人工智能前沿|2025 年影響工程的頂級(jí)趨勢(shì)
2024-12-27
作者:MathWorks 深度學(xué)習(xí)首席產(chǎn)品經(jīng)理 Lucas Garcia 博士
來(lái)源:MathWorks
人工智能在重塑工程范式方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用,它提供的工具和方法可提高各個(gè)領(lǐng)域的精度、效率和適應(yīng)性。想要在人工智能競(jìng)賽中保持領(lǐng)先的工程領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)該關(guān)注四個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域的進(jìn)步:生成式人工智能、驗(yàn)證和確認(rèn)、降階模型(ROM)和控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)。
趨勢(shì)一:GenAI 轉(zhuǎn)向框圖、3D 模型和流程圖
雖然最初對(duì)基于文本的 GenAI 的關(guān)注繼續(xù)影響以軟件為中心的工作流程,但它對(duì)具有更高級(jí)別抽象的工程工具的影響卻顯滯后。到 2025 年,我們預(yù)計(jì) GenAI 在“無(wú)代碼”工程工具(如框圖、3D 模型和流程圖)中的應(yīng)用將繼續(xù)取得進(jìn)展。這些工具使工程師能夠以圖形方式表示復(fù)雜的系統(tǒng),毫不費(fèi)力地編輯組件,并管理固有的復(fù)雜性。此外,它們對(duì)于工程師的工作效率至關(guān)重要,并驗(yàn)證了工程師對(duì)系統(tǒng)級(jí)性能的信心。將 GenAI 與這些工具相結(jié)合將進(jìn)一步提高他們的生產(chǎn)力,同時(shí)保持最終用戶熟悉的界面。該領(lǐng)域的更多工具將集成AI助手,使其能夠理解工程模型并協(xié)助其設(shè)計(jì)和管理。
汽車工程師將把 GenAI 應(yīng)用于“無(wú)代碼”工程工具,例如框圖、3D 模型和流程圖
趨勢(shì)二:工程師利用驗(yàn)證和確認(rèn)實(shí)現(xiàn) AI 合規(guī)性
隨著人工智能與汽車、醫(yī)療保健和航空航天應(yīng)用中安全關(guān)鍵型系統(tǒng)的融合加速,行業(yè)管理機(jī)構(gòu)正在推出人工智能合規(guī)的要求、框架和指導(dǎo)。作為回應(yīng),工程師必須現(xiàn)在就優(yōu)先考慮驗(yàn)證和確認(rèn)(V&V)過(guò)程,以確保其 AI 組件已準(zhǔn)備好在任何條件下部署,并滿足潛在的可靠性、透明度和偏差合規(guī)標(biāo)準(zhǔn)。
V&V 對(duì)于驗(yàn)證深度學(xué)習(xí)模型的穩(wěn)健性和檢測(cè)分布外(out-of-distribution,OOD)場(chǎng)景至關(guān)重要,特別是在安全關(guān)鍵型應(yīng)用中。穩(wěn)健性驗(yàn)證至關(guān)重要,因?yàn)樯窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)可能會(huì)對(duì)帶有微小的、難以察覺的變化(稱為對(duì)抗性示例)的輸入進(jìn)行錯(cuò)誤分類。例如,胸部 X 光圖像中的一個(gè)細(xì)微擾動(dòng)可能會(huì)導(dǎo)致模型錯(cuò)誤地將肺炎識(shí)別為正常。工程師可以提供模型一致性的數(shù)學(xué)證明,并使用形式化驗(yàn)證方法(例如抽象解釋)測(cè)試這些場(chǎng)景。此過(guò)程通過(guò)識(shí)別和解決漏洞來(lái)增強(qiáng)模型的可靠性并確保符合安全標(biāo)準(zhǔn)。
分布外檢測(cè)同樣重要,因?yàn)樗谷斯ぶ悄芟到y(tǒng)能夠識(shí)別并適當(dāng)?shù)靥幚聿皇煜さ妮斎?。這種能力對(duì)于保持準(zhǔn)確性和安全性至關(guān)重要,尤其是當(dāng)意外數(shù)據(jù)導(dǎo)致錯(cuò)誤預(yù)測(cè)時(shí)。辨別分布內(nèi)和分布外數(shù)據(jù)的能力確保人工智能模型可以將不確定的情況交給人類專家,從而防止關(guān)鍵應(yīng)用程序中出現(xiàn)潛在故障。
專注于 V&V 允許工程師遵守 AI 框架和標(biāo)準(zhǔn),同時(shí)推動(dòng)其行業(yè)內(nèi)的產(chǎn)品開發(fā)。主動(dòng)的合規(guī)方法可確保人工智能系統(tǒng)可靠、安全且符合道德規(guī)范,從而在快速發(fā)展的環(huán)境中保持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。
分布外檢測(cè)使人工智能系統(tǒng)能夠管理不熟悉的輸入,例如跑道上的煙霧狀況
趨勢(shì)三:基于人工智能的降階模型在工程領(lǐng)域的興起
隨著人工智能技術(shù)和計(jì)算能力的進(jìn)步,使用基于人工智能的降階模型(ROM)的趨勢(shì)預(yù)計(jì)會(huì)增長(zhǎng)。工程師利用這些模型將提高系統(tǒng)性能和可靠性,以及系統(tǒng)設(shè)計(jì)和模擬的效率和功效。
這種轉(zhuǎn)變背后的主要驅(qū)動(dòng)力是工程師需要管理日益復(fù)雜的系統(tǒng),同時(shí)保持高精度和速度。傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)輔助工程(CAE)和計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)(CFD)模型雖然準(zhǔn)確,但計(jì)算量大且不適合實(shí)時(shí)應(yīng)用?;?AI 的 ROM 通過(guò)減少計(jì)算需求同時(shí)保持準(zhǔn)確性來(lái)解決這個(gè)問題。工程師可以使用這些模型更快地模擬復(fù)雜現(xiàn)象,從而實(shí)現(xiàn)更快的迭代和優(yōu)化。
此外,基于 AI 的 ROM 具有適應(yīng)不同參數(shù)和條件的高度通用能力,增強(qiáng)了其在不同場(chǎng)景中的適用性。這種適應(yīng)性在航空航天、汽車和能源領(lǐng)域尤其有價(jià)值,因?yàn)檫@些領(lǐng)域的工程系統(tǒng)通常涉及需要詳細(xì)建模和模擬的復(fù)雜物理現(xiàn)象。例如,設(shè)計(jì)和測(cè)試飛機(jī)部件(如機(jī)翼或發(fā)動(dòng)機(jī))的工程師可以更有效地模擬空氣動(dòng)力學(xué)特性和應(yīng)力因素,從而幫助工程師快速迭代和優(yōu)化設(shè)計(jì)。此外,基于 AI 的 ROM 可以適應(yīng)各種飛行條件,使其成為使用同一模型測(cè)試多種場(chǎng)景的多功能工具。此功能可加速開發(fā)過(guò)程、降低成本并提高最終產(chǎn)品的可靠性。
降階建模通過(guò)簡(jiǎn)化復(fù)雜的 CFD/CAE/FEA 模型來(lái)加速模擬,平衡保真度和速度,實(shí)現(xiàn)高效的工程設(shè)計(jì)
趨勢(shì)四:人工智能打破復(fù)雜系統(tǒng)控制的障礙
人工智能與控制設(shè)計(jì)的持續(xù)融合將改變?cè)擃I(lǐng)域,特別是在管理復(fù)雜系統(tǒng)和嵌入式應(yīng)用程序方面。傳統(tǒng)上,控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)依賴于第一性原理建模,這需要對(duì)系統(tǒng)有豐富的知識(shí)和深入的了解。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模僅限于在設(shè)計(jì)范圍內(nèi)的一小部分中有效的線性模型。人工智能正在通過(guò)從數(shù)據(jù)中創(chuàng)建精確的非線性模型來(lái)改變這種狀況。這使得創(chuàng)建結(jié)合第一性原理和數(shù)據(jù)且在整個(gè)操作范圍內(nèi)有效的高精度模型成為可能。這一進(jìn)步使得人們能夠更好地控制復(fù)雜系統(tǒng)。
同時(shí),微控制器不斷增強(qiáng)的計(jì)算能力也促進(jìn)了人工智能算法直接嵌入到系統(tǒng)中。這種集成在消費(fèi)電子和汽車行業(yè)尤其具有影響力,因?yàn)楦唔憫?yīng)系統(tǒng)正在成為常態(tài)。例如,人工智能嵌入電動(dòng)工具中以監(jiān)測(cè)和應(yīng)對(duì)環(huán)境變化,例如可能帶來(lái)安全風(fēng)險(xiǎn)的突然材料密度變化。這些工具使用嵌入式人工智能來(lái)自主調(diào)整其操作,從而提高安全性和性能。
人工智能與復(fù)雜系統(tǒng)控制和嵌入式系統(tǒng)的融合開創(chuàng)了更為穩(wěn)健、自適應(yīng)和智能的控制設(shè)計(jì)時(shí)代。工程師現(xiàn)在可以創(chuàng)建實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)和適應(yīng)的系統(tǒng),提供前所未有的精度和效率。這創(chuàng)造了一個(gè)環(huán)境,在其中,人工智能驅(qū)動(dòng)的解決方案解決傳統(tǒng)控制問題的環(huán)境,并為在各個(gè)工程領(lǐng)域中建立更智能、更集成的系統(tǒng)鋪平了道路。
工程師應(yīng)該對(duì)人工智能的持續(xù)成熟和進(jìn)步感到興奮。物理見解與人工智能模型的融合將增強(qiáng)透明度和適應(yīng)性,減少傳統(tǒng)方法的“黑箱”性質(zhì)。人工智能工具的普及使工程師能夠更輕松地獲取和使用高級(jí)功能。這些進(jìn)步將提升人工智能在工程中的作用,并使技術(shù)專業(yè)人員能夠更快、更有效地構(gòu)建更好的工程系統(tǒng)。
將機(jī)械、電氣和控制系統(tǒng)與人工智能相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)風(fēng)力渦輪機(jī)的優(yōu)化
更多精彩內(nèi)容歡迎點(diǎn)擊==>>電子技術(shù)應(yīng)用-AET<<