ელექტროინჟინრებს ხელოვნური ინტელექტი ჩაანაცვლებს?

ელექტროინჟინრებს ხელოვნური ინტელექტი ჩაანაცვლებს?

მოკლე პასუხი: ელექტროინჟინრები მასობრივად არ შეიცვლებიან, თუმცა ხელოვნური ინტელექტი განმეორებადი სამუშაოს საკმაოდ დიდ ნაწილს აიღებს: ნახაზების შედგენას, დოკუმენტაციას, სტანდარტული პროგრამული უზრუნველყოფის შედგენას და პირველი ეტაპის დიზაინს. თუ თქვენი სამუშაო ძირითადად „ნიმუშების შესრულებაა“, თქვენ იგრძნობთ ზეწოლას; თუ თქვენ ფლობთ შეზღუდვებს, ვერიფიკაციას და უსაფრთხოების გადაწყვეტილებებს, ხელოვნური ინტელექტი ძალის გამრავლებად იქცევა.

ძირითადი დასკვნები:

დავალებების გადატანა : ავტომატიზირეთ ნახაზის შედგენა, შეჯამებები, საკონტროლო სიები და სწრაფი გამოთვლები, ადამიანური ზედამხედველობის შენარჩუნებით.

შეზღუდვები : შეინარჩუნეთ ღირებულება თერმული, ელექტრომაგნიტური თავსებადობის, დერატირების, ცოცხალ დინამიკასა და საიმედოობის ლიმიტების დაუფლებით.

ვერიფიკაცია : ხელოვნური ინტელექტის შედეგები ჰიპოთეზებად მიიჩნიეთ; დაადასტურეთ სიმულაციით, გაზომვითა და დისციპლინირებული ტესტირების გეგმებით.

ანგარიშვალდებულება : ადამიანები კვლავ პასუხისმგებელნი არიან შესაბამისობაზე, უსაფრთხოებასთან დაკავშირებულ კრიტიკულ გადაწყვეტილებებსა და წარუმატებლობის შედეგებზე.

უმცროსებზე გავლენა : უმცროსკლასელებს მეტი ლაბორატორიის წარმომადგენელი და გამართვის პრაქტიკა დასჭირდებათ, თუ ხელოვნური ინტელექტი ადრეულ „სტაჟირებაზე“ დაფუძნებულ სამუშაოს მიითვისებს.

ეს კითხვა, როგორც წესი, ხმაურით ისმის. არა იმიტომ, რომ ელექტროინჟინერია მყიფეა (არ არის), არამედ იმიტომ, რომ ხელოვნური ინტელექტი შემაშფოთებლად კომპეტენტურია იმ სამუშაოში, რომელიც ოდესღაც - თუ არა წმინდად - ყოველ შემთხვევაში უსაფრთხოდ ადამიანურად ითვლებოდა. გეგმის შედგენა, შეჯამება, ძიება, შაბლონების აღმოჩენა და ბუნდოვანი იდეის ისეთ რამედ გადაქცევა, რაც „დასრულებულად“ გამოიყურება 🧠⚡ ეკონომიკური თანამშრომლობისა და განვითარების ფონდი , მაკკინსი

მაშ ასე, ჩაანაცვლებს თუ არა ელექტროინჟინრებს ხელოვნური ინტელექტი? უკეთესი პასუხი არ არის დრამატული „კი“ ან „არა“. ის უფრო ასე იკითხება: ზოგიერთი დავალება „შეჭამება“, ზოგი - ტურბო დამტენით, ზოგი კი ჯიუტად ადამიანური დარჩება . მსოფლიო ეკონომიკური ფორუმი, შრომის საერთაშორისო ორგანიზაცია.

ქვემოთ მოცემულია სრული ინფორმაცია - რა არის ავტომატიზირებადი და რა არა, საით მიდის ეს ყველაფერი და როგორ დარჩეთ ღირებული (რობოტად გადაქცევის გარეშე 🤖).

სტატიები, რომელთა წაკითხვაც შეიძლება მოგეწონოთ ამის შემდეგ:

🔗 ჩაანაცვლებს თუ არა ხელოვნური ინტელექტი რადიოლოგებს
რა შეუძლია და რა არ შეუძლია ავტომატიზაციას დღეს სამედიცინო ვიზუალიზაციაში.

🔗 ჩაანაცვლებს თუ არა ხელოვნური ინტელექტი ბუღალტერებს?
როგორ მოქმედებს ხელოვნური ინტელექტი ბუღალტრულ აღრიცხვაზე, აუდიტსა და ბუღალტრული აღრიცხვის კარიერულ გზაზე.

🔗 ჩაანაცვლებს თუ არა ხელოვნური ინტელექტი საინვესტიციო ბანკირებს?
ამოცანების ავტომატიზაცია ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია საბანკო საქმეში და რაც ადამიანურია.

🔗 ჩაანაცვლებს თუ არა ხელოვნური ინტელექტი მონაცემთა ანალიტიკოსებს: რეალური საუბარი
ანალიტიკური სამუშაოს, ინსტრუმენტებისა და სამუშაო უსაფრთხოების გულწრფელი მიმოხილვა.

ჩაანაცვლებს თუ არა ელექტროინჟინრებს ხელოვნური ინტელექტი? ინფოგრაფიკა

1) პირდაპირი პასუხი კითხვაზე „ელექტრო ინჟინრებს ხელოვნური ინტელექტი ჩაანაცვლებს?“ 😬

ელექტროინჟინრების დიდი რაოდენობით ჩანაცვლება არ მოხდება. თუმცა, სამუშაოს ნაწილი უკვე ჩანაცვლებულია. მსოფლიო ეკონომიკური ფორუმი, ეკონომიკური თანამშრომლობისა და განვითარების ორგანიზაცია

რაც ხდება, არის „სამუშაოების ჩანაცვლება“ და არა „კარიერის ჩანაცვლება“. შრომის საერთაშორისო ორგანიზაცია, ეკონომიკური თანამშრომლობისა და განვითარების ორგანიზაცია

ხელოვნური ინტელექტი მოძრაობს შემდეგნაირად:

და ისიც თავაზიანად არ სრიალებს. ისე შემოდის, როგორც პატარა ბავშვი მარკერით.

თუმცა, ელექტროინჟინრის სრული როლი გაცილებით მეტს მოიცავს, ვიდრე უბრალოდ სქემის შექმნას. ის მოიცავს პასუხისმგებლობას, უსაფრთხოებას, კომპრომისებს, ფიზიკურ შეზღუდვებს, შესაბამისობას, უწესრიგო მოთხოვნებს და ზოგჯერ „ეს უნდა იმუშაოს, მაგრამ არ მუშაობს და არავინ იცის რატომ“ სიტუაციას 😵💫 NIST AI RMF BSI EN 60601

შედეგებს ის არ აკონტროლებს NIST AI RMF EU AI Act (EUR-Lex)

ასე რომ, დიახ, ელექტროინჟინრებს ხელოვნური ინტელექტი ჩაანაცვლებს? ზოგიერთი თავს ჩანაცვლებულად იგრძნობს, თუ მხოლოდ მარტივად ავტომატიზირებად ნაწილს შეასრულებს. უმეტესობა - არა, რადგან როლი უფრო მნიშვნელოვანია, ვიდრე თავად ნაწილი.

2) რა ხდის ხელოვნური ინტელექტის ვერსიას ელექტროტექნიკური სამუშაოებისთვის კარგს? ✅🤝

ყველა ხელოვნური ინტელექტი არ არის სასარგებლო. ზოგიერთი მათგანი უბრალოდ თავდაჯერებული ხმაურია მეგობრული ტონით. საყვარელია, მაგრამ არა. NIST GenAI პროფილი

ელექტროინჟინერიისთვის ხელოვნური ინტელექტის კარგ ვერსიას, როგორც წესი, აქვს:

  • შეზღუდვების გაცნობიერება : ის არ უგულებელყოფს ძაბვის რეიტინგებს, თერმულ ზღვრებს, ელექტრომაგნიტურ თავსებადობას, ცოცხალ დინამიკას, კლირენსს, სამუშაო ციკლს, დერატიფიცირებას... არამომხიარულ დეტალებს, რომლებიც პროდუქტებს ზოგავს 🔥 TI BSI IEC 60664-1 IEC EMC MIL-STD-1547B

  • თვალყურისდევნებადი მსჯელობა : მას შეუძლია ახსნას, თუ რატომ აირჩია მიდგომა და არა უბრალოდ პასუხის დამალვა 🧠 NIST AI RMF

  • დარგის ლექსიკა : ის წარმოთქვამს ტერმინებს „მონაცემთა ფურცელი“, „ტოლერანტობის სტეკი“, „მარყუჟის სტაბილურობა“, „ფაზის ზღვარი“, „მიწის დაბრუნება“, ბავშვური ლაპარაკის გარეშე 📚

  • განმეორებითი თანამშრომლობა : ის არ იშლება, როდესაც ამბობთ „ეს არის 4-ფენიანი დაფა გადართვის ხმაურით და იაფი კონექტორით“ 😅

  • ვერიფიკაციისთვის მოსახერხებელი გამომავალი : ის ქმნის ისეთ მასალას, რომლის გამოცდა, სიმულაცია ან გადახედვაც შეგიძლიათ - არა მხოლოდ ვიბრაციებს ⚙️ NIST AI RMF

  • თავმდაბლობის კონტროლი (დიახ, ნამდვილად): ის აღნიშნავს გაურკვევლობას, გვთავაზობს შემოწმებებს და არ ამტკიცებს, რომ ტალღის ფორმა გაზომა 🫠 NIST GenAI პროფილი

თუ ხელოვნური ინტელექტის ხელსაწყოს შეზღუდვების პირობებში მუშაობა არ შეუძლია, ის ყველისგან დამზადებულ ხრახნიანს ჰგავს. ტექნიკურად ხელსაწყოა... პრაქტიკულად არა.

3) სადაც ხელოვნური ინტელექტი უკვე ცვლის ელექტროტექნიკის ნაწილებს (ჩუმად) 🧠⚡

აი, სად არის ხელოვნური ინტელექტი უკვე ძალიან შრომატევადი, განსაკუთრებით იმ გუნდებში, რომლებიც მას იყენებენ:

პროექტირება და დოკუმენტაცია

  • შენიშვნების მოთხოვნების დოკუმენტებად გადაქცევა

  • დიზაინის მიმოხილვების შეჯამება

  • ტესტირების პროცედურებისა და საკონტროლო სიების გენერირება

  • პროგრამული უზრუნველყოფის კომენტარების და README ფაილების წერა OECD-ში

ეს არ არის გლამურული სამუშაო, მაგრამ ეს ბევრი საათია. ხელოვნური ინტელექტი საათებს ჭამს 🍽️

პირველი გავლის წრედი და firmware-ის ხარაჩოები

  • სიმძლავრის საფეხურებისთვის ტოპოლოგიის ვარიანტების შეთავაზება

  • სტარტერის ჩაშენებული კოდის გენერირება (დრაივერები, სახელმწიფო მანქანები, საკომუნიკაციო ჩონჩხები)

  • კომპონენტის „კლასების“ (არა ზუსტი ნაწილების, არამედ კატეგორიების) შეთავაზება McKinsey-ში

სწორედ აქ აშინებთ ხალხს, რადგან ეს ინჟინერიას ჰგავს. მართლაც ასეა - თუმცა „პირველი გავლა“ საბოლოო კვება არ არის.

გამართვის ნიმუშის ამოცნობა

  • ანომალიების აღმოჩენა სხვადასხვა ჟურნალებში

  • ტესტის მონაცემებში კორელაციების იდენტიფიცირება

  • განმეორებითი წარუმატებლობის ნიშნების აღმოჩენა NIST DARE MERL

ეს ჰგავს ჰიპერაქტიური სტაჟიორის ყოლას, რომელიც არასდროს სძინავს და საჭმელს არ ითხოვს. საშიშია და ამავდროულად მოსახერხებელი 😆

4) რასთან უჭირს ხელოვნურ ინტელექტს ელექტროინჟინერიაში (ანუ წებოვან ნივთებთან) 🧷

ხელოვნური ინტელექტი ყველაზე მეტად იქ უჭირს, სადაც რეალობა უპირისპირდება. ელექტროინჟინერია სავსეა რეალობით.

ფიზიკურ სამყაროს თავდაჯერებულობა არ აინტერესებს

ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია დარწმუნებით თქვას. ფიზიკას ეს არ აინტერესებს. განლაგების პარაზიტები, ელექტრომაგნიტური იმპულსები, ვიბრაცია, ტენიანობა, შემაერთებლის ცვეთა, ზღვრული კომპონენტები - ეს არის „სიურპრიზები“ იმ პროდუქტებისა, რომლებიც სლაიდების გარეთაა განთავსებული. IEC EMC FCC ნაწილი 15

დამიწების, ელექტრომაგნიტური მილების და განლაგების კომპრომისები

ტექსტის პროგნოზირებით სრულად ვერ ამოხსნით EMI-ს. მას შემდეგნაირად ამოხსნით:

  • გეომეტრია

  • დაბრუნების გზები

  • დამცავი და ფილტრაციის არჩევანი

  • გაზომვა

  • იტერაცია IEC 61000-4-3 IEC EMC

ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია შესთავაზოს შესწორებები, მაგრამ ვერ გრძნობს კამერის ტესტის ხარვეზს. ინჟინრებს ესმით 👃⚡

მოთხოვნებთან მოლაპარაკება და დაინტერესებულ მხარეებთან ურთიერთობა

ნახევარი საქმე თარგმნაშია:

  • „გახადე უფრო პატარა“

  • „გახადეთ უფრო იაფი“

  • „შესაბამისობის გავლა“

  • „გაგზავნეთ შემდეგ კვირას“

გადარჩენის შესაძლებლობის მქონე დიზაინში. ხელოვნურ ინტელექტს არ ეკუთვნის პოლიტიკა, რისკი ან ბრალდება. ადამიანებს აქვთ (ჰეი?) 😅

პასუხისმგებლობა და უსაფრთხოება

როდესაც ელექტროენერგიის მიწოდება წყდება, სამედიცინო მოწყობილობა გაფუჭდება ან ელემენტი კოცონად იქცევა - ვიღაცამ უნდა მიიღოს დასაბუთებული გადაწყვეტილებები. BSI EN 60601 NI ISO 26262

ხელოვნური ინტელექტი შეიძლება იყოს ჩართული, მაგრამ ის არ შეიძლება იყოს პასუხისმგებელი მხარე. ეს ძალიან მნიშვნელოვანია. ევროკავშირის ხელოვნური ინტელექტის შესახებ აქტი (EUR-Lex) NIST AI RMF

5) ელექტროტექნიკაში ყველაზე მეტად ავტომატიზაციისადმი მგრძნობიარე სამუშაოები 🎯

ზოგიერთი ქვეროლი სხვებზე სწრაფად შეიცვლება. არა იმიტომ, რომ ისინი „უფრო ნაკლებია“ - უბრალოდ იმიტომ, რომ ისინი უფრო მეტ განმეორებად ნიმუშს შეიცავენ.

უფრო მეტად გამოვლენილი:

  • რუტინული სქემატური ნახაზის შექმნა ცნობილი შაბლონებიდან

  • ჩაშენებული საბაზისო შაბლონი (ინიციალიზაციის კოდი, საერთო პროტოკოლები, წებოვანი ლოგიკა) McKinsey

  • ტესტის ანგარიშის გენერირება და შესაბამისობის დოკუმენტაციის ფორმატირება

  • კომპონენტების კვლევის შეჯამებები (გთხოვთ, ადამიანური ვერიფიკაციით)

  • მარტივი PCB განლაგების გამეორება (ნაცნობი სქემების განმეორებით განთავსება)

ნაკლებად გამოვლენილი:

  • სიმძლავრის მთლიანობა + ელექტრომაგნიტური თავსებადობის მძიმე დიზაინი IEC EMC

  • უსაფრთხოების კრიტიკული სისტემები NI ISO 26262

  • მაღალი საიმედოობის აპარატურა (მკაცრი გარემო, ხანგრძლივი მომსახურების ვადა) MIL-STD-1547B

  • ახალი არქიტექტურული ნაშრომები (ახალი შეზღუდვები, ახალი უკმარისობის რეჟიმები)

  • სისტემური ინჟინერია (მთარგმნელის როლი სხვადასხვა დისციპლინებში)

ასე რომ, თუ ვინმე კვლავ იკითხავს, ​​ჩაანაცვლებს თუ არა ელექტროინჟინრებს ხელოვნური ინტელექტი? რაც უფრო მეტად თქვენი სამუშაო „ნიმუშის შესრულებას“ წარმოადგენს, მით უფრო მეტად შეუძლია ხელოვნური ინტელექტი თქვენზე ჩრდილის მიცემა. რაც უფრო მეტად „მართავს“ თქვენი სამუშაო რეალობას, მით უფრო მეტად ხდება ხელოვნური ინტელექტი თქვენი ასისტენტი.

6) შედარების ცხრილი: ხელოვნური ინტელექტის საერთო ვარიანტები, რომლებიც ეხმარება ელექტრონულ ენერგეტიკულ კომპანიებს 🧰🤖

(ეს კატეგორიებია და არა ჯადოსნური ბრენდები. რეალური გუნდები ხშირად რამდენიმეს ერთმანეთში ურევენ.)

ინსტრუმენტი / ვარიანტი აუდიტორია ფასი რატომ მუშაობს (დაახლოებით)
ხელოვნური ინტელექტის კოდის ასისტენტი ჩაშენებული სამუშაოებისთვის პროგრამული უზრუნველყოფის დიდი მოთხოვნილებით აღჭურვილი EE-ები უფასო გამოწერა სწრაფი, სტანდარტული გადაკეთებები და რეფაქტორები, მაგრამ ზოგჯერ თავდაჯერებულად ვცდები... როგორც ხმაურიანი ლაბორატორიის თანამშრომელი 😬 arXiv McKinsey
ხელოვნური ინტელექტით გაუმჯობესებული წრედის სიმულატორის მინიშნებები ანალოგური/სიმძლავრის დიზაინერები გამოწერა ეხმარება ტოპოლოგიების შესწავლას და „აშკარა“ კონფიგურაციის შეცდომების აღმოჩენას - ჯერ კიდევ საჭიროებს რეალურ სიმულატორს + NIST AI RMF-ის
ტესტირების მოთხოვნების გენერატორი სისტემები + ვალიდაცია გუნდი / საწარმო სწრაფად გარდაქმნის სპეციფიკაციებს სატესტო ქეისებად; ზოგავს არაგლამურულ საათებს, მაგრამ შეიძლება გამოტოვოს რთული კიდეები NIST AI RMF
ჟურნალი + ტალღის ფორმის ანომალიის დეტექტორი ტესტირების ინჟინრები გამოწერა შესანიშნავია უზარმაზარ მონაცემთა ნაკრებებში კანონზომიერებების აღმოჩენაში; ვერ ხვდება „რატომ“, თუ თქვენ არ უხელმძღვანელებთ. NIST DARE
ხელოვნური ინტელექტის დახმარებით დაბეჭდილი ბეჭდური ბეჭდვის განთავსების დამხმარე განლაგება + აპარატურა საწარმო აჩქარებს განმეორებით განთავსებას; მარშრუტიზაციის + ელექტრომიმოქცევის დისციპლინას კვლავ სჭირდება ადამიანი, რომელიც ადრე დამწვარი იყო 🔥 კადენცია
ხელოვნური ინტელექტის დოკუმენტაცია + მიმოხილვის შეჯამება ყველა თავისუფალი ამცირებს შეხვედრების ნარჩენებს; მიმოხილვებს ძიების საშუალებას აძლევს - თუმცა ზოგჯერ არასწორ ინფორმაციას აჯამებს... უი, NIST GenAI პროფილი

ყურადღება მიაქციეთ თემას: ხელოვნური ინტელექტი აჩქარებს შედეგებს , მაგრამ ინჟინრები ადასტურებენ რეალობას . ეს არის ცეკვა. NIST AI RMF

7) როგორ იცვლება ელექტროინჟინრის როლი (და რატომ გრძნობენ ამას პირველები უმცროსი კურსდამთავრებულები) 👣⚡

ეს ნაწილი ცოტა არაკომფორტულია, ამიტომ პირდაპირ ვიტყვი.

ხელოვნური ინტელექტი შეცვლის „შეგირდობის კიბეს“. ეკონომიკური თანამშრომლობისა და განვითარების ორგანიზაციის მსოფლიო ეკონომიკური ფორუმი

ტრადიციულად, უმცროსი ინჟინრები სწავლობდნენ შემდეგი საქმიანობით:

  • ნახაზის სქემები

  • მარტივი დრაივერების წერა

  • ტესტების დოკუმენტირება

  • აშკარა შეცდომების გამოსწორება

  • ცნობილ დიზაინებზე გამეორება

მაგრამ თუ ამის დიდ ნაწილს ხელოვნური ინტელექტი გაუმკლავდება... უმცროსკლასელებს შესაძლოა ნაკლები გამეორება ჰქონდეთ. ILO

ეს არ ნიშნავს, რომ უმცროსი გუნდის წევრები განწირულები არიან. ეს ნიშნავს, რომ გზა იცვლება. გუნდებმა ვარჯიშისადმი მიზანმიმართული მიდგომა უნდა გამოიჩინონ და უმცროსმა გუნდებმა შემდეგი უნდა მოიძიონ:

  • პრაქტიკული ლაბორატორიის დრო 🔧

  • გაზომვის უნარები (ოპტიკოსტეროგრაფი, VNA, ზონდები, დამიწების დისციპლინა) 📟

  • გამართვის ინსტინქტები (რა უნდა შემოწმდეს პირველ რიგში, მეორედ, მესამედ)

  • სისტემური აზროვნება (ინტერფეისები, შეცდომის რეჟიმები, შეზღუდვები)

ინჟინერი, რომელსაც კარგად შეუძლია გაზომვები , უფრო ღირებული ხდება და არა ნაკლებად. რადგან გაზომვები სწორედ ის ადგილია, სადაც ხელოვნური ინტელექტი ყველაზე ნაკლებად „რეალურია“. IEC 61000-4-3 FCC ნაწილი 15

თუ უფროსი ხართ, თქვენი სამუშაო გადადის შემდეგ მიმართულებით:

  • არქიტექტურული გადაწყვეტილებები

  • რისკის კომპრომისები

  • მიმოხილვები და ვერიფიკაციის გეგმები

  • ფუნქციონალურ-ჯვარედინი მოლაპარაკება

  • მენტორობა - მაგრამ სხვა გზით

და დიახ, შეიძლება მეტი დრო დაუთმოთ ხელოვნური ინტელექტის „რეჟისურას“, რაც სულელურად ჟღერს მანამ, სანამ არ გააცნობიერებთ, რომ რეჟისურა, ძირითადად, ინჟინერიაა.

8) პრაქტიკული სახელმძღვანელო: როგორ არ შეგცვალონ (ხელოვნური ინტელექტის გულშემატკივარი რომ არ გახდეთ) 🛠️

თუ მარტივი სტრატეგია გსურთ, ეს არის:

გახდი ინჟინერი, რომელსაც აქვს შეზღუდვები ✅

ხელოვნური ინტელექტი შესაძლებლობებს კარგად ახერხებს. თქვენ ღირებული ხდებით შემდეგი თვისებების ფლობით:

  • უსაფრთხოების ზღვარი

  • შესაბამისობის შეზღუდვები

  • წარმოებადობა

  • საიმედოობის მიზნები

  • თერმული და ენერგეტიკული ბიუჯეტები

  • ტესტირებადობა NIST AI RMF

გაიუმჯობესეთ ვერიფიკაცია 🔍

მომავალი იმ ინჟინრებს ეკუთვნის, რომლებსაც შეუძლიათ თქვან:

  • „აი, ჰიპოთეზა.“

  • „აქ არის გაზომვის გეგმა.“

  • „აი, შედეგიც.“

  • „აი, რა შევცვალეთ.“

ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია წინადადებების გაკეთება. ადამიანები ამტკიცებენ. NIST AI RMF

„ინტერფეისის ოსტატობის“ განვითარება

იყავი ადამიანი, რომელიც საზღვრებს ესმის:

  • აპარატურიდან ფირმვერამდე

  • ანალოგურიდან ციფრულამდე

  • სიგნალის გაცემის ძალა

  • სენსორი გამოსათვლელად

  • პროდუქტის მოთხოვნები საინჟინრო სპეციფიკაციების შესაბამისად

ინტერფეისის შეცდომები გრაფიკების გაფუჭების მიზეზია 😵

ისწავლეთ ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება, როგორც უმცროსი თანაგუნდელის

არც ბოსივით და არც ღმერთივით. როგორც უმცროსი თანაგუნდელი, რომელიც:

  • სწრაფი

  • მონდომებული

  • ზოგჯერ არასწორი

  • ზოგჯერ განსაკუთრებით მკვეთრი NIST GenAI პროფილი

თქვენ არ ახდენთ აზროვნების აუთსორსინგს. თქვენ ახდენთ პროექტების და კვლევის აუთსორსინგს.

9) გავრცელებული მითები „ელექტრო ინჟინრებს ხელოვნური ინტელექტი ჩაანაცვლებს?“-ს შესახებ 🧠💥

მითი: „მთელ დიზაინს ხელოვნური ინტელექტი გააკეთებს“

რეალობა: შესაძლოა, მან დიზაინის ფორმის ობიექტი შექმნას. თუმცა, რეალური დიზაინი მოიცავს შეზღუდვებს, ტესტებს, განლაგების რეალობას, შესაბამისობას და წარმოებას. ეს არის მთელი არეული სენდვიჩი. NIST AI RMF

მითი: „მხოლოდ აპარატურაა უსაფრთხო“

რეალობა: ზოგიერთ სფეროში firmware უფრო სწრაფად ავტომატიზირდება, რადგან ის ტექსტზეა დაფუძნებული. აპარატურას ფიზიკური პრობლემები აქვს, მაგრამ დოკუმენტაცია და ნახაზის შექმნაც ავტომატიზირდება. ეკონომიკური თანამშრომლობისა და განვითარების ორგანიზაცია

მითი: „თუ ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია გამოცდების ჩაბარება, მას შეუძლია სამუშაოს შესრულება“

რეალობა: გამოცდები საქმე არ არის. საქმე არასრულად შევსებულ მოთხოვნებთან, ცუდ კონექტორებთან, ხმაურიან ელექტროგადამცემ რელსებთან და მომწოდებლებთან გამკლავებაა, რომლებიც იფიცებიან, რომ ნაწილი იდენტურია, მაშინ როცა ის... იდენტური არ არის 😑

მითი: „ხელოვნური ინტელექტი ყოველთვის ზოგავს დროს“

რეალობა: ხელოვნური ინტელექტი ზოგავს დროს, როდესაც სწრაფად ამოწმებთ. თუ არ ამოწმებთ, მოგვიანებით დროს კარგავთ. როგორც ხალიჩის ქვეშ მტვრის გადაყრა, მაგრამ ხალიჩა თქვენი გაშვების თარიღია. NIST GenAI პროფილი

10) დასკვნითი შენიშვნები და მოკლე მიმოხილვა 🌩️✨

მაშ ასე, ელექტროინჟინრებს ხელოვნური ინტელექტი ჩაანაცვლებს? არა ისე, როგორც ხალხს ეშინია. ეს როლი არ გაქრება. ის ხელახლა დაბალანსდება . მსოფლიო ეკონომიკური ფორუმი, შრომის საერთაშორისო ორგანიზაცია.

ხელოვნური ინტელექტი გააკეთებს:

  • ავტომატიზირება გაუკეთეთ ნახაზის შექმნის, დოკუმენტაციისა და განმეორებითი განხორციელების ნაწილებს

  • დააჩქარეთ ძიება და პრობლემების მოგვარება

  • გაზარდეთ გამომავალი სიჩქარის საბაზისო მოლოდინი OECD-ის მიერ

ელექტრო ინჟინრები კვლავ საჭირო იქნებიან:

  • საკუთარი უსაფრთხოება, შესაბამისობა და საიმედოობა BSI EN 60601 NI ISO 26262

  • დადასტურება გაზომვითა და ტესტირებით IEC 61000-4-3 FCC ნაწილი 15

  • შეზღუდვების პირობებში კომპრომისების გაკეთება

  • პრაქტიკული ინტეგრაციის მართვა

  • იყავით პასუხისმგებელი, როდესაც რამე გაფუჭდება (რადგან ეს მოხდება) NIST AI RMF

მოკლე მიმოხილვა 😄
ხელოვნური ინტელექტი ამოცანებს ცვლის. ინჟინრები, რომლებიც მხოლოდ ჩანაცვლებად ამოცანებს ასრულებენ, თავს დაჩაგრულად გრძნობენ. ინჟინრები, რომლებიც შეზღუდვებს, ვერიფიკაციას და პრაქტიკულ კომპრომისებს ფლობენ, კიდევ უფრო ღირებულები ხდებიან. თავისებურად დამამშვიდებელიც.

და თუ უმოკლესი ვერსია გსურთ:
ხელოვნური ინტელექტი ელექტრო ინსტრუმენტია. თქვენ მაინც აშენებთ სახლს. ზოგჯერ ინსტრუმენტი ნაპერწკლებს ანთებს. 🔧⚡ (კარგი, ეს მეტაფორა ცოტა ბუნდოვანია, მაგრამ მიხვდებით.)

ხშირად დასმული კითხვები

ჩაანაცვლებს თუ არა ელექტროინჟინრებს ხელოვნური ინტელექტი მომდევნო 5-10 წლის განმავლობაში?

უმეტეს შემთხვევაში, ელექტროინჟინრები მთლიანად არ შეიცვლებიან, მაგრამ ბევრი განმეორებადი დავალება ავტომატიზირებული იქნება. ეს ცვლილება უფრო მეტად „დავალებების შეცვლას“ ეხება, ვიდრე „კარიერის შეცვლას“, სადაც ხელოვნური ინტელექტი ახორციელებს პროექტებს, დოკუმენტაციას და ადრეულ ეტაპზე გასვლის სამუშაოებს. ინჟინრები, რომლებიც ღირებულები რჩებიან, არიან ისინი, ვისაც შეზღუდვები, შემოწმება და პრაქტიკული კომპრომისები ევალება. პასუხისმგებლობა კვლავ ადამიანებს ეკისრებათ, განსაკუთრებით მაშინ, როდესაც საქმე უსაფრთხოებას და შესაბამისობას ეხება.

ელექტროტექნიკის რომელი ნაწილების ავტომატიზაციაა ხელოვნური ინტელექტისთვის ყველაზე მარტივი?

ხელოვნური ინტელექტი, როგორც წესი, ამუშავებს ტექსტზე დატვირთულ, განმეორებად ან შაბლონებზე დაფუძნებულ სამუშაოს. ეს მოიცავს დოკუმენტაციას, მიმოხილვების შეჯამებას, საკონტროლო სიების გენერირებას, სტანდარტული პროგრამული უზრუნველყოფის სქემას, სწრაფ გამოთვლებს და ანომალიების აღმოჩენას ტესტირების ჟურნალებში. მას ასევე შეუძლია შემოგვთავაზოს ტოპოლოგიის ვარიანტები და კომპონენტების კატეგორიები, როგორც საწყისი წერტილი. საქმე იმაშია, რომ ამ შედეგებს მაინც სჭირდება ადამიანის მიერ დადასტურება, რათა თავიდან იქნას აცილებული თავდაჯერებული, მაგრამ არასწორი შეცდომები.

ელექტროტექნიკის რომელი სფეროებია ყველაზე ნაკლებად სავარაუდო, რომ ხელოვნური ინტელექტი ჩაანაცვლოს?

ფიზიკურ სამყაროსთან და შედეგებთან მჭიდროდ დაკავშირებული სამუშაოს ავტომატიზაცია უფრო რთულია. ენერგოეფექტურობა, ელექტრომაგნიტური თავსებადობა/ელექტრომაგნიტური იმპულსებისადმი მძიმე დიზაინი, უსაფრთხოებისთვის კრიტიკული სისტემები, მაღალი საიმედოობის აპარატურა და ინოვაციური არქიტექტურული გადაწყვეტილებები ნაკლებად არის ავტომატიზირებული, რადგან ისინი დამოკიდებულია გაზომვაზე, იტერაციასა და შეზღუდვების პირობებში შეფასებაზე. სისტემური ინჟინერია ასევე ადამიანებზეა ორიენტირებული, რადგან ის ეხება მოლაპარაკებებს, რისკების კომპრომისს და ორაზროვანი მოთხოვნების დაცულ დიზაინებად გარდაქმნას.

როგორ შემიძლია ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება ელექტროინჟინერიაში ისე, რომ მას ზედმეტად არ ვენდობოდე?

ხელოვნურ ინტელექტს მოეპყარით, როგორც სწრაფ თანაგუნდელს: მოსახერხებელია მონახაზებისა და კვლევისთვის, მაგრამ არა სიმართლის წყარო. გავრცელებული მიდგომაა სთხოვოთ მას ვარიანტები, ტესტირების გეგმები ან პირველი ეტაპის ახსნა, შემდეგ კი დაადასტუროთ სიმულაციით, გაზომვითა და მიმოხილვებით. უპირატესობა მიანიჭეთ ისეთ სამუშაო პროცესებს, სადაც შედეგები „შემოწმებისთვის მოსახერხებელია“, რაც ნიშნავს, რომ შეგიძლიათ სწრაფად შეამოწმოთ ისინი. თუ მას არ შეუძლია თავისი მსჯელობის ახსნა ან არ აღნიშნავს გაურკვევლობას, აიღეთ დამატებითი რისკი.

რა უნდა შეეძლოს ელექტროინჟინერიისთვის განკუთვნილ „კარგ“ ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტს?

ელექტროენერგეტიკული ენერგიის სამუშაოებისთვის სასარგებლო ხელოვნური ინტელექტი კარგად მუშაობს შეზღუდვების პირობებში და არ უგულებელყოფს ისეთ არასასიამოვნო რეალობას, როგორიცაა დერატიფიცირება, თერმული ლიმიტები, ცოცვა/კლირენსი, ელექტრომაგნიტური თავსებადობა და სამუშაო ციკლი. მან უნდა უზრუნველყოს თვალყურისდევნებადი მსჯელობა, გამოიყენოს დარგის ლექსიკა ზუსტად და წარმოქმნას შედეგები, რომელთა შემოწმება ან სიმულაციაც შეგიძლიათ. მას ასევე სჭირდება „დამშვიდების კონტროლი“, რომელიც გაურკვევლობას გამოავლენს და შემოწმებებს გვთავაზობს. თუ ის მხოლოდ დამაჯერებელ პასუხებს იძლევა, ის უფრო ხმაურია, ვიდრე ინსტრუმენტი.

ხელოვნური ინტელექტი უფრო მეტად იმოქმედებს თუ არა ახალგაზრდა ელექტროინჟინრებზე, ვიდრე უფროსკლასელებზე?

დიახ, უმცროსი სტუდენტები ხშირად პირველები გრძნობენ ამას, რადგან ტრადიციული საწყისი დონის დავალებები ემთხვევა იმას, რასაც ხელოვნური ინტელექტი კარგად ავტომატიზირებს: ნახაზის შედგენა, მარტივი დრაივერები, დოკუმენტაცია და ძირითადი შეცდომების გამართვის გამოსწორება. თუ ხელოვნური ინტელექტი ამ გამეორებებს აიღებს, გუნდებმა უფრო მიზანმიმართულად უნდა იმოქმედონ ტრენინგის მიმართ. უმცროსი სტუდენტებისთვის შესაძლებელია წინსვლა პრაქტიკული ლაბორატორიული დროის, გაზომვის უნარებისა და გამართვის ინსტინქტების ძიებით. ტესტების დაგეგმვისა და რეალური სიგნალების ინტერპრეტაციის უნარი განმასხვავებელი ნიშანი ხდება.

როგორ მოვამზადო ელექტროინჟინერიის კარიერა მომავლისთვის ხელოვნური ინტელექტის გაუმჯობესების პარალელურად?

ეცადეთ გახდეთ ინჟინერი, რომელიც ფლობს შეზღუდვებსა და ვერიფიკაციას. ფოკუსირდით უსაფრთხოების ზღვრებზე, შესაბამისობაზე, წარმოებადობაზე, საიმედოობის მიზნებზე, თერმულ და სიმძლავრის ბიუჯეტებსა და ტესტირებადობაზე - სფეროებზე, სადაც პრაქტიკული პასუხისმგებლობა მნიშვნელოვანია. განავითარეთ ინტერფეისის ძლიერი ოსტატობა აპარატურის/ფირმვერის და ანალოგური/ციფრული საზღვრების გასწვრივ, სადაც ინტეგრაციის შეცდომები ხშირია. გამოიყენეთ ხელოვნური ინტელექტი ნახაზებისა და კვლევის დასაჩქარებლად, მაგრამ თქვენი ძირითადი ღირებულება აქციეთ „ადამიანები ამტკიცებენ, ხელოვნური ინტელექტი გვთავაზობენ“

შეუძლია თუ არა ხელოვნურ ინტელექტს საიმედოდ გაუმკლავდეს ელექტრომაგნიტური ინჰიბიტორული კავშირების/ელექტრომაგნიტური თავსებადობის პრობლემებს და დაბეჭდილი დაფის განლაგების კომპრომისებს?

ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია შემოგვთავაზოს საერთო გამოსწორებები, მაგრამ ელექტრომაგნიტური ინტელექტი/ელექტრომარეგულირებელი კონსტრუქცია (EMI/EMC) ცნობილია, რომ დაკავშირებულია გეომეტრიასთან, დაბრუნების გზებთან, ეკრანირებასთან, ფილტრაციის არჩევანთან და გაზომვებზე დაფუძნებულ იტერაციასთან. განლაგების პარაზიტებსა და გარემო ფაქტორებს არ აქვს მნიშვნელობა, რამდენად დამაჯერებლად ჟღერს მოდელი. პრაქტიკაში, ინჟინრებს კვლავ სჭირდებათ ლაბორატორიულ და შესაბამისობის გარემოში ვალიდაცია და შედეგების მიხედვით იტერაცია. ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია დააჩქაროს იდეების გენერირება, მაგრამ მას არ შეუძლია ჩაანაცვლოს „ტალღის ფორმის დანახვა“ და გამოსწორების მუშაობის დამტკიცება.

ნიშნავს თუ არა „ხელოვნური ინტელექტის მიერ გამოცდების ჩაბარება“ ელექტროტექნიკის რეალური სამუშაოს შესრულებას?

სინამდვილეში არა, რადგან გამოცდები ვერ ასახავს საინჟინრო სამუშაოს მოუწესრიგებელ რეალობას. სამუშაო მოიცავს არასრულ მოთხოვნებს, ინტეგრაციის მოულოდნელ ჩავარდნებს, კონექტორების ცვეთას, ხმაურის პრობლემებს, მომწოდებლის სიურპრიზებს და შესაბამისობის შეზღუდვებს, რომლებიც დაგვიანებით ვლინდება. ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია დიზაინის ფორმის შედეგების გენერირება, მაგრამ რთული ნაწილია კომპრომისების აღება, ტესტირება და ანგარიშვალდებულება, როდესაც რაღაც იშლება. ნამდვილი ინჟინერია ნაკლებად ეხება სრულყოფილ პასუხებს და უფრო მეტად ეხება გაურკვევლობის პირობებში დაცულ გადაწყვეტილებებს.

ცნობები

  1. ეკონომიკური თანამშრომლობისა და განვითარების ორგანიზაცია (OECD) - გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის გავლენა პროდუქტიულობაზე, ინოვაციასა და მეწარმეობაზე - oecd.org

  2. ეკონომიკური თანამშრომლობისა და განვითარების ორგანიზაცია (OECD) - ხელოვნურ ინტელექტზე გადასვლის პროცესში წარმოქმნილი უთანხმოებები - oecd.org

  3. ეკონომიკური თანამშრომლობისა და განვითარების ორგანიზაცია (OECD) - ვინ იქნებიან ხელოვნური ინტელექტით ყველაზე მეტად დაზარალებული მუშაკები? - oecd.org

  4. EUR-Lex - EU AI Act - eur-lex.europa.eu

  5. სტანდარტებისა და ტექნოლოგიების ეროვნული ინსტიტუტი (NIST) - ხელოვნური ინტელექტის რისკების მართვის ჩარჩო (AI RMF 1.0) - nist.gov

  6. სტანდარტებისა და ტექნოლოგიების ეროვნული ინსტიტუტი (NIST) - გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის პროფილი - nist.gov

  7. მსოფლიო ეკონომიკური ფორუმი - ხელოვნური ინტელექტი, ავტომატიზაცია და აუგმენტაცია: მომავლის სამუშაო ადგილები - weforum.org

  8. შრომის საერთაშორისო ორგანიზაცია (ILO) - გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი და სამუშაო ადგილები: პროფესიული ზემოქმედების დახვეწილი გლობალური ინდექსი - ilo.org

  9. მსოფლიო ეკონომიკური ფორუმი - სამუშაო ადგილების მომავლის ანგარიში 2025 - weforum.org

  10. McKinsey & Company - გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის ეკონომიკური პოტენციალი: პროდუქტიულობის შემდეგი საზღვარი - mckinsey.com

  11. McKinsey & Company - დეველოპერების პროდუქტიულობის გათავისუფლება გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებით - mckinsey.com

  12. BSI Group - EN 60601 ბროშურა - bsigroup.com

  13. BSI ჯგუფის ცოდნა - IEC 60664-1 (დაბალი ძაბვის მიწოდების სისტემებში აღჭურვილობის იზოლაციის კოორდინაცია) - bsigroup.com

  14. საერთაშორისო ელექტროტექნიკური კომისია (IEC) - ელექტრომაგნიტური თავსებადობის ძირითადი პუბლიკაციები - iec.ch

  15. IEC ვებ-მაღაზია - IEC 61000-4-3 - iec.ch

  16. აშშ-ის ფედერალური რეგულაციების ელექტრონული კოდექსი (eCFR) - FCC ნაწილი 15, ქვენაწილი B - ecfr.gov

  17. ტეხასის ინსტრუმენტები (TI) - SLUP421 - ti.com

  18. თავდაცვის შესყიდვების უნივერსიტეტი (DAU) - MIL-STD-1547B ელექტრონული ნაწილები, მასალები და პროცესები კოსმოსური და გამშვები აპარატებისთვის (1992 წლის დეკემბერი) - dau.edu

  19. National Instruments (NI) - ISO 26262 ფუნქციური უსაფრთხოების სტანდარტი - ni.com

  20. სტანდარტებისა და ტექნოლოგიების ეროვნული ინსტიტუტი (NIST) - მოწყობილობის დონის ანომალიების ჩარჩო (DARE) - nist.gov

  21. Mitsubishi Electric-ის კვლევითი ლაბორატორიები (MERL) - TR2018-097 - merl.com

  22. Cadence - ხელოვნური ინტელექტის მიმოხილვა - cadence.com

  23. arXiv - 2310.02059v2 - arxiv.org

იპოვეთ უახლესი ხელოვნური ინტელექტი ოფიციალურ ხელოვნური ინტელექტის ასისტენტების მაღაზიაში

ჩვენს შესახებ

ბლოგზე დაბრუნება