الذكاء الاصطناعي في الهندسة.. تبسيط مؤكد للتحديّات المعقدة

يلعب الذكاء الاصطناعي في المجال الهندسي دوراً كبيراً في تعزيز قوّة الثَّورة الصِّناعيَّة الرَّابعة، فمن خلال مساعدة المهندسين على تحسين العمليَّات وتحسين الكفاءة وابتكار التَّصميمات المختلفة، فإنَّه يزيد من كفاءة الإنتاج وسلسلة التَّوريد بالإضافة إلى زيادة معدَّلات السَّلامة وزيادة الدِّقَّة مع تبسيط المهام.

فكيف يمكن للذكاء الاصطناعي في المجال الهندسي أن يُحسِّن من نموِّ الشَّركات؟ بل كيف يمكن للمهندسين أنفسهم الاستفادة من هذه التِّقنيَّة الثَّوريَّة في تطوير عملهم مهما كانوا بعيدين عن البرمجة والتَّعلُّم الآليِّ؟ وكيف يمكن التَّخلُّص من تحدِّيات هذه التِّقنيَّة؟ وما أبرز التَّطبيقات النَّاجحة لها الآن؟ كلُّ هذا وأكثر سنتعرف عليه في الأسطر المقبلة.

أثر تطبيق الذكاء الاصطناعي في الهندسة.. فرصة كبرى لنمو الشركات

يتنوَّع بشدَّة أثر تطبيق الذكاء الاصطناعي في الهندسة بما يزيد بطريقةٍ واقعيَّةٍ من نموِّ الشَّركات وارتفاع قدرتها على المنافسة مع تقليل التَّكلفة، وهذا عبر التَّأثيرات التَّالية: ^[1]  

• أتمتة المهام الهندسيَّة: فيمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي في الهندسة أن تحدِّد المشكلات المحتملة وتقدِّم توصياتٍ لحلِّها؛ ممَّا يقلِّل التَّدخُّل البشريَّ في الصِّيانة والتَّشغيل.
• المساعدة في اتِّخاذ القرارات: وهذا من خلال المحاكاة والتَّحليل وتحديد الأنماط؛ وهو ما يوفِّر رؤيةً واضحةً عن أنظمة التَّشغيل قبل تصميمها بالفعل.
• السَّلامة وإدارة المخاطر: وهذا عبر القيام بالمهام الخطرة وتحديد طرق الاستجابة عند الطَّوارئ من خلال اقتراح سيناريوهاتٍ مختلفةٍ للعمل بها؛ ممَّا يعزِّز سلامة المباني والمصانع وغيرها.
• تعزيز التَّعاون والتَّواصل: وهذا يزيد من سرعة تبادل المعلومات بين المهندسين، وبالتالي زيادة الخبرة مهما كان الفريق في مناطق جغرافيَّةٍ متفرِّقةٍ.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الهندسة

فروع الهندسة متنوِّعةٌ بشدَّةٍ وتدخل في كلِّ مجالات الحياة، وهي ليست بمعزلٍ على الإطلاق عن ثورة تقنيَّة الذكاء الاصطناعي، ومن أهمِّ المجالات الهندسية التي استفادت من أدوات الذكاء الاصطناعي وحقَّقتْ تقدُّماً ملموساً:

الذكاء الاصطناعي في مجال الهندسة الكهربائية

فقد حدثت ثورةٌ كبرى في تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الهندسة الكهربائية، وأصبحت التَّحدِّيات المعقَّدة مجرَّد مهامٍ يمكن التَّحكُّم بها، ومن أهمِّ تأثيرات الذكاء الاصطناعي في الهندسة الكهربائيَّة: ^[3]  

• إدارة الشَّبكة الكهربائيَّة وتوزيعُ الطَّاقة بذكاءٍ من خلال القدرة على التَّنبُّؤ بالطَّلب والتَّكيُّف مع تغيُّرات العرض، وبالتَّالي تلبية المتطلَّبات بتكلفةٍ أقلّ ومنع انقطاع التَّيَّار الكهربائيِّ.
• دمج الطَّاقة المتجدِّدة بسهولةٍ أكبر عبر القدرة على تحليل أنماط الطَّقس والتَّنبُّؤ بإمدادات الطَّاقة المتجدِّدة وتحسين تكاملها مع المصادر العاديَّة بما يضمن مستوياتٍ أعلى من الثَّبات في الإمداد.
• الدِّقَّة في تصنيع الإلكترونيَّات عبر تحديد أوجه القصور في التَّصنيع والتَّأكُّد من معايير الجودة ومراعاة البيئة وتوفير الكهرباء.
• الصِّيانة التَّنبُّؤيَّة عبر تحليل البيانات الواردة من الأجهزة الكهربائيَّة باستمرارٍ وتوقُّع الأعطال وتحديد النَّهج الاستباقيِّ؛ ممَّا يقلِّل من أوقات التَّوقُّف عن العمل نتيجة الأحمال الزَّائدة.

الذكاء الاصطناعي في ميدان الهندسة الصناعية

أصبح الذكاء الاصطناعي حجر الزَّاوية في الهندسة الصِّناعيَّة الحديثة ليعيد مشهد هذا المجال بالكامل بدءاً من التَّصنيع إلى سلاسل التَّوريد العالميَّة، ومن التَّطبيقات النَّاجحة للغاية في هذا المجال: ^[4]  

• تحسين جداول الإنتاج عبر تحليل كمِّيَّاتٍ هائلةٍ من البيانات، وبالتَّالي تحسين تصميم المنتج بأقل قدر من التكلفة.
• تحديد متطلبات الصيانة عبر التنبؤ بمقدار قدرة الأجهزة على العمل وحالات الفشل المحتملة مما يعزز الكفاءة ويقلل من أوقات التوقف عن العمل.
• أدى إلى ثورة قويّة في سلسلة التوريد والخدمات اللوجستية عبر إدارة المخزون بذكاء والتنبؤ بالطلب وتحسين المسار مما يُحسِّن من جودة تسليم المنتج في الوقت الفعلي.
• التكيف السريع مع تغيرات السوق بما يضمن أفضل القدرات التنافسية.

شاهد أيضاً: ما هي أفضل 4 استخدامات للذكاء الاصطناعي في الأعمال؟

الذكاء الاصطناعي في هندسة البرمجيات

يساعد الذكاء الاصطناعي المطوِّرين في إطلاق أفضل البرامج وأكثرها حفاظاً على البيئة ليصبح من الأدوات الأساسية في صناعة البرمجيّات ليغيِّرها تماماً بعدَّة طرقٍ مثل: ^[5]  

• أتمتة تطوير البرمجيَّات عبر إنتاج تعليماتٍ برمجيَّةٍ تلبِّي مجموعةً من الطَّلبات، وهي المعروفة بالبرمجة الآليَّة، وهي من الأكثر شيوعاً في هذا المجال.
• تحسين اختبار البرامج وسرعة اكتشاف الأخطاء واقتراح حلولٍ لها؛ ممَّا يقلِّل من وقت الاختبار.
• تحسين صيانة البرامج عبر تحليل كمِّيَّاتٍ كبيرةٍ من البيانات وردود فعل العملاء وتقديم توصيات للتَّرقيات والتَّحسينات عبر التَّعلُّم الآليِّ.
• زيادة أمان البرامج ومنع اختراقها عبر اكتشاف الثَّغرات بها بطريقةٍ أفضل.

الذكاء الاصطناعي في الهندسة الميكانيكية

الإنهاء التَّامُّ للمهام المتكرِّرة وزيادة تركيز المهندسين على العمليَّات الإبداعيَّة من أهمِّ تأثيرات الذكاء الاصطناعي في الهندسة الميكانيكيَّة، وتُطبَّق هذه التِّقنيَّة في: ^[6]  

• تحسين مواصفات التَّصميم بما يضمن أعلى مستويات الدِّقَّة والمتانة للمنتجات النِّهائيَّة.
• تطوير عمليّات التَّصنيع وتبسيطها ممَّا يقلِّل من النّفايات ويُخفِّض من التَّكاليف.
• الصِّيانة التَّنبُّؤيَّة للعمل دون انقطاعٍ ومنع توقُّف الآلات غير المتوقَّع.
• إدارة البنية التَّحتيَّة للآلات بما يُطيل عمرها ويزيد من اتِّساق الأداء.

الذكاء الاصطناعي في الهندسة المعمارية

من أتمتة المهام المتكرِّرة إلى اقتراح حلول تصميمٍ لا نهائيَّة بناءً على الموقع والطَّقس وغيرها فإنَّ تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الهندسة المعمارية لا تُعدُّ ولا تُحصى: ^[7]  

• في التَّصميم: يمكن تنفيذ مئاتٍ من الرُّسومات الفريدة والمعقَّدة في وقتٍ أقلّ بكثيرٍ من العاديِّ مع تحديد معايير استهلاك الطَّاقة وأبعاد المباني وغيرها، كما يمكن تنفيذ أيِّ تغييرٍ في التَّصميم ومراقبة تأثير هذا التَّغير في الوقت الفعليِّ لاختيار الملائم.
• في الاستدامة: يمكن أن تضمن هذه التِّقنية الاهتمام بتفاصيل السَّلامة الهيكليَّة والتَّحكُّم في اتجاه الضَّوء ودرجة الحرارة والرِّياح وتدفُّق حركة المرور حول المبنى بما يزيد من راحة التَّصميمات.
• في تقليل التَّكاليف: تساعد في تحديد جوانب الهدر وتحسين استخدام الموارد.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الهندسة المدنية

تصميم وبناء وصيانة البيئة المادِّيَّة والطَّبيعيَّة المحيطة بالإنسان هو جوهر الهندسة المدنيَّة، وقد أضاف الذكاء الاصطناعي الكثير من التَّطوُّرات على هذا المجال لتظهر بكفاءةٍ كبيرةٍ في: ^[8]  

• تحسين التَّصميم والمحاكاة والتَّنبُّؤ بالسُّلوك الهيكليِّ سواء للمكان أو للمبنى مع تحليل سيناريوهات "ماذا لو؟" المختلفة لضمان التَّعامل مع الكوارث الطَّبيعيَّة بكفاءةٍ أكبر.
• كفاءة البناء عبر الطَّائرات بدون طيَّار والَّتي تجمع البيانات وتراقب التَّقدُّم والجودة وتكشف المشكلات المحتملة قبل أن تُصبح حرجةً.
• إدارة المشروعات والجدولة الزَّمنيَّة ومراعاة التَّأخير والتَّغيُّرات غير المتوقَّعة.
• الصِّيانة الوقائيَّة للبنية التَّحتيَّة عبر أجهزة استشعارٍ مدمجةٍ لجمع البيانات حول السَّلامة الهيكليَّة والتَّآكل والظُّروف البيئيَّة.

أهمُّ أمثلة الذكاء الاصطناعي في الهندسة

هناك مجموعةٌ شديدةُ النَّجاح من الأمثلة لشركاتٍ عملاقةٍ في مجالاتٍ هندسيَّةٍ متعدِّدة تمكَّنت من استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي لتسريع التَّطوُّر؛ ومن أهمِّ أمثلة الذكاء الاصطناعي في الهندسة: ^[2]  

• شركة SpaceX: والتي نفَّذت محاكاةَ سيناريوهاتٍ لا حصر لها لإطلاق العمليَّات والمسارات المداريَّة وبالتَّالي انخفضت التَّكلفة وتحسَّنت كفاءة استهلاك الوقود.
• شركة بوينغ: تستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحليل بياناتِ الرِّحلة وتحسين بروتوكلات السَّلامة بما يسمح باتِّخاذ إجراءاتٍ قويّةٍ لحماية الرُّكاب عبر اكتشاف الأخطاء مبكِّراً.
• وكالة ناسا: أطلقت الكثير من النَّماذج المعتمدة تماماً على الذكاء الاصطناعي لاكتشاف المريخ والتنقُّل وسط تضاريسه بكفاءةٍ دون المخاطرة بروّاد الفضاء.
• شركة تسلا: وهي رائدةٌ في مجال تكنولوجيا السَّيَّارات ذاتيَّة القيادة والَّتي تُعدُّ من أشهر مجالات استخدام الذكاء الاصطناعي في الهندسة وتنجح هذه الأنظمة في معالجة البيانات عبر أجهزة الاستشعار والكاميرات والرَّادارات.
• شركة BMW: والَّتي أدخلت أنظمة الذكاء الاصطناعي بكفاءةٍ في خطوط التَّجميع؛ وهو ما أدى إلى رفْعِ الكفاءة والدِّقَّة بطريقةٍ ملحوظةٍ.

كما أنَّ شركات الطَّيران تعتمد كثيراً الآن على الذكاء الاصطناعي في اختبار مواد الطَّيران، وبالمثل شركات السَّيَّارات؛ حيثُ تحرص على إضافة أنظمةٍ ذكيَّةٍ لراحة السَّائقِ مثلِ الضَّغطِ على الفرامل في حالة الطَّوارئ أو التَّحكُّم التِّلقائيِّ بالسُّرعة وغيرها.

أبرز أدوات الذكاء الاصطناعي في الهندسة

بين المجالات الهندسية المتنوِّعة تتنوَّع الأدوات بشدّةٍ في كلّ مجال، ولكن هناك أدواتٌ حقَّقت الكثير من الشُّهرة والموثوقيَّة عند الاعتماد على الذكاء الاصطناعي، ومن أهمِّها: ^{[9] [10]}   

أداة Scikit-learn

من الاختيارات الأفضل للمطوِّرين لاستخراج البيانات ووضعها في نماذج وليس فقط تحليلها، كما تستخرج أداة Scikit-learn الميزات، وهي غنيَّةٌ بخوارزميات التَّعلُّم الخاضعة للإشراف.

أداة TensorFlow

وهي مكتبةُ تعلُّمٍ آلي وتعلُّمٍ عميقٍ، تتمتَّع بطلب متزايد، فإنَّ TensorFlow بمثابة إطارِ عملٍ مفتوحٍ لإجراء تنبُؤاتٍ مستقبليَّةٍ بشأن أيِّ مشروعٍ عبر إعداد طبقاتِ أنظمةٍ عصبيةٍ مُزيَّفةٍ، وتدريبها وإرسالها بسرعةٍ، ومراقبة ردَّةِ الفعل.

تطبيق Caffe

وهو من التَّطبيقات الأكثر شهرةً في المجال الهندسيِّ، فيتَّسم Caffe بقوَّة معالجةٍ كبيرةٍ تمكِّنه من تحليل 60 مليونَ صورةً يوميَّاً، وهو أساسيٌّ في إنشاء المشروعات بسرعةٍ فائقةٍ.

أداة Keras

وهي من التَّطبيقات شديدة الأهمِّيَّة لإنشاء نماذج أوَّليَّةٍ مع إطار عملٍ سهلٍ معتمدٍ على لغة بايثون، وتطبيق Keras عبارةٌ عن إطار عملٍ مفتوح المصدر يستخدم مكتبةَ شبكةٍ عصبيَّةٍ ضخمةٍ وبمنتهى البساطة.

أداة PyTorch

تُعدُّ PyTorch نظامَ ذكاءٍ اصطناعيٍّ قويٍّ أنشأته فيسبوك للتَّعامل مع المشروعات الكبيرة والمعقَّدة مع واجهة برمجة تطبيقاتٍ غنيَّةٍ لإنشاء النَّماذج وتقديم توقُّعات مستقبليَّةٍ وغيرها.

أداة AutoML

لأتمتة جميع العمليَّات المتضمّنة وتوضيح المشكلات في العالم الحقيقيِّ وتساعد أداة AutoML في تحليل البيانات بسرعةٍ فائقةٍ وتقديم نتائجَ مستندةً إليها في الوقت الفعليِّ.

أداة OpenNN

وهي تقنيَّةٌ شديدةُ التَّقدُّم تفيد المطوِّرين ذوي الخبرة في إعداد الرُّسوم البيانيَّة وجداول تفسير البيانات، وتتَّسم OpenNN بشبكةٍ عصبيَّةٍ قادرةٍ على تقديم تحليلاتٍ متقدِّمةٍ.

شاهد أيضاً: 3 أسئلة من الصعب الإجابة عليها حول الذكاء الاصطناعي

ما هي التحديات في استخدام الذكاء الاصطناعي في المجال الهندسي؟

على الرَّغمِ من كلِّ الطَّفرات التي يحقِّقها الذكاء الاصطناعي في الهندسة إلَّا أنَّه من الضَّروريِّ الوعي بالتَّحدِّيات والمخاطر النَّاجمة عن استخدام هذه التِّقنيَّة دون إشرافٍ بشريٍّ، ومن أهمِّ هذه التَّحدِّيات:

• شكوك الدِّقة والموثوقيَّة: فيمكن لأداةِ الذكاء الاصطناعي التَّنبُّؤ بمدى مقاومة مادَّةٍ معيَّنةٍ بناءً على البيانات التي تدرَّبت عليها، فإذا لم تكن هذه البيانات كاملةً فإنَّ النَّتيجة تكون كارثيَّة.
• التَّعقيد والغموض: فلا نعرف مطلقاً على أيِّ أساسٍ اتَّخذت أنظمة الذكاء الاصطناعي قراراً معيناً فهي لا ترصد الأسباب عادةً؛ لذا لا بدَّ من تحليل نتائجها من قبل خبراءٍ حتَّى الاطمئنان إلى صحَّة قراراتها.
• نقص الشَّفافيَّة: ممَّا يزيد من المخاطر وخصوصاً في المجالات عالية المخاطر، مثل: هندسة الطَّيران أو الهندسة الطِّبِّيَّة.
• صعوبة التَّكامل مع الأنظمة الحاليَّة: إذ في الكثير من الأحيان يتطلَّب دمج حلول الذكاء الاصطناعي تغييراً شاملاً في الأنظمة، وهو ليس من الأمور السَّهلة في كلِّ المجالات وتشمل استثماراً ضخماً قد لا يكون متوفِّراً.

ولكن في النِّهاية إنِّ مخاطر الذكاء الاصطناعي في المجال الهندسي قابلةٌ للتَّخطِّي مع تعزيز الإشراف البشريِّ وتدريب الكوادر على التَّعامل المناسب مع أدوات الذكاء الاصطناعي، بالإضافة لوضع خطط الطوارئ في حالة تعطُّل الأنظمة الذَّكيَّة بحيث لا يكون الاعتماد عليها بنسبة 100% بل فقط بشكلٍ جزئيٍّ لتسريع المهام وتقليل المخاطر وخفض التَّكلفة.

تابعونا على قناتنا على واتس آب لآخر أخبار الستارت أب والأعمال

انضم الآن