DfAI: відсутня частина розробки штучного інтелекту

З огляду на те, як швидко інженерне проєктування і виробництво розвиваються разом з обчислювальними розробками, вас може здивувати той факт, що далеко не всі інженери мають підготовку в галузі проєктування інженерних систем і штучного інтелекту. Існують незліченні можливості для проривних поліпшень у розробці нових технологій з використанням штучного інтелекту в інженерному проєктуванні, але щоб досягти успіху в цих складних галузях, інженери повинні освоїти нову спеціальність – проєктування для штучного інтелекту.

Кріс МакКомб, доцент кафедри машинобудування в Карнегі-Меллон, і його студент Глен Вільямс, нині головний науковий співробітник компанії Re:Build Manufacturing, у співпраці з дослідниками з Університету штату Пенсільванія розробили концепцію проєктування для штучного інтелекту (DfAI) з метою просвітництва та заохочення академічної та промислової інженерної спільноти до впровадження штучного інтелекту в інженерне проєктування.

“У більшості випадків ми розглядаємо ШІ як інструмент для додавання до наявної системи, але для розроблення більш досконалих систем нам необхідно від самого початку інтегрувати ШІ в процес інженерного проєктування”, – пояснює МакКомб.

Основна проблема полягає в тому, щоб мотивувати установи інвестувати в довгостроковий потенціал технологій ШІ. Оскільки інженерна справа орієнтована на продукт, а стимули в проєктуванні та виробництві ставлять на перше місце короткострокову перевагу, виділення коштів на довгострокові дослідження і розробки є складним, але вартим завданням.

Щоб проілюструвати важливість цього, Вільямс описав дві гіпотетичні компанії, що серійно виробляють літаки. Компанія А обрала для початкових розробок ручний спосіб виробництва, щоб швидко вийти на ринок і досягти прибутковості. З іншого боку, компанія Б створює процес, багатий на дані, який збирає інформацію протягом усього життєвого циклу конструкції. Протягом наступних десяти років компанія Б зможе різко знизити свої операційні витрати, використовуючи проєктування на основі даних, яке дає змогу оптимізувати виробництво літаків і створювати більш якісні продукти. Компанія А більше не може йти в ногу з часом.

Оскільки проєктування і виробництво не відбуваються ізольовано одне від одного, DfAI застосовується до ширших аспектів процесу інженерного проєктування. Вільямс вважає, що в основі розвитку DfAI лежать: 1) підвищення грамотності в галузі ШІ в промисловості; 2) перепроєктування інженерних систем для кращої інтеграції з ШІ; і 3) вдосконалення процесу розроблення інженерного ШІ.

“Інженерні дані складні і не завжди доступні широкому загалу”, – пояснює МакКомб одну з причин, через яку інші галузі можуть швидше впроваджувати технології ШІ. “Кількість експертів, здатних інтерпретувати ці дані, невелика, тому для DfAI знадобляться люди, що володіють спеціальними знаннями. Академічні та промислові кола повинні працювати разом, щоб підтримати довгострокові інновації в цій галузі”.

Команда виділяє три персони, необхідні для DfAI: інженерні дизайнери, куратори сховищ дизайну і розробники ШІ. Інженерний дизайнер може бути людиною або командою, відповідальною за розробку специфікацій нового проєкту. Вони вирішують проблеми, розуміючи як інженерні обмеження, так і алгоритми ШІ. Куратори сховищ даних повинні виконувати роль зберігача бази даних, володіючи знаннями в галузі інженерного проєктування і виробництва, щоб надати інженерам-конструкторам інструменти управління даними, які відповідають вимогам робочого процесу та можуть розширюватися з урахуванням майбутніх вимог. Нарешті, розробники ШІ повинні вміти придумувати, розробляти, виводити на ринок і постійно вдосконалювати програмні продукти ШІ, щоб допомогти інженерам-конструкторам.

“Ми не можемо думати про розробку ШІ як про щось другорядне в нашій основній діяльності”, – резюмує МакКомб. “Якщо ми не доповнимо інженерів-конструкторів програмним забезпеченням наступного покоління для проектування і виробництва, заснованим на глибоко інтегрованому ШІ, наша здатність розробляти нові та корисні технології не відповідатиме потенціалу цих нових виробничих технологій”.

На думку Вільямса, кільком галузям промисловості, можливо, буде легше прийняти принципи DfAI. Додатки комп’ютерних наук, як-от продукти, вироблені за допомогою цифрових технологій, наприклад, адитивне виробництво, природно, мають складний кібер-фізичний шлях і містять персонал, який буде добре підходити для прийняття та впровадження принципів DfAI. Регульовані галузі, такі як аерокосмічна та Інтернету речей (IoT), а також розробники інтелектуальних пристроїв, можливо, раніше, ніж пізніше, приймуть принципи DfAI. Ці розробники можуть отримати вигоду не тільки з даних у процесі проєктування, а й з величезної кількості даних, зібраних з пристроїв у процесі тестування або на практиці. Використання цих цінних даних про продукцію, отриманих на місцях, може принести величезну користь інструментам ШІ, які допоможуть підвищити якість, продуктивність, стійкість і прибутковість майбутніх продуктів.

“Оскільки існує величезне розмаїття інженерних застосувань, галузей, технологій і масштабів діяльності, створення загальних рамок, загальної термінології та письмових принципів життєво важливе для формування взаємопов’язаного співтовариства інженерів зі ШІ, які зможуть співпрацювати один з одним”, – каже Вільямс. “Наша концепція DfAI забезпечує високорівневу відправну точку для цих важливих обговорень”.

Коллектив сайта

(Пока оценок нет)

Loading...