کاربرد هوش مصنوعی در مهندسی مکانیک

ادغام هوش مصنوعی در مهندسی مکانیک شمشیر دو لبه است. در حالی که این فناوری فرصت‌های باورنکردنی برای نوآوری و کارایی را ارائه می‌دهد، چالش‌هایی نیز باید برای اطمینان از اجرای مسئولانه و اخلاقی آن برطرف شود. در اینجا نگاهی دقیق‌تر به هر دو طرف سکه می‌اندازیم:

چالش‌ها:

وابستگی به داده: الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای عملکرد به حجم عظیمی از داده‌های با کیفیت بالا نیاز دارند. در مهندسی مکانیک، جمع‌آوری و برچسب‌گذاری داده‌های مرتبط (به عنوان مثال، قرائت سنسور، خواص مواد، تجزیه و تحلیل خرابی) می‌تواند پرهزینه و وقت‌گیر باشد. داده‌های محدود یا مغرضانه می‌تواند منجر به مدل‌های هوش مصنوعی نادرست یا ناعادلانه شود.

قابلیت توضیح و اعتماد: عملکرد داخلی پیچیده برخی از الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌تواند مانند جعبه‌های سیاه باشد که درک نحوه تصمیم‌گیری آنها را دشوار می‌کند. این عدم شفافیت می‌تواند اعتماد به سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را به ویژه در هنگام برخورد با طراحی‌های مهندسی حیاتی یا کاربردهای مربوط به ایمنی کاهش دهد.

نگرانی‌های مربوط به جابجایی شغلی: اتوماسیون مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند برخی از مشاغل مهندسی مکانیک، به ویژه مشاغلی که شامل وظایف تکراری هستند را از بین ببرد. با این حال، تمرکز باید بر بازآموزی و ارتقای مهارت‌های نیروی کار باشد تا با آینده‌ای که در آن همکاری انسان و ماشین کلیدی است، سازگار شود. اما واقعا این است که کاری که به دست متخصص انجام میشود بسیار متفاوت با خروچی ماشین و دستگاه میباشد. برای مثال همیشه برای مدل سازی ازآموزش سالیدورک استفاده میکنیم که بسیار کار آمد و مهم است

ملاحظات اخلاقی: سوگیری الگوریتمی می‌تواند منجر به نتایج ناعادلانه شود، مانند اینکه هوش مصنوعی به دلیل الگوهای داده‌های تاریخی، از طرح‌ها یا مواد خاصی طرفداری کند. اطمینان از انصاف و اجرای اخلاقی هوش مصنوعی در تصمیم‌گیری‌های مهندسی ضروری است.