Ein herausragendes Merkmal in der Science-Fiction im Laufe der Jahre war künstliche Intelligenz . Seit den frühesten Tagen des Rechnens waren Wissenschaftler und andere Denker fasziniert von der Idee, eine Maschine zu schaffen, die das menschliche Gehirn replizieren kann. Früher dachte man, die Analogie des menschlichen Gehirns sei wie ein tief verwurzelter Computer.Wir wissen jetzt jedoch, dass das Bild viel komplizierter ist und die Funktionsweise des Gehirns über einen einfachen Computer hinausgeht.
Wir verstehen immer noch nicht vollständig, wie Bewusstsein im menschlichen Gehirn entsteht, und es gibt immer noch viele Debatten darüber, ob Bewusstsein von fortgeschrittener Intelligenz getrennt werden kann. Aber künstliche Intelligenz muss nicht so komplex sein; wir sehen weitaus einfachere Beispiele dafür, was wir könntenDie Sprachassistenten, die auf jedem modernen Smartphone vorinstalliert sind, sind nur ein Beispiel. Jetzt werden dieselben AIs in Wecker und Lautsprecher integriert, sodass sie zur Steuerung einer Vielzahl intelligenter Geräte verwendet werden könnendas Zuhause.
Künstliche Intelligenz findet zunehmend Eingang in Industrie- und Fertigungskontexte. Es werden sogar AIs verwendet, um Hochfrequenzhandel an der Börse zu betreiben. AIs sind jetzt überall, was bedeutet, dass man leicht vergisst, wie erstaunlich komplex sie sindAIs haben der Welt des Ingenieurwesens viel zu bieten. Einige der aufregendsten aktuellen und zukünftigen Anwendungen künstlicher Intelligenz liegen im Bereich des Ingenieurwesens.
Was ist künstliche Intelligenz?
Der Begriff wurde erstmals auf einer Konferenz unter verwendet. Dartmouth College 1956 . Obwohl künstliche Intelligenz seit langem in einem abstrakten, theoretischen Sinne betrachtet und diskutiert wurde, haben wir erst im letzten Jahrzehnt begonnen, sie in der Verbrauchertechnologie einzusetzen. Sie ist mittlerweile in unserem Alltag so allgegenwärtig gewordenlebt davon, dass man leicht vergisst, was eine komplexe Demonstration technologischer Fähigkeiten und des Verständnisses künstlicher Intelligenz darstellt.
Bei der Beantwortung der Frage, was künstliche Intelligenz ist und was der Begriff heute bedeutet, müssen wir berücksichtigen, was Intelligenz ausmacht. Dies ist nicht so einfach, wie viele Menschen annehmen. Würden Sie beispielsweise alle Tiere als solche betrachten?intelligent? Oder besser gesagt, um Intelligenz zu haben?
Einige Tiere, wie z. B. Katzen, Tintenfische und sogar Delfine, weisen ein hohes Maß an Intelligenz auf. Beim Vergleich zweier verschiedener Tiere wie einer Maus und eines Gorillas gibt es eine Reihe von Möglichkeiten, wie Wissenschaftler ihre Verwandten messen könnenIntelligenz. Aber es ist schwierig, Intelligenz objektiv zu definieren und zu messen.
Die im Engineering-Bereich verwendeten AIs kombinieren sowohl Software- als auch Hardwarekomponenten. Denken Sie an die Roboter an einer Automontagelinie und an die Software, die sie steuert. Sie sind an sich schon beeindruckende technische Leistungen, aber intelligent?
Sie werden überrascht sein, wie intelligent und raffiniert unser Einsatz künstlicher Intelligenz im Ingenieurwesen wird. Intelligente Produktionslinien sind definitiv die Zukunft. Aber wie genau macht künstliche Intelligenz einen so großen Unterschied für den Maschinenbausektor?
Herstellung
Der Aufstieg der künstlichen Intelligenz verspricht es uns, Maschinen zu entwickeln, die in der Lage sind, immer kompliziertere Fertigungs- und sogar Konstruktionsaufgaben auszuführen. Maschinen, die ohne menschliches Eingreifen lernen und verbessern können, sind das ultimative Ziel, und dies hätte erhebliche Auswirkungen.und weitreichende Implikationen. Darüber hinaus entdecken wir bei unserem Streben nach immer leistungsfähigeren KIs Informationen darüber, wie unser eigenes Gehirn funktioniert und wie wir uns dem Lernprozess bewusst und unbewusst nähern.
Viele Ingenieure befürchten das ihre Jobs könnten bald übernommen werden durch ausreichend fortschrittliche Roboter. Da unsere Fertigungs- und Konstruktionskapazitäten weiter ausgebaut wurden, konnten wir Maschinen bauen, die nahezu alles nachbilden können, was ein Mensch am Fließband tun kann. Diese Befürchtungen sind dann nicht unbegründet.da die Automatisierung den Menschen in verschiedenen Bereichen weiterhin Arbeitsplätze wegnimmt.
Die Dinge sind jedoch nicht ganz trostlos, eine Studie der Stanford University mit dem Titel ' Einhundertjähriges Studium der künstlichen Intelligenz ' berichtete, dass es keine unmittelbare Bedrohung für die Arbeitnehmer gab. Die Studie argumentierte, dass selbst wenn oder wenn künstliche Intelligenz einen signifikanten Einfluss auf die Arbeitsplätze hat, dies durch zahlreiche andere positive Auswirkungen auf die Gesellschaft ausgeglichen wird.
Das vielleicht bekannteste Beispiel für künstliche Intelligenz im Ingenieurwesen ist der Automobilbau.
Die Kombination von Software und Hardware, die den Weg in die Fertigungslinie gefunden hat, ist im Laufe der Jahre immer ausgefeilter geworden. Anfangs führten diese Roboter einfache Konstruktionsaufgaben aus, die relativ große Komponenten und Bewegungen umfassten. Heute sind sie dazu in der LagePräzisionsbewegungen und die Nachahmung der kompliziertesten Teile des Prozesses.
Big Data
Es wäre nicht unangemessen zu sagen, dass wir jetzt in einem Zeitalter der Daten leben. Daten sind eine Ware wie keine andere, die die Welt jemals gekannt hat. Sie sind finanziell äußerst wertvoll, können aber auch direkt verwendet werden, um dies zu tuneinem Unternehmen einen massiven Wettbewerbsvorteil verschaffen.
Künstliche Intelligenz, insbesondere in ihren anspruchsvollsten Implementierungen, hängt stark von großen Datenmengen und algorithmischem Lernen ab.
Eine der aufregendsten Anwendungen der künstlichen Intelligenz im Bereich des Ingenieurwesens ist das maschinelle Lernen. Das maschinelle Lernen hängt von der ständigen Erzeugung und Analyse von Daten ab. Über diesen Prozess werden Daten über die Leistung umfassend gesammelt und anschließend analysiert.dass eine künstliche Intelligenz lernen kann. Wenn das Programm mit den richtigen Algorithmen ausgestattet ist, um Fehler zu identifizieren und Lösungen zu formulieren, kann es einen Prozess ausführen und ihn kontinuierlich verfeinern.
Für Ingenieure, die an öffentlichen Großprojekten arbeiten Big Data wird ein Grundpfeiler ihrer Arbeit sein. Die Big-Data-Analyse kann Forschern in beispiellosen Details zeigen, wo der Personenstrom in städtischen Umgebungen am dichtesten ist. Dies bedeutet wiederum, dass Entscheidungen über die öffentliche Infrastruktur auf objektiven wissenschaftlichen Erkenntnissen beruhen könnenAnalysen.
Im Rahmen des Engineering für öffentliche Arbeiten kann Big Data verwendet werden, um zu analysieren, wie gut bestimmte Lösungen bei der Implementierung an anderer Stelle funktioniert haben. Big Data kann auch einen objektiven und detaillierten Vergleich der Ähnlichkeit der aktuellen Umgebung mit denen ermöglichenDies ist relativ einfach, wenn Big-Data-Analysetechniken verwendet werden. Andernfalls wäre es ein langer und teurer Prozess.
Maschinelles Lernen
Eines der wichtigsten technologischen Konzepte für die Zukunft des von künstlicher Intelligenz geleiteten Ingenieurwesens ist das maschinelle Lernen. Maschinelles Lernen ist die Untersuchung, wie Maschinen genau lernen. Das ultimative Ziel der künstlichen Intelligenz ist nicht nur, Maschinen zu haben, die lernen können, sondern auch Maschinen, die zur Selbstanalyse fähig sind. Eine solche Maschine könnte die Effizienz ihres Lernens bewertenMethoden und verfeinern so ihre Prozesse in viel größerem Maße.
Aber wie würden die praktischen Anwendungen des maschinellen Lernens aussehen? Stellen Sie sich vor, jeder dieser Roboterarme, die Sie beim Zusammenbauen von Autos sehen, enthält eine winzige Kamera. Jeder Arm könnte dann die Arbeit der vorherigen Roboter am Fließband überblickenWenn sie ein Problem identifizieren, können sie eine Lösung formulieren.
Wir haben bereits die Technologie, um den ersten Teil durchzuführen. Wir können ein hochauflösendes Video eines halb zusammengebauten Autos aufnehmen und Algorithmen entwickeln, um festzustellen, ob eindeutige Fehler vorliegen. Wir könnten dann die Roboter auf den Fehler reagieren lassenauf dem, was sie "sehen".
Maschinelles Lernen bringt diesen Prozess auf die nächste Ebene. Beim maschinellen Lernen können die von allen an der Produktion beteiligten Robotern gesammelten Daten zusammengefasst werden. Mit einer zentralen künstlichen Intelligenz zur Steuerung jedes einzelnen kann festgestellt werden, welche Probleme am wahrscheinlichsten sindMit maschinellem Lernen wäre diese zentrale künstliche Intelligenz auch in der Lage, Lösungen für Probleme zu formulieren, anstatt einfach vordefinierten Routinen zu folgen.
Verarbeitung natürlicher Sprache
Verarbeitung natürlicher Sprache ist ein Studienbereich, der sich der Verbesserung der Kommunikationsfähigkeit von Menschen und Maschinen widmet. Insbesondere zielt die Verarbeitung natürlicher Sprache darauf ab, die Raffinesse zu verbessern, mit der Maschinen auf die menschliche Stimme reagieren können. Wie beim maschinellen Lernen macht die Verarbeitung natürlicher Sprache schwerVerwendung großer Datenmengen und algorithmisches Lernen.
Denken Sie an den Sprachassistenten in Ihrem Smartphone. Wenn Sie in den letzten zehn Jahren mehrere Smartphones besessen haben, haben Sie möglicherweise bemerkt, wie sehr sich die Genauigkeit, mit der sie unsere Stimmen hören und transkribieren, verbessert hat. Während Ihres TelefonsVielleicht können Sie die Wörter identifizieren, die Sie gesagt haben. Dies ist nicht dasselbe wie Verstehen.
Im Moment sucht Ihr Telefon nach bestimmten Schlüsselwörtern, die es versteht, und ermittelt anhand des Kontexts, was Sie von ihm verlangen. Anschließend antwortet es oder führt eine Aktion aus und spricht manchmal eine Antwort aus. Die Verarbeitung natürlicher Sprache zielt darauf ab, diesen Prozess zu verfeinernIndem die Maschine ein tieferes Sprachverständnis entwickeln kann. Wenn dieses Verständnis ausreichend verfeinert wird, erreicht es einen Punkt, an dem die Maschine ableiten kann, was jemand will, wenn ihm ein völlig neuer Befehl oder eine neue Anfrage vorgelegt wird.
In den Iron Man-Filmen kann Tony Stark lange Gespräche mit seinem Heimassistenten führen, einer künstlichen Intelligenz namens Jarvis. Wenn Tony seine Iron Man-Anzüge entwirft, führt er Gespräche mit Jarvis, und Jarvis kann Schaltpläne gemäß den Spezifikationen erstellenwas Tony in der üblichen Konversationssprache ausdrückt. Dies scheint reine Science-Fiction zu sein, aber genau in diese Richtung hoffen die Forscher, eines Tages das Feld zu betreten.
Wenn ein Ingenieur beispielsweise versucht, herauszufinden, wie ein bestimmtes Merkmal in seinem Design verstärkt werden kann, wäre es nicht großartig, wenn er nur seinen Computer fragen könnte? Oder stellen Sie sich im Falle einer Montagelinie vor, ein Mensch zu seinDer Aufseher könnte den Robotern Feedback geben. Sie könnten die Roboter bitten, ihre Rollen auf eine etwas andere Art und Weise auszuführen, Anpassungen vorzunehmen oder sogar neue Dinge auszuprobieren und das Ergebnis zu analysieren.
Diese Anwendungen sind weit entfernt, wir müssen noch viel über maschinelles Lernen lernen. In den letzten Jahren haben wir jedoch bereits einige bedeutende Fortschritte erzielt, die nur wenige Menschen hätten vorhersagen können.
Bildverarbeitung
Sie fragen sich vielleicht, was Bildverarbeitung mit Engineering zu tun haben könnte? Der Zusammenhang scheint nicht sofort offensichtlich zu sein, aber dies ist eine weitere Technologie, die für die Implementierung der künstlichen Intelligenz im technischen Bereich von entscheidender Bedeutung ist.
Wenn Menschen ein Objekt sehen, liegt dies daran, dass Licht in das Auge eindringt und in ein elektrisches Signal umgewandelt wird. Dieses Signal wird dann über den Sehnerv zum Gehirn übertragen. Das Gehirn wandelt dieses elektronische Signal in ein Bild um. dieses Bild, das wir 'sehen' .
Maschinen arbeiten auf sehr ähnliche Weise. Wir können eine Kamera einrichten, um ein Bild aufzunehmen, und wir können dieses Bild einem Benutzer anzeigen. Dies ist jedoch nicht dasselbe wie die Maschine, die das Bild versteht. Mit BildverarbeitungAlgorithmen können wir Maschinen analysieren lassen, was sie sehen und entsprechend reagieren. Aus technischer Sicht bedeutet dies, dass wir Maschinen haben können, die strukturelle Anomalien und andere Probleme mit erkennbaren sichtbaren Zeichen erkennen können.
Diese Art der Bildverarbeitungstechnologie kann auch einen erheblichen Unterschied für die Sicherheit am Arbeitsplatz von Ingenieuren bedeuten. Oft gibt es visuelle Hinweise auf strukturelle Mängel und Schwächen, die erst nach einem Ausfall der Struktur offensichtlich sind. Durch die Kombination von Bildverarbeitung mit Dateneingabe vonBei anderen Sensoren kann künstliche Intelligenz in einer Vielzahl von Kontexten eingesetzt werden. Beispielsweise kann sowohl auf Baustellen als auch an Brandherden die strukturelle Integrität zu einem Problem werden. Eine zuverlässigere Methode zur Beurteilung der Integrität durch Ingenieure könnte Leben retten.
Internet der Dinge
Viele von Ihnen können sich wahrscheinlich noch an eine Zeit erinnern, in der das Verbinden mit anderen Menschen bedeutete, zu Hause zu sein. Als Sie sich nach draußen wagten, gab es kein 3G- oder 4G-Netzwerk zum Surfen im Internet. Schließlich kam sehr langsames und teures mobiles Internet ins Spieldie Form von WAP.
Heutzutage sind wir es gewohnt, dass riesige Datenmengen durch die Luftwellen um uns herum fliegen. Mit zunehmender Verbreitung intelligenter Geräte in unseren Häusern erkennen wir auch allmählich das praktische Potenzial, Geräte miteinander verbinden zu können.
Die Internet der Dinge bezieht sich auf ein hypothetisches Netzwerk, das alltägliche Geräte und Dinge auf dieselbe Weise miteinander verbindet, wie das Internet Computer aus der ganzen Welt verbindet. Wenn die verschiedenen Geräte in unserem Leben Daten sammeln und austauschen können, ergeben sich einige aufregende neue Möglichkeiten.
wie die Internet der Dinge wird allmählich Realität, es wird zunehmend etwas, das Ingenieure während des Designprozesses berücksichtigen. Mit dem Internet der Dinge als Realität wird die nahezu endlose Anzahl von Möglichkeiten, wie wir Geräte verbinden und zusammenarbeiten lassen können, neue und innovative Möglichkeiten ermöglichenLösungen für viele Probleme.
Jobs
Keine Diskussion über die Auswirkungen künstlicher Intelligenz auf das Engineering wäre vollständig, ohne die Auswirkungen der Automatisierung auf Arbeitsplätze zu erwähnen. An vielen Orten gibt es weit verbreitete Ängste und Ängste in Bezug auf die Automatisierung. Da Maschinen beginnen, Menschen in bestimmten Berufen zu ersetzen, gibt es dortsind besorgt, dass wir irgendwann überhaupt keine Leute mehr einstellen müssen.
Es sollte anerkannt werden, dass die Bedrohung von Arbeitsplätzen sehr real ist und in einigen Bereichen erhebliche Auswirkungen auf die Gemeinden hat. Die meisten Forscher sind sich jedoch einig, dass die langfristigen Vorteile der Automatisierung die potenziellen Nachteile überwiegen.
Insbesondere bei Ingenieuren eröffnet die künstliche Intelligenz einige aufregende neue Horizonte für das Gebiet. Diese neuen Möglichkeiten sollten genutzt werden. Es ist wichtig zu wissen, dass viele dieser Fortschritte einen großen Unterschied für unsere Fähigkeit bedeuten werden, die größten zu bewältigenProbleme unserer Zivilisation.
Al beeinflusst Blockchain und Cryptocurrency Tech
Ein fantastisches Beispiel dafür, wie sich der innovative Einsatz von KI auf Kryptowährungen und Blockchain-Technologie auswirken kann Magnus Collective . Sie umfassen ein dezentrales Netzwerk von AIs, einschließlich Sensoren, Hardware, Computern, Robotern und Menschen. Es handelt sich um ein Hybrid-Token, das möglicherweise eine Weiterentwicklung des ICO-Konzepts darstellt.
Künstliche Intelligenz hat sich auf nahezu jede denkbare Branche und Branche ausgewirkt. Engineering ist keine Ausnahme. Es gibt eine Reihe verschiedener Anwendungen künstlicher Intelligenz, die für Ingenieure von erheblichem Nutzen sind. Sie ermöglichen intuitivere und innovativere Interaktionen mit Software undMaschinen, um die Arbeit von Ingenieuren und anderen Maschinen im Auge zu behalten, spielt künstliche Intelligenz viele Rollen.
Da unsere Methoden zum Sammeln und Analysieren großer Datenmengen verfeinert werden, können wir das volle Potenzial von Big Data und algorithmischem Lernen freisetzen. Wir haben immer verstanden, dass beide Konzepte beeindruckende Ergebnisse liefern können, aber die transformative Natur, die dies bewirktBeide haben im Ingenieurwesen gezeigt, dass sie noch leistungsfähiger sind, als wir einst dachten.