Le PDG et fondateur de Monolith, un fournisseur de logiciels d’intelligence artificielle (IA) pour les principales équipes d’ingénieurs du monde, a lancé un avertissement sévère aux ingénieurs pour qu’ils « gardent une longueur d’avance » en matière d’IA. . l’adoption ou le risque d’être laissé pour compte.
Lors d’un discours d’ouverture le 18 avril à Hannover Messe, le plus grand salon mondial des technologies industrielles, le Dr Richard Ahlfeld dira aux assistants ingénieurs que l’IA ne les remplacera pas, mais les ingénieurs qui l’utiliseront. .
Dans un extrait de son discours, il déclare : « L’apprentissage automatique devient une partie de plus en plus importante de nos vies personnelles et professionnelles, soit en tant que décision consciente de l’utilisateur, soit subtilement via les outils de base que nous utilisons au quotidien. base. Les logiciels d’IA transforment également la façon dont les ingénieurs automobiles et industriels développent des produits complexes.
« La puissance de l’IA réside dans sa capacité à réduire le temps de test physique et les simulations nécessaires pour développer avec succès des produits, en particulier ceux dont la physique est très complexe et insoluble.
« En utilisant des données de test d’ingénierie précieuses et parfois limitées, les logiciels d’IA peuvent faire des prédictions instantanées des performances ou des défaillances du produit, et permettre aux ingénieurs d’identifier les domaines exacts où les tests doivent être effectués et où ils peuvent être effectués. » sauter. Avec des tests physiques moins chronophages et répétitifs, l’IA promet une plus grande confiance dans la qualité des produits tout en accélérant la mise sur le marché.
« ChatGPT visualise très bien à travers le texte combien vous pouvez obtenir de plus des données. Essentiellement, le logiciel prend des données existantes et fournit un résultat que l’utilisateur final trouve intéressant ou utile. Contrairement à ChatGPT, cependant, les ingénieurs n’ont pas besoin d’autant de données pour former un modèle d’auto-apprentissage. Ils exploitent les données de test existantes, mais souvent inutilisées, pour fournir de nouvelles informations techniques et accélérer le développement de produits.
«Avec ce résultat, il est clair que les modèles d’auto-apprentissage peuvent devenir un outil standard pour le développement de produits d’ingénierie. Cependant, il y a une inquiétude compréhensible parmi les travailleurs du savoir que l’IA pourrait éventuellement enlever des emplois aux humains. Mais nous voyons beaucoup plus de potentiel de hausse que de risque potentiel de baisse.
« Là où l’IA pourrait éventuellement remplacer les emplois, cette technologie favorisera non seulement plus de créativité en ingénierie, mais elle créera également beaucoup plus de nouveaux emplois. Si nous voulons avoir une économie en croissance, nous devons réinventer notre façon de faire les choses. On ne peut pas continuer à faire les choses de la même manière et s’attendre à des progrès. »
Alors que l’IA devient un élément de confiance du processus de développement de produits, Monolith s’attend à ce que les ingénieurs de tous les secteurs réduisent considérablement les étapes de vérification et de validation qui prennent aujourd’hui des semaines ou des mois. Grâce à l’IA, les ingénieurs peuvent exploiter leurs données pour calibrer les produits afin d’obtenir de meilleures performances, qu’il s’agisse d’une batterie, d’un moteur ou d’un compteur intelligent.
Ces ingénieurs n’ont pas besoin d’être des codeurs Python ou des scientifiques des données, juste des experts dans leur domaine. Les logiciels d’IA conçus par des ingénieurs spécifiquement pour les experts du domaine de l’ingénierie leur permettent de comprendre rapidement et de prédire instantanément la physique complexe là où les méthodes de R&D et les outils de simulation traditionnels échouent et retardent la mise sur le marché.
Monolith constate une adoption accrue de son logiciel d’intelligence artificielle suite aux réussites de clients avec Mercedes-Benz, BMW Group, Kautex-Textron et Honeywell.