人工智能 vs 预测分析：一项全面分析
人工智能（AI）和预测分析正在重塑所有企业的运作方式。在本文中，我们将重点关注AI和预测分析在工程应用中的应用。我们将从人工智能（AI）的一般概念开始。然后，我们将详细介绍应用于工程的预测工程分析的细节。
我们将详细介绍诸如机器学习和深度学习等人工智能方法。将突出显示关键差异。通过本文的阅读，您将了解创新的深度学习技术如何利用历史数据并准确预测漫长且昂贵的实验测试或3D模拟（CAE）的结果。
不同的分析策略
有许多类型的分析策略：描述性分析、诊断性分析和预测性分析。它们之间的主要区别是什么？
- 如果您使用光学神经网络运行Transformer模型会发生什么？
- CMU研究人员推出FROMAGe：一种能够高效引导冻结的大型语言模型（LLMs）生成与图像交错的自由文本的人工智能模型
- Google AI推出MediaPipe扩散插件，实现设备上可控的文本到图像生成
描述性和诊断性分析有不同的重点。描述性分析意味着总结和解释历史数据，以提供对已发生事件的深入理解。诊断性分析更进一步，通过分析数据来理解为什么发生某些事件并识别因果关系。
工程中的预测性分析更专注于预测产品设计或制造中事件的未来结果，例如在实验室中测试新产品之前预测其性能，或在事件发生之前识别机械故障和维护需求。
预测性分析将我们引入了一种对工程师感兴趣的第四种分析类型：指导性分析，涉及推荐优化结果的行动。
人工智能和人类-竞争还是合作？
人工智能会取代工程师吗？
不会，相反，它将赋予他们更多决策权或影响决策的权力，并以更聪明的方式使用数字线程，增加在产品设计和预测性维护中的人类互动。人工智能是一个强大的工具，增强了工程师的能力，并为他们提供了可操作的见解，以增强他们的决策过程。
人工智能和预测分析
人工智能是一个涵盖开发智能机器的领域，这些机器能够模拟人类智能并执行通常需要人类认知的任务。预测分析更具体地依赖于使用数据、统计算法和机器学习技术来根据历史和实时数据预测未来结果。这个分析分支利用过去的模式和趋势来预测未来事件、行为或趋势，具有一定的准确性。预测分析利用各种机器学习算法构建预测模型，可以提供对未来情景的见解。
人工智能和预测分析概述
人工智能（AI）在最广义上是指开发能够模拟人类智能并执行通常需要人类认知的任务的智能机器。人工智能涵盖了一系列的技术和算法，旨在使机器能够学习、推理和自主决策。
人工智能系统可以处理和分析大量的数据，识别模式，并生成推动决策和自动化的见解。
另一方面，预测分析专注于准确预测未来结果的技术。与其他商业智能技术不同，预测分析是面向未来的，利用过去事件（通过数据挖掘检索和排序）来预测未来，甚至重塑未来。
人工智能之前的预测分析：传统的3D模拟（CAE）
在人工智能出现之前，自20世纪90年代以来，工程师可以提供包含他们对世界的知识以及统计或基于物理的模型的预测性分析工具。
例如，作为传统预测建模工作流程的示例，工程师可以根据汽车的几何形状（CAD = 计算机辅助设计）预测汽车的空气动力学性能，而无需在风洞中建造汽车并进行测试。即使空气动力学由纳维-斯托克斯等物理方程控制，工程预测分析的复杂算法需要投资于具有并行计算能力的硬件，以在合理的时间内提供答案（几天或几小时）。
通过人工智能的预测分析：3D模拟（NCS）
自2018年以来，Neural Concept一直在利用深度学习来提供CAE的替代品，通过学习从过去的CAE数据中进行数据挖掘来构建自己的预测模型。
强大的唯一预测分析依赖于历史和实时的CAE和CAD数据的综合利用，以及专有的数据分析算法和机器学习技术，以产生先进的预测技术来支持人类分析师。
基于人工智能的新型预测分析工作流程，乍一看与CAE非常相似，因为输入始终是设计形状（CAD输入），但有三个主要区别：
- 预测分析结果仅需几秒钟，而非几小时
- 所有CAE复杂算法的数值解都被神经网络替代
- 使用该软件工具不需要任何特定技能，因为深度学习提供了一种实用的预测模型，只需要能提供新的输入数据的能力
参与产品设计操作的应用工程师不需要成为关注数据分析的AI专家。
准备专家阶段可以由具有数据科学专业知识的内部或外部资源，如Neural Concept团队，灵活管理。
公司中的大多数工程师（右侧）可以在不需要成为专家（左侧）的情况下访问实时预测工具
数据分析师的工作
在预测分析领域，数据分析师在从数据中发现有价值的见解方面发挥着重要作用。
数据分析师捕捉历史趋势和模式，这些趋势和模式是预测建模的基础。一旦数据准备好，数据科学家使用各种统计技术和算法来查询数据并发现数据趋势；一旦他们确定了趋势，他们就可以将其纳入预测分析机器中。换句话说，数据分析师应用预测建模技术构建模型，可以根据历史数据预测未来结果。
机器学习和深度学习
机器学习（ML）和深度学习（DL）是预测分析中的两个关键领域。
- ML是指开发能使计算机在没有显式编程的情况下从数据中学习的算法。
- 而深度学习则是机器学习的一个子集，专注于训练深度神经网络以模拟人脑的工作方式，使其能够以惊人的准确性处理复杂和非结构化数据。
机器学习 – 详细信息
机器学习的范围广泛。机器学习涵盖了各种算法，包括监督学习、无监督学习和强化学习。机器学习算法可以应用于各种任务，如分类、回归和聚类。
数据要求和来源是机器学习中的重要考虑因素。高质量的数据对于有效地训练机器学习模型至关重要。数据科学家从各种来源（如数据库或网络抓取）识别和收集相关数据。
深度学习 – 详细信息
深度学习的优势在于它能够从原始数据中自动学习层次化表示。深度学习基于包含多个层次的相互连接的节点组成的深度神经网络来处理数据。
这些深度学习模型擅长处理复杂的数据类型，如图像或文本，这就是为什么在图像识别或自然语言处理等任务中，深度学习已经超过传统的机器学习方法。
使用AI部署预测分析解决方案
Neural Concept与空中客车合作，为航空航天和国防领域的各种挑战（如流体动力学、结构工程和电磁学）生成创新设计解决方案。
AI的整合对预测分析产生了重大影响，例如飞机外部表面上的压力场。传统的CAE方法在这个过程中需要大约一个小时的时间。然而，通过机器学习的实施，时间缩短到了令人瞩目的30毫秒。这意味着预测分析加速了超过10,000倍。
这样的加速可以在给定时间范围内为产品设计团队提供10,000多种设计变体。
处方分析 – 应用案例
在热交换器应用中，NCS AI模型展示了对系统出口处的整体效率、温度和压降的精确预测能力。这验证了预测分析，并使工程师能够参与新的热交换器设计，循环迭代不同的几何形状和拓扑结构。
此外，使用NCS优化算法库进一步增强了热交换器的配置，实现了生成设计。这种预测-规定的整合通过几何变形技术在最终设计中实现了显著的增强。
利用NCS（神经概念形状）优化热交换器的配置。
总结
总之，人工智能（AI）和预测分析正在改变企业，特别是在工程领域。AI，包括机器学习和深度学习等技术，利用历史数据准确预测结果，减少了昂贵的实验测试或模拟的需求。
预测分析专注于基于数据准确预测未来结果，而工程师还受益于规定方法，该方法为优化提供建议。
AI在预测分析中的整合革命了工程过程，通过生成设计等技术提供更快的结果和更高效的设计。
工程师的新可能性
这些展示的进步为工程师打开了新的可能性。
无需参加隔夜的Python或数据科学课程，任何工程师都可以提高自己在决策过程中的影响力，并在产品设计的所有领域取得卓越的成果，成为“公司的英雄”！
