Yapay Zeka Mühendislik Deneyimini Nasıl Geliştirir ve Hızlandırır?

Mühendislikte makine öğrenimi ve yapay zekanın kullanımı, iş süreçleri için çok hızlı ve kapsamlı deneyimler sunar. Mühendislik çalışmaları yapmak için saatlerinizi bazense günler ve yıllarınızı ortaya koymanız gerekir.

Mühendisler üniversiteden zengin bir teorik bilgi ile ayrılırlar, ancak uzun yıllara dayanan deneyime sahip olduktan sonra gerçekten çok yönlü profesyoneller haline geliriz. “Öğrenmenin en iyi yolu hata yapmaktır” şeklindeki eski deyiş, mühendislikte pek doğru değildir. Neyin işe yaramadığını ve nedenini ne kadar çok anlarsanız, işe yarayan çözümleri o kadar kolay bulabilirsiniz. Mesleğinizde ustalaştığınızı gerçekten hissetmeniz onlarca yıl alabilir. Mühendislik basit değildir ve devam eden öğrenme sürecinizde sabırlı olmalısınız. Ve bu durumun daha hızlı bir yolu yok!

Yoksa var mı?

Mühendislikte makine öğrenimi (ML) ve yapay zekanın (AI) kullanımı artıyor ve profesyonellere bu kapsamlı deneyimi hızlandırılmış bir oranda verme potansiyelini de beraberinde getiriyor. Kulağa gerçek olamayacak kadar iyi geliyor değil mi? Simülasyon ve test yoluyla öğrenme miktarının nasıl artırılabileceğini ve projeler arasında bilginin nasıl aktarılabileceğini açıklayacağım.

Ne Yaptığın Değil, Nasıl Yaptığın Önemli

Simülasyon ve testler, anahtar tanımlayıcı parametrelere indirgenmesi gereken çok büyük miktarda veri üretir. Deneyimli mühendisler, bu veri alanlarını yorumlama ve bir tasarımın performansını doğrudan etkileyen kritik özellikleri belirleme becerisini geliştirir. Ancak bu oldukça zaman alır. Bu nedenle, tasarım ekipleri genellikle daha az deneyimli (ve daha az pahalı) mühendisler kullanarak ayak işlerinin çoğunu yapar; ağ oluşturma, problem kurma, hesaplamaları gerçekleştirme, son işleme. Kıdemli mühendisler daha sonra sonuçlara göre kararlar verir.

Simcenter gibi yazılımlarla mühendisler, önceki binlerce simülasyonun sonuçlarını taramak için makine öğrenimini kullanır ve performans için en kritik olan özellikleri belirlemek için bir algoritma eğitir. Bu sadece tüm süreci hızlandırmakla kalmaz, aynı zamanda en deneyimli mühendisin bile gözden kaçırabileceği kritik özellikleri belirleyebilir. Makine öğrenimi ayrıca, şekilleri ve meta verilerinin bir kombinasyonundan bireysel CAD bileşenlerini tanımlamak üzere AI’yı eğitmek için daha önce kategorize edilmiş simülasyon modellerine de uygulanır. Sonuç olarak, bu, mühendislere becerilerini daha fazla uygulama için serbest bırakmanın yanı sıra çok daha hızlı daha iyi sonuçlar sağlar. faydalı ve ilginç görevler.

Ya… Soruları Anında Cevaplayabilseydiniz?

“Farzedelim?” sorular mühendislik tasarım sürecinin temelidir. Optimum çözümü bulma yolunda tüm farklı seçenekleri keşfetmemize yardımcı olurlar. Sorun şu ki, bir kişi her soruyu kendisi düşünemez. Bu nedenle, bir tasarım inceleme toplantısında biri “Bunu denersek ne olur?” diye sorduğunda. bu genellikle mühendisin yeni teoriyi test etmek için simülasyonları çalıştırmak için daha fazla zaman harcaması gerektiği anlamına gelir.

Peki ya bu soru hemen orada yanıtlanabilseydi? Makine öğrenimi algoritmaları önceki simülasyonlardan bilgi toplayabilir ve tam üç boyutlu skaler ve vektör alanları dahil olmak üzere tasarım değişikliklerinin sonucunu anında tahmin edebilir. Gelecek hafta için bir takip toplantısını yeniden planlamak yok; Herhangi bir spekülasyonun olası sonucunu gerçek zamanlı olarak görebilirsiniz.

Doğruluk, eğitim veri tabanının kalitesine bağlıdır, bu nedenle tam simülasyon tarafından yedeklenmeden tam bir kavram kanıtı olarak alınmamalıdır. Bununla birlikte, mühendislerin zamanlarını ve kaynaklarını başarı şansı çok daha yüksek olan tasarımları simüle etmeye odaklayabilmeleri için uygulanabilir olmayan çözümleri anında ortadan kaldırabilir. Bu, her aşamada olduğu gibi tasarım sürecini önemli ölçüde hızlandırır, büyük miktarda mühendislik zamanı ve bilgisayar işlem gücü, asla çalışamayacak tasarım seçenekleriyle deney yapmak için boşa harcanmaz.