Yapay Zeka Teknolojisinin Çeşitli Mühendislik Disiplinlerine Etkisi

Dil: İngilizce

Prof. Dr. Tolga Yüret

Ders Tanımı

Yapay Zekanın tanımlarından biri, normalde insan benzeri zeka gerektirecek davranışlar sergileyen bilgisayar sistemleridir. Bu tür akıllı davranışlar, en genel anlamda “işlerin nasıl yürüdüğüne” dair geçmiş deneyimlerin damıtılması olan sağduyu dediğimiz şeyle ilgili bazı genel bilgilerin yanı sıra çevreyi algılamayı ve anlamayı da gerektirir. Yapay zekaya ilişkin bu daha genel bakış açısının yanı sıra, tıpkı mühendislikte olduğu gibi, kendi çerçeveleri içinde iyi tanımlanmış spesifik problemlerle uğraşan daha dar alanlara yönelik uygulamalarımız da var.

Mühendislik, günlük yaşamla ilgili teknik sorunları çözmek için doğa bilimlerini, matematiği ve rasyonel tasarım sürecini kullanır. Bu nedenle mühendisliği, insanın yaratıcılığını, yaratıcılığını ve zekasını gerektiren bir insan çabası olarak düşünmek doğaldır; bu da yapay zekanın mekanik doğasına aykırıdır. Dahası, nispeten yakın zamanda, yapay zeka kışı olarak adlandırdığımız, yapay zekadaki ilerlemenin önemli ölçüde durgunlaştığı ve araştırmacıların yapay zekanın geleceği konusunda cesaretlerini kırdığı iki dönem (1974–1980 ve 1987–2000) yaşandı. Şans eseri bugün yapay zekanın yayınlar, patent başvuruları, toplam yatırım ve iş açılışları açısından tarihinin en yüksek ilgi ve fonlama seviyelerine ulaştığı bir dönemdeyiz. Mevcut “Yapay Zeka baharı” veya “Yapay Zeka patlaması”nın başarıları, tamamı derin sinir ağları tarafından desteklenen dil çevirisi, görüntü tanıma ve üretken yapay zeka alanındaki ilerlemelerden kaynaklanmaktadır. Aslında mühendislik de bu yapay zeka patlamasından üretken tasarım ve akıllı CAD sistemleriyle tasarım, tahmine dayalı bakım ve otomatik kalite kontrolle üretim, genetik algoritmalarla optimizasyon sorunları ve sürü zekası teknikleri gibi alanlarda ve uygulamalarda nasibini aldı. Bugün yazılım mühendisliğinde otomatik kod oluşturma ve test etme, veri mühendisliği için sentetik veri oluşturma ve otomatik şema tasarımı, makine mühendisliği için tasarım optimizasyonu ve malzeme kullanımı optimizasyonu, inşaat mühendisliği için altyapı tasarımı ve kaynak tahsisi, otomatik devre için yapay zekayı kullanıyoruz. elektronik mühendisliğinde tasarım ve sinyal işleme, kimya mühendisliğinde malzeme sentezi süreç optimizasyonu, biyomedikal mühendisliğinde otomatik ilaç keşfi ve tıbbi görüntüleme/teşhis, havacılık ve uzay mühendisliğinde uçak tasarımı, navigasyon ve yakıt verimliliği ve atık yönetimi optimizasyonu ve iklim modellemesi için çevre mühendisliği için. Özetlemek gerekirse, bugün yapay zekanın, tasarım ve optimizasyon, mühendislik görevlerinin otomasyonu, simülasyon ve analiz, tahmine dayalı bakım ve arıza gibi aşağıdaki rol ve fonksiyon sınıflarındaki tüm disiplinlerdeki mühendislik görevlerine yardımcı olmak için her zamankinden daha fazla kullanıldığını görüyoruz. genel olarak otonom robotik ve otomasyon için, enerji optimizasyonu için, risk yönetimi için algılama.