AI generativa e aprendizado de máquina estão engenhando o futuro nessas 9 disciplinas

A inteligência artificial generativa e o aprendizado de máquina estão moldando o futuro em 9 disciplinas

A inteligência artificial generativa (IA) está se mostrando uma ferramenta poderosa para uma ampla gama de disciplinas de engenharia, oferecendo processos altamente otimizados e produtos de trabalho eficientes, e fornecendo insights valiosos para líderes da indústria.

Mas, enquanto o termo ‘IA generativa’ é a palavra da moda favorita da indústria de tecnologia, o que exatamente é? Em sua essência, a IA generativa é um subconjunto da inteligência artificial que pode gerar novos dados, projetos ou modelos com base em dados existentes, utilizando componentes de aprendizado de máquina (ML) e algoritmos. O poder da IA generativa está em sua capacidade de otimizar e acelerar processos, tornando-a uma tecnologia ideal para disciplinas de engenharia que exigem alta precisão, eficiência e inovação.

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Cada uma das principais disciplinas de engenharia pode aplicar conjuntos de ferramentas de IA generativa da mesma maneira, mas também em suas próprias maneiras únicas – e cada campo também possui soluções comerciais e de código aberto exclusivas que podem ser utilizadas para aproveitar ao máximo a IA generativa e o ML.

Vejamos nove das principais disciplinas de engenharia e pensemos em como elas podem abordar o uso da IA generativa, incluindo exemplos de soluções específicas, tanto comerciais quanto de código aberto. Muitas dessas ferramentas têm sido usadas há anos, mas agora estão incorporando recursos de IA generativa, ou possuem capacidades que continuam sendo aprimoradas ao melhorar seus modelos de dados ou bases de código, que seus desenvolvedores treinam ou otimizam com conjuntos de ferramentas e metodologias de IA generativa e ML comerciais e de código aberto.

Como a IA generativa e o ML podem ser usados na engenharia de software?

A engenharia de software vai além de apenas escrever código; é a arte e a ciência de projetar, desenvolver e manter sistemas de software que impulsionam nossas sociedades. É a disciplina que fornece a tecnologia fundamental para o mundo digital moderno, desde aplicativos móveis até os algoritmos complexos que impulsionam a IA.

A engenharia de software engloba muitas atividades, incluindo análise de requisitos, design de sistema, programação, teste e manutenção. A IA generativa e o ML oferecem soluções transformadoras que podem automatizar e otimizar vários aspectos do desenvolvimento de software, tornando-o mais rápido, eficiente e robusto.

Possibilitando a transformação digital:

• Geração automatizada de código: Ferramentas comerciais, como o OpenAI’s Codex (também usado no GitHub Copilot no Microsoft Visual Studio) e plataformas de código aberto como o Sourcery, podem gerar trechos de código, reduzindo o tempo de desenvolvimento e erros.

• Testes automatizados: Soluções como o Testim.io e frameworks de código aberto como o JUnit podem automatizar testes e garantir a qualidade robusta do software.

• Automação DevOps: O Auto DevOps do GitLab e ferramentas de código aberto como o Jenkins podem automatizar implantação e monitoramento, melhorando a eficiência operacional.

Como a IA generativa e a ML podem ser usadas na engenharia de dados?

A engenharia de dados é uma área especializada que possibilita a tomada de decisões baseadas em dados nas organizações. Envolve a concepção, construção e manutenção de arquiteturas, bancos de dados e sistemas de processamento em grande escala que transformam dados brutos em insights acionáveis.

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Os engenheiros de dados garantem que os dados estejam disponíveis, confiáveis e em um formato que os cientistas de dados e analistas de negócios possam usar para suas análises. À medida que o volume, a velocidade e a variedade de dados crescem exponencialmente, a engenharia de dados se torna cada vez mais complexa e vital, exigindo ferramentas disruptivas que usem IA generativa e ML para oferecer velocidade e insights sob demanda.

Criando insights acionáveis:

• Criação de dados sintéticos: A ferramenta DataSynth da NVIDIA e plataformas de código aberto como Synthea (para criar dados de saúde de pacientes de teste) podem gerar conjuntos de dados sintéticos para treinamento robusto de aprendizado de máquina.

• Design de esquema automatizado: Ferramentas de código aberto como o Apache Avro podem automatizar o design do esquema do banco de dados, agilizando o armazenamento e recuperação de dados.

• Manuseio de dados em tempo real: Ferramentas de código aberto, como o Apache Flink e o Apache Kafka, podem otimizar o processamento de dados em tempo real, possibilitando um gerenciamento eficiente de fluxo de dados.

Como a IA generativa e a ML podem ser usadas na engenharia mecânica?

A engenharia mecânica molda tudo, desde os veículos que dirigimos até os eletrodomésticos que usamos em casa. Ela engloba o projeto, análise e fabricação de diversos sistemas mecânicos, desde mecanismos simples, como alavancas e polias, até máquinas complexas, como motores de aeronaves e braços robóticos.

Os engenheiros mecânicos trabalham para resolver alguns dos problemas mais desafiadores, incluindo como tornar as máquinas mais eficientes, sustentáveis ​​e seguras. A IA generativa está se tornando uma tecnologia otimizadora chave dentro da disciplina de engenharia mecânica, oferecendo ferramentas poderosas para produzir designs mais eficientes, melhorar a utilização de materiais e prever necessidades de manutenção.

A mecânica da vida cotidiana:

• Otimização de design: O Generative Design da Autodesk e soluções de código aberto como o FreeCAD podem otimizar designs mecânicos para vários requisitos.

• Utilização de materiais: Plataformas comerciais, incluindo Altair Inspire (para análise estrutural), Materialise (impressão 3D para a indústria de saúde) e ferramentas de código aberto como o SALOME do Opencascade, podem otimizar o uso de materiais, reduzindo custos e desperdício.

• Manutenção preditiva: O Watson da IBM e plataformas de código aberto, como a ferramenta de aprendizado de máquina scikit-learn do Python, podem prever falhas mecânicas, possibilitando manutenção proativa.

Como a IA generativa e a ML podem ser usadas na engenharia civil?

A engenharia civil, um campo com raízes antigas, é essencial para projetar e manter pontes, estradas e prédios. Os engenheiros civis garantem que nossas comunidades sejam funcionais, seguras e sustentáveis, enfrentando desafios complexos, como desenvolvimento urbano, congestionamento de tráfego e resiliência a desastres.

Tendo em vista os desafios modernos da urbanização rápida e das mudanças climáticas, o papel da engenharia civil se torna ainda mais crítico. A IA generativa está surgindo como uma tecnologia transformadora nesse campo, oferecendo soluções inovadoras para otimizar o design de infraestrutura, prever desastres naturais e alocar recursos de forma eficiente.

Construindo infraestrutura:

• Projeto de infraestrutura: As soluções de modelagem 3D da Bentley, como o Generative Components e soluções de modelagem 3D de código aberto como o Blender, podem ajudar no planejamento de infraestrutura e otimização de designs com base em vários parâmetros.

• Predição de desastres: Plataformas como o One Concern e ferramentas de código aberto como o OpenQuake podem prever potenciais desastres, possibilitando a adoção de medidas preventivas.

• Alocação de recursos: O Primavera P6 da Oracle e plataformas de código aberto como o GanttProject e o ProjectLibre podem otimizar a alocação de recursos, incluindo mão de obra, materiais e tempo, garantindo a execução eficiente de projetos.

Como a IA e o ML generativos podem ser usados ​​na engenharia elétrica?

A engenharia elétrica é a força motriz por trás das tecnologias que alimentam nosso mundo moderno, desde a eletricidade que ilumina nossas casas até os dispositivos eletrônicos que nos mantêm conectados. É um campo amplo que abrange uma variedade de subdisciplinas, incluindo geração e distribuição de energia, eletrônica, telecomunicações e sistemas de controle.

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À medida que a sociedade se torna mais interconectada e consciente em relação à energia, o papel da engenharia elétrica se torna cada vez mais vital, e desafios-chave, como integração de energia renovável, segurança de dados e automação, exigem soluções inovadoras. A IA generativa e o ML oferecem abordagens inovadoras para automatizar o projeto de circuitos, otimizar o gerenciamento de energia e aprimorar técnicas de processamento de sinal. Essas abordagens permitirão que os engenheiros elétricos criem sistemas mais eficientes, confiáveis ​​e sustentáveis, que podem moldar um futuro melhor para todos nós.

Alimentando tudo:

• Projeto de circuitos: Plataformas como o Cadence e ferramentas de código aberto como o KiCad podem automatizar e otimizar o projeto de circuitos elétricos, economizando tempo e esforço.

• Gerenciamento de energia: Soluções como o Verdigris para o projeto de construções inteligentes e plataformas de código aberto como o OpenEnergyMonitor e os diversos projetos para fornecedores de energia hospedados em LF Energy podem otimizar a geração e o consumo de energia, contribuindo para a sustentabilidade.

• Processamento de sinais: Softwares comerciais como o MATLAB e alternativas de código aberto como o GNU Radio podem aprimorar técnicas de processamento de sinal, melhorando sistemas de comunicação.

Como a IA generativa e o ML podem ser usados ​​na engenharia química?

A engenharia química desempenha um papel fundamental em muitas indústrias, desde produtos farmacêuticos e petroquímicos até o processamento de alimentos e ciência de materiais, envolvendo a aplicação de processos químicos, físicos e biológicos para converter matérias-primas em produtos valiosos. Os engenheiros químicos otimizam processos de fabricação, desenvolvem soluções de energia sustentável e garantem qualidade e segurança de produtos.

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À medida que as indústrias buscam maior eficiência, redução de impacto ambiental e maior inovação, a engenharia química se torna cada vez mais crucial, exigindo inovação constante para atender às necessidades dos consumidores em evolução e aos padrões regulatórios. A IA generativa oferece aos engenheiros químicos capacidades incomparáveis ​​de otimização de processos, síntese de materiais e controle de qualidade, permitindo que eles alcancem eficiência e precisão sem precedentes, impulsionando a indústria para uma nova era de produção sustentável e de alta qualidade.

Transformando matérias-primas:

• Otimização de processos: Tecnologias comerciais como AspenTech e plataformas de código aberto como COCO Simulator podem otimizar processos de fabricação química.

• Síntese de materiais: Soluções comerciais de SaaS como Citrine Informatics e ferramentas de código aberto como Avogadro podem auxiliar na descoberta de novos materiais.

• Controle de qualidade: Empresas como Lighthouse, ferramentas como InfinityQS da Advantive e soluções de ciência de dados de código aberto como KNIME podem ser usados para prever a qualidade do produto em tempo real.

Como a IA e o ML generativos podem ser utilizados na engenharia biomédica?

A engenharia biomédica é um campo interdisciplinar único que mistura princípios de engenharia com as complexidades da biologia e medicina, visando melhorar a saúde desenvolvendo tecnologias que aprimorem o diagnóstico médico, tratamento e cuidados com o paciente. Desde o desenvolvimento de dispositivos médicos modernos, como máquinas de ressonância magnética e membros protéticos, até a criação de técnicas de ponta para engenharia de tecidos e entrega de medicamentos, os engenheiros biomédicos estão na vanguarda da inovação médica.

À medida que o setor de saúde enfrenta desafios contemporâneos, como um envelhecimento da população global, aumento dos custos de assistência médica e a crescente demanda por tratamentos médicos personalizados, a IA generativa pode ser uma tecnologia altamente transformadora para o desenvolvimento farmacêutico e cuidados de saúde, oferecendo oportunidades incomparáveis para acelerar a descoberta de medicamentos, personalizar designs protéticos e aprimorar a imagem médica.

Unindo medicina e tecnologia:

• Descoberta de medicamentos: Tecnologias comerciais como Atomwise e plataformas de código aberto como RDKit para quimioinformática podem acelerar a descoberta de medicamentos, prevendo propriedades moleculares. O projeto EvoDiff recentemente desenvolvido pela Microsoft em código aberto pode ser usado para descobrir sequências de proteínas para novos medicamentos e terapias.

• Design de próteses: Ferramentas comerciais como Medical Modeling da 3D Systems e soluções de código aberto como Open Bionics podem projetar próteses e implantes personalizados.

• Imagem médica: Plataformas comerciais como Nanox AI e ferramentas de código aberto como ITK Insight Toolkit podem aprimorar a qualidade da imagem médica, auxiliando em diagnósticos mais precisos.

Como a IA generativa e o ML podem ser utilizados na engenharia aeroespacial?

A engenharia aeroespacial é uma área especializada que se concentra no desenvolvimento e design de aeronaves, espaçonaves e sistemas e equipamentos relacionados. Engenheiros aeroespaciais projetam aviões comerciais, drones, satélites, veículos de lançamento, cápsulas espaciais e habitats espaciais, trabalhando em desafios complexos, como aerodinâmica, sistemas de propulsão, design estrutural e navegação. Eles têm como objetivo empurrar os limites do que é possível em viagens aéreas e espaciais.

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À medida que a humanidade se volta para o alcance de metas ambiciosas, como o turismo espacial e a colonização interplanetária, o papel da engenharia aeroespacial se torna cada vez mais crucial. Esse campo, antes apenas dominado por agências governamentais com mega orçamentos, está propício a inovações, especialmente ao lidar com questões de eficiência de combustível, segurança e sustentabilidade ambiental. A IA generativa oferece soluções inovadoras para otimizar o design de aeronaves, aprimorar sistemas de navegação e melhorar o consumo de combustível.

Alcançando os céus:

• Design de aeronaves: Siemens’ NX e plataformas de código aberto como OpenVSP podem otimizar os projetos de componentes de aeronaves levando em consideração peso, resistência e aerodinâmica.

• Sistemas de navegação: Soluções da indústria de defesa, como Northrop Grumman, e ferramentas de código aberto, como ArduPilot e Dronecode, podem aprimorar os sistemas de navegação e controle.

• Eficiência de combustível: O Forge da Honeywell e soluções de código aberto, como JSBSim, podem otimizar o consumo de combustível, contribuindo para a sustentabilidade.

Como a inteligência artificial generativa e a aprendizagem de máquina podem ser usadas na engenharia ambiental?

A engenharia ambiental é uma disciplina crítica que se concentra na proteção e melhoria do meio ambiente natural para a saúde humana e o bem-estar ecológico. A engenharia ambiental abrange uma ampla gama de atividades, desde o tratamento de água e gerenciamento de resíduos até o controle da qualidade do ar e soluções de energia renovável.

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Com desafios urgentes, como as mudanças climáticas, poluição e esgotamento de recursos, o papel da engenharia ambiental se torna cada vez mais vital, exigindo soluções inovadoras para problemas complexos e frequentemente envolvendo colaboração interdisciplinar entre cientistas, formuladores de políticas e partes interessadas da comunidade. A inteligência artificial generativa está emergindo como uma poderosa ferramenta nesse campo, oferecendo soluções de ponta para otimização do gerenciamento de resíduos, modelagem de impactos climáticos e utilização eficiente de recursos naturais, para que os engenheiros possam desenvolver estratégias mais eficazes e sustentáveis para proteger nosso planeta para as futuras gerações.

Salvando o planeta:

• Gerenciamento de resíduos: Plataformas comerciais como Rubicon podem otimizar os processos de coleta e reciclagem de resíduos.

• Modelagem climática: O Community Earth System Model e plataformas de código aberto como OS-Climate e OpenFOAM podem modelar os impactos climáticos.

• Otimização de recursos: Soluções de dados de mapas de código aberto, como a Overture Maps Foundation e OpenStreetMap, podem ser usadas para otimizar os recursos naturais.

Conclusão

A inteligência artificial generativa e a aprendizagem de máquina são mais do que simples avanços tecnológicos – elas estão impulsionando mudanças em ferramentas, processos e metodologias que estão revolucionando o panorama da engenharia. A capacidade única dessas tecnologias de otimizar e acelerar processos em diversas disciplinas da engenharia as torna indispensáveis para as disciplinas de engenharia modernas. Assim, a mensagem para as empresas e líderes de engenharia é clara: adotem a inteligência artificial generativa para se manterem competitivos e preparados para o futuro.

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• Innovation