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El campo de la ingeniería presta gran atención a las matemáticas y sus aplicaciones. Todo ingeniero lo sabe, por muy creativo que sea. Al final Una variedad de aplicaciones matemáticas ayudarán a moldear su pensamiento. Esta misma relación entre ingeniería y matemáticas lo hace posible. AIespecialmente GenAIDesempeñar un papel clave en el desarrollo de productos y el diseño de ingeniería moderno.
GenAI puede tener varias aplicaciones importantes aquí: crear materiales innovadores y novedosos; creación rápida de prototipos Creando diseños efectivos Optimizado y sostenible
Tradicionalmente, algunas de las brechas claras en el diseño de ingeniería han sido los altos tiempos de desarrollo de los vehículos. Esto se debe a su alto nivel de verificación digital y física. o requisitos para cumplir con regulaciones estrictas. Subutilización de datos históricos u omisión de funcionalidad y pérdida de conocimiento
El diseño impulsado por IA puede ir un paso más allá al crear diseños para máquinas complejas que admitan tres capacidades principales:
a nivel de componente: donde se pueden diseñar piezas individuales utilizando GenAI, por ejemplo, el diseño 3D de un solo componente, como un soporte, una viga, una barra transversal o similar. Debido a que el diseño de componentes mediante IA es instantáneo, se reduce el tiempo de desarrollo de componentes. Diseño sostenible porque los componentes están diseñados con materiales optimizados. y reducir la repetición también CAE.
A nivel de subsistema: Predice múltiples parámetros de diseño que afectan el rendimiento a nivel del sistema, como todas las piezas que pueden garantizar un mejor rendimiento. Predecir los parámetros de diseño durante las primeras etapas de desarrollo y ajustar esos parámetros en el diseño puede ser beneficioso para reducir significativamente los costos asociados con las modificaciones del sistema en etapas posteriores.
A nivel del sistema: Un modelo personalizado que guía las iteraciones de diseño del producto para cumplir con los requisitos funcionales o regulatorios. Por ejemplo, si un producto no cumple con los parámetros funcionales o regulatorios, GenAI puede ayudar a predecir qué subsistemas y componentes deben ajustarse.
Los beneficios van desde una reducción significativa en el número de iteraciones de diseño. Y, por tanto, también lleva tiempo desarrollar el producto. También resultará en importantes ahorros de costos, esfuerzo y materiales.
Existe una posibilidad razonable de que los ingenieros tengan control sobre los componentes bajo diseño. Entrenando la máquina con parámetros de diseño óptimos. Los resultados estarán más cerca de lo que se necesita en la iteración final.
Ampliando las posibilidades humanas
Los temas de diseño enumerados anteriormente se han citado para resaltar las prácticas actuales de IA (y GenAI) y los desafíos que enfrenta la comunidad de ingeniería de productos. Los ingenieros saben que, además de cumplir todos los requisitos dentro de unos límites determinados, El ingenio también juega un papel clave en el diseño y la ingeniería de un componente o sistema.
Por lo tanto, no importa cuán creativa sea la IA, a menos que comiencen a desarrollar una comprensión de los principios de ingeniería, las matemáticas y los conceptos económicos y sociales detrás del diseño. No puede reemplazar el ingenio y la experiencia humanos. Sigue siendo importante que los diseñadores los doten de pensamiento crítico, estética y habilidades de resolución de problemas. así como el contexto económico y social que determina el resultado final del diseño. La GenAI en diseño es más efectiva cuando se trabaja con diseñadores humanos. Aumentar capacidades y ampliar posibilidades
en el horizonte
Cuestiones éticas relacionadas con GenAI, como datos incorrectos Plagio No se puede ignorar la infracción de derechos de autor. Pero los beneficios que esta tecnología puede aportar al espacio de la ingeniería en la red segura de un entorno cerrado de desarrollo de productos no tienen precedentes. En la década de 1950, el matemático británico Alan Turing preguntó: “¿Pueden pensar las máquinas?” y observemos dónde nos encontramos hoy.
En este punto de 2023, la IA ha alcanzado un nivel en el que puede proporcionar un diseño óptimo a nivel de componentes. Ahora es el momento de preguntar: “En los próximos tres a cinco años ¿Pueden las máquinas realmente diseñar sistemas a la par de los humanos y al mismo tiempo considerar el rendimiento y el cumplimiento normativo?” La respuesta a esta pregunta es un rotundo sí.
“¿Podrá GenAI reflexionar sobre casos de diseño inadecuado?”: esta es una pregunta que la comunidad de IA tendrá que responder.
La era de las máquinas pensantes
La tecnología siempre ha sido el motor del progreso humano. Dan forma a la forma en que vivimos, trabajamos e interactuamos con el mundo. En la década de 1970, el desarrollo de sistemas expertos fue un paso clave en la evolución de las máquinas pensantes. Desde entonces, la IA se ha convertido en un punto focal para el desarrollo de máquinas pensantes y continúa desarrollándose a un ritmo rápido.
Mientras nos encontramos al borde de una nueva era Varios avances están arrasando en el mundo de la tecnología. Modelo de lenguaje grande (LLM) Cuántico Y GenAI está liderando desde el frente.
GenAI puede tener varias aplicaciones importantes aquí: crear materiales innovadores y novedosos; creación rápida de prototipos Creando diseños efectivos Optimizado y sostenible
Tradicionalmente, algunas de las brechas claras en el diseño de ingeniería han sido los altos tiempos de desarrollo de los vehículos. Esto se debe a su alto nivel de verificación digital y física. o requisitos para cumplir con regulaciones estrictas. Subutilización de datos históricos u omisión de funcionalidad y pérdida de conocimiento
El diseño impulsado por IA puede ir un paso más allá al crear diseños para máquinas complejas que admitan tres capacidades principales:
a nivel de componente: donde se pueden diseñar piezas individuales utilizando GenAI, por ejemplo, el diseño 3D de un solo componente, como un soporte, una viga, una barra transversal o similar. Debido a que el diseño de componentes mediante IA es instantáneo, se reduce el tiempo de desarrollo de componentes. Diseño sostenible porque los componentes están diseñados con materiales optimizados. y reducir la repetición también CAE.
A nivel de subsistema: Predice múltiples parámetros de diseño que afectan el rendimiento a nivel del sistema, como todas las piezas que pueden garantizar un mejor rendimiento. Predecir los parámetros de diseño durante las primeras etapas de desarrollo y ajustar esos parámetros en el diseño puede ser beneficioso para reducir significativamente los costos asociados con las modificaciones del sistema en etapas posteriores.
A nivel del sistema: Un modelo personalizado que guía las iteraciones de diseño del producto para cumplir con los requisitos funcionales o regulatorios. Por ejemplo, si un producto no cumple con los parámetros funcionales o regulatorios, GenAI puede ayudar a predecir qué subsistemas y componentes deben ajustarse.
Los beneficios van desde una reducción significativa en el número de iteraciones de diseño. Y, por tanto, también lleva tiempo desarrollar el producto. También resultará en importantes ahorros de costos, esfuerzo y materiales.
Existe una posibilidad razonable de que los ingenieros tengan control sobre los componentes bajo diseño. Entrenando la máquina con parámetros de diseño óptimos. Los resultados estarán más cerca de lo que se necesita en la iteración final.
Ampliando las posibilidades humanas
Los temas de diseño enumerados anteriormente se han citado para resaltar las prácticas actuales de IA (y GenAI) y los desafíos que enfrenta la comunidad de ingeniería de productos. Los ingenieros saben que, además de cumplir todos los requisitos dentro de unos límites determinados, El ingenio también juega un papel clave en el diseño y la ingeniería de un componente o sistema.
Por lo tanto, no importa cuán creativa sea la IA, a menos que comiencen a desarrollar una comprensión de los principios de ingeniería, las matemáticas y los conceptos económicos y sociales detrás del diseño. No puede reemplazar el ingenio y la experiencia humanos. Sigue siendo importante que los diseñadores los doten de pensamiento crítico, estética y habilidades de resolución de problemas. así como el contexto económico y social que determina el resultado final del diseño. La GenAI en diseño es más efectiva cuando se trabaja con diseñadores humanos. Aumentar capacidades y ampliar posibilidades
en el horizonte
Cuestiones éticas relacionadas con GenAI, como datos incorrectos Plagio No se puede ignorar la infracción de derechos de autor. Pero los beneficios que esta tecnología puede aportar al espacio de la ingeniería en la red segura de un entorno cerrado de desarrollo de productos no tienen precedentes. En la década de 1950, el matemático británico Alan Turing preguntó: “¿Pueden pensar las máquinas?” y observemos dónde nos encontramos hoy.
En este punto de 2023, la IA ha alcanzado un nivel en el que puede proporcionar un diseño óptimo a nivel de componentes. Ahora es el momento de preguntar: “En los próximos tres a cinco años ¿Pueden las máquinas realmente diseñar sistemas a la par de los humanos y al mismo tiempo considerar el rendimiento y el cumplimiento normativo?” La respuesta a esta pregunta es un rotundo sí.
“¿Podrá GenAI reflexionar sobre casos de diseño inadecuado?”: esta es una pregunta que la comunidad de IA tendrá que responder.
La era de las máquinas pensantes
La tecnología siempre ha sido el motor del progreso humano. Dan forma a la forma en que vivimos, trabajamos e interactuamos con el mundo. En la década de 1970, el desarrollo de sistemas expertos fue un paso clave en la evolución de las máquinas pensantes. Desde entonces, la IA se ha convertido en un punto focal para el desarrollo de máquinas pensantes y continúa desarrollándose a un ritmo rápido.
Mientras nos encontramos al borde de una nueva era Varios avances están arrasando en el mundo de la tecnología. Modelo de lenguaje grande (LLM) Cuántico Y GenAI está liderando desde el frente.
