هوش مصنوعی در مهندسی مکانیک

چگونه در مهندسی مکانیک از هوش مصنوعی استفاده می‌شود؟

هوش مصنوعی می‌تواند در طراحی سیستم‌ها و ساخت قطعاتی که پایداری طبیعت و بهره‌وری در مصرف انرژی را تضمین می‌کنند کمک کند.

چکیده

علم داده با ارائه داده‌ها و بینش‌های مورد نیاز برای آموزش و بهبود مدل‌های هوش مصنوعی توانسته است در پیشرفت هوش مصنوعی نقش مهمی ایفا کند. برای کسی که در حوزه مهندسی مکانیک فعال است،‌ درک این نکته ضروری است که علم داده راهی مفید برای درک اصول اساسی و نحوه عملکرد هوش مصنوعی و شیوه‌ پیش‌بینی به کمک هوش مصنوعی است. مهندسان مکانیک می‌توانند با درک داده‌هایی که هوش مصنوعی به کمک آنها آموزش می‌بیند محدودیت‌ها و سوگیری‌های احتمالی سیستم را بهتر درک کنند و در مورد استفاده از هوش مصنوعی در کار خود تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند.

حوزه طراحی سیستم‌های گرمایشی و سرمایشی ساختمانی و صنعتی از حوزه‌های به‌روز و پرتقاضا در مهندسی مکانیک است. کسانی که دارای مدرک کارشناسی مهندسی مکانیک هستند می‌توانند در دوره آموزش طراحی تأسیسات مکانیکی ساختمان در دپارتمان علوم مهندسی مجتمع فنی تهران شرکت کنند. این دوره تخصصی طی ۳۶ ساعت آموزش فراگیران را با استاندارهای طراحی و اجزا، محاسبات، تجهیزات و سایر مسائل مربوط به پروژه ‌های تأسیساتی ساختمانی آشنا می‌کند.

نیاز به هوش مصنوعی در مهندسی مکانیک

هوش مصنوعی در سال‌های اخیر به دلیل پیشرفت‌های فناوری در این حوزه و افزایش توان آن در پردازش مقادیر زیاد داده بسیار مورد توجه قرار گرفته است. از سوی دیگر، امروزه مهندسی مکانیک با چالش‌های متعددی روبه‌روست، از جمله طراحی سیستم‌ها و اجزای سازنده آنها به‌طوری که بتوانند برای آینده ما مفید باشند و پایداری طبیعت و بهره‌وری در مصرف انرژی را حفظ کنند.

استفاده از فناوری‌های پیشرفته می‌تواند در تهیه طرح‌هایی با این خصوصیات به مهندسان مکانیک کمک کند. یکی از این فناوری‌ها که بسیار مفید است فناوری هوش مصنوعی و توانایی تحلیل داده است. هوش مصنوعی در حوزه‌هایی مانند وسایل نقلیه بی‌راننده بسیار پیشرفت کرده است. می‌توان با تمرکز بیشتر بر استفاده از هوش مصنوعی در حوزه طراحی مکانیک از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای ارائه پیشنهادهای مفید برای آینده و همچنین برای حال استفاده کرد.

راه‌حل‌های هوش مصنوعی از تحلیل داده‌ها توسط دانشمندان داده و سایر متخصصان خبره حاصل می‌شوند که در زبان‌های برنامه‌نویسی و الگوریتم‌های هوش مصنوعی تخصص دارند. از سوی دیگر، بیشتر مهندسان مکانیک دوست دارد در کار خود از راه‌حل‌های هوش مصنوعی بهره ببرند. آنها خودشان در حوزه اتوماسیون کارخانه‌ای، ترکیب مواد و طراحی محصول از جمله در کَد تخصص دارند. برای افزایش بهره‌وری و آینده‌ای بهتر باید بتوانیم این دو تخصص را با هم ترکیب کنیم.

در ادامه موضوعات حوزه هوش مصنوعی را که در مهندسی مکانیک کاربرد دارند مطرح می‌کنیم و کاربردهای جدید یادگیری عمیق در شبیه‌سازی سه‌بعدی را با مثال توضیح می‌دهیم.

چالش‌های امروز مهندسی مکانیک

مهندسان مکانیک امروزه از جنبه‌های مختلف با چالش مواجه هستند. از یک سو، تقاضای فراوانی برای تولید محصولات و فرایندهای نوآورانه وجود دارد و از سوی دیگر باید پایداری و مقرون به صرفه بودن طراحی‌های آنها نیز تضمین شود.

 برخی از چالش‌های امروز مهندسی مکانیک عبارت‌اند از:

• پایداری

طراحی و خلق محصولات و فرایندهای سازگار با محیط زیست بسیار مهم است. مهندسان مسئول کاهش ضایعات و افزایش کارایی پروژه نیز هستند.

• سیستم‌های انرژی کارآمد

مهندسی مکانیک باید محصولات و فرایندهایی تولید کنند که از نظر مصرف انرژی کارآمد باشند و از منابع انرژی تجدیدپذیر استفاده کنند.

• رقابت بین شرکت‌ها و سودآوری برای سهام‌داران

مهندسان همچنین باید بتوانند هزینه‌ها را کاهش داده و کارایی و بهره‌وری تولید را افزایش دهند. در عین حال باید کیفیت محصولات را نیز بهبود ببخشند.

• به‌روز بودن

مهندسان باید فناوری‌های جدید را بشناسند و از آنها در طرح‌های خود استفاده کنند.

هوش مصنوعی در مهندسی مکانیک

اگر مهندس مکانیک هستید شاید فکر کنید نمی‌توانید در کار خود از هوش مصنوعی استفاده کنید. در این بخش کاربردهای عملی هوش مصنوعی را در طراحی محصول نشان خواهیم داد. اما پیش از آن باید بدانید که هوش مصنوعی چیست و چه کار می‌کند.

هوش مصنوعی نوعی شبیه‌سازی از هوش انسانی است و دستگاه‌هایی می‌سازد که برنامه‌ریزی شده‌اند مانند انسان فکر کنند و یاد بگیرند. هوش مصنوعی شاخه‌ای از مهندسی رایانه است که بر ساخت ماشین‌ها برای انجام کارهای تخصصی‌ تمرکز دارد،‌ کارهایی که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند مانند تشخیص گفتار، درک زبان طبیعی و به‌طور کلی همه انواع یادگیری از طریق تجربه.

 رایج‌ترین روش برای رسیدن به هوش مصنوعی کاربردی استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های آماری است که به ماشین امکان می‌دهند به کمک داده‌ها یاد بگیرد.

آیا دستگاه‌های هوش مصنوعی سخت‌افزار هستند یا نرم‌افزار؟ یک ماشین هوش مصنوعی چیست؟ می‌توان هوش مصنوعی را با نرم‌افزار، سخت‌افزار یا ترکیبی از هر دو ساخت؟

• ربات‌های چت، دستیارهای مجازی و برنامه‌های تشخیص تصویر انواع نرم‌افزارهای هوش مصنوعی هستند.
• سخت‌افزارهای هوش مصنوعی شامل خودروهای بدون راننده، پهبادها و ربات‌ها هستند.

 نقش علم داده در هوش مصنوعی

هوش مصنوعی از دهه ۱۹۵۰ میلادی به وجود آمد، در آن زمان محققان به این فکر افتادند که ماشین‌هایی بسازند که بتوانند مانند انسان فکر کنند و یاد بگیرند. در دهه‌های بعد تحقیق بر روی «سیستم‌ها خبره» و مبتنی بر دانش متمرکز بود،‌ اما این سیستم‌های اولیه هوش مصنوعی هنوز برای برنامه‌ریزی به کمک انسانی فراوان نیاز داشتند.

در دهه‌های ۱۹۸۰ و ۱۹۹۰ تحقیقات هوش مصنوعی به سمت یادگیری ماشین پیش رفت که به ماشین‌ها امکان می‌داد به جای استفاده از برنامه از داده‌ها استفاده کنند. این کار باعث به وجود آمدن هوش مصنوعی پیشرفته‌تری شد که می‌توانست تصاویر و صداها را تشخیص دهد. در چند سال گذشته فناوری هوش مصنوعی بهبود یافته و داده‌های بیشتری در اختیار آن قرار گرفته است و به همین دلیل توجه بیشتری را به خود جلب کرده است.

علم‌ داده حوزه‌ای است که با استفاده از تکنیک‌ها و ابزارهای مختلف می‌تواند از دل داده‌ها بینش و دانش استخراج کند. این حوزه چندرشته‌ای حاصل ترکیب علوم رایانه، آمار و یادگیری است. علم داده با ارائه داده‌ها و بینش‌های مورد نیاز برای آموزش و بهبود مدل‌های هوش مصنوعی توانسته است در پیشرفت هوش مصنوعی نقش مهمی ایفا کند.

برای کسی که در حوزه مهندسی مکانیک فعال است،‌ درک این نکته ضروری است که علم داده راهی مفید برای درک اصول اساسی و نحوه عملکرد هوش مصنوعی و شیوه ی پیش‌بینی به کمک هوش مصنوعی است. مهندسان مکانیک می‌توانند با درک داده‌هایی که هوش مصنوعی به کمک آنها آموزش می‌بیند محدودیت‌ها و سوگیری‌های احتمالی سیستم را بهتر درک کنند و در مورد استفاده از هوش مصنوعی در کار خود تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند.

هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

بنا برتعریف، هوش مصنوعی حوزه وسیعی است که شامل حوزه‌های فرعی فراوانی می‌شود. یادگیری ماشین و یادگیری عمیق دو مورد از زیرشاخه‌های متعدد هوش مصنوعی هستند. یادگیری ماشین به کمک الگوریتم‌ها باعث می‌شود رایانه از طریق داده‌ها و تجربیات گذشته بدون دخالت انسان بیاموزد و عملکرد خود را توسعه دهد. برنامه‌های یادگیری ماشین نیز شامل برنامه‌های تشخیص تصویر نیز هستند.

یادگیری عمیق شاخه‌ای مبتنی بر شبکه‌های عصبی مصنوعی است. این شبکه‌ها مدل‌های ریاضی هستند که براساس ساختار و عملکرد مغز انسان ساخته شده‌اند و به همان شیوه آموزش می‌بینند. زبان برنامه‌نویسی پایتون که زبان پیشرفته‌ای است از ابزارهای مهم دانشمندان داده و سایر متخصصانی است که محصولات نرم‌افزاری تولید می‌کنند.

فرایند طراحی اجزای مکانیکی شامل تحلیل عملکرد و اجزاء و رعایت الزامات آن، تعیین مواد و روش ساخت آنها و سپس ایجاد نقشه‌ها و مشخصات دقیقی است که برای ساخت آن اجزا مورد استفاده قرار می‌گیرند. این فرایند شامل مراحل زیر است:

• طراحی مفهومی

فرایند طراحی اجزای مکانیکی اغلب با طراحی مفهومی آغاز می‌شود. در این مرحله الزامات و محدودیت‌های اصلی هر جزء تعریف می‌شود.

• طراحی جزئیات

پس از طراحی مفهومی نوبت به طراحی جزئیات می‌رسد و در این مرحله باید با در نظر گرفتن عواملی مانند مواد، روش ساخت و هزینه ساخت، طرح‌ها دقیق ترسیم  می‌شوند.

• تحلیل و بهینه‌سازی

پس از طراحی به مرحله تحلیل می‌رسیم. این مرحله به کمک طراحی رایانه‌ای یا CAD و ابزارهای شبیه‌سازی سه‌بعدی مهندسی مکانیک یا CAE انجام می‌شود. این ابزارها کمک می‌کنند قطعه طوری طراحی شود که عملکرد مورد نظر را داشته باشد و الزامات مربوط به عملکرد خود را برآورده کند.

• بهینه‌سازی چندمنظوره

بهینه‌سازی یک محصول صنعتی به معنای آن است که چندین هدف و محدودیت (گاه متضاد) را در آن در نظر بگیریم و طوری آن را بهینه کنیم که مثلاً به وزن، هزینه و اندازه مطلوب برسد. به این فرایند بهینه‌سازی چندمنظوره می‌گویند.

کاربردهای هوش مصنوعی در مهندسی مکانیک

در همه موارد استفاده از هوش مصنوعی، شبیه‌سازی مبتنی بر هوش مصنوعی تقریب‌های عددی را با پیش‌بینی‌های شبکه عصبی جایگزین می‌کنند. این امکان حاصل قابلیت یادگیری هوش مصنوعی است. بنابراین شبیه‌سازی مبتنی بر هوش مصنوعی از داده‌های حاصل از تحلیل‌های عددی قبلی آغاز می‌شود. اما پیش‌بینی‌های هوش مصنوعی می‌توانند نتایج را هزاران و میلیون‌ها بار سریع‌تر از تحلیل‌های عددی قبلی ارائه دهند.

نمونه‌های استفاده از هوش مصنوعی در مهندسی مکانیک عبارت‌اند از:

• توربوماشین‌ها

توربوماشین‌ها مجموعه‌هایی پیچیده هستند که در آنها به عملکرد مؤثر در شرایط بسیار متنوع نیاز است. طراحی مبتنی بر شبیه‌سازی درحال حاضر از ابزارهای ضروری برای ساخت توربوماشین‌هاست. اما مشکلات بزرگی نیز در این حوزه وجود دارد، مانند اینکه نمی‌توان به کمک شبیه‌سازی نقشه عملکرد  کامل آنها را تهیه کرد. این امر فرایند اجرا را محدود می‌کند.

مهندسان مکانیک چگونه می‌توانند بر این نقیصه غلبه کرده و روند طراحی توربوماشین را به‌طور اساسی تغییر دهند؟ هوش مصنوعی در اینجا وارد عمل می‌شود و می‌تواند نقشه عملکرد شبه‌واقعی را تهیه کند و پس از یادگیری به کمک داده‌های باکیفیت طراحی را انجام دهد. سپس کاربر می‌تواند نقشه عملکرد را بررسی کرده و رفتار طراحی را در شرایط عملیاتی مختلف مثلاً برای مقادیر، فشار و سرعت‌های مختلف ارزیابی کند.

• مبدل‌های حرارتی

می‌توان به کمک هوش مصنوعی مدلی ساخت که عملکرد لحظه‌ای مبدل‌های حرارتی مختلف را بر اساس طرح آنها و در وضعیت‌های مکانی مختلف پیش‌بینی کرد. افزون بر این، هوش مصنوعی می‌تواند در بهینه‌سازی شکل مبدل‌های حرارتی نیز کمک کند.

جمع‌بندی

مهندسان مکانیک امروز از جنبه‌های مختلف با چالش مواجه هستند. از یک سو، تقاضای فراوانی برای تولید محصولات و فرایندهای نوآورانه وجود دارد و از سوی دیگر باید پایداری و مقرون به صرفه بودن طراحی‌های آنها نیز تضمین شود. برای ترکیب هوش مصنوعی و مهندسی مکانیکی روش‌های زیادی وجود دارد. می‌توان با تمرکز بیشتر بر استفاده از هوش مصنوعی در حوزه طراحی مکانیک از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای ارائه پیشنهادهای مفید برای آینده و همچنین برای حال استفاده کرد.

حوزه طراحی سیستم‌های گرمایشی و سرمایشی ساختمانی و صنعتی از حوزه‌های به‌روز و پرتقاضا در مهندسی مکانیک است. کسانی که دارای مدرک کارشناسی مهندسی مکانیک هستند می‌توانند در دوره آموزش طراحی تأسیسات مکانیکی ساختمان در دپارتمان علوم مهندسی مجتمع فنی تهران شرکت کنند. این دوره تخصصی طی ۳۶ ساعت آموزش، فراگیران را با استاندارهای طراحی و اجزا، محاسبات، تجهیزات و سایر مسائل مربوط به پروژه‌های تأسیساتی ساختمانی آشنا می‌کند.

در دنیای کسب‌وکار امروز، تحصیلات دانشگاهی برای حفظ ارزش شما به‌عنوان نیروی کار بااستعداد و کارآمد کافی نیستند. برای‌ اینکه مزیت رقابتی شخصی خود را حفظ کنید، باید بر آموزش مستمر و مادام‌العمر خود سرمایه‌گذاری کنید. خانواده بزرگ مجتمع فنی تهران هرساله به هزاران نفر کمک می‌کند تا در مسیر شغلی خود پیشرفت کنند.

اگر شاغل هستید و وقت ندارید در دوره‌های آموزشی حضوری شرکت کنید، مجتمع فنی تهران گزینه‌هایی عالی برای آموزش مجازی، آنلاین، آفلاین و ترکیبی ارائه می‌دهد. با شرکت در دوره‌های کوتاه‌مدت مجتمع فنی تهران و دریافت مدارک معتبر و بین‌المللی می‌توانید با اعتماد به نفس مسیر ترقی را طی کنید و در سازمان خود به مهره‌ای ارزشمند تبدیل شود.

منبع: Neural Concept