Künstliche Intelligenz (KI) und Predictive Analytics verändern die Artwork und Weise, wie alle Unternehmen arbeiten. In diesem Artikel befassen wir uns mit technischen Anwendungen von KI und Predictive Analytics. Wir beginnen mit dem allgemeinen Konzept der Künstlichen Intelligenz (KI). Wir gehen auf die Particulars ein Predictive Engineering Analytics angewendet auf das Engineering.
Wir werden Einzelheiten zu Ansätzen der künstlichen Intelligenz wie maschinellem Lernen und tiefem Lernen erläutern. Wesentliche Unterschiede werden hervorgehoben. Am Ende des Artikels werden Sie verstehen, wie innovative Deep-Learning-Technologie nutzt historische Daten und prognostiziert die Ergebnisse langwieriger und teurer experimenteller Exams oder 3D-Simulationen (CAE) genau.
Verschiedene Analytics-Strategien
Es gibt viele Arten von Analysestrategien: deskriptive, diagnostische und prädiktive Analysen. Was sind die wesentlichen Unterschiede?
Deskriptive und diagnostische Analytik haben unterschiedliche Schwerpunkte. Deskriptive Analyse bedeutet, historische Daten zusammenzufassen und zu interpretieren, um Erkenntnisse über das Geschehen zu gewinnen. Die diagnostische Analyse geht noch einen Schritt weiter und analysiert Daten, um zu verstehen, warum bestimmte Ereignisse aufgetreten sind, und um kausale Zusammenhänge zu identifizieren.
Prädiktive Analysen in der Technik konzentrieren sich eher auf die Vorhersage zukünftiger Ergebnisse von Ereignissen im Produktdesign oder in der Fertigung, beispielsweise auf die Vorhersage der Leistung eines neuen Produkts vor der Prüfung im Labor oder auf die Identifizierung von Maschinenstörungen und Wartungsbedarf, bevor das Ereignis eintritt.
Predictive Analytics führt uns zu einer vierten Artwork von Analysen, die für Ingenieure von Interesse sind: präskriptive Analysen, bei denen Maßnahmen zur Optimierung der Ergebnisse empfohlen werden.
KI und Mensch – Konkurrenz oder Zusammenarbeit?
Nein, vielmehr wird es ihnen mehr Macht geben, Entscheidungen zu treffen oder Entscheidungen zu beeinflussen und den digitalen Thread auf intelligentere Weise zu nutzen, da die menschliche Interaktion beim Produktdesign und bei der vorausschauenden Wartung zunimmt. KI fungiert als leistungsstarkes Werkzeug, das die Fähigkeiten von Ingenieuren erweitert und ihnen umsetzbare Erkenntnisse zur Verbesserung ihrer Entscheidungsprozesse liefert.
Künstliche Intelligenz und Predictive Analytics
Künstliche Intelligenz ist ein Bereich, der die Entwicklung intelligenter Maschinen umfasst, die in der Lage sind, menschliche Intelligenz zu simulieren und Aufgaben auszuführen, die typischerweise menschliche Kognition erfordern. Predictive Analytics basiert insbesondere auf der Verwendung von Daten, statistischen Algorithmen und Techniken des maschinellen Lernens, um zukünftige Ergebnisse auf der Grundlage historischer Daten und Echtzeitdaten vorherzusagen. Dieser Analysezweig nutzt vergangene Muster und Tendencies, um zukünftige Ereignisse, Verhaltensweisen oder Tendencies mit einem bestimmten Maß an Genauigkeit vorherzusagen. Predictive Analytics nutzt verschiedene Algorithmen des maschinellen Lernens, um Vorhersagemodelle zu erstellen, die Einblicke in zukünftige Szenarien liefern können.
Überblick über KI und Predictive Analytics
Künstliche Intelligenz (KI) bezieht sich im weitesten Sinne auf die Entwicklung intelligenter Maschinen, die menschliche Intelligenz simulieren und Aufgaben ausführen können, die typischerweise menschliche Kognition erfordern. Künstliche Intelligenz umfasst eine breite Palette von Techniken und Algorithmen, die es Maschinen ermöglichen sollen, autonom zu lernen, zu argumentieren und Entscheidungen zu treffen.
Künstliche Intelligenzsysteme können große Datenmengen verarbeiten und analysieren, Muster erkennen und Erkenntnisse generieren, die die Entscheidungsfindung und Automatisierung vorantreiben.
Andererseits konzentriert sich Predictive Analytics speziell auf Techniken, die zukünftige Ergebnisse genau vorhersagen. Im Gegensatz zu anderen Enterprise-Intelligence-Technologien ist Predictive Analytics zukunftsorientiert und nutzt vergangene Ereignisse (mit Knowledge Mining abgerufen und geordnet), um die Zukunft zu antizipieren (= prädiktiv zu sein) oder sie sogar umzugestalten (= präskriptiv zu sein).
Prädiktive Analysen vor KI: Traditionelle 3D-Simulation (CAE)
Vor dem Aufkommen der KI konnten Ingenieure seit den 90er Jahren prädiktive Analysetools bereitstellen, die ihr Wissen über die Welt mit statistischen oder physikbasierten Modellen verknüpften.
Als Beispiel für einen herkömmlichen Workflow für die prädiktive Modellierung könnten Ingenieure die aerodynamische Leistung eines Autos anhand seiner Geometrie vorhersagen (CAD = Pc Aided Design), ohne das Auto zu bauen und in einem Windkanal zu testen. Auch wenn die Aerodynamik durch physikalische Gleichungen wie Navier-Stokes bestimmt wird, erfordern die komplexen Algorithmen der technischen Vorhersageanalytik Investitionen in {Hardware} mit Parallelverarbeitung, um innerhalb angemessener Zeit (einige Tage oder Stunden) Antworten zu liefern.
Predictive Analytics mit KI: 3D-Simulation (NCS)
Seit 2018 nutzt Neural Idea Deep Studying, um einen Ersatz für CAE bereitzustellen, indem es lernt, mithilfe von Knowledge Mining aus früheren CAE-Daten eigene Vorhersagemodelle zu erstellen.
Robuste alleinige prädiktive Analysen basieren auf der umfassenden Nutzung historischer und Echtzeit-CAE- und CAD-Daten sowie proprietärer Datenanalysealgorithmen und Techniken des maschinellen Lernens, um fortschrittliche Prognosetechnologien zur Unterstützung menschlicher Analysten zu erstellen.
Der neue, auf KI basierende Predictive-Analytics-Workflow sieht auf den ersten Blick dem CAE sehr ähnlich, da es sich bei der Eingabe immer um eine Designform (eine CAD-Eingabe) handelt, es gibt jedoch drei Hauptunterschiede:
- Das Ergebnis der prädiktiven Analyse wird in Sekundenbruchteilen statt in Stunden bereitgestellt
- Alle komplexen CAE-Algorithmen für numerische Lösungen werden durch ein neuronales Netzwerk ersetzt
- Die Verwendung des Softwaretools erfordert keine besonderen Fähigkeiten, da Deep Studying ein praktisches Vorhersagemodell bietet, das lediglich die Fähigkeit erfordert, neue Eingabedaten bereitzustellen
Beteiligte Anwendungstechniker Produktdesign-Operationen Sie müssen keine KI-Experten werden, die sich mit Datenanalyse befassen.
Die vorbereitende Expertenphase kann flexibel durch interne oder externe Ressourcen gemanagt werden datenwissenschaftliche Expertisewie zum Beispiel das Group von Neural Idea.
Die Mehrheit der Ingenieure in einem Unternehmen (rechts) kann auf Echtzeit-Vorhersagetools zugreifen, ohne dass sie Experten werden müssen (hyperlinks)
Der Job eines Datenanalysten
Im Bereich Predictive Analytics spielen Datenanalysten eine entscheidende Rolle bei der Gewinnung wertvoller Erkenntnisse aus Daten.
Datenanalysten erfassen historische Tendencies und Muster, die als Grundlage für die Vorhersagemodellierung dienen. Sobald die Daten aufbereitet sind, verwenden Datenwissenschaftler eine Reihe statistischer Techniken und Algorithmen, um Daten abzufragen und Datentrends aufzudecken. Sobald sie Tendencies erkennen, können sie diese in eine prädiktive Analysemaschine integrieren. Mit anderen Worten: Ein Datenanalyst wendet prädiktive Modellierungstechniken an, um Modelle zu erstellen, die zukünftige Ergebnisse auf der Grundlage historischer Daten vorhersagen können.
Maschinelles Lernen und Deep Studying
Maschinelles Lernen (ML) und Deep Studying (DL) sind zwei Schlüsselzweige der KI, die für prädiktive Analysen von entscheidender Bedeutung sind.
- ML bezieht sich auf die Entwicklung von Algorithmen, die es Computern ermöglichen, ohne explizite Programmierung aus Daten zu lernen.
- Deep Studying hingegen ist eine Teilmenge des maschinellen Lernens, die sich darauf konzentriert, tiefe neuronale Netze so zu trainieren, dass sie die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachahmen und es ihnen ermöglichen, komplexe und unstrukturierte Daten mit bemerkenswerter Genauigkeit zu verarbeiten.
Maschinelles Lernen – Particulars
Der Anwendungsbereich des maschinellen Lernens ist riesig. Maschinelles Lernen umfasst eine breite Palette von Algorithmen, darunter überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und verstärkendes Lernen. Algorithmen für maschinelles Lernen können auf verschiedene Aufgaben angewendet werden, beispielsweise auf Klassifizierung, Regression und Clustering.
Datenanforderungen und -quellen sind entscheidende Überlegungen beim maschinellen Lernen. Hochwertige Daten sind für das effektive Coaching von Machine-Studying-Modellen unerlässlich. Datenwissenschaftler identifizieren und sammeln relevante Daten aus verschiedenen Quellen, beispielsweise Datenbanken oder Net Scraping.
Deep Studying – Particulars
Der Vorteil von Deep Studying liegt in der Fähigkeit, hierarchische Darstellungen automatisch aus Rohdaten zu lernen. Deep Studying basiert auf tiefen neuronalen Netzen, die aus mehreren Schichten miteinander verbundener Knoten bestehen, die Daten verarbeiten.
Diese Deep-Studying-Modelle zeichnen sich durch den Umgang mit komplexen Datentypen wie Bildern oder Textual content aus. Aus diesem Grund hat Deep Studying herkömmliche Ansätze des maschinellen Lernens bei Aufgaben wie der Bilderkennung oder der Verarbeitung natürlicher Sprache übertroffen.
Bereitstellung einer Predictive Analytics-Lösung mit KI
Neural Idea hat eine abgeschlossen Zusammenarbeit mit Airbus um modern Designlösungen für ein breites Spektrum von Herausforderungen in der Luft- und Raumfahrt sowie in der Verteidigung in Bereichen wie Fluiddynamik, Bautechnik und Elektromagnetik zu entwickeln.
Die Integration von KI hatte erhebliche Auswirkungen auf die prädiktive Analytik, beispielsweise auf das Druckfeld auf den Außenflächen von Flugzeugen. Bei herkömmlichen CCAE-Methoden dauerte dieser Vorgang früher etwa eine Stunde. Durch die Implementierung von maschinellem Lernen konnte die Zeit jedoch auf beachtliche 30 Millisekunden reduziert werden. Dies bedeutet eine Beschleunigung der Predictive Analytics um das über 10.000-fache.
Durch diese Beschleunigung können Produktdesignteams innerhalb eines bestimmten Zeitraums 10.000 weitere Designvarianten erstellen.
Prescriptive Analytics – Anwendungsfall
In einer Wärmetauscheranwendung demonstriert das NCS-KI-Modell präzise Prognosefähigkeiten für den Gesamtwirkungsgrad, die Temperatur und den Druckabfall an den Auslässen des Programs. Dies validierte die prädiktive Analyse und ermöglichte es den Ingenieuren, sich mit neuen Wärmetauscherkonstruktionen zu befassen und dabei zwischen verschiedenen Geometrien und Topologien zu wechseln.
Darüber hinaus verbessert die Nutzung der NCS-Optimierungsalgorithmusbibliothek die Konfiguration des Wärmetauschers durch generatives Design weiter. Diese prädiktive und präskriptive Integration führte zu erheblichen Verbesserungen des endgültigen Entwurfs, der durch Geometrie-Morphing-Techniken erreicht wurde.
Optimierte Konfiguration des Wärmetauschers mit NCS (Neural Idea Form).
Zusammenfassung
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Künstliche Intelligenz (KI) und Predictive Analytics Unternehmen verändern, insbesondere im Bereich Ingenieurwesen. KI, die Techniken wie maschinelles Lernen und Deep Studying umfasst, nutzt historische Daten, um Ergebnisse genau vorherzusagen und so den Bedarf an teuren experimentellen Exams oder Simulationen zu reduzieren.
Predictive Analytics konzentriert sich auf die genaue Vorhersage zukünftiger Ergebnisse auf der Grundlage von Daten. Ingenieure profitieren außerdem von einem präskriptiven Ansatz, der Maßnahmen zur Optimierung empfiehlt.
Die Integration von KI in Predictive Analytics hat den Engineering-Prozess revolutioniert und durch Techniken wie generatives Design schnellere Ergebnisse und effizientere Designs ermöglicht.
Neue Möglichkeiten für Ingenieure
Die gezeigten Fortschritte eröffnen Ingenieuren neue Möglichkeiten.
Ohne über Nacht an Python- oder Knowledge-Science-Kursen teilnehmen zu müssen, kann jeder Ingenieur seinen/seinen Einfluss auf den Entscheidungsprozess verbessern und in allen Bereichen des Produktdesigns hervorragende Ergebnisse erzielen und so zum „Firmenhelden“ werden!
Hinweis: Vielen Dank an die Neuronales Konzept Group für den Gedankenführungs-/Bildungsartikel oben. Neuronales Konzept hat diesen Inhalt unterstützt.
Asif Razzaq ist CEO von Marktechpost Media Inc.. Als visionärer Unternehmer und Ingenieur setzt sich Asif dafür ein, das Potenzial der künstlichen Intelligenz zum Wohle der Gesellschaft zu nutzen. Sein jüngstes Unterfangen ist die Einführung einer Medienplattform für künstliche Intelligenz, Marktechpost, die sich durch eine ausführliche Berichterstattung über maschinelles Lernen und Deep-Studying-Nachrichten auszeichnet, die sowohl technisch fundiert als auch für ein breites Publikum leicht verständlich ist. Die Plattform verfügt über mehr als 2 Millionen monatliche Aufrufe, was ihre Beliebtheit beim Publikum verdeutlicht.
