AI 和机器学习的定义

人工智能(Artificial Intelligence)是使计算机和机器模拟人类智能的科学与工程实践。它旨在构建智能代理——系统能够正确理解外部环境,并在那里采取行动,以最大程度地完成目标。AI 技术的目标之一是通过创建具有人类智能特征的系统来解决复杂问题。而机器学习(Machine Learning)是 AI 的一个分支。它通过分析数据来教会计算机学习而不通过明确编程。通过例如聚类、分类和回归等算法从示例数据中学习模式和规则,机器学习系统能够以新数据为基础做出预测。它利用统计方法来解决学习问题,主要手段是从大量数据上自动学习隐含的知识或规律,以提高随后的决策能力。

AI 在工程生产中的应用

在制造业方面,人工智能开始大规模应用在工业设备和生产线的自动控制与监测中,实现自动生产、质量检测和在线分析,提高生产效率。机器视觉和深度学习技术能执行复杂的检测任务,在工业原料和成品自动化有缺陷检测。同时人工智能也被用来预测设备维护,预知设备性能下降以便及时保养。在能源领域,人工智能为智能电网与智能设备应用提供了技术支撑。例如通过预测负荷和发电能力,实现电网资源优化配置与调度。电池状态监测和故障预测也有了智能化。在石油勘探与输出领域,人工智能在含水地层采油、高倍率井开钻等方面发挥了重要作用。在交通运输业,人工智能推动交通系统向智慧化转型。自动驾驶汽车的研发意味着未来出租车与公交可能实现无人驾驶。智能交通系统能优化交通信号灯控制、疏导交通流量。机场以及各类物流企业也在 AI 助力下提升运营效率。

应用实例

通过分析大量的设计数据和模拟来优化工程设计。例如，可以使用基于机器学习的算法来改进产品设计，减少材料浪费，并提高产品性能：

# 一个简单的基于机器学习的设计优化示例from sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.linear_model import LinearRegression
# 加载和准备设计数据# ...
# 划分数据集为训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 使用线性回归模型进行设计优化model = LinearRegression()model.fit(X_train, y_train)

AI 可以用于实现智能制造和自动化生产。例如，可以利用机器学习和预测性维护来优化生产流程和设备维护：

import pandas as pdfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifierfrom sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载生产设备数据data = pd.read_csv('production_data.csv')
# 准备特征和目标变量X = data.drop('maintenance_needed', axis=1)y = data['maintenance_needed']
# 划分数据集为训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 使用随机森林分类器进行预测性维护建模model = RandomForestClassifier()model.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上进行预测predictions = model.predict(X_test)
# 计算模型准确率accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)print("模型准确率：", accuracy)

AI 对工程师角色的影响

在人工智能的影响下,工程师工作中的重要组成就从以往的代码开发和产品设计,转变为更注重人机协同能力的培养。随着智能系统不断嵌入各个领域,工程师需要担当起人与机器之间的纽带角色,透过良好的人机交互设计拉近人机间的距离。作为产品的开发者,工程师不再只停留在代码和设计上,更需要理解用户的真实需求,倾听用户在人机交互过程中的各类反馈,并将收集到的第一手资料聚焦于继续优化智能系统。与此同时,作为使用智能系统的人,工程师还需要不断学习和体验系统的各种使用场景,把握人因工程的要领,确保系统在助力用户工作的同时还能给用户带来更愉悦的体验。此外,工程师还需要在设计过程中考虑机器学习系统产生的各种隐含风险,避免系统因学习内容的偏差和错误而做出有害的决定。总之,面对人工智能带来的变化,工程师的工作侧重点正在从单纯的开发转变为人与机器深度融合的设计,这对工程师提出了全新的挑战。

结论

随着人工智能不断走深入,未来它在工程领域将发挥更大作用。例如在工程设计中,AI 有能力基于大量案例学习出优良设计模式,助力工程师提高工作效率。在制造过程监控方面,通过多模态 ensors 信息融合,能实现前所未有的制造管控水平。总之,作为一个技术先驱领域,工程发展将与人工智能深度融合,携手共同打造更智能化的未来。