AI vs. Analisi Predittiva Un’Analisi Approfondita
AI vs. Analisi Predittiva
L’Intelligenza Artificiale (IA) e l’Analisi Predittiva stanno ridefinendo il modo in cui tutte le aziende operano. In questo articolo, ci concentreremo sulle applicazioni dell’IA e dell’Analisi Predittiva nell’ingegneria. Inizieremo con il concetto generale di Intelligenza Artificiale (IA). Approfondiremo i dettagli dell’Analisi Predittiva Applicata all’Ingegneria.
Forniremo dettagli sugli approcci dell’Intelligenza Artificiale come il Machine Learning e il Deep Learning. Saranno evidenziate le differenze chiave. Alla fine dell’articolo, comprenderai come la tecnologia innovativa del Deep Learning utilizza dati storici e prevede con precisione gli esiti di test sperimentali lunghi e costosi o di simulazioni 3D (CAE).
Diverse Strategie di Analisi
Esistono molti tipi di strategie di analisi: analisi descrittiva, diagnostica e predittiva. Quali sono le differenze chiave?
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- Questo strumento di intelligenza artificiale spiega come l’IA vede le immagini e perché potrebbe confondere un astronauta con una pala.
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L’analisi descrittiva e quella diagnostica hanno focus diversi. L’analisi descrittiva significa riassumere e interpretare i dati storici per fornire una comprensione di ciò che è accaduto. L’analisi diagnostica va oltre, analizzando i dati per comprendere perché sono accaduti determinati eventi e identificare relazioni causali.
L’analisi predittiva nell’ingegneria si concentra piuttosto sulla previsione degli esiti futuri degli eventi nel design o nella produzione di prodotti, ad esempio prevedere le prestazioni di un nuovo prodotto prima di testarlo in laboratorio o identificare malfunzionamenti e requisiti di manutenzione delle macchine prima che l’evento si verifichi.
L’analisi predittiva ci porta a un quarto tipo di analisi di interesse per gli ingegneri: l’analisi prescrittiva, che implica la raccomandazione di azioni per ottimizzare gli esiti.
IA e Umani – Concorrenza o Collaborazione?
L’IA sostituirà gli ingegneri?
No, piuttosto darà loro più potere per prendere decisioni o influenzare decisioni e utilizzare in modo più intelligente il filo digitale con un aumento dell’interazione umana nel design dei prodotti e nella manutenzione predittiva. L’IA agisce come uno strumento potente, che potenzia le capacità degli ingegneri e fornisce loro informazioni utili per migliorare i loro processi decisionali.
Intelligenza Artificiale e Analisi Predittiva
L’Intelligenza Artificiale è un campo che comprende lo sviluppo di macchine intelligenti in grado di simulare l’intelligenza umana e di svolgere compiti che richiedono tipicamente la cognizione umana. L’Analisi Predittiva si basa più specificamente sull’utilizzo di dati, algoritmi statistici e tecniche di apprendimento automatico per prevedere risultati futuri basati su dati storici e in tempo reale. Questo ramo dell’analisi sfrutta modelli predittivi costruiti utilizzando vari algoritmi di apprendimento automatico che forniscono informazioni su scenari futuri.
Panoramica di IA e Analisi Predittiva
L’Intelligenza Artificiale (IA), nel suo senso più ampio, si riferisce allo sviluppo di macchine intelligenti in grado di simulare l’intelligenza umana e di svolgere compiti che richiedono tipicamente la cognizione umana. L’Intelligenza Artificiale comprende una vasta gamma di tecniche e algoritmi progettati per consentire alle macchine di apprendere, ragionare e prendere decisioni autonomamente.
I sistemi di Intelligenza Artificiale possono elaborare e analizzare grandi quantità di dati, identificare modelli e generare informazioni che guidano la presa di decisioni e l’automazione.
D’altra parte, l’Analisi Predittiva si concentra specificamente su tecniche che prevedono con precisione risultati futuri. A differenza di altre tecnologie di business intelligence, l’analisi predittiva guarda avanti, utilizzando eventi passati (recuperati e ordinati con il data mining) per anticipare il futuro (=essere predittiva) o addirittura modificarlo (=essere prescrittiva).
Analisi Predittiva Prima dell’IA: Simulazione 3D Tradizionale (CAE)
Prima dell’avvento dell’IA, dagli anni ’90, gli ingegneri potevano utilizzare strumenti di analisi predittiva che comprendevano la loro conoscenza del mondo con modelli statistici o basati sulla fisica.
Come esempio di flusso di lavoro di modellazione predittiva tradizionale, gli ingegneri potevano prevedere le prestazioni aerodinamiche di una macchina basandosi sulla sua geometria (CAD = Progettazione Assistita dal Computer) senza costruire la macchina e testarla in una galleria del vento. Anche se l’aerodinamica è governata da equazioni fisiche come le equazioni di Navier-Stokes, gli algoritmi complessi dell’analisi predittiva ingegneristica richiedono investimenti in hardware con calcolo parallelo per fornire risposte entro tempi ragionevoli (alcuni giorni o ore).
Analisi Predittiva con IA: Simulazione 3D (NCS)
Dal 2018, Neural Concept si avvale del Deep Learning per fornire un surrogato per CAE imparando a costruire i propri modelli predittivi con il data mining dei dati passati di CAE.
L’analisi predittiva robusta si basa sull’utilizzo completo dei dati storici e in tempo reale CAE e CAD, insieme ad algoritmi di analisi dei dati proprietari e tecniche di apprendimento automatico, per produrre tecnologie avanzate di previsione per supportare gli analisti umani.
Il nuovo flusso di lavoro di analisi predittiva basato su AI sembra, a prima vista, molto simile a CAE poiché l’input è sempre una forma di progettazione (un input CAD), ma ci sono tre differenze principali:
- il risultato dell’analisi predittiva viene fornito in frazioni di secondo anziché ore
- tutti gli algoritmi complessi di CAE per le soluzioni numeriche sono sostituiti da una rete neurale
- l’uso del software non richiede alcuna competenza specifica perché il Deep Learning fornisce un modello predittivo pratico che richiede solo la capacità di fornire nuovi dati di input
Gli ingegneri applicativi coinvolti nelle operazioni di progettazione di prodotti non hanno bisogno di diventare esperti di intelligenza artificiale e di analisi dei dati.
La fase di preparazione degli esperti può essere gestita in modo flessibile da risorse interne o esterne con competenze in scienze dei dati, come il team di Neural Concept.
La maggior parte degli ingegneri di un’azienda (destra) può accedere a strumenti predittivi in tempo reale senza la necessità di diventare esperti (sinistra)
Il lavoro di un analista dei dati
Nel campo dell’analisi predittiva, gli analisti dei dati svolgono un ruolo cruciale nello sbloccare informazioni preziose dai dati.
Gli analisti dei dati catturano tendenze e modelli storici, che servono come base per la modellazione predittiva. Una volta preparati i dati, gli scienziati dei dati utilizzano una serie di tecniche statistiche e algoritmi per interrogare i dati e scoprire tendenze; una volta identificate le tendenze, possono incorporarle in una macchina di analisi predittiva. In altre parole, un analista dei dati applica tecniche di modellazione predittiva per costruire modelli in grado di prevedere risultati futuri basati su dati storici.
Apprendimento automatico e Deep Learning
L’apprendimento automatico (ML) e il Deep Learning (DL) sono due rami chiave dell’IA che sono strumentali nell’analisi predittiva.
- ML si riferisce allo sviluppo di algoritmi che consentono ai computer di imparare dai dati senza programmazione esplicita.
- Il Deep Learning, d’altra parte, è una sotto-disciplina dell’apprendimento automatico che si concentra sull’addestramento di reti neurali profonde per imitare il funzionamento del cervello umano, consentendo loro di gestire dati complessi e non strutturati con precisione notevole.
Apprendimento automatico – Dettagli
Il campo di applicazione dell’apprendimento automatico è vasto. L’apprendimento automatico comprende una vasta gamma di algoritmi, tra cui l’apprendimento supervisionato, l’apprendimento non supervisionato e l’apprendimento per rinforzo. Gli algoritmi di apprendimento automatico possono essere applicati a varie attività, come la classificazione, la regressione e il clustering.
I requisiti e le fonti di dati sono considerazioni cruciali nell’apprendimento automatico. I dati di alta qualità sono essenziali per addestrare modelli di apprendimento automatico in modo efficace. Gli scienziati dei dati identificano e raccolgono dati rilevanti da diverse fonti, come database o web scraping.
Deep Learning – Dettagli
Il vantaggio del Deep Learning risiede nella sua capacità di apprendere automaticamente rappresentazioni gerarchiche dai dati grezzi. Il Deep Learning si basa su reti neurali profonde che consistono in più strati di nodi interconnessi che elaborano i dati.
Questi modelli di Deep Learning eccellono nella gestione di tipi di dati complessi, come immagini o testi, ed è per questo che il Deep Learning ha superato gli approcci tradizionali di apprendimento automatico in compiti come il riconoscimento delle immagini o l’elaborazione del linguaggio naturale.
Implementazione di una soluzione di analisi predittiva con AI
Neural Concept ha avviato una collaborazione con Airbus per generare soluzioni di progettazione innovative per una vasta gamma di sfide aerospaziali e di difesa in settori come la dinamica dei fluidi, l’ingegneria strutturale e l’elettromagnetismo.
L’integrazione dell’AI ha avuto un impatto significativo sull’analisi predittiva, ad esempio sul campo di pressione sulle superfici esterne degli aeromobili. Con i metodi tradizionali di CCAE, questo processo richiedeva circa un’ora. Tuttavia, con l’implementazione dell’apprendimento automatico, il tempo è stato ridotto a notevoli 30 millisecondi. Ciò significa un’accelerazione dell’analisi predittiva di oltre 10.000 volte.
Tale accelerazione può fornire ai team di progettazione di prodotti 10.000 varianti di progettazione in un determinato periodo di tempo.
Analisi prescrittiva – Caso d’uso
In una applicazione di scambiatore di calore, il modello AI NCS dimostra precise capacità di previsione per l’efficienza complessiva, la temperatura e la caduta di pressione alle uscite del sistema. Ciò ha convalidato l’analisi predittiva e ha consentito agli ingegneri di lavorare su nuovi progetti di scambiatori di calore, iterando tra varie geometrie e topologie.
Inoltre, l’utilizzo della libreria di algoritmi di ottimizzazione NCS migliora ulteriormente la configurazione dello scambiatore di calore con il design generativo. Questa integrazione predittiva-prescrittiva ha portato a significativi miglioramenti nel design finale ottenuti attraverso tecniche di deformazione della geometria.
Configurazione ottimizzata dello scambiatore di calore con NCS (Neural Concept Shape).
Riepilogo
In conclusione, l’Intelligenza Artificiale (AI) e l’Analisi Predittiva stanno trasformando le imprese, in particolare nel campo dell’ingegneria. L’AI, che comprende tecniche come l’Apprendimento Automatico e il Deep Learning, sfrutta i dati storici per prevedere accuratamente gli esiti, riducendo la necessità di costosi test sperimentali o simulazioni.
L’Analisi Predittiva si concentra sulla previsione accurata degli esiti futuri basata sui dati, e gli ingegneri traggono vantaggio anche da un approccio prescrittivo, che consiglia azioni per l’ottimizzazione.
L’integrazione dell’AI nell’analisi predittiva ha rivoluzionato il processo di ingegneria, fornendo risultati più rapidi e design più efficienti attraverso tecniche come il design generativo.
Nuove Possibilità per gli Ingegneri
Questi progressi apportano nuove possibilità per gli ingegneri.
Senza bisogno di frequentare corsi notturni di Python o Scienze dei Dati, ogni ingegnere può migliorare la sua influenza nel processo decisionale e ottenere risultati superiori in tutte le aree del design del prodotto, diventando un “eroe aziendale”!
