产生式人工智能和机器学习正在改变未来的这9个学科

生成式人工智能和机器学习正在改变未来的这9门学科

生成式人工智能（AI）被证明是各种工程学科的强大工具，提供高度简化的流程和工作产品，并为行业领导者提供宝贵的洞察。

但是，尽管“生成式AI”这个词是技术行业最喜欢的流行词，但它到底是什么？从本质上讲，生成式AI是人工智能的一个子集，它可以根据现有数据使用机器学习（ML）组件和算法生成新的数据、设计或模型。生成式AI的强大之处在于它能够优化和加速过程，使其成为需要高精度、高效率和创新的工程学科的理想技术。

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生成式AI与工程学的交叉点

生成式AI的激增对工程领域具有巨大潜力。同时，它也带来了挑战，企业和工程师们在逐步弄清楚AI对其角色、业务策略、数据、解决方案和产品开发的影响。将生成式AI引入软件领域的未来路线图是什么样的？ENBLE从各个角度进行解读。

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每个主要的工程学科都可以以类似的方式应用生成式AI工具集，但也可以以自己独特的方式进行应用，每个领域还都有其独特的商业和开源解决方案，可以利用生成式AI和ML以达到最佳效果。

让我们来看看九个主要的工程学科，并思考它们如何使用生成式AI，包括具体的商业和开源解决方案的示例。这些工具中的许多已经被使用了多年，但现在它们正在整合生成式AI功能，或者通过改善它们的数据模型或代码库来不断完善，它们的开发人员使用商业和开源的生成式AI和ML工具集和方法对其进行训练或优化。

生成式AI和ML如何在软件工程中使用？

软件工程不仅仅是编写代码；它是设计、开发和维护软件系统的艺术和科学，为现代数字世界提供基础技术，从移动应用程序到推动人工智能的复杂算法。

软件工程涵盖许多活动，包括需求分析、系统设计、编程、测试和维护。生成式AI和ML提供了可以自动化和优化软件开发各个方面的变革性解决方案，使其更快、更高效和更可靠。

实现数字化转型：

自动生成代码：商业工具，例如OpenAI的Codex（也用于Microsoft Visual Studio的GitHub Copilot）和开源平台如Sourcery，可以生成代码片段，减少开发时间和错误。
自动化测试：Testim.io等解决方案和JUnit等开源框架可以自动化测试，确保软件质量。
DevOps自动化：GitLab的自动DevOps和Jenkins等开源工具可以自动化部署和监控，提高运营效率。

生成人工智能和机器学习如何在数据工程中使用？

数据工程是一门专门的领域，可以使组织进行数据驱动决策。它涉及设计、构建和维护体系结构、数据库和大规模处理系统，将原始数据转化为可操作的见解。

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数据工程师确保数据可用、可靠，并且以数据科学家和业务分析师可以用于分析的格式存在。随着数据量、速度和多样性呈指数增长，数据工程变得越来越复杂和重要，需要使用生成人工智能和机器学习的颠覆性工具，以提供即时的速度和见解。

生成可行见解：

合成数据创建：英伟达的DataSynth和开源平台如Synthea（用于创建测试患者健康数据）可以生成合成数据集进行强大的机器学习训练。
自动化模式设计：开源工具如Apache Avro可以自动化数据库模式设计，简化数据存储和检索。
实时数据处理：开源工具如Apache Flink和Apache Kafka可以优化实时数据处理，实现高效的数据流管理。

生成人工智能和机器学习如何在机械工程中使用？

机械工程塑造着我们驾驶的车辆和家用电器等一切。它包括设计、分析和制造各种机械系统，从简单的机构（如杠杆和滑轮）到复杂的机械设备，如飞机发动机和机器人臂。

机械工程师致力于解决一些最具挑战性的问题，包括如何使机器更高效、可持续和安全。在机械工程学科中，生成人工智能正成为一种关键的优化技术，提供了强大的工具，用于生产更高效的设计、改善材料利用率和预测维护需求。

日常生活的机械学：

设计优化：Autodesk的Generative Design和开源解决方案如FreeCAD可以根据各种约束条件优化机械设计。
材料利用率：商业平台包括Altair Inspire（用于结构分析）、Materialise（用于医疗行业的3D打印）和Opencascade的开源工具如SALOME，可以优化材料利用率，减少浪费和成本。
预测性维护：IBM的Watson和Python的开源平台如scikit-learn机器学习工具可以预测机械故障，实现主动维护。

生成人工智能和机器学习如何在土木工程中使用？

土木工程作为一门拥有悠久历史的领域，对设计和维护桥梁、道路和建筑物至关重要。土木工程师确保我们的社区具有功能性、安全性和可持续性，应对城市发展、交通拥堵和灾害韧性等复杂挑战。

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面对快速城市化和气候变化等现代挑战，土木工程的作用变得更加关键。生成人工智能正成为这个领域的一项变革性技术，提供创新解决方案，优化基础设施设计，预测自然灾害，并高效分配资源。

建设基础设施：

基础设施设计：Bentley的Generative Components和开源3D建模解决方案如Blender可以辅助基础设施规划，并根据各种约束条件优化设计。
灾害预测：像One Concern这样的平台和开源工具如OpenQuake可以预测潜在灾害，采取预防措施。
资源分配：Oracle的Primavera P6和开源平台如GanttProject和ProjectLibre可以优化劳动力、材料和时间等资源的分配，确保项目的高效执行。

如何在电气工程中使用生成性人工智能和机器学习？

电气工程是推动我们现代世界的技术的驱动力，从给我们的家庭照明提供电力到保持我们互联的电子设备。它是一个广泛的领域，包括能源发电和分配、电子学、电信和控制系统等多个子学科。

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随着社会变得更加互联和注重能源，电气工程的作用日益重要，关键挑战，如可再生能源融入、数据安全和自动化，需要创新解决方案。生成性人工智能和机器学习提供了自动电路设计、优化能源管理和增强信号处理技术的创新方法。这些方法将使电气工程师能够创建更高效、可靠和可持续的系统，为我们所有人塑造一个更光明的未来。

驱动一切：

电路设计：像Cadence和开源工具KiCad这样的平台可以自动化和优化电气电路设计，节省时间和精力。
能源管理：Verdigris等智能建筑设计解决方案和OpenEnergyMonitor等开源平台以及LF Energy托管的各种能源供应商的项目，可以优化能源的发电和消耗，促进可持续发展。
信号处理：MATLAB等商业软件和GNU Radio等开源替代品可以增强信号处理技术，改进通信系统。

如何在化学工程中使用生成性人工智能和机器学习？

化学工程在许多行业中起着关键作用，包括制药、石化、食品加工和材料科学，涉及将原材料转化为有价值产品的化学、物理和生物过程的应用。化学工程师优化制造过程、开发可持续能源解决方案，并确保产品质量和安全。

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随着行业追求更高效、更少环境影响和更强创新力，化学工程变得越来越重要，需要不断创新来满足不断变化的消费者需求和监管标准。生成性人工智能为化学工程师提供了无与伦比的流程优化、材料合成和质量控制能力，使他们能够实现前所未有的高效和精度，推动行业进入可持续和高质量生产的新时代。

转化原材料：

流程优化：AspenTech等商业技术和COCO Simulator等开源平台可以优化化学制造过程。
材料合成：Citrine Informatics等商业SaaS解决方案和Avogadro等开源工具可帮助发现新材料。
质量控制：Lighthouse等公司、Advantive InfinityQS等工具以及KNIME等开源数据科学解决方案可用于实时预测产品质量。

如何在生物医学工程中使用生成性人工智能和机器学习？

生物医学工程是一个独特的跨学科领域，将工程原理与生物学和医学的复杂性相结合，旨在通过开发改善医学诊断、治疗和患者护理的技术来提高医疗保健。从设计MRI机器和假肢等先进医疗设备到开发组织工程和药物输送的尖端技术，生物医学工程师处于医疗创新的前沿。

随着医疗保健行业面临着当代挑战，如全球人口老龄化、不断上升的医疗费用和对个性化医疗治疗需求的增长，生成式人工智能（Generative AI）可以成为制药开发和医疗保健的一种高度变革性技术，为加速药物发现、定制假体设计和提升医学影像提供了无与伦比的机会。

医学与技术的桥梁:

药物发现:商业技术如Atomwise和开源平台如RDKit可以通过预测分子性质来加速药物发现。微软最近开源的EvoDiff可以用于发现新药物和治疗的蛋白质序列。
假体设计:3D Systems的Medical Modeling等商业工具和开源解决方案如Open Bionics可以设计定制假体和植入物。
医学影像:商业平台如Nanox AI和开源工具如ITK Insight Toolkit可以提升医学影像质量，帮助更准确的诊断。

生成式人工智能和机器学习如何应用于航天工程?

航天工程是专门研究开发和设计飞机、航天器及相关系统和设备的领域。航天工程师设计商业客机、无人机、卫星、运载火箭、太空舱和太空居住环境，解决复杂的挑战，包括空气动力学、推进系统、结构设计和导航。他们致力于突破航空和太空旅行的可能性。

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随着人类将目光投向实现太空旅游和星际殖民等宏伟目标，航天工程的作用变得越来越重要。这个领域曾经只是政府机构的专属领域，如今正酝酿着创新，特别是在涉及燃油效率、安全性和环境可持续性等问题时。生成式人工智能为优化飞机设计、增强导航系统和改善燃油消耗提供了新颖的解决方案。

追求蓝天:

飞机设计:Siemens’ NX等商业平台和OpenVSP等开源平台可以优化飞机部件的重量、强度和空气动力学性能。
导航系统:包括Northrop Grumman的防务行业解决方案和开源工具如ArduPilot和Dronecode，可以增强导航和控制系统。
燃油效率:Honeywell’s Forge等商业解决方案和JSBSim等开源解决方案可以优化燃油消耗，促进可持续性。

生成式人工智能和机器学习如何应用于环境工程?

环境工程是一门关注保护和改善人类健康和生态福祉的重要学科。环境工程涵盖了广泛的活动，包括水处理、废物管理、空气质量控制和可再生能源解决方案。

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随着气候变化、污染和资源枯竭等紧迫挑战，环境工程的作用变得越来越重要，需要创新的解决方案来应对复杂问题，通常涉及科学家、决策者和社区利益相关者之间的跨学科合作。生成式人工智能正在成为这个领域的强大工具，为优化废物管理、模拟气候影响和有效利用自然资源提供尖端解决方案，从而使工程师能够制定更有效和可持续的保护地球策略，造福后代。

拯救地球：

废物管理：像Rubicon这样的商业平台可以优化废物收集和回收流程。
气候建模：Community Earth System Model和OS-Climate、OpenFOAM等开源平台可以对气候影响进行建模。
资源优化：开源地图数据解决方案，如Overture Maps Foundation和OpenStreetMap，可以用于优化自然资源。

结论

生成式人工智能和机器学习不仅仅是技术进步，它们正在推动着工具、流程和方法论的变革，彻底改变了工程领域。这些技术在各个工程学科中优化和加速流程的独特能力使其成为现代工程学科中不可或缺的。因此，对于企业和工程领导者来说，信息明确：拥抱生成式人工智能，保持竞争力，做好未来准备。