Einleitung
Im Bereich der mechanischen Ingenieurwissenschaften beginnt der Prozess des rechnergestützten Designs oft mit einem Problem oder einem Ziel, gefolgt von der Bewertung der verfügbaren Literatur, Ressourcen und Systeme zur Problemlösung. Am DeCoDE-Labor des MIT wird hingegen untersucht, was möglich ist. Das Team arbeitet mit dem MIT-IBM Watson AI Lab zusammen, um mittels maschinellem Lernen, generativer KI, physikalischen Modellierungen und ingenieurtechnischen Prinzipien Designherausforderungen anzugehen und die Schaffung von mechanischen Systemen zu verbessern.
Unterüberschrift 1: Generative KI in der Ingenieurwissenschaft
Prof. Faez Ahmed und Doktorand Amin Heyrani Nobari untersuchen, wie generative KI in Ingenieuranwendungen eingesetzt werden kann. Eine Schlüsselherausforderung dabei ist die Eingliederung von Präzision in generative KI-Modelle. Dies ist besonders wichtig für die automatisierte Entdeckung neuer Produkte mittels KI-Algorithmen. Ihre weltweit führende Arbeit zeigt auf, wie Daten-getriebenes Lernen, unterstützt durch Simulationssoftware, auch auf andere Ingenieurbereiche übertragen werden kann.
Unterüberschrift 2: Die Linkages-Methode
Das Projekt ‚Linkages‘ untersucht, wie planare Stäbe und Gelenke verbunden werden können, um gekrümmte Bahnen zu verfolgen. Es werden Methoden des kontrastiven Lernens genutzt, um Mechanismen als Graphen darzustellen und präzise Bewegungsabläufe zu generieren. Die Prozesse beinhalten sowohl grafische neuronale Netzwerke als auch optimierungstechnische Schritte, um die Mechanismen an die Zielkurven anzupassen.
Unterüberschrift 3: Die Herausforderungen und Potentiale
Traditionelle Optimierungsverfahren stehen aufgrund der Komplexität und der Kombination von diskreten und kontinuierlichen Variablen vor enormen Herausforderungen. Dagegen zeigen die neuen Methoden mit maschinellem Lernen eine bedeutend höhere Effizienz und Präzision. Die Forschung könnte nicht nur für Maschinen- und Systemdesign revolutionär sein, sondern auch in anderen Bereichen der Ingenieurwissenschaft Anwendung finden.
Abschließende Gedanken: Die Rolle von Kapitel H
Kapitel H unterstützt die Entwicklung und Umsetzung innovativer Technologien im Bereich der maschinellen Lernverfahren und Designforschung. Durch die Förderung und Koordination von Forschungsprojekten trägt Kapitel H wesentlich dazu bei, neue Maßstäbe für Präzision und Effizienz in der mechanischen Ingenieurwissenschaft zu setzen und das Potenzial der KI in den Ingenieurwissenschaften zu maximieren.
