AI-implementatie.

Net als bij additive manufacturing in het verleden, is AI-implementatie omgeven door een behoorlijke hoeveelheid hype. Als ingenieurs zijn we van nature sceptisch wanneer een innovatie of technologie wordt uitgezonden als de "wondermiddel" voor de toekomst. Zelfs met de hype rond AI in het verleden, plaatsen de huidige trends praktische AI- en machine learning-tools precies op de schoot van ingenieurs en technologieleiders.

Generatief ontwerp, simulatieverbeteringen, sensoren en optimalisatie van big data-ontwerp - al deze technische gebieden lopen voorop doordat ze aanzienlijk worden beïnvloed door AI-technologieën. Al deze geavanceerde technische technologieën hebben de mogelijkheid om ons als ingenieurs en ons beroep als geheel op drie manieren te beïnvloeden.

Baanevolutie - Elke innovatie in het verleden heeft een nieuwe sector van werk en onderzoek gecreëerd. Ons moderne model van technologische en vaak digitale innovatie heeft AI voorop. Dit betekent dat de manier waarop we ons werk doen en zelfs de gebieden waarin we werken, als ingenieurs kunnen veranderen naarmate de behoeften van de industrie zich aanpassen aan de komende gereedschappen. Onze workflows zullen evolueren in een microperspectief naarmate kunstmatige intelligentie infiltreert in hoe we ontwerpen. In macroperspectief zullen nieuwe industrieën worden gecreëerd waar bestaande ingenieurs naar toe zullen moeten stromen.

Verbetering van het vermogen- AI- en machine learning-tools bieden de ingenieur drastische mogelijkheden in vergelijking met wat we alleen kunnen. Door middel van organische roostertools hebben we gewichtsbesparende mogelijkheden als nooit tevoren. Met generatief ontwerp kunnen we ontwerpopties verkennen die nooit een optie zouden zijn geweest. Aangezien deze tools langzaam worden geïmplementeerd in onze CAD-tools en engineering-systeem, zullen onze mogelijkheden als ingenieurs alleen maar worden uitgebreid.

Ontwerp en gegevensbeheer - Misschien wel het meest impactvolle aspect van AI-innovatie in engineering is hoe het ons workflowbeheer zal beïnvloeden. AI reikt veel verder dan het ontwerpproces en strekt zich uit tot gegevensbeheer. In het grotere geheel komen we uit op het internet der dingen. AI zal ons zeker helpen onze ontwerpen te beheren en de interoperabiliteit te verbeteren, maar het zal ook barrières wegnemen tussen afdelingen - tussen taken.

Via AI-programma's die big data beheren, kunnen we productie en ontwerp naadloos integreren met cloud computing, slimme machines en realtime monitoring. AI kan en zal een groot deel van de toezichthoudende kant van engineering overnemen, waardoor we ons werk beter kunnen uitvoeren. We kunnen dit idee als geheel begrijpen door te beseffen dat de huidige taken met een lage waarde nu geautomatiseerd zullen worden, waardoor wij als ingenieurs onze energie kunnen richten op gebieden met een hogere waarde.

Kunstmatige intelligentie helpt ons onze technische gegevens efficiënt te beheren en effectief in te luiden Industrie 4.0. Het lost het probleem van big data op en maakt andere technische vorderingen beter beheersbaar. Geavanceerde engineering, de toekomst van het maken van dingen, hangt voor een groot deel af van de implementatie van AI in engineering.

Hoe passen we ons aan?

Al deze vooruitgang klinkt geweldig in het grote geheel van dingen, maar aanpassen aan deze veranderende workflows is gemakkelijker gezegd dan gedaan. Het begin van het aanpassings- en adoptieproces voor deze nieuwe technologieën begint met het verfijnen van de directe invloed op ons leven en werk als ingenieurs.

Machine leren is momenteel een grote speler in technische innovatie, simpelweg omdat het de grootste kans biedt voor verdere innovatie. Machine learning zorgt zeker voor jobevolutie. Als computers en systemen het vermogen hebben om in de loop van de tijd te leren, kunnen ze veel taken die we dagelijks uitvoeren, optimaliseren en uitvoeren. Machinaal leren verbetert inherent onze capaciteiten omdat het zelfstandig computerleren gebruikt.

GERELATEERD: MACHINE LEREN HELPT BURGERS WETENSCHAPPERS

Ten slotte heeft machine learning een grote invloed op de manier waarop we ontwerpen en productcreatie beheren. Onze volledige workflow, van taakdefinitie tot sollicitatie, kan al worden beïnvloed door machine learning-tools. Om ons aan te passen, moeten we de veranderingen die er al zijn omarmen en de veranderingen die zullen komen voorspellen. Specifiek voor machine learning kunnen we ons op ons gemak gaan voelen bij het wijzigen van onze workflows naast computers. Hiermee plaatsen we onszelf ver voor op onze concurrentie.

Industrie 4.0 en de opkomst van connectiviteit is een andere aangrijpende AI-trend die vooruitgang boekt in het ingenieursberoep. Het evolueert onze banen door de noodzaak van constant toezicht tijdens de productie te elimineren en creëert nieuwe industrieën voor datatoepassing. Het internet der dingen verbetert ons vermogen om gegevens te verzamelen en te beheren via een web van AI-tools en fysieke sensoren.

Deze nieuwe tools waarmee we gegevens kunnen verzamelen, resulteren in een aanzienlijke toename van de kennis waarover we beschikken. AI en Industry 4.0 als geheel willen helpen bij het beheren en toepassen van deze nieuwe tools. Al deze gegevensverzameling en slim beheer dat automatisch via computers wordt uitgevoerd, maakt het beheer van onze ontwerpen en productie daarna tot een moeiteloze taak.

Aanpassing aan de volgende generatie van de industrie zal zeker moeilijk zijn voor bijna elk ingenieursberoep, maar de stappen die we vandaag kunnen nemen, zijn duidelijk. Het omarmen van de cloud in engineering heeft de grootste impact. Door te vertrouwen op big data en cloudbeheer van onze engineering, kunnen we experts worden in de kerntechnologieën waarop Industry 4.0 voortbouwt.

Generatief ontwerp is de laatste belangrijke innovatie in de huidige AI die invloed heeft op ingenieurs. In veel opzichten hebben we al uit de eerste hand een glimp opgevangen van deze technologie in onze simulatie- en CAD-tools. Het evolueert hoe we ons werk uitvoeren door ons in staat te stellen beter te simuleren en te ontwerpen, wat onze mogelijkheden op twee manieren verbetert.

De invloed van generatief ontwerp op ons ontwerpmanagement wordt gezien in hoe we het ontwerpproces beginnen en het ontwerpherzieningsproces afhandelen. Van alle technologieën die we hebben besproken, zijn generatieve ontwerptools misschien wel het meest reëel voor jou en mij als ingenieurs. Om ons voor te bereiden op de verdere groei van dit vermogen, moeten we de tools die er al zijn, accepteren en ermee experimenteren. Door dit te doen, worden we beter voorbereid dan het aanzienlijke deel van de ingenieurs die nog niet eerder generatief ontwerp hebben gebruikt.

Door innovaties op het gebied van kunstmatige intelligentie over te nemen en je aan te passen aan engineering, kun je in de top van je spel presteren. Innovatie gaat door, of we nu aan boord zijn of niet, en nu is het tijd om vroeg in de trein te stappen.


Bekijk de video: How Machine Learning is Fighting Cancer (December 2022).