エンジニアリングにおける人工知能のアプリケーションは何ですか？

人工知能（AI）は、人間の知能が機械でシミュレートされるプロセスです。知性は、人間がタスクを実行し、問題を解決できるようにする、学習された記憶と染み込んだプロセスのセットと考えられるかもしれません。エンジニアリングは物事の構造、設計、機能に関係しているため、人工知能を使用して、さまざまなエンジニアリング分野への洞察と方法を提供できます。エンジニアリングにおける人工知能の主なアプリケーションには、データマイニングとロジスティクスが含まれます。製造から医学までの多くの分野は、問題解決と特定のタスクの実行にAIエンジニアリング原則を使用しています。oce多くの点で、AIとエンジニアリングが絡み合っています。たとえば、コンピューターは、科学者や日常の個人がさまざまな目的で使用する洗練されたマシンです。現代のハイテクコンピューターは、多くのソースから情報を収集、分類、統合して多くの複雑なタスクを実行する際に、ある種の電子的な脳と考えられるかもしれません。さらに、エンジニアはしばしば、人工知能機械とこの機械を駆動するニューラルネットワークを構築する上で強力な役割を果たします。たとえば、AIマシンは、コンピューターサイエンスおよびソフトウェアエンジニアリングでデータマイニングを実行できます。このプロセスでは、大規模な電子データベースを熟読し、素材内のパターンを検索します。これらのパターンと接続から取得されたデータについて、分析とレポートを作成できます。遺伝子マッピングは、そのような方法が使用される領域の1つです。物流プロセスは、情報がある領域から別の領域にどのように移動するかを具体的に導きます。通信組織は、同時に他のさまざまなアウトレットに情報を送信する必要がある場合があり、この情報取引は人工知能を介して管理される場合があります。AIロジスティクスは、医療工学の新しい医薬品などのエンジニアリング関連製品の生産と流通も考慮する可能性があります。mathematicsは、多くのエンジニアリング原則の基本的な基盤を提供します。同様に、数学方程式の超加速計算は、工学における多くの人工知能の根底にあります。したがって、AIは、方程式がAIマシンに入力されたときに、エンジニアの高速問題解決ツールとして機能する可能性があります。適切に設計されたAIマシンは、ニューラルネットワーキングを介して幅広い知識を保存することもできます。したがって、それは原因と効果を追跡し、オブジェクトの関係を研究し、同様の認知タスクを追跡することができます。これらの能力はすべて、機械や建物の設計から生命を維持する化学プロセスの研究に至るまで、工学の概念に不可欠です。さらに、エンジニアリングロボット工学の人工知能は、かつて人間の排他的なドメインであったタスクの実行に役立ちます。エンジニアは、可動アタッチメントデバイスを導く洗練されたニューラルネットワークを備えたロボットマシンを構築できます。たとえば、ロボットは製造プロセスを支援したり、狭い洞窟などの普通の人間が到達できない地域を探索するために送られる場合があります。医療エンジニアは、複雑な手術を行うことができる人工的にインテリジェントなロボットを微調整しています。