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[AI学术] 机械工程中的人工智能:基础、机遇、挑战与责任

发布于:2026-10-27 22:00 最后更新:2026-10-29 00:58
#AI #Machine Learning #optimization

人工智能正深刻改变机械工程的各个环节,包括建模、仿真、优化、诊断、设计以及技术交流。本文基于2025年第28届ABCM国际机械工程大会(COBEM 2025)圆桌讨论,为巴西及全球机械工程界提供结构化视角。不同于文献综述,文章聚焦于在保持科学严谨性的前提下,如何利用AI提升工程实践。

我们首先区分统计学习与人类认知,阐述当前AI的能力、局限以及正在出现的具备自主行为的形态。随后讨论工业落地的路径、劳动力结构的变化和AI辅助的科学发现,同时指出AI计算对能源和基础设施的需求及其对可持续性和散热管理的影响。

在安全关键应用中,必须将物理知识、结构化推理和领域专长嵌入AI系统。相关技术包括物理驱动的混合学习、受约束的建模、模型验证、不确定性量化以及认证流程。教育层面面临课程改革、人与智能体协作、职业责任以及工程知识传承等认知与伦理挑战。

文章最后提出负责任使用AI的原则:保持物理一致性、严格验证、明确不确定性、能源可持续、人工监督以及伦理责任。AI应当是工程判断的补充,而非替代。

点评

原文链接: https://arxiv.org/abs/2610.33105

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