Люди стали всё чаще задавать себе вопросы про то, что будет дальше. Уменьшится или увеличится количество рабочих мест от наступления эры автоматизации «всего и вся». Либо произойдёт глобальное улучшение жизни? Заменит ли «искусственный разум» людей в инженерных профессиях по прошествии некоторого времени? Какое видение нашего будущего более вероятно? Должны ли мы верить историям о «Тёмной» или «Светлой» стороне развития машин?
Видение «светлой» стороны: согласно мнениям специалистов, инженерные навыки всегда были одними из самых востребованных. Действительно, машиностроение всегда считалось передовой отраслью развития социума. Быстрое развитие технологий искусственного интеллекта и связанных с ними профессий, таких, как машинное обучение, позволяет инженерам выполнять свою работу более эффективно и решать более широкий круг проблем. Благодаря технологиям они расширяют свой опыт, что делает инновационные инструменты основными игроками будущего развития и успеха отрасли, тем самым создавая растущую потребность для своей профессии.
Видение «тёмной» стороны: развитие искусственного интеллекта и всеобщая глобальная автоматизация в инженерии способствуют уменьшению востребованности людей в профессии и экономическому неравенству. Инженеры должны быть осторожны при внедрении новых технологий, чтобы избежать негативных последствий.
Объективное видение ситуации: поскольку инструменты искусственного интеллекта расширяются, кажется, что в ближайшем будущем специалисты по данным, программисты и другие новые профессии, обслуживающие технологии искусственного интеллекта, станут более востребованы. А сами инновационные инструменты станут эффективными помощниками для работников умственного труда, но не смогут заменить их, по причине отсутствия способности креативности и критического мышления. Вместо того чтобы цитировать аналитиков, занимающихся исследованием рынка, давайте в этой статье рассмотрим практические примеры из мира инжиниринга.
Объединяя данные испытаний, данные инструментов моделирования и данные технических чертежей (САПР), учёные, конструктора и программисты, создают больше возможностей и рабочих мест для себя, а также для новых инженеров, участвующих в производственных процессах и разработке продукции. Происходит это за счёт предоставления ценной информации, получаемой на основе данных искусственного интеллекта. Никто не будет оспаривать, что эта информация чрезвычайно помогает всем заинтересованным сторонам, участвующим в цепочке разработки (от начальной концепции до серийного производства).
Таким образом, рынок труда для инженеров смещается от ручного выполнения работ к более концептуальной работе, создавая новые рабочие места для людей во всех отраслях, а не увеличивая «власть злого компьютерного разума».
В научно-фантастической саге Фрэнка Герберта «Дюна» батлерианский джихад представлял собой восстание людей против доминирования мыслящих машин и искусственного интеллекта. Сценарий основывается на опасениях, вызванных тем, что люди станут чрезмерно полагаться на технологии до степени потери контроля над своей судьбой. Но это вымышленное событие. В такой вымысел могут поверить только те, кто смотрит фильмы и не читает научно-техническую литературу.
Например, положительные аспекты полностью автономного вождения, показывают потенциальные преимущества автоматизации на транспорте. Однако так же, как «Батлерианский джихад» был ответом на неконтролируемое доминирование компьютерного разума, внедрение в реальном мире технологии автономного вождения требует тщательного рассмотрения потенциальных недостатков. По мере развития технологий возникают опасения по поводу сокращения рабочих мест в транспортной отрасли, где автономные транспортные средства могут заменить водителей-людей.
Тем не менее, вымышленные события предостерегают, что надо разумно, этично и дальновидно подходить к развитию ИИ. Необходимо обеспечить гарантии того, что «машины» будут служить только дополнением к человеческому опыту, а не станут полной заменой людей. Таким образом станет возможно использовать положительный потенциал инновационного развития, одновременно защищая интересы и благополучие человечества.
Использование искусственного интеллекта, машинного и глубокого обучения в инженерии вызывает горячие споры о преимуществах автоматизации, по сравнению с человеческим опытом. Технологии произвели революцию в этой области, предлагая эффективность, точность и возможности решения проблем. Обширный ручной труд и трудоёмкие расчёты теперь могут выполняться с поразительной скоростью и точностью, и все это благодаря автоматизации процесса, с привлечением нейросетей.
Позитивный пример: инновации произвели революцию в автомобильной сфере появлением беспилотных транспортных средств. Инженеры и исследователи использовали искусственный интеллект, в частности алгоритмы машинного и глубокого обучения, для создания сложных систем, способных отслеживать окружающую обстановку и принимать правильные решения в режиме реального времени. Это позволило сделать автомобили, которые могут безопасно перемещаться без вмешательства человека. Одной из наиболее важных задач при разработке такого транспорта является проблема правильного восприятия окружения, при которой ТС должно интерпретировать окружающую его действительность посредством датчиков — таких, как видеокамеры, лидары, навигационные и радиолокационные системы. При начальной работе над этими системами инженеры, традиционно, в значительной степени полагались на ручной труд при разработке правил и алгоритмов обнаружения объектов, распознавания полос движения и других задач восприятия. Этот процесс не только отнимал много времени, но также был подвержен ошибкам и неэффективности.
Влияние автономного транспорта на весь социум и на появление новых рабочих мест имеет несколько положительных аспектов. Во-первых, ожидается, что такой транспорт значительно повысит безопасность дорожного движения, сократив количество аварий, вызванных человеческими ошибками. Во-вторых, беспилотные транспортные средства, осуществляющие транспортировку сотрудников до рабочего места, открывают перед этими сотрудниками новые возможности сосредоточиться на других задачах. Это добавляет ценность тому времени, которое затрачивается на дорогу до работы и с работы. Кроме того, эта технология может привести к повышению производительности, поскольку отрасли доставки и логистики могут оптимизировать свои операции и сократить время транзита. Наконец, разработка и обслуживание беспилотных транспортных средств требует создания новых рабочих мест — не только в разработке программного обеспечения, но и в инженерном, а также производственном секторе.
С появлением искусственного интеллекта и методов глубокого и машинного обучения у инженеров появилась возможность непосредственно обучать нейронные сети на огромных объёмах данных. Например, свёрточные нейросети показали исключительную производительность в задачах распознавания изображений, позволяя автономным транспортным средствам быстро и точно обнаруживать пешеходов, другие транспортные средства и дорожные знаки.
Стандартный процесс проектирования при разработке промышленного оборудования состоит из регулярных итераций между конструкторами, использующими CAD, и группами разработчиков, использующими CAE (компьютерное инженерное моделирование). На разных этапах процесса разработки, с учётом меняющихся требований, новые проекты необходимо оценивать и улучшать с использованием этих стандартных инструментов.
Традиционные типы взаимодействия предполагают последовательное время ожидания, а инструменты моделирования не всегда совместимы с требованиями быстроразвивающихся проектов. Кроме того, различные форматы файлов и сложность инструментов групп моделирования часто ещё больше замедляют процесс. Более быстрые подходы к моделированию, интегрированные в инструменты проектирования, являются привлекательной альтернативой. Однако большинство из этих инструментов моделирования, так называемых «простых CAE» или «предварительных решений», имеют некоторые серьёзные недостатки. По сути, им не хватает точности, они плохо коррелируют с «высокоточным» моделированием и ограничиваются несколькими примитивными сценариями, предлагаемыми поставщиками программного обеспечения.
Современные методы подразумевают, что модели форм обрабатываются, посредством нейронных сетей. То есть, искусственный интеллект «подхватывает» на лету те 3D-данные, которые поступают от CAD и CAE. Это позволяет проводить моделирование уже на ранних этапах процесса проектирования, предоставляя разработчикам упрощённый доступ к результатам в режиме реального времени. Интерфейс САПР позволяет конструкторам/инженерам/дизайнерам быстро и точно работать над проектами, что приводит к созданию более эффективных решений для клиентов.
Таким образом инженеры остаются в центре процесса проектирования продукции в машиностроении и других отраслях. Используя свои знания и опыт, эксперты в области моделирования CAE теперь берут на себя ответственность за качество, обновление и внедрение упомянутых моделей искусственного интеллекта.
Например, опыт инженеров-механиков даёт конструкторам дополнительные инструменты, позволяющие им решать сложные инженерные задачи более эффективно, точно и с меньшим количеством итераций в процессе проектирования. Этот симбиоз представляет собой новый рабочий процесс для команд конструкторских бюро, открывающий эпоху инноваций в программных приложениях CAE.
Благодаря доступу к прогнозной аналитике инженеры теперь могут моделировать и анализировать более широкий спектр сценариев, что позволяет им быстро исследовать альтернативные варианты проектирования. Этот итеративный процесс приводит к оптимизации конструкций и циклов процесса разработки, что даёт заказчикам работ конкурентное преимущество.
Используя возможности машинного обучения и алгоритмов оптимизации, команды разработчиков могут эффективно производить поиск самого разумного решения в обширных пространствах проектирования, чтобы определить наиболее оптимальные конфигурации, соответствующие множеству критериев. Эта возможность не только повышает производительность, но способствует созданию инновационных и передовых конструкций, которые раньше было сложно реализовать.
Идеальный подход здесь — сбалансировать автоматизацию искусственного интеллекта и человеческий опыт. Используя сервера с установленным специализированным ПО, как мощный инструмент, дополняющий человеческие навыки, инженеры могут использовать весь свой потенциал. Эти симбиотические отношения позволяют разработчикам достигать беспрецедентного уровня эффективности, инноваций и точности, сохраняя при этом бесценные качества человеческой интуиции и творчества.
Использование ИИ в качестве партнёра по сотрудничеству даёт инженерному сообществу возможность решать сложные глобальные проблемы и способствовать прогрессу на пути к светлому будущему. Сами подходы использования «искусственного разума» не заменят программное обеспечение для моделирования или опыт инженеров. Эти инструменты скорее будет использоваться экспертами для проверки концепций или исследования гораздо более сложных физических явлений (например, акустики или геометрии транспортных средств), в то время как ранний процесс разработки будет выполняться внутри проектных групп.
Одним из наиболее значительных преимуществ интеграции нейросетей в рабочий процесс, является гораздо более разумное и автоматизированное использование инструментов в процессе проработки проекта. Алгоритмы, созданные на базе нейронных сетей различной топологии, могут помочь инженерам автоматизировать трудоёмкие задачи (например, построение сетки или настройка моделирования), позволяя людям сосредоточиться на проектных решениях и анализе более высокого уровня. Это экономит время и снижает вероятность человеческих ошибок.
Здесь собраны самые интересные новости, факты и статьи, которые есть в интернете: 💡
- 10 удивительных фактов о секс-игрушках, которые изменят ваш взгляд на них
- Все, что вам нужно узнать о банкротстве частных лиц: 5 ключевых моментов
- В поисках вдохновения: Топ-10 книг, которые не отпустят вас до последней страницы
- За кулисами эскорта: что скрывается за вуалью современных услуг сопровождения?
- 10 удивительных идей поделок, которые оживят ваш дом
У нас представлены самые удивительные, необычные и интересные истории, топы, факты и новости. Если информация показалась любопытной то подписывайтесь на «bestfacts.ru»! Уважаемые читатели, о чем вы бы еще хотели бы узнать и поделиться со своими друзьями??? Пишите свои предложения в комментариях или публикуйте свои интересные новости, факты и истории в рубрике ДОБАВИТЬ НОВОСТЬ!!!
Загрузка...