هوش مصنوعی مولد و یادگیری ماشین | هوش مصنوعی در مهندسی

هوش مصنوعی مولد و یادگیری ماشین | هوش مصنوعی در مهندسی

همه بخش‌های صنعتی همچنان از ابزارها و روش‌های نوآورانه استفاده می‌کنند، اما تأثیر هوش مصنوعی مولد بر رشته‌های مهندسی است.

هوش مصنوعی نوآورانه (AI) ثابت کرده است که ابزاری قدرتمند برای بسیاری از شرکت‌های مهندسی است که محصولات و فرآیندهای کاری ساده‌شده را ارائه می‌کند و جوایز بینش ارزشمندی را برای رهبران صنعت فراهم می‌کند. اما در حالی که اصطلاح «هوش مصنوعی مولد» یک کلمه کلیدی برای صنعت فناوری است، آن چیست؟

در هسته خود، هوش مصنوعی مولد حوزه‌ای از هوش است که از یادگیری ماشین (ML) و الگوریتم‌ها برای ایجاد داده‌ها، ویژگی‌ها یا مدل‌های جدید بر اساس داده‌های موجود استفاده می‌کند. قدرت هوش مصنوعی مولد در توانایی آن برای بهبود و سرعت بخشیدن به فرآیندها نهفته است، و آن را به یک فناوری ایده آل برای رشته های مهندسی که به دقت، کارایی و نوآوری بسیار نیاز دارند تبدیل می‌کند.

هر یک از رشته‌های مهندسی بزرگ می‌توانند از ابزارهای هوش مصنوعی ژنتیکی به روشی مشابه استفاده کنند، اما همچنین به روش‌های خاص خود – و هر حوزه نیز راه‌حل‌های تجاری و منبع باز خود را دارد که می‌توانند از آنها استفاده کنند تا از هوش مصنوعی و ML به‌طور مولد به نفع خود استفاده کنند.

بیایید نگاهی به ۹ حوزه کلیدی مهندسی بیندازیم و تصور کنیم که چگونه می توان با استفاده از هوش مصنوعی مجازی به آنها نزدیک شد، از جمله نمونه هایی از راه حل های خاص، هم تجاری و هم منبع باز. بسیاری از این ابزارها برای سال‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرند، اما اکنون ویژگی‌های هوش مصنوعی را در خود جای داده‌اند یا این پتانسیل را دارند که از طریق توسعه مدل‌ها یا چارچوب‌های داده‌شان، که توسعه‌دهندگان آن‌ها با هوش مصنوعی و ML تجاری و منبع باز آموزش دیده یا توسعه می‌دهند، بیشتر شوند.

ابزارها و روش‌ها چگونه می‌توانند از هوش مصنوعی و ML مولد در مهندسی نرم‌افزار استفاده کنند؟

مهندسی نرم‌افزار چیزی بیش از نوشتن کد است. این هنر و علم طراحی، توسعه و نگهداری سیستم‌های نرم‌افزاری است که از جوامع ما پشتیبانی می‌کند. این رشته ای است که فناوری زیربنایی را برای دنیای دیجیتال مدرن فراهم می کند، از برنامه‌های کاربردی موبایل گرفته تا الگوریتم‌های پیچیده‌ای که هوش مصنوعی را هدایت می‌کند.

توسعه نرم‌افزار شامل فعالیت‌های بسیاری از جمله تجزیه و تحلیل نیازمندی‌ها، طراحی سیستم، برنامه‌نویسی، تست و نگهداری است. هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی مولد راه‌حل‌های متحول‌کننده‌ای را ارائه می‌

دهند که می‌توانند جنبه‌های مختلف توسعه‌نرم‌افزار را خودکار و بهبود بخشند و آن را سریع‌تر، کارآمدتر و قابل اطمینان‌تر کنند.

پشتیبانی از تحول دیجیتال:

  • تولید خودکار کد: ابزارهای تجاری مانند OpenAI’s Codex (همچنین در GitHub Copilot در مایکروسافت ویژوال استودیو استفاده می‌شود) و پلتفرم‌های منبع باز مانند Sourcery می‌توانند قطعه‌های کد را برای کاهش زمان توسعه و خطاها ایجاد کنند.
  • تست خودکار: راه‌حل‌هایی مانند Testim.io و پلتفرم‌های منبع باز مانند JUnit می‌توانند تست را خودکار کرده و کیفیت نرم‌افزار را تضمین کنند.
  • اتوماسیون DevOps: توسعه‌دهندگان خودکار GitLab و ابزارهای منبع باز مانند جنکینز می‌توانند استقرار و تجزیه و تحلیل را خودکار کرده و کارایی را افزایش دهند.

چگونه می‌توان از هوش مصنوعی و ML مولد در مهندسی داده استفاده کرد؟

مهندسی داده یک حوزه تخصصی تصمیم‌گیری مبتنی بر داده در سازمان‌ها است. این شامل یک معماری است که داده‌های خام را به بینش‌های عملی تبدیل می‌کند. طراحی پایگاه داده و سیستم‌های پردازش در مقیاس بزرگ؛ شامل ساخت و ساز و نگهداری است.

مهندسان داده اطمینان حاصل می‌کنند که داده‌ها در دسترس، قابل اعتماد و در قالبی هستند که دانشمندان داده و تحلیل‌گران تجاری می‌توانند برای تجزیه و تحلیل خود از آن استفاده کنند. همانطور که حجم، سرعت و تنوع داده‌ها به طور تصاعدی افزایش می‌یابد، مهندسی داده به طور فزاینده ای پیچیده و حیاتی می‌شود و به ابزارهای مخربی نیاز دارد که از هوش مصنوعی و ML مولد برای ارائه سرعت و بینش در صورت تقاضا استفاده می‌کنند.

ایجاد نمای کاربردی:

  • تولید داده مصنوعی: پلتفرم‌های منبع باز مانند DataSynth انویدیا و سینتیا (برای تولید داده‌های سلامت بیمار) می‌توانند مجموعه داده‌های مصنوعی را برای یادگیری ماشینی قدرتمند تولید کنند.
  • طراحی خودکار طرحواره: ابزارهای متن‌باز مانند Apache Avro می‌توانند طراحی شمای پایگاه داده را خودکار کنند و ذخیره‌سازی و بازیابی داده‌ها را ساده کنند.
  • پردازش بلادرنگ داده: ابزارهای منبع باز، مانند Apache Flink و Apache Kafka، می‌توانند پردازش بلادرنگ داده‌ها را بهینه کنند و امکان مدیریت کارآمد جریان داده را فراهم کنند.

چگونه از هوش مصنوعی در مهندسی مکانیک استفاده کنیم؟

مهندسی مکانیک همه‌چیز را از وسایل نقلیه‌ای که رانندگی می‌کنیم تا وسایلی که در خانه استفاده می‌کنیم شکل می‌دهد. طراحی، تجزیه و تحلیل و ساخت انواع سیستم‌های مکانیکی، از تجهیزات ساده مانند میله‌ها و چرخ‌ها تا ماشین‌های پیچیده مانند موتورهای هواپیما و بازوهای روباتیک را پوشش می‌دهد. مهندسان مکانیک روی برخی از دشوارترین مسائل کار می‌کنند، مانند بهبود کارایی، پایداری و ایمنی خودروها. هوش مصنوعی مولد به یک تکنیک بهینه‌سازی کلیدی در رشته‌های مهندسی مکانیک تبدیل شده است که ابزارهای قدرتمندی را برای طراحی کارآمدتر، استفاده بهتر از مواد و الزامات نگهداری فراهم می‌کند.

هوش مصنوعی در مهندسی مکانیک در زندگی روزمره:

  • طراحی بهینه: طراحی Generative Autodesk و راه حل‌های مدل‌سازی سه‌بعدی منبع باز مانند FreeCAD می‌توانند طراحی‌های مهندسی مکانیک را برای محدودیت‌های مختلف بهینه کنند.
  • استفاده از مواد: پلتفرم‌های تجاری، از جمله Altair Inspire (برای تجزیه و تحلیل فرآیند)، Materialize (چاپ سه‌بعدی برای صنعت مراقبت‌های بهداشتی) و ابزارهای باز مانند Opencascade SALOME، می‌توانند استفاده از مواد را بهبود بخشند، خانه‌های زباله و قیمت را کاهش دهند.
  • تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده: واتسون IBM و پلتفرم‌های منبع باز مانند ابزار یادگیری ماشین Python می‌توانند خرابی‌های مکانیکی را پیش‌بینی کنند و عملیات را کارآمدتر کنند.

هوش مصنوعی و ML مولد چگونه می‌توانند در ساخت و ساز کار کنند؟

مهندسی عمران، رشته‌ای با ریشه‌های قدیمی، برای طراحی و نگهداری پل‌ها، جاده‌ها و ساختمان‌ها ضروری است. مهندسان عمران اطمینان حاصل می‌کنند که جوامع ما عملکردی، ایمن و پایدار هستند و با چالش‌های پیچیده مانند گسترش شهری، تراکم ترافیک و واکنش به بلایا مقابله می‌کنند. هوش مصنوعی مولد به عنوان یک فناوری متحول کننده در این زمینه در حال ظهور است و راه‌حل‌های جدیدی برای بهینه‌س

ازی طراحی زیرساخت، پیش‌بینی بلایای طبیعی و تخصیص کارآمد منابع ارائه می‌دهد.

زیرساخت‌های ساختمانی:

  • طراحی زیرساخت: اجزای خلاقانه بنتلی و راه‌حل‌های مدل‌سازی سه‌بعدی منبع باز مانند Blender می‌توانند به برنامه‌ریزی زیرساخت و بهینه‌سازی طراحی بر اساس محدودیت‌های مختلف کمک کنند.
  • پیش‌بینی بلایا: پلتفرم‌هایی مانند One Concern و ابزارهای تخصصی مانند OpenQuake می‌توانند بلایای احتمالی را پیش‌بینی کنند و امکان پیشگیری از آنها را فراهم کنند.
  • تخصیص منابع: Primavera P6 Oracle و پلتفرم‌های منبع باز مانند GanttProject و ProjectLibre می‌توانند تخصیص منابع از جمله نیروی کار، مواد و زمان را بهینه کنند و از اجرای کارآمد پروژه اطمینان حاصل کنند.

چگونه می‌توان از هوش مصنوعی و ML مولد در مهندسی برق استفاده کرد؟

مهندسی برق نیروی محرکه فناوری است که دنیای امروز ما را قدرت می‌دهد، از برقی که خانه‌های ما را روشن می‌کند تا وسایل الکترونیکی که ما را متصل نگه می‌دارند. این حوزه گسترده‌ای است که طیفی از زیربخش‌ها از جمله تولید و توزیع برق، الکترونیک، مخابرات و سیستم‌های کنترل را شامل می‌شود. همچنین، با توسعه جوامع و افزایش اطلاعات مرتبط با انرژی، مهندسی برق اهمیت بیشتری یافته و با چالش‌هایی چون ادغام انرژی‌های تجدیدپذیر و امنیت اطلاعات مواجه است. هوش مصنوعی و ML تولیدی تکنیک‌های جدیدی را برای خودکارسازی طراحی مدار، بهبود مدیریت انرژی و بهبود تکنیک‌های پردازش سیگنال ارائه می‌کنند. این روش‌ها به مهندسان برق این امکان را می‌دهند که سیستم‌های کارآمد، قابل اعتماد و پایدار ایجاد کنند که می‌تواند آینده روشن ما را شکل دهد.

برای حمایت از همه‌چیز:

  • طراحی مدار:

  – پلتفرم‌هایی مانند Cadence و ابزارهای منبع باز مانند KiCad می‌توانند طراحی مدار الکتریکی را خودکار و بهینه کنند و در زمان و تلاش صرفه‌جویی کنند.

  • مدیریت انرژی:

  – راه حل‌هایی مانند Verdigris برای طراحی هوشمند ساختمان و پلتفرم‌های منبع باز مانند OpenEnergyMonitor و پروژه‌های مختلف تامین کننده انرژی که توسط LF Energy میزبانی می‌شوند، می‌توانند تولید و مصرف انرژی را بهینه کنند و در نتیجه توسعه پایدار را ارتقا دهند.

  • پردازش سیگنال:

  – نرم‌افزارهای تجاری مانند MATLAB و جایگزین‌های متن باز مانند رادیو گنو می‌توانند تکنیک‌های پردازش سیگنال را بهبود بخشند.

چگونه از تولید هوش مصنوعی و ML در مهندسی شیمی استفاده کنیم؟

شیمی نقش حیاتی در بسیاری از صنایع ایفا می‌کند، از داروسازی و پتروشیمی گرفته تا فرآوری مواد غذایی و علم مواد. مهندسان شیمی با استفاده از تکنیک‌های مدرن می‌توانند فرآیندهای تولید را بهینه‌سازی کنند و به کاهش اثرات زیست‌محیطی و توسعه پایدار کمک کنند. هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی مولد نقش مهمی در بهبود کارایی و دقت در زمینه‌های مختلف دارند.

تبدیل مواد اولیه:

  – بهینه‌سازی فرآیند: فناوری‌های تجاری مانند AspenTech و پلتفرم‌های منبع باز مانند COCO Simulator می‌توانند فرآیندهای تولید شیمیایی را بهینه کنند.

  – سنتز مواد: راه حل‌های تجاری SaaS مانند Citrine Informatics و ابزارهای منبع باز مانند Avogadro می‌توانند در کشف مواد جدید کمک کنند.

  – کنترل کیفیت: شرکت‌هایی مانند Lighthouse، ابزارهایی مانند Advantive InfinityQS و راه حل‌های منبع باز علوم داده مانند KNIME می‌توانند برای پیش‌بینی کیفیت محصول در زمان واقعی استفاده شوند.

چگونه از هوش مصنوعی و ML مولد در مهندسی پزشکی استفاده کرد؟

مهندسی زیست پزشکی با ادغام اصول مهندسی و تکنولوژی‌های نوین به بهبود تشخیص پزشکی، درمان و مراقبت از بیماران می‌پردازد. هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی مولد در این زمینه به مهندسان زیست‌پزشکی امکانات بی‌نظیری برای بهبود طراحی پروتز، تصویربرداری پزشکی، کشف دارو و سایر حوزه‌ها فراهم می‌کند.

برخی از کاربردها:

  – کشف دارو: فناوری‌های تجاری مانند Atomwise و پلتفرم‌های منبع باز مانند RDKit for Cheminformatics می‌توانند با پیش‌بینی خواص مولکولی کشف دارو را تسریع کنند.

  – طراحی پروتز: ابزارهای تجاری مانند مدل سازی پزشکی از سیستم‌های سه‌بعدی و راه حل‌های منبع باز مانند Open Bionics می‌توانند پروتزها و ایمپلنت‌های سفارشی طراحی کنند.

  – تصویربرداری پزشکی: نرم‌افزارهای تجاری مانند هوش مصنوعی Nanok و ابزارهای منبع باز مانند ITK

 Insight Toolkit می‌توانند کیفیت تصویربرداری پزشکی را بهبود بخشند و به تشخیص دقیق‌تر کمک کنند.

هوش مصنوعی و ML مولد چگونه در مهندسی هوافضا استفاده می‌شوند؟

مهندسی هوافضا با تمرکز بر طراحی و توسعه هواپیما، فضاپیما و تجهیزات مرتبط، به دنبال بهبود کارایی و ایمنی در سفرهای هوایی و فضایی است. هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی مولد در این زمینه با ارائه راه حل‌های نوآورانه برای بهینه‌سازی طراحی هواپیما، بهبود فرآیندهای پرواز و کاهش مصرف سوخت به کار می‌روند.

برخی از کاربردها:

  – طراحی هواپیما: NX و پلتفرم‌های باز زیمنس مانند OpenVSP می‌توانند طراحی اجزای هواپیما را از نظر وزن، قدرت و آیرودینامیک بهبود بخشند.

  – سیستم‌های ناوبری: راه حل‌های صنعت دفاع از Northrop Grumman و ابزارهای منبع باز مانند ArduPilot و Dronecode می‌توانند سیستم‌های ناوبری و کنترل را بهبود بخشند.

  – بهره‌وری سوخت: هانیولز فورج و راه حل‌های منبع باز مانند JSBSim می‌توانند مصرف سوخت را بهینه کنند و به پایداری کمک کنند.

چگونه از هوش مصنوعی و ML مولد در مهندسی محیط زیست استفاده کرد؟

مهندسی محیط زیست با تمرکز بر حفاظت و بهبود محیط طبیعی می‌تواند با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی مولد، راه حل‌های نوآورانه برای مسائل محیطی پیچیده ارائه دهد.

برخی از کاربردها:

  – مدیریت زباله: بهینه‌سازی مدیریت زباله با استفاده از هوش مصنوعی برای جداسازی و بازیافت بهینه مواد.

  – مدل‌سازی اثرات آب و هوا: استفاده از مدل‌های پیشرفته بر اساس داده‌های هواشناسی و آب و هوا به وسیله هوش مصنوعی برای پیش‌بینی تغییرات اقلیمی و تاثیرات آن.

  – بهینه‌سازی منابع طبیعی: استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی برای بهینه‌سازی استفاده از منابع طبیعی مانند آب و انرژی.

این فناوری‌ها به مهندسان محیط زیست این امکان را می‌دهند که بهبود مستمری در زمینه استفاده کارآمد از منابع طبیعی، کاهش اثرات منفی بر محیط زیست و توسعه پایدار ایجاد کنند.

نجات دنیا:

  • مدیریت زباله: پلتفرم‌های تجاری مانند Rubicon می‌توانند فرآیندهای جمع‌آوری و بازیافت زباله را بهینه کنند.
  • مدل‌سازی آب و هوا: سیستم‌های جهانی مبتنی بر جامعه و پلتفرم‌های منبع باز مانند OS-Climate و OpenFOAM می‌توانند اثرات آب و هوا را مدل کنند.
  • بهینه‌سازی منابع: راه‌حل‌های داده‌های نقشه‌برداری منبع باز مانند Overture Maps Foundation و OpenStreetMap می‌توانند برای بهینه‌سازی منابع طبیعی استفاده شوند.

نتیجه

هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی مولد چیزی بیش از پیشرفت‌های فناوری هستند: آنها تغییراتی را در ابزارها، فرآیندها و روش‌ها ایجاد می‌کنند که چشم‌انداز مهندسی را متحول می‌کنند. توانایی منحصربه‌فرد این فناوری‌ها برای بهینه‌سازی و تسریع فرآیندها در رشته‌های مختلف مهندسی، آنها را برای رشته‌های مهندسی مدرن ضروری می‌سازد. بنابراین پیام برای کسب و کارها و رهبران مهندسی واضح است: هوش مصنوعی مولد را در آغوش بگیرید تا رقابتی بمانید و برای آینده آماده باشید.

سوالات

هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی مولد چیست؟

هوش مصنوعی مولد یک فناوری نوظهور است که از هوش مصنوعی، الگوریتم‌ها و مدل‌های زبانی در مقیاس بزرگ برای تولید محتوا استفاده می‌کند. یادگیری ماشینی از یادگیری عمیق و تکنیک‌های شبکه عصبی برای ایجاد محتوا بر اساس الگوهایی که در طیف گسترده‌ای از محتوای دیگر می‌بیند استفاده می‌کند.

آیا هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی آینده هستند؟

آینده هوش مصنوعی. هوش مصنوعی (AI) آینده روشنی دارد، اما با چالش‌های زیادی نیز مواجه است. پیش‌بینی می‌شود که هوش انسانی با توسعه فناوری و دگرگونی بخش‌هایی مانند مراقبت‌های بهداشتی، بانکداری و سفر گسترش یابد.

آیا هوش مصنوعی مولد آینده است؟

مک‌کینزی دریافت که نسل هوش مصنوعی می‌تواند به طور قابل توجهی بهره‌وری نیروی کار را در اقتصاد افزایش دهد. با این حال، برای بهره‌مندی از مزایای این افزایش بهره‌وری، کارگرانی که مشاغل آنها تحت تأثیر قرار گرفته است باید به فعالیت‌های کاری دیگری روی بیاورند که به آنها امکان می‌دهد حداقل با سطح بهره‌وری خود در سال ۲۰۲۲ مطابقت داشته باشند.

هوش مصنوعی مولد برای آینده یادگیری چه معنایی دارد؟

هوش مصنوعی مولد، هوش مصنوعی است که می‌تواند با استفاده از متن، فایل‌های صوتی یا تصاویر موجود، محتوای جدیدی ایجاد کند. هوش مصنوعی مولد اکنون به نقطه‌ای رسیده است که می‌تواند نتایج باکیفیتی تولید کند که می‌تواند انواع مختلفی از وظایف را پشتیبانی کند.

هوش مصنوعی مولد برای چه چیزی خوب است؟

قابلیت‌های پشتیبانی شده توسط هوش مصنوعی مولد را می‌توان در سه دسته محتوا و ایده‌پردازی خلاصه کرد. با استفاده از روش‌های مختلف مانند تبلیغات ویدیویی یا حتی پروتئین جدید با خواص ضدمیکروبی، نتایج جدید منحصر به فردی ایجاد کنید. بهبود کارایی.

آیا هوش مصنوعی آینده مهندسی است؟

از تجزیه و تحلیل پیشگویانه گرفته تا فرآیندهای طراحی پیشرفته، اتوماسیون و روباتیک پیشرفته، هوش مصنوعی آماده است تا شیوه انجام کارهای مهندسی را متحول کند. همانطور که ما به سمت این آینده امیدوار حرکت می‌کنیم، بسیار مهم است که مهندسان فعلی و مشتاق از فناوری هوش مصنوعی و فرصت‌های جدیدی که ارائه می‌دهد استقبال کنند.

هوش مصنوعی خلاق چه تأثیری بر آینده کار خواهد داشت؟

هوش مصنوعی مولد با خودکارسازی کارهای تکراری که زمانی وقت‌گیر و منابع فشرده بودند، جریان کار را ساده می‌کند. با استفاده از مدل‌های زبان سطح بالای OpenAI، کسب‌وکارها می‌توانند به سطوح بی‌نظیری از کارایی دست یابند و کارمندان را آزاد می‌کنند تا روی کارهای با ارزشی که باعث رشد و نوآوری می‌شوند، تمرکز کنند.

یادگیری مولد در یادگیری ماشینی چیست؟

مدل‌سازی نسلی در یادگیری ماشینی کنترل نشده به عنوان وسیله‌ای برای توصیف پدیده‌ها در داده‌ها استفاده می‌شود که رایانه‌ها را قادر می‌سازد دنیای واقعی را درک کنند. این درک هوش مصنوعی می‌تواند برای پیش‌بینی انواع احتمالات در مورد یک موضوع از داده‌های نمونه استفاده شود.

تمرکز هوش مصنوعی مولد بر روی چه مواردی است؟

هوش مصنوعی مولد بر ایجاد محتوای جدید و اصلی، پاسخ‌های چت، طرح‌ها، داده‌های مصنوعی یا موارد تکراری عمیق تمرکز دارد. این به ویژه در زمینه‌های خلاقانه و برای حل مسائل جدید ارزشمند است زیرا می‌تواند به طور مستقل طیف گسترده‌ای از نتایج جدید را ایجاد کند.

چگونه می‌توان از هوش مصنوعی مولد در دنیای واقعی استفاده کرد؟

بازاریابی و تبلیغات: در دنیای بازاریابی و تبلیغات، هوش مصنوعی مولد برای تولید محتوا، بهینه‌سازی تبلیغات و تعامل با مشتری استفاده می‌شود. بازاریابان می‌توانند تبلیغات شخصی و توصیه‌های محصول را بر اساس رفتار و ترجیحات مصرف‌کننده ایجاد کنند.

تعاریف

  1. هوش مصنوعی مولد:

– تعریف: هوش مصنوعی مولد حوزه‌ای از هوش مصنوعی (AI) است که از مؤلفه‌ها و الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای ایجاد داده‌ها، نمودارها یا مدل‌های جدید بر اساس داده‌های موجود استفاده می‌کند. قدرت آن در روند توسعه و شتاب در زمینه‌های مختلف ساخت و ساز نهفته است.

  1. مهندسی نرم‌افزار:

– تولید خودکار کد: فرآیند تولید خودکار قطعات کد برای ک

اهش زمان توسعه و خطاها. به عنوان مثال می‌توان به Codex و Sourcery OpenAI اشاره کرد.

– تست خودکار: استفاده از راه‌حل‌هایی مانند Testim.io و چارچوب‌های منبع باز مانند JUnit برای خودکارسازی تست و اطمینان از کیفیت نرم‌افزار قوی.

– DevOps Automation: شامل خودکارسازی فرآیندهای استقرار و نظارت با استفاده از DevOps خودکار GitLab و ابزارهای منبع باز مانند Jenkins. 3. مهندسی داده:

   – ایجاد داده مصنوعی: تولید مجموعه داده‌های مصنوعی برای آموزش ماشین با استفاده از ابزارهایی همچون NVIDIA DataSynth و پلتفرم‌های منبع باز مثل Synthea.

   – طراحی خودکار سیستم: استفاده از ابزارهایی همچون Apache Avro برای خودکارسازی پردازش داده، مدیریت داده، و بازیابی.

   – پردازش بیدرنگ داده: بهینه‌سازی پردازش داده‌های بیدرنگ با استفاده از ابزارهای منبع باز مانند Apache Flink و Apache Kafka.

  1. مهندسی:

   – برنامه‌های افزودنی طراحی: بهینه‌سازی فرآیند طراحی مکانیکی برای محدودیت‌های مختلف با استفاده از ابزارهایی مانند Autodesk’s Generative Design و راه حل‌های منبع باز چون FreeCAD.

   – استفاده از مواد: بهینه‌سازی مواد به منظور کاهش هزینه‌ها و ضایعات، با استفاده از پلتفرم‌های تجاری مانند Altair Inspire و ابزارهای منبع باز چون Opencascade SALOME.

   – نگهداری پیش‌بینی کننده: پیش‌بینی خرابی‌های مکانیکی با استفاده از پلتفرم‌هایی مانند واتسون IBM و ابزارهای منبع باز چون Kit-Learn در Python.

  1. مهندسی عمران:

   – طراحی: استفاده از ابزارهایی همچون Bentley Tools و راه حل‌های رندر سه‌بعدی منبع باز مثل Blender برای طراحی زیرساخت و عملکرد.

   – پیش‌بینی بلایا: پلتفرم‌هایی مانند One Concern و ابزارهای منبع باز چون OpenQuake برای پیش‌بینی بلایای احتمالی و اعمال اقدامات پیشگیرانه.

   – تخصیص منابع: بهینه‌سازی تخصیص منابع با استفاده از پلتفرم‌هایی مانند Primavera P6 Oracle و ابزارهای منبع باز چون GanttProject و ProjectLibre.

  1. مهندسی برق:

   – طراحی مدار: استفاده از پلتفرم‌هایی چون Cadence و ابزارهای متن باز چون KiCad برای خودکارسازی و بهینه‌سازی طراحی مدار الکتریکی.

   – مدیریت انرژی: بهینه‌سازی تولید و مصرف انرژی با استفاده از پلتفرم‌های باز چون Verdigris و OpenEnergyMonitor.

   – پردازش سیگنال: استفاده از تکنیک‌های پیشرفته پردازش سیگنال با استفاده از نرم‌افزارهای تجاری چون MATLAB و جایگزین‌های متن باز چون رادیو گنو.

  1. مهندس شیمی:

   – بهینه‌سازی فرآیند: بهینه‌سازی فرآیندهای تولید مواد شیمیایی با استفاده از فناوری‌های تجاری چون AspenTech و پلتفرم‌های منبع باز چون COCO Simulator.

   – ایجاد محتوا: یکپارچه‌سازی جستجوی محتوای جدید با استفاده از راه‌حل‌های تجاری SaaS چون Citrine Informatics و ابزارهای منبع باز چون Avogadro.

   – تضمین کیفیت: استفاده از پلتفرم‌هایی چون Spotlight، ابزارهایی مانند Advantive InfinityQS و راه حل‌های منبع باز علوم داده چون KNIME برای پیش‌بینی کیفیت محصول در زمان واقعی.

  1. فناوری پزشکی:

   – کشف دارو: تسریع در کشف دارو با استفاده از فناوری‌های تجاری مانند Atomwise و پلتفرم‌های منبع باز چون RDKit for Cheminformatics.

   – طراحی پروتز: طراحی پروتز و ایمپ

لنت‌های سفارشی با استفاده از ابزارهای تجاری چون مدل‌سازی پزشکی سیستم‌های سه‌بعدی و راه‌حل‌های منبع باز چون Open Bionics.

   – تصویربرداری پزشکی: بهبود کیفیت تصویر پزشکی برای تشخیص دقیق‌تر با استفاده از پلتفرم‌های تجاری چون هوش مصنوعی Nanox و ابزارهای منبع باز چون ITK Insight Toolkit.

  1. مهندسی هوافضا:

   – طراحی هواپیما: بهینه‌سازی طراحی اجزای هواپیما برای وزن، قدرت، و آیرودینامیک با استفاده از پلتفرم‌هایی چون Siemens’ NX و ابزارهای متن باز چون OpenVSP.

   – سیستم موقعیت‌یابی: بهبود سیستم‌های ناوبری و کنترل با استفاده از راه‌حل‌های صنعت دفاعی و ابزارهای منبع باز چون ArduPilot و Dronecode.

   – بهره‌وری سوخت: به حداکثر رساندن بهره‌وری سوخت با استفاده از پلتفرم‌هایی چون Honeywell’s Forge و راه حل‌های منبع باز چون JSBSim.

  1. فناوری زیست محیطی:

    – مدیریت پسماند: بهینه‌سازی فرآیندهای جمع‌آوری و بازیافت زباله با استفاده از پلتفرم‌های تجاری چون Rubicon.

    – مدل‌سازی آب و هوا

مدل‌سازی تأثیر آب و هوا با استفاده از پلت‌فرم‌هایی مانند Community Earth System Model و ابزارهای منبع باز چون OS-Climate و OpenFOAM.

    – بهینه‌سازی منابع: بهینه‌سازی منابع طبیعی با استفاده از راه‌حل‌های نقشه‌برداری داده‌های باز چون بنیاد نقشه‌های Overture و OpenStreetMap.

منابع

https://www.linkedin.com

https://www.techtarget.com

https://www.techtarget.com

https://www.hcltech.com/

https://www.thompsonprecision.co.uk

https://www.bcg.com

https://www.eweek.com

https://www.simplilearn.com

https://www.mckinsey.com/

https://seedfunding.stanford.edu

https://www.zdnet.com/

۰ ۰ رای ها
امتیازدهی به مقاله
اشتراک در
اطلاع از
guest
0 نظرات
بازخورد (Feedback) های اینلاین
مشاهده همه دیدگاه ها
www.novin.com
Generic selectors
Exact matches only
Search in title
Search in content
Post Type Selectors

هوش مصنوعی مولد و یادگیری ماشین | هوش مصنوعی در مهندسی

فهرست