Großbritannien kündigte kürzlich es an Ai Chancenaktionsplan, die die nächste Phase der KI -Entwicklung für Großbritannien umrissen. Das Ziel ist es, KI für wirtschaftlichen Wohlstand, verbesserte öffentliche Dienste und verstärkte Chancen zu nutzen. Großbritannien hat bereits die Grundlagen, führend in der KI zu sein, da es von qualitativ hochwertigen Forschungs- und technischen Talenten profitiert, insbesondere in der KI für Wissenschaft und Robotik. Als Großbritannien einen konzertierten KI macht, hat die USA eine private Kapitalfinanzierung in Höhe von 500 Milliarden US -Dollar angekündigt, um die KI -Infrastruktur auszubauen.
Dieser verstärkte Fokus aus Plänen und Investitionen wirkt sich auf die Art und Weise aus, wie KI genutzt wird. Wenn die KI in der Technologie zunehmend entscheidend wird und Tools und Methoden anbietet, die die Präzision und Anpassungsfähigkeit über verschiedene Bereiche hinweg verbessern können, gibt es drei Bereiche, in denen wir das Wachstum vorhersehen können: generative KI-, Überprüfungs- und Validierungs- und Kontrollsystemdesigns.
Während der anfängliche Fokus auf textbasierte Genai weiterhin die softwarzentrierten Workflows beeinflusst, ist die Auswirkungen auf Tools mit höheren Abstraktionen zurückgegeben. Im Jahr 2025 erwarten wir anhaltende Fortschritte bei der Anwendung von Genai auf „keine Code“ -Tools wie Blockdiagramme, 3D -Modelle und Flussdiagramme . Diese Tools ermöglichen es Unternehmen, komplexe Systeme grafisch darzustellen, Komponenten mühelos zu bearbeiten und die inhärente Komplexität zu verwalten.
Darüber hinaus sind sie wichtig für Produktivität und validieren Sie das Vertrauen in die Leistung auf Systemebene. Die Integration von Genai in diese Tools wird ihre Produktivität weiter steigern und die Schnittstellen den Endbenutzern vertraut halten. Weitere Tools in diesem Bereich integrieren KI -Copiloten, die Engineering -Modelle verstehen und ihre Gestaltung und Verwaltung unterstützen können.
Nutzung der Überprüfung und Validierung für die Einhaltung der KI
Industrieverwaltungsorganisationen führen Anforderungen, Rahmenbedingungen und Leitlinien der KI-Einhaltung der KI ein, als die Integration von KI in sicherheitskritische Systeme in den Anwendungen für die Automobil-, Gesundheitsversorgung und Luft- und Raumfahrtbeschwerden beschleunigt. Als Reaktion darauf müssen Technologieführer die Einführung und Implementierung von Verifizierung und Validierungsprozessen (V & V) Priorisieren, um sicherzustellen, dass ihre KI -Komponenten unter allen Bedingungen bereitgestellt werden und potenzielle Zuverlässigkeits-, Transparenz- und Verzerrungs -Compliance -Standards erfüllen können.
V & V ist entscheidend für die Überprüfung der Robustheit von Deep-Learning-Modellen und zur Erkennung von OOD-Szenarien (Out-of-Distribution), insbesondere in sicherheitskritischen Anwendungen. Die Verifizierung der Robustheit ist entscheidend, da neuronale Netze Eingaben mit geringfügigen, unmerklicher Veränderungen falsch klassifizieren können, die als kontroversische Beispiele bezeichnet werden. Beispielsweise könnte eine subtile Störung in einem Röntgenbild der Brust ein Modell dazu führen, dass eine Lungenentzündung als normal fälschlicherweise identifiziert wird. Ingenieure können mathematische Beweise für die Konsistenz eines Modells liefern und diese Szenarien unter Verwendung formaler Verifizierungsmethoden wie abstrakter Interpretation testen. Dieser Prozess verbessert die Zuverlässigkeit des Modells und gewährleistet die Einhaltung der Sicherheitsstandards, indem Schwachstellen identifiziert und angegangen werden.
Die Erkennung außerhalb der Verteilung ist gleichermaßen wichtig, da KI-Systeme es ermöglicht, unbekannte Eingaben zu erkennen und angemessen umzugehen. Diese Fähigkeit ist für die Aufrechterhaltung der Genauigkeit und Sicherheit von entscheidender Bedeutung, insbesondere wenn unerwartete Daten zu fehlerhaften Vorhersagen führen. Die Fähigkeit, zwischen Inverteilungs- und Verteilungsdaten zu erkennen, stellt sicher Anwendungen.
Wenn Sie sich auf V & V konzentrieren, können Unternehmen AI -Frameworks und Standards einhalten und gleichzeitig die Produktentwicklung in ihrer Branche vorantreiben. Ein proaktiver Compliance -Ansatz stellt sicher, dass KI -Systeme zuverlässig, sicher und ethisch solide sind und in einer sich schnell entwickelnden Landschaft einen Wettbewerbsvorteil beibehalten.
Der Anstieg von AI-basierten reduzierten Ordnung Modellen im Engineering
Der Trend zur Verwendung von AI-basierten reduzierten Ordnung (ROMS) wird voraussichtlich wachsen, was auf Fortschritte in der KI-Technologie und der Rechenleistung zurückzuführen ist. Unternehmen, die diese Modelle nutzen, verbessert die Systemleistung und -zuverlässigkeit sowie die Effizienz und Wirksamkeit des Systemdesigns und der Simulation.
Der Haupttreiber hinter dieser Verschiebung ist die Notwendigkeit, immer komplexere Systeme zu verwalten und gleichzeitig ein hohes Maß an Präzision und Geschwindigkeit aufrechtzuerhalten. Traditionelle computergestützte Engineering (CAE) und Rechenfluiddynamik (CFD) sind für Echtzeit-Anwendungen genau, aber rechnerisch und suboptimal. AI-basierte ROMs erfordern dies, indem sie die Rechenanforderungen abbauen und gleichzeitig die Genauigkeit aufrechterhalten. Unternehmen können diese Modelle verwenden, um komplexe Phänomene schneller zu simulieren und schnellere Iterationen und Optimierungen zu erleichtern.
Darüber hinaus verbessert die höchst vielseitige Fähigkeit von AI-basierten ROMS, sich an unterschiedliche Parameter und Bedingungen anzupassen, ihre Anwendbarkeit in verschiedenen Szenarien. Diese Anpassungsfähigkeit ist besonders wertvoll in den Bereichen Luft- und Raumfahrt-, Automobil- und Energiefelder, auf denen technische Systeme häufig komplizierte physikalische Phänomene beinhalten, die detaillierte Modellierung und Simulation erfordern. Zum Beispiel, Unternehmen Diese Konstruktions- und Testflugzeugkomponenten wie Flügel oder Motoren können aerodynamische Eigenschaften und Spannungsfaktoren effizienter simulieren, sodass die Ingenieure Designs schnell iterieren und optimieren können. Darüber hinaus können sich AI-basierte ROMs an verschiedene Flugbedingungen anpassen und sie vielseitige Tools zum Testen mehrerer Szenarien mit demselben Modell machen. Diese Fähigkeit beschleunigt den Entwicklungsprozess, reduziert die Kosten und erhöht die Zuverlässigkeit des Endprodukts.
AI bricht Barrieren bei der komplexen Systemkontrolle ab
Die fortgesetzte Integration von AI in das Kontrolldesign wird das Feld verändern, insbesondere bei der Verwaltung komplexer Systeme und eingebetteter Anwendungen. Traditionell stützte sich das Design des Steuerungssystems auf die Modellierung von ersten Prinzipien, die tiefes Wissen und Verständnis des Systems erforderten. Daten-Dannte Modellierung war weitgehend auf lineare Modelle beschränkt, die nur in einem kleinen Teil des Entwurfsumschlags gültig sind. AI verändert diese Landschaft, indem es die Erstellung genauer nichtlinearer Modelle aus Daten ermöglicht. Dies ermöglicht die Erstellung von hochgenauen Modellen, die erste Prinzipien und Daten kombinieren und über den gesamten Betriebsbereich gültig sind. Dieser Fortschritt ermöglicht eine bessere Kontrolle komplexer Systeme.
Gleichzeitig erleichtert die wachsende Rechenleistung von Mikrocontrollern die Einbettung von AI -Algorithmen direkt in Systeme. Diese Integration ist insbesondere in der Unterhaltungselektronik und der Automobilindustrie, in der hoch reaktionsschnelle Systeme zur Norm werden. Zum Beispiel ist die KI in Elektrowerkzeuge eingebettet, um Umweltveränderungen zu überwachen und zu reagieren, wie z. Diese Tools verwenden eingebettete KI, um ihren Betrieb autonom anzupassen und die Sicherheit und Leistung zu verbessern.
Die Konvergenz von AI mit komplexer Systemsteuerung und eingebetteten Systemen läutet in einer Zeit von robusterem, adaptivem und intelligentem Kontrolldesign ein. Unternehmen können jetzt Systeme erstellen, die in Echtzeit lernen und sich anpassen und beispiellose Präzision und Effizienz bieten. Dies schafft eine Umgebung, in der KI-gesteuerte Lösungen traditionelle Kontrollprobleme angehen und den Weg für intelligentere, integrierte Systeme in verschiedenen technischen Bereichen ebnen.
Es sollte Aufregung über die fortgesetzte Reifung und Progression von AI geben. Die Verschmelzung physikalischer Erkenntnisse mit KI -Modellen verbessert die Transparenz und Anpassungsfähigkeit und verringert die „Black Box“ -Fature traditioneller Ansätze. Die Demokratisierung von KI -Tools ermöglicht es Unternehmen, auf fortschrittliche Fähigkeiten leichter zugreifen zu können. Diese Fortschritte werden die Rolle der KI beim Ingenieurwesen erhöhen und technischen Fachleuten ermöglichen, bessere Systeme schneller und effektiver aufzubauen.
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