AI 엔지니어링: R&D 및 제품 디자인 재편

인공 지능(AI) 거의 모든 산업과 직업에 새로운 기능을 제공하고 있습니다. 엔지니어링도 예외는 아닙니다.

AI는 조직이 설계 작업을 수행하는 방법을 크게 가속화하고 개선하고 새로운 혁신을 개척하는 데 도움이 되는 놀라운 잠재력을 제공합니다.

많은 새로운 용어가 포함된 새로운 분야인 AI 엔지니어링은 사람마다 다른 의미를 가질 수 있습니다. 일부 집단에서 AI 엔지니어링은 조직과 소프트웨어 개발자가 AI 시스템을 구축하여 다른 작업을 강화하는 데 사용할 수 있는 방법을 의미합니다. 하지만 이 게시물에서는 엔지니어, 디자이너, 과학자 및 연구원은 AI를 사용하여 더 나은 제품을 만들고, 새로운 기술을 개척하고, 사회를 돕기 위한 혁신 노력을 개선하고 가속화할 수 있습니다. 이를 때때로 AI라고 합니다.도움 공학.

AI 엔지니어링이란 무엇입니까?

AI 엔지니어링(AI 지원 엔지니어링)에는 컴퓨터 과학, 수학, 데이터 과학 및 소프트웨어 엔지니어링을 활용하는 다학문적 접근 방식이 포함됩니다. 기본적인 측면에는 데이터 수집 및 전처리, 알고리즘 선택 및 최적화, 모델 교육 및 평가, 배포 전략이 포함됩니다. 

고품질의 다양한 데이터 세트는 AI 모델이 학습하고 예측을 수행하는 구성 요소이므로 데이터는 중추적인 역할을 합니다. 더욱이 AI 엔지니어링에는 개발 과정에서 내려진 결정이 사회적, 경제적 영향을 미칠 수 있으므로 윤리적 고려 사항이 포함됩니다.

협업, 지속적인 학습, 적응성은 AI 엔지니어에게 중요한 특성입니다. 이 분야는 빠르게 발전하고 있기 때문에 전문가는 새로운 기술과 모범 사례를 따라잡아야 합니다.

AI는 엔지니어링에 어떻게 사용됩니까?

AI는 엔지니어링 분야의 다양한 측면을 향상시키기 위해 광범위하게 활용되고 있습니다. 수많은 설계 반복을 신속하게 생성 및 평가하여 설계 최적화를 지원하여 보다 효율적이고 혁신적인 솔루션을 제공합니다. 

AI 기반 예측 분석은 산업 장비를 사전에 유지 관리하여 가동 중지 시간과 운영 비용을 줄이는 데 도움이 됩니다. 또한, 기계 학습 알고리즘을 사용하여 시뮬레이션 및 실험에서 복잡한 데이터 세트를 분석하고 의사 결정에 정보를 제공하고 개선에 도움이 되는 귀중한 통찰력을 추출합니다. 모델 기반 시스템 엔지니어링 전반적인 시스템 성능. 

~ 제조 자동화 구조 분석 및 위험 평가를 지원하는 프로세스를 통해 AI의 엔지니어링 통합은 진행을 가속화하고 창의성을 육성하며 엔지니어링 실무의 효율성을 개선합니다.

AI 엔지니어링의 기초는 다양한 분야를 통합하여 혁신을 개선하고 가속화하는 강력하고 효율적인 AI 시스템을 만드는 데 있습니다. 

기계 학습

머신 러닝은 인공 지능의 필수 초석 중 하나를 형성하며, 컴퓨터와 소프트웨어가 데이터로부터 학습하고 시간이 지남에 따라 성능을 향상시킬 수 있는 수단을 제공합니다. 

통계 및 컴퓨터 과학 분야에 뿌리를 둔 머신 러닝은 알고리즘을 통해 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 패턴을 식별하고, 예측하고, 통찰력을 생성할 수 있습니다. 

기계 학습 알고리즘은 신경망, 의사결정 트리, 지원 벡터 머신 등 다양한 기술을 활용하여 대량의 정보를 조사하여 데이터 내의 복잡한 관계를 인식할 수 있습니다. 

이 프로세스는 AI 시스템의 기능을 향상시킬 뿐만 아니라 변화하는 환경과 새로운 시나리오에 적응할 수 있도록 하여 궁극적으로 사전 정의된 규칙을 뛰어넘어 AI의 발전을 촉진하고 AI를 사용하여 다양한 영역의 복잡한 문제를 해결할 수 있게 해줍니다.

기계 학습은 엔지니어링에 적용되어 새로운 설계 접근 방식을 찾거나 유지 관리 문제를 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다. 특히 도움이 될 수 있습니다. 리버스 엔지니어링.

깊은 학습

딥 러닝은 AI 기반의 초석 역할을 하며 기계가 세상을 이해하고 상호 작용하는 방식을 재정의한 패러다임 전환을 구현합니다. 

인간 두뇌의 복잡한 아키텍처에서 영감을 얻은 신경망에 기반을 둔 딥 러닝은 AI 시스템이 여러 추상화 수준에서 데이터 표현을 자율적으로 학습할 수 있도록 지원합니다. 이러한 네트워크는 상호 연결된 노드 계층을 활용하여 복잡한 패턴을 밝혀내고 이미지 및 음성 인식, 자연어 처리, 심지어 의사 결정과 같은 작업을 지원합니다.

딥 러닝의 확장성과 다양성은 하드웨어 및 알고리즘의 발전과 결합되어 AI를 새로운 차원으로 끌어올려 의료, 자율 주행, 과학 연구와 같은 분야에서 획기적인 발전을 이루었습니다. 

딥 러닝이 계속 발전함에 따라 AI는 점점 더 정교한 기능을 구현하고 혁신을 주도하며 엔지니어와 과학자가 신제품을 설계하는 방식에서 인간-기계 협업의 가능성을 재편합니다.

신경망

신경망은 인공 지능의 기본 기둥으로, 인간 두뇌의 복잡한 작동을 모방하여 데이터 내의 복잡한 패턴을 처리하고 이해합니다. 

이러한 계산 모델은 가중치 연결을 통해 입력 정보를 변환하여 의미 있는 표현을 학습하고 추출하는 레이어로 구성된 상호 연결된 노드 또는 "뉴런"으로 구성됩니다. 

심층 신경망, 특히 합성곱 신경망의 출현 재발 아키텍처는 이미지 인식, 자연어 처리, 심지어 자율적인 의사 결정과 같은 작업을 가능하게 하여 AI에 혁명을 일으켰습니다. 

반복적인 학습 프로세스를 통해 시간이 지남에 따라 성능을 조정하고 개선하는 이 혁신적인 기술의 능력은 지능 자체의 기본 원칙을 반영합니다. 현대 AI의 초석인 신경망은 다면적인 문제를 해결하고 점점 더 정교한 애플리케이션을 위한 길을 닦는 능력을 지속적으로 발전시키고 있습니다.

엔지니어링의 경우 신경망은 시스템의 모든 구성 요소를 더 잘 분석하고 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 가장 중요한 점은 명시적인 데이터 없이도 추론하고 학습할 수 있다는 점입니다. 즉, 비선형 관계를 식별하고 완전히 정의되지 않은 상태에서도 엔지니어링 작업을 수행할 수 있다는 의미입니다.

양자역학

가장 작은 규모에서 입자의 거동을 지배하는 기본 이론인 양자 역학은 인공 지능(AI)의 기초를 형성하는 데 매력적인 역할을 합니다. 양자 역학의 중심에는 입자가 여러 상태에 동시에 존재할 수 있는 중첩 원리가 있으며, 이는 AI 신경망의 다차원적 특성에 대한 흥미로운 비유를 제공합니다. 

더욱이 입자들이 공간적 분리와 상관없이 얽혀지는 얽힘(entanglement)의 개념은 정보를 공동으로 처리하고 공유하는 AI 시스템 내 상호 연결된 노드와 유사하다. 

DaVinci에는 양자 컴퓨팅 AI 작업을 기하급수적으로 가속화할 가능성이 있는 양자 역학의 확률, 불확실성 및 측정 간의 복잡한 상호 작용은 AI 알고리즘이 양자 현상의 확률적 특성을 어떻게 모방할 수 있는지에 대한 새로운 관점을 제시합니다. 

AI가 계속 발전함에 따라 양자 역학의 통찰력은 엔지니어링 및 제품 개발에 대한 새로운 접근 방식에 영감을 주어 이 두 최첨단 영역 간의 공생 관계를 육성할 수 있습니다.

AI 지원 엔지니어링의 핵심 프로세스

AI를 사용하여 연구 개발 노력을 가속화하려면 신중한 계획과 핵심 프로세스 및 리소스 설정이 필요합니다. 엔지니어링 작업을 개선하기 위해 AI를 사용하는 성공을 보장하려면 조직은 데이터 수집, 전처리, 모델 교육 및 실시간 분석을 고려해야 합니다. 이러한 프로세스를 이해함으로써 R&D 조직은 AI 이니셔티브를 최대한 활용할 수 있는 준비를 갖추게 됩니다.

데이터 수집

엔지니어링의 경우 데이터 수집에는 실험, 센서 또는 시뮬레이션을 통해 원시 측정값과 관찰 내용을 수집하는 작업이 포함됩니다. 이 데이터에는 다음과 같은 다양한 유형의 물리적 현상 평가가 포함될 수 있습니다. 전산 유체 역학 or 유한요소해석. 

고급 데이터 수집 시스템은 센서 네트워크와 데이터 로거를 활용하여 사용 중인 장비의 정확하고 안정적인 측정을 보장하는 경우가 많습니다. 수집된 데이터는 공동 액세스를 보장하고 다운스트림 처리 및 분석을 용이하게 하기 위해 잘 구성되고 적절하게 레이블이 지정되어 중앙 집중식 시스템에 수집되어야 합니다.

전처리

전처리 단계는 수집된 데이터가 추가 분석에 적합한지 확인하는 데 중요합니다. 이 프로세스 동안 원시 데이터(종종 디지털 시뮬레이션에서 나온)를 정리, 필터링 및 변환하여 노이즈, 이상 현상 및 아티팩트를 제거합니다.

측정을 표준화하고 체계적인 오류를 수정하기 위해 교정 및 정규화 기술이 적용되는 경우가 많습니다. 데이터 전처리에는 차원을 줄이고 중요한 정보를 강조하기 위해 원시 데이터에서 관련 특징이나 특징을 캡처하는 특징 추출이 포함될 수도 있습니다. 적절한 전처리는 데이터의 품질을 향상시키고 효과적인 모델 교육을 위해 준비합니다.

모델 훈련

모델 훈련에는 전처리된 데이터를 분석하기 위한 기계 학습 또는 AI 모델 개발이 포함됩니다. 

모델 선택은 특정 실험과 원하는 정확도 수준에 따라 달라집니다. 훈련에는 레이블이 지정되거나 레이블이 지정되지 않은 데이터를 모델에 공급하고 해당 매개변수를 반복적으로 조정하여 예측 결과와 실제 관찰 간의 차이를 최소화하는 작업이 포함됩니다.

모델 교육에는 과적합을 방지하고 새 데이터에 대한 일반화 가능성을 보장하기 위해 신중한 검증과 조정이 필요합니다.

실시간 분석

즉각적인 통찰력이나 조정이 필요한 실험에는 실시간 분석이 필수적입니다. 이 단계에서는 훈련된 모델이 들어오는 데이터에 실시간으로 적용되어 신속한 분석과 의사결정을 제공합니다. 예를 들어 AI 시스템은 디지털 트윈의 작동을 관찰하고 유지 관리 문제를 예측할 수 있습니다. 

이 프로세스에는 데이터 스트림을 효율적으로 처리하기 위해 최적화된 알고리즘과 계산 리소스가 필요합니다. 실시간 분석의 결과는 연구자가 실험 매개변수를 적시에 조정하도록 안내하거나 관찰된 패턴을 기반으로 즉각적인 조치를 알릴 수 있습니다.

이러한 각 AI 엔지니어링 프로세스는 엔지니어링 작업의 효율성, 정확성 및 분석 깊이를 향상시키는 데 중요한 역할을 하며, 연구원과 엔지니어가 복잡하고 방대한 데이터에서 귀중한 통찰력을 추출하는 데 도움을 줍니다.

AI 엔지니어링의 미래

AI 엔지니어링의 미래는 전통적인 엔지니어링 분야의 지속적인 융합을 통해 놀라운 발전을 약속합니다. 고성능 컴퓨팅, 인공 지능. 

AI가 계속해서 발전함에 따라 엔지니어들은 점점 더 AI의 기능을 활용하여 복잡한 시스템의 설계, 제조 및 유지 관리를 간소화하고 향상할 것입니다. 

AI 기반 시뮬레이션은 프로토타입 제작 및 테스트 프로세스를 혁신하여 엔지니어가 수많은 설계 반복을 빠르고 비용 효율적으로 탐색할 수 있도록 해줍니다. 또한 AI를 엔지니어링 워크플로에 통합하면 자율적인 의사 결정, 예측 유지 관리, 적응형 최적화가 지원되어 항공우주, 의료, 에너지 등 산업 전반에 걸쳐 더욱 탄력적이고 효율적인 시스템이 탄생하게 됩니다.