AI vs. analisi predittiva: un’analisi completa

L’intelligenza artificiale (AI) e l’analisi predittiva stanno rimodellando il modo in cui operano tutte le aziende. In questo articolo, inseriremo le applicazioni ingegneristiche di AI e Predictive Analytics. Inizieremo con il concetto generale di Intelligenza Artificiale (AI). Entriamo nel dettaglio della Predictive Engineering Analytics applicata all’ingegneria.

Daremo dettagli sugli approcci di Intelligenza Artificiale come Machine Learning e Deep Learning. Verranno evidenziate le principali differenze. Alla fine dell’articolo, capirai come l’innovativa tecnologia di Deep Learning sfrutta i dati storici e prevede con precisione i risultati di lunghi e costosi test sperimentali o simulazione 3D (CAE).

Diverse strategie di analisi

Esistono molti tipi di strategie di analisi: analisi descrittiva, diagnostica e predittiva. Quali sono le differenze fondamentali?

L’analisi descrittiva e diagnostica hanno obiettivi diversi. L’analisi descrittiva significa riassumere e interpretare i dati storici per fornire informazioni su ciò che è accaduto. L’analisi diagnostica fa un ulteriore passo avanti analizzando i dati per capire perché si sono verificati determinati eventi e identificare le relazioni causali.

L’analisi predittiva in ingegneria è piuttosto focalizzata sulla previsione dei risultati futuri di eventi nella progettazione o nella produzione del prodotto, come rispettivamente la previsione delle prestazioni di un nuovo prodotto prima di testarlo in laboratorio o l’identificazione di malfunzionamenti dei macchinari e requisiti di manutenzione prima che si verifichi l’evento.

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 i risultati.

Competizione o collaborazione tra intelligenza artificiale e esseri umani?

L’intelligenza artificiale sostituirà gli ingegneri?

No, piuttosto, darà loro più potere di prendere decisioni o influenzare le decisioni e utilizzare in modo più intelligente il filo digitale con un aumento dell’interazione umana nella progettazione del prodotto e nella manutenzione predittiva. L’intelligenza artificiale agisce come uno strumento potente, aumentando le capacità degli ingegneri e fornendo 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 ed eseguire compiti che tipicamente richiedono la cognizione umana. L’analisi predittiva si basa più specificamente sull’utilizzo di dati, algoritmi statistici e tecniche di apprendimento automatico per prevedere i risultati futuri sulla base di dati storici e in tempo reale. Questo ramo dell’analisi sfrutta i modelli e le tendenze del passato per prevedere eventi, comportamenti o tendenze futuri con un certo livello di accuratezza. L’analisi predittiva utilizza vari algoritmi di apprendimento automatico per creare modelli predittivi in ​​grado di fornire approfondimenti su scenari futuri.

Panoramica dell’intelligenza artificiale e dell’analisi predittiva

L’Intelligenza Artificiale (AI), nel suo senso più ampio, si riferisce allo sviluppo di macchine intelligenti in grado di simulare l’intelligenza umana ed eseguire compiti che tipicamente richiedono 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 in modo autonomo.

I sistemi di intelligenza artificiale possono elaborare e analizzare grandi quantità di dati, identificare modelli e generare insight che guidano il processo decisionale e l’automazione.

D’altra parte, l’analisi predittiva si concentra specificamente su tecniche che prevedono con precisione i risultati futuri. A differenza di altre tecnologie di business intelligence, l’analisi predittiva è lungimirante, utilizzando eventi passati (recuperati e ordinati con il data mining) per anticipare il futuro (= essere predittivo) o addirittura rimodellarlo (= essere prescrittivo).

Analisi predittiva prima dell’IA: simulazione 3D tradizionale (CAE)

Prima dell’avvento dell’intelligenza artificiale, sin dagli anni ’90, gli ingegneri potevano fornire strumenti di analisi predittiva che racchiudessero la loro conoscenza del mondo con modelli statistici o basati sulla fisica.

Come esempio del flusso di lavoro di modellazione predittiva tradizionale, gli ingegneri potrebbero prevedere le prestazioni aerodinamiche di un’auto in base alla sua geometria (CAD=Computer Aided Design) senza costruire l’auto e testarla in una galleria del vento. Anche se l’aerodinamica è governata da equazioni fisiche come Navier-Stokes, i complessi algoritmi ingegneristici di analisi predittiva richiedono investimenti in hardware con calcolo parallelo per fornire risposte in tempi ragionevoli (pochi giorni o ore).

Analisi predittiva con AI: simulazione 3D (NCS)

Dal 2018, Neural Concept sfrutta il Deep Learning per fornire un surrogato per CAE imparando a costruire i propri modelli predittivi con il data mining dei dati CAE passati.

L’unica e robusta analisi predittiva si basa sull’utilizzo completo di dati CAE e CAD storici e in tempo reale, insieme ad algoritmi di analisi dei dati proprietari e tecniche di apprendimento automatico, per produrre tecnologie di previsione avanzate a supporto degli analisti umani.

Il nuovo flusso di lavoro di analisi predittiva basato sull’intelligenza artificiale 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 una frazione di secondo anziché in ore
• tutti gli algoritmi complessi CAE per soluzioni numeriche sono sostituiti da una rete neurale
• l’utilizzo dello strumento 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 del prodotto non devono diventare esperti di intelligenza artificiale interessati all’analisi dei dati.

La fase esperta preparatoria può essere gestita in modo flessibile da risorse interne o esterne con competenze di data science, come il team di Neural Concept.

La maggior parte degli ingegneri di un’azienda (a destra) può accedere a strumenti predittivi in ​​tempo reale senza la necessità di diventare esperti (a sinistra)

Il lavoro di un analista di dati

Nel regno dell’analisi predittiva, gli analisti di dati svolgono un ruolo cruciale nello sbloccare preziose informazioni dai dati.

Gli analisti di dati acquisiscono tendenze e modelli storici, che fungono da base per la modellazione predittiva. Una volta preparati i dati, i data scientist impiegano una serie di tecniche e algoritmi statistici per interrogare i dati e scoprire le tendenze dei dati; una volta identificate le tendenze, possono incorporarle in una macchina di analisi predittiva. In altre parole, un analista di dati applica tecniche di modellazione predittiva per costruire modelli in grado di prevedere risultati futuri basati su dati storici.

Apprendimento automatico e apprendimento profondo

Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL) sono due rami chiave dell’IA che sono fondamentali per l’analisi predittiva.

• ML si riferisce allo sviluppo di algoritmi che consentono ai computer di apprendere dai dati senza una programmazione esplicita.
• Il Deep Learning, d’altra parte, è un sottoinsieme di Machine Learning 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 notevole precisione.

Dettagli sull’apprendimento automatico

L’ambito dell’apprendimento automatico è vasto. L’apprendimento automatico comprende un’ampia gamma di algoritmi, tra cui l’apprendimento supervisionato, l’apprendimento non supervisionato e l’apprendimento per rinforzo. Gli algoritmi di Machine Learning possono essere applicati a varie attività, come la classificazione, la regressione e il clustering.

I requisiti e le fonti dei dati sono considerazioni cruciali nel Machine Learning. I dati di alta qualità sono essenziali per l’addestramento efficace dei modelli di Machine Learning. I data scientist identificano e raccolgono dati rilevanti da varie fonti, come database o web scraping.

Dettagli sull’apprendimento approfondito

Il vantaggio del Deep Learning risiede nella sua capacità di apprendere automaticamente le rappresentazioni gerarchiche dai dati grezzi. Il deep learning si basa su reti neurali profonde costituite da più livelli di nodi interconnessi che elaborano i dati.

Questi modelli di Deep Learning eccellono nella gestione di tipi di dati complessi, come immagini o testo, ed è per questo che il Deep Learning ha superato gli approcci tradizionali di Machine Learning in attività come il riconoscimento delle immagini o l’elaborazione del linguaggio naturale.

Distribuzione di una soluzione di analisi predittiva con AI

Neural Concept ha avviato una collaborazione con Airbus per generare soluzioni di progettazione innovative per un’ampia gamma di sfide aerospaziali e di difesa in settori quali la fluidodinamica, l’ingegneria strutturale e l’elettromagnetismo.

L’integrazione dell’intelligenza artificiale ha avuto un impatto significativo sull’analisi predittiva, ad esempio il campo di pressione sulle superfici esterne degli aerei. Con i metodi CCAE tradizionali, questo processo richiedeva circa un’ora. Tuttavia, con l’implementazione dell’apprendimento automatico, il tempo è stato ridotto a ben 30 millisecondi. Ciò significa un’accelerazione dell’analisi predittiva di oltre 10.000 volte.

Tale accelerazione può consentire ai team di progettazione del prodotto di ottenere 10.000 varianti di progettazione in più entro un determinato periodo di tempo.

Caso d’uso dell’analisi prescrittiva

In un’applicazione Heat Exchanger, il modello NCS AI dimostra capacità di previsione precise 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 impegnarsi con 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 progettazione generativa. Questa integrazione predittiva-prescrittiva ha portato a miglioramenti significativi nel progetto finale ottenuto attraverso tecniche di morphing 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’intelligenza artificiale, che comprende tecniche come Machine Learning e Deep Learning, sfrutta i dati storici per prevedere con precisione i risultati, riducendo la necessità di costosi test sperimentali o simulazioni.

L’analisi predittiva si concentra sulla previsione accurata dei risultati futuri sulla base dei dati e gli ingegneri beneficiano anche di un approccio prescrittivo, che consiglia azioni per l’ottimizzazione.

L’integrazione dell’intelligenza artificiale nell’analisi predittiva ha rivoluzionato il processo di ingegneria, fornendo risultati più rapidi e progetti più efficienti attraverso tecniche come il design generativo.

Nuove possibilità per gli ingegneri

I progressi mostrati aprono nuove possibilità per gli ingegneri.

Senza la necessità di intraprendere lezioni notturne di Python o Data Science, qualsiasi ingegnere può migliorare la propria influenza sul processo decisionale e ottenere risultati superiori in tutte le aree della progettazione del prodotto, diventando un eroe aziendale!

Nota: grazie al team di Neural Concept per la leadership di pensiero / articolo educativo sopra. Neural Concept ha supportato questo contenuto.