Skip to Content

Как искусственный интеллект используется в машиностроении?

Искусственный интеллект (ИИ) изменил правила игры во многих отраслях, и машиностроение не является исключением. В настоящее время область машиностроения сталкивается с рядом проблем, таких как проектирование систем и компонентов, которые являются устойчивыми и энергоэффективными. Интеграция искусственного интеллекта и анализа данных в машиностроение может помочь решить эти проблемы, что приведет к инновационным решениям и повышению эффективности.

Искусственный интеллект добился значительных успехов в различных областях, включая автономные транспортные средства. Однако не менее примечательно его применение в машиностроении, особенно на этапе проектирования. Ярким примером этого является использование алгоритмов машинного обучения в сценариях совместной работы.

Предполагаемый сценарий сотрудничества предполагает создание готовых решений с использованием искусственного интеллекта, основанных на анализе данных специалистами по обработке данных и инженерами-экспертами, владеющими языками программирования и алгоритмами искусственного интеллекта. С другой стороны, большинство инженеров-механиков предпочли бы использовать решения искусственного интеллекта, сосредоточившись на своих областях знаний, таких как автоматизация производства, синтез материалов и проектирование изделий, включая автоматизированное проектирование.

Искусственный интеллект и наука о данных становятся все более актуальными для инженеров-механиков с появлением приложений глубокого обучения в 3D-моделировании. Чтобы лучше понять это, давайте углубимся в проблемы, с которыми сталкивается современное машиностроение, и в то, как искусственный интеллект может помочь их преодолеть.

Проблемы, с которыми сталкивается современное машиностроение, и как искусственный интеллект может помочь их преодолеть?

Сегодня машиностроение испытывает давление с разных сторон. Перед инженерами стоит задача создавать инновационные продукты и процессы, обеспечивая при этом экологичность и рентабельность конструкций. Они также отвечают за сокращение отходов и повышение эффективности. Кроме того, они должны поставлять энергоэффективные продукты и процессы, использующие возобновляемые источники энергии.

В дополнение к этим проблемам инженеры сталкиваются с конкуренцией со стороны других компаний и необходимостью повысить прибыльность для акционеров. Это требует от них снижения затрат и повышения эффективности и продуктивности при сохранении или улучшении качества продукции. Наконец, инженеры должны постоянно быть в курсе новых технологий и включать их в свои проекты.

Что такое ИИ (искусственный интеллект)

Искусственный интеллект, отрасль компьютерной инженерии, фокусируется на том, чтобы заставить машины выполнять специализированные задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта, такие как распознавание речи, понимание естественного языка и обучение на собственном опыте. Искусственный интеллект может быть создан с помощью программного обеспечения, аппаратных средств или комбинации того и другого. Примерами программного обеспечения для искусственного интеллекта являются чат-боты, виртуальные ассистенты и программы распознавания образов, в то время как аппаратный искусственный интеллект включает в себя самоуправляемые автомобили, дроны и роботов.

Искусственный интеллект существует с 1950-х годов, когда исследователи начали изучать идею создания машин, способных думать и обучаться подобно людям. За десятилетия исследования в области искусственного интеллекта превратились в машинное обучение, позволяющее машинам учиться на основе данных вместо явного программирования. Это привело к появлению более совершенного искусственного интеллекта, способного распознавать изображения и голоса. Роль науки о данных в искусственном интеллекте имеет решающее значение, поскольку она предоставляет данные и аналитику, необходимые для обучения и совершенствования моделей искусственного интеллекта.

Машинное обучение (ML) и глубокое обучение (DL) - это две ветви искусственного интеллекта. ML включает в себя алгоритмы, которые помогают компьютерам учиться на основе новых данных и прошлой производительности без вмешательства человека. С другой стороны, DL основан на искусственных нейронных сетях, математических моделях, основанных на структуре и функциях человеческого мозга.

Процесс проектирования механических компонентов включает в себя анализ функций компонента и требований к его производительности, определение материалов и методов изготовления, а затем создание подробных чертежей и спецификаций для производства. Этот процесс обычно начинается с концептуального проектирования, за которым следует детальное проектирование, а затем проходит этап анализа и оптимизации с использованием САПР и инструментов 3D-моделирования машиностроения. Именно здесь искусственный интеллект может сыграть значительную роль, особенно в многоцелевой оптимизации.

Применение искусственного интеллекта в машиностроении

~  Искусственный интеллект был успешно применен в нескольких вариантах использования в машиностроении. Например, алгоритм глубокого обучения использовался для создания симуляций, управляемых искусственным интеллектом, которые заменяют численные аппроксимации предсказаниями нейронной сети. Эти симуляции основаны на данных предыдущих численных анализов и дают результаты в тысячи или даже миллионы раз быстрее.

~  Одним из таких вариантов использования является пример, где искусственный интеллект используется для создания карт производительности в квазиреальном масштабе времени и проектирования космических исследований для сложных турбомашин. Это значительно ускоряет процесс проектирования и позволяет проводить оценку в конкретных условиях эксплуатации.

~  В другом примере команда ученых и инженеров работала для создания прогнозирующей модели искусственного интеллекта для конструкций теплообменников. Модель может прогнозировать производительность различных конструкций теплообменников в режиме реального времени, позволяя оптимизировать форму теплообменника.

~  Искусственный интеллект также применялся для оптимизации трехмерной формы лодки для гонок, демонстрируя его применимость к сложным задачам гидродинамики. Эта методология потенциально может быть применена к другим подобным задачам.

В заключение следует отметить, что сочетание машиностроения и искусственного интеллекта обладает огромным потенциалом. Ожидается, что интеграция искусственного интеллекта в машиностроение приведет к разработке новых инновационных продуктов. Поскольку искусственный интеллект продолжает развиваться, его применение в машиностроении, вероятно, будет расширяться, предлагая еще больше возможностей для инноваций и повышения эффективности.
Примеры продукции нашего предприятия, созданные в том числе с применением ИИ, представлены ПО ССЫЛКЕ.