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2024年AI發(fā)展前景展望：三大趨勢(shì)推動(dòng)工程領(lǐng)域革新
發(fā)布時(shí)間：2024-09-23 19:55:51 瀏覽量：228次
隨著 AI 在各行各業(yè)的應(yīng)用日益廣泛，它將繼續(xù)深刻影響著人類社會(huì)的發(fā)展和進(jìn)步，并徹底改變技術(shù)和人類交互的方方面面。據(jù)預(yù)測(cè)，在最新2024年，企業(yè) AI 計(jì)劃有助于將工作效率和創(chuàng)造性問題解決能力提高50%。AI 將對(duì)工程師和教育工作者等的工作產(chǎn)生影響，即幫助他們節(jié)省時(shí)間，讓他們有更多精力專注于推進(jìn)科學(xué)和工程事業(yè)的其他項(xiàng)目。
AI 預(yù)測(cè) #1
AI 和仿真對(duì)于設(shè)計(jì)和開發(fā)工程系統(tǒng)至關(guān)重要
隨著 AI 在各行各業(yè)和應(yīng)用中走向主流，不使用 AI 的復(fù)雜工程系統(tǒng)將顯得格格不入。工程系統(tǒng)集多個(gè)領(lǐng)域的組件和子系統(tǒng)于一體，創(chuàng)建了能夠感知和響應(yīng)周圍世界的智能系統(tǒng)。復(fù)雜的 AI 系統(tǒng)之所以大行其道，主要是因?yàn)檫@些系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和開發(fā)中更多地融入了仿真。
仿真是一種得到廣泛驗(yàn)證的方法，用于執(zhí)行開發(fā)復(fù)雜系統(tǒng)所需的多域建模和仿真。AI 可以處理來自傳感器的數(shù)據(jù)，以幫助開發(fā)感知系統(tǒng)和自主系統(tǒng)。隨著系統(tǒng)復(fù)雜性的增加，對(duì)系統(tǒng)級(jí)和嵌入式設(shè)計(jì)來說，一些仿真的計(jì)算量可能會(huì)變得太大，尤其是在需要實(shí)時(shí)運(yùn)行模型的測(cè)試中更是如此。在這種情況下，AI 還可以通過使用降階模型來增強(qiáng)仿真。
降階模型 (ROM) 可以在加速仿真的同時(shí)，仍為控制算法的系統(tǒng)級(jí)測(cè)試提供可接受的準(zhǔn)確度。越來越多的工程師都在探索如何將基于 AI 的 ROM 模型集成到系統(tǒng)中。這有助于加速受第三方高保真模型影響的桌面仿真，通過降低模型的復(fù)雜性實(shí)現(xiàn)硬件在環(huán)測(cè)試，或加速有限元分析 (FEA) 仿真。
AI 預(yù)測(cè) #2
對(duì)于嵌入式 AI，首選小型模型；對(duì)于計(jì)算機(jī)視覺和語(yǔ)言模型，仍首選大型模型。
AI 模型可能有數(shù)百萬個(gè)參數(shù)，需要大量?jī)?nèi)存才能運(yùn)行。在研究中，準(zhǔn)確度是首要考慮因素，但在將 AI 模型部署到硬件時(shí)，需要在內(nèi)存和準(zhǔn)確度之間進(jìn)行權(quán)衡。當(dāng)討論較小的 AI 模型時(shí)，一個(gè)特別重要的主題是增量學(xué)習(xí)。增量學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，使模型能夠通過在新數(shù)據(jù)可用時(shí)實(shí)時(shí)更新其自身知識(shí)來持續(xù)學(xué)習(xí)；這是一種高效的邊緣部署方法。
隨著 AI 日臻成熟，它在提高工程師和教育工作者的工作效率和潛力方面將發(fā)揮著日益明顯的作用。工程師采用 AI 輔助仿真和更小的 AI 模型不失為明智之舉。在學(xué)術(shù)領(lǐng)域，生成式 AI 幫助教育工作者節(jié)省了精力，讓學(xué)生更加獨(dú)立。借助 AI，眾多行業(yè)和教育機(jī)構(gòu)可以做出更明智的決策，獲得可操作性的建議，并提高效率。
我會(huì)在群里與朋友們定期分享關(guān)于人工智能的發(fā)展就業(yè)情況與相關(guān)資料。
最后祝大家天天進(jìn)步！！
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