如何使用人工智能：機械工程師指南
發(fā)布時間：2023-08-31 www.xstr.xyz
在機械工程領域，使用人工智能（AI）來實現日常任務自動化、優(yōu)化和簡化流程以及提高質量控制和測試精度的趨勢正在上升。根據麥肯錫公司的一份報告，使用人工智能的公司比例從 2017 年的 20% 猛增至 2022 年底的 50%。
如果使用得當，人工智能可以將工程師從瑣碎的工作中解放出來，讓他們專注于替代設計和其他更復雜、更有趣的任務。AI的使用還為工程創(chuàng)新打開了大門，例如開發(fā)智能和自主系統。此外，AI在實現可持續(xù)發(fā)展、物聯網、預測分析等相關目標方面也發(fā)揮著舉足輕重的作用。
為了最大限度地從人工智能應用中獲益，工程師，尤其是機械工程師，必須通過開發(fā)新的技能，熟悉使用AI驅動的工具，學習和使用特定領域的語言，以及與計算機和數據科學家合作來適應新形勢。
機械工程師的機器學習技能
機器學習（ML）是一個快速發(fā)展的領域，它與人工智能（AI）密切相關，涉及訓練計算機從數據中學習，從而在沒有明確編程的情況下做出預測或決策。以下機器學習技能對機械工程師有明顯的應用價值：
· 監(jiān)督學習技術 (包括回歸和分類) 可幫助工程師為機械系統構建預測模型，例如，可以訓練AI模型以根據歷史輸出數據預測機械系統的性能。
· 無監(jiān)督學習技術，如聚類和降維，可以識別數據中的模式和分組。例如，他們可能會根據其特性對機械系統中的類似組件進行分組。
· 強化學習技術用于優(yōu)化決策過程。它們可用于通過發(fā)現和開發(fā)最佳控制策略來提高機械系統的性能。
· 神經網絡訓練和設計通常用于機械工程中的圖像和信號處理應用。例如，他們可以從圖像中檢測機械部件中的缺陷。
· 使用Python、R和MATLAB等工具進行數據分析和準備，可以識別與機械系統相關的數據中的模式和相關性。這涉及數據清理、特征選擇和數據可視化等技能。
機器視覺的興起也創(chuàng)造了對高級工程技能的需求，包括：
· 硬件和基礎設施設計：機器學習算法通常需要專門的硬件和基礎設施才能高效運行。工程師需要具備硬件設計、網絡和云計算方面的知識，才能構建和部署ML 系統。
· 算法開發(fā)和優(yōu)化：開發(fā)和優(yōu)化機器學習算法需要數學、統計學和計算機科學方面的高級技能。對于工程師來說，了解機器學習中使用的底層算法和技術以及如何針對特定應用程序優(yōu)化它們至關重要。
· 模型部署和維護：開發(fā)機器學習模型后，將在生產環(huán)境中部署和維護這些模型。這需要軟件工程、測試和維護等技能。
· 領域專長：機器學習模型由具有特定領域知識的專家開發(fā)時最有效。對于工程師來說，深入了解應用領域非常重要，以設計和訓練自定義的 ML 模型，并幫助創(chuàng)建領域特定語言 (DSL)。
人工智能中的特定領域語言
DSL 是旨在滿足特定應用程序域的特定需求的編程語言。雖然DSL的使用尚未普及，但其應用正變得越來越廣泛，其中的例子包括 OpenModelica 和 Simulink。DSL的優(yōu)點包括簡化開發(fā)、提高準確性、加快部署速度和定制潛力。對于沒有編程經驗的工程師來說，它們通常比傳統編程語言更容易使用。
圖 1：域特定語言（DSL）代碼使機械工程師能夠執(zhí)行設計優(yōu)化。
圖 1 是 DSL 中的代碼示例片段，使機械工程師能夠執(zhí)行設計優(yōu)化。此代碼使工程師能夠指定初始設計、優(yōu)化約束和目標以及要使用的優(yōu)化算法。通過調整優(yōu)化算法的參數，工程師可以微調優(yōu)化過程以達到預期的結果。
以下是代碼逐行的細分：
optimize_design：該 DSL 命令用于表示用戶希望執(zhí)行設計優(yōu)化。
input：指定優(yōu)化算法將使用的輸入參數。在本例中，輸入參數包括設計、約束和目標。設計參數代表算法將優(yōu)化的初始設計，而約束和目標參數分別代表優(yōu)化約束和目標。
algorithm：指定要使用的優(yōu)化算法。在此示例中，算法是一個genetic_algorithm。其他算法，如particle_swarm_optimization或simulated_annealing也可以在此處指定。
parameters：指定優(yōu)化算法的參數。在此示例中，population_size設置為 100，mutation_rate設置為 0.1，代數設置為 50?？梢哉{整這些參數以微調此特定應用的優(yōu)化算法。
output：指定優(yōu)化算法的輸出。在此示例中，輸出是優(yōu)化的設計。
工程師如何培養(yǎng)機器學習技能？
很多在線平臺，如Coursera、edX和Udemy，都提供工程、數據科學和AI方面的教育課程。一些行業(yè)論壇和研討會也提供了建立網絡并獲得新工具和技術的實踐經驗的機會。在職培訓，包括從事項目和與更有經驗的同事一起參加知識共享會議，也是一種有效的學習方式。工程師還可以在個人項目中嘗試使用新技術；例如，制作原型或參與開源項目。
在工程中正確使用和實施人工智能，需要機械工程師學習數據分析、編程和機器學習等硬技能。同樣重要的是與其他專家有效合作的溝通和協作等軟技能。特定領域語言的使用和開發(fā)可以幫助這種協作，同時允許工程師在為特定目的開發(fā)人工智能方面發(fā)揮更積極的作用。
隨著人工智能等新興技術不斷改變工程師的工作方式，培養(yǎng)這些技能將使機械工程師茁壯成長。