AI sẽ không thay thế các kỹ sư con người trong tương lai gần, nhưng nó vẫn có thể giúp họ tiết kiệm rất nhiều thời gian (Ảnh: Adobe Stock / visoot)
Có vẻ như máy được xác định bằng phần mềm đã cũ rồităng, giảm thời gian phát triển và tăng tiềm năng đổi mới; kỹ thuật ngày càng dựa trên các thuật toán, điều này mở ra một số khả năng mới.
Kỹ thuật linh hoạt là gì?
Nhà cung cấp Magna Electronics Europe đang sử dụng điều này để phát triển hệ thống hỗ trợ người lái mới sử dụng máy học và AI, “vai trò trung tâm” mà công ty nhấn mạnh. Stephen Jenkins, phó chủ tịch chiến lược công nghệ tại Magna Electronics, nhấn mạnh: “AI có tiềm năng cải thiện triệt để trải nghiệm người dùng”. :
Do đó, các nhóm phát triển hỗn hợp đang được bổ sung vào các tác nhân AI. Trong tương lai, họ cũng sẽ hỗ trợ người lái ô tô và cải thiện trải nghiệm người dùng, Jenkins cho biết, AI tổng quát sẽ giúp cải thiện dữ liệu đào tạo trong thế giới thực. , chẳng hạn như để giám sát môi trường ô tô tự hành thông qua các lời nhắc hoặc tạo ra các kịch bản đào tạo tổng hợp sẽ giúp giảm đáng kể chi phí phát triển . kỹ thuật làm tăng chất lượng phát triển và giảm số lượng mã viết tay.”
Đây là cách AI giúp thúc đẩy sự phát triển
Tại Porsche, trí tuệ nhân tạo được coi là công nghệ quan trọng để phát triển động cơ đẩy . Khi thiết kế động cơ đốt trong cổ điển, AI đã giúp tìm ra cách dự đoán hàm lượng khí trong dầu động cơ. Tỷ lệ khí cao dẫn đến tạo bọt dầu. Do đó, hàm lượng khí phải càng thấp càng tốt. Tuy nhiên, hiệu quả rất khó đo lường chứ chưa nói đến việc dự đoán. Các nhà phát triển động cơ hiện đã phân tích khối lượng dữ liệu bằng cách sử dụng công cụ AI được phát triển đặc biệt. tối ưu hóa đơn vị cho phù hợp.
AI cũng đã được chứng minh là hữu ích trong việc theo dõi hành vi lão hóa của pin lithium-ion, giúp cải thiện phạm vi dự đoán của các kỹ sư. “Nó tính đến các ảnh hưởng như nhiệt độ và trạng thái sạc, cũng như kết quả của các cuộc thử nghiệm dài hạn và thử nghiệm đội xe, cùng nhiều thứ khác.” AI trong xe sẽ thích ứng với hồ sơ của người dùng, do đó dự đoán trở nên chính xác hơn. .
AI biến mong muốn của khách hàng thành hiện thực
Các nhà nghiên cứu tại Fraunhofer IPK có trụ sở tại Berlin, thay mặt cho BASF Polyurethanes GmbH, nhà sản xuất hệ thống treo xe, đã phát triển một quy trình trí tuệ nhân tạo được thiết kế để thiết kế một bộ phận phù hợp trực tiếp từ yêu cầu của khách hàng. AI giúp các lập trình viên tiết kiệm thời gian lặp đi lặp lại mà các nhà nghiên cứu đã sử dụng. quy trình CRISP-DM tiêu chuẩn để đào tạo AI Sau khi phân tích tình huống, thu được các mục tiêu cụ thể. Đây là cơ sở để đào tạo mô hình AI. Các nhà nghiên cứu cho biết : “So với các bộ đào tạo khác có dữ liệu lịch sử phức tạp hơn, phương pháp này giúp việc đào tạo AI dễ dàng hơn đáng kể” . Điều này cho phép họ tạo ra hơn 10.000 thiết kế khác nhau từ một mẫu duy nhất.
Sau đó, công cụ này mô phỏng cách hoạt động của các nguồn ảo dưới các tải khác nhau.Các nhà nghiên cứu vẫn chưa thể nói sẽ tiết kiệm được bao nhiêu thời gian.
Đối với BMW và Co., AI đang trở thành một công cụ tiêu chuẩn
Richard Ahlfeld, người sáng lập và Giám đốc điều hành Monolith, cho biết BMW đang tăng tốc phát triển sản phẩm với nhóm thử nghiệm va chạm của công ty khởi nghiệp Monolith ở Anh để dự đoán sớm hành vi va chạm trong quá trình phát triển. Thậm chí còn thú vị hơn quá trình phát triển máy tăng tốc là cơ hội để các kỹ sư khám phá nhiều thiết kế hơn. tham số và tìm ra mối quan hệ mới giữa các điều kiện vận hành mà không cần Ahlfeld nói : “Đột nhiên , sự kết hợp giữa kiến thức kỹ thuật và học máy trở thành một lợi thế cạnh tranh” .
Tại BMW và các OEM khác , các công cụ tương tự AI được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu và phát triển, đặc biệt khi tạo ra lượng lớn dữ liệu, từ khí động học đến độ chính xác của hệ thống hỗ trợ người lái Petra Jenner, chuyên gia dữ liệu của Splunk tại Châu Âu cho biết. Tổng Giám đốc và Phó Chủ tịch khu vực Trung Đông và Châu Phi.
AI tiết kiệm thời gian phát triển ở đâu?
Jenner tin chắc rằng: “Các kỹ sư có thể tối ưu hóa thiết kế sớm hơn trong quá trình thiết kế, giảm việc thử nghiệm tốn kém và tốn thời gian”. “Trong tương lai, khoảng 30% công việc vận hành khá tẻ nhạt trong kỹ thuật sẽ được chuyển sang AI.”ông trích dẫn những dự đoán. Tính toán, mô phỏng, công việc thường ngày “Tiết kiệm thời gian có thể được sử dụng trên con đường đổi mới ”, Jenner nhấn mạnh.
Tuy nhiên, một phần thời gian tiết kiệm được nên được sử dụng để thiết kế ngược những gì AI đã tạo ra, làm thế nào và tại sao. “Đặc biệt là để ngăn chặn những sai lầm trong quá khứ quay trở lại quá trình phát triển sản phẩm”, Jenner không nghi ngờ rằng kỹ thuật sẽ cải thiện một cách tổng thể. AI.Tuy nhiên, điều này phải tuân theo một điều kiện. “Trọng tâm vẫn phải là con người.”
