كيف تُحدث أدوات الذكاء الاصطناعي ثورة في الهندسة الميكانيكية

الكلمات المفتاحية: التصميم التوليدي, المحاكاة والتنبؤ, تحسين التصميم, تصنيع ذكي ,الذكاء الاصطناعي في الهندسة الميكانيكية, تحسين التصاميم بالذكاء الاصطناعي, تقنيات الذكاء الاصطناعي في الصناعة

1- مقدمة

كلنا نعلم ان تعقيد الأنظمة الميكانيكية يتطلب من المهندسين التسلح بمجموعة كبيرة من المهارات والمعارف التي يتم اكتساب معظمها من الحياة العملية أو من زملائهم ولكن مع بزوغ فجر الذكاء الاصطناعي اصبح من الممكن استخدام ادواته في تعزيز مهارة المهندسين ورفع كفاءتهم .

في الشهور الأخيرة تغيرت اللعبة تماما على مسرح الهندسة الميكانيكية حيث تم ادخال أدوات وتقنيات الذكاء الاصطناعي ودمجها التي قدمت فرص غير مسبوقة وأدوات متقدمة لتعزيز المردود, تحسين التصاميم وتطوير العمليات.

في مسح اجراه موقع www.gartner.com تبين وجود زيادة مقدارها 207% في المشاريع التي تستخدم الذكاء الاصطناعي وبالتالي تغيير اقل ما يقال عنه ثوري تجسد على شكل طرق عمل محسنة بالإضافة الى الأدوات المتقدمة التي تساعد في التصميم والمحاكاة والنم1ذجة وبناء أرضية صلبة للابتكارات لاحقة.
في هذا المقال سنتكشف التقاطع بين الهندسة الميكانيكية والذكاء الاصطناعي مسلطين الضوء على القفزة الكبرى التي يقدمها الذكاء الاصطناعي لتطوير الصناعة والبحث العلمي.

2 – الذكاء الاصطناعي في الهندسة الميكانيكية

2.1 الذكاء الاصطناعي

حسب www.ibm.com عبارة عن تكنولوجيا تمكن الحواسيب والآلات من محاكاة ذكاء البشر و قدرته على حل المشاكل. بالتالي يمكننا اعادة صياغة التعريف في اطار الهندسة الميكانيكية بأنه استخدام الخوارزميات المتقدمة وتقنيات تعلم الآلة لدعم وتعزيز العمليات الميكانيكية حيث يمكنه جعل الآلات والأنظمة تنجز مهمات تتطلب ذكاء بشري كالتعلم من البيانات , تمييز الانماط patterns , اتخاذ القرارات, مما يؤدي الى تحسين المحاكاة و التصاميم ,تعزيز الانتاجية ,و ضمان مراقبة الجودة بشكل فعال.

2.2 نظرة تاريخية للذكاء الاصطناعي في الهندسة:

من الخمسينات حتى السبعينات: كان الذكاء الاصطناعي مجرد افكار نظرية-

من الثمانينات وحتى بداية الألفية: شهدت حقبة الثمانينات ظهور تقنيات تعلم الآلة وتطبيق الطرق الاحصائية لتحسين أداء الأنظم- .

من بداية الألفية وحتى عام 2010 ازدادت اهمية الذكاء الاصطناعي في البيانات الضخمة big data وفي المحاكاة simulation.

من 2010 وصاعدا تطور الذكاء الاصطناعي بشكل ملحوظ من الروبوتات, انترنت الأشياء IOT ,التعلم العميق , الشبكات العصبية وحتى الذكاء التوليدي.

3. أدوات الذكاء الاصطناعي المستخدمة في الهندسة الميكانيكية

حاليا ً تم دمج أدوات الذكاء الاصطناعي مع البرامج والادوات الهندسية مما أدى إلى تعزيز وزيادة فعالية هذه البرامج. السطور التالية تضم بعض أهم هذه الأدوات :

3.1 Autodesk Fusion 360 with Generative Design:

يعرف موقع www.autodesk.comالتصميم التوليدي (Generative design) المستخدم في التصنيع بأنه عملية تصميمية تستخدم الذكاء الاصطناعي و الحساب السحابي Cloud computing من أجل التوليد السريع لطيف واسع من الحلول والبدائل التصميمية بالاعتماد على بارامترات محددة كالمواد, طرق التصنيع ومتطلبات التشغيل. تختبر هذه الأداة كل تصميم محتمل وفق البارامترات المحددة لإيجاد افضل حل ممكن مما يؤدي إلى الوصول إلى تصاميم مبتكرة, فعالية عالية في استخدام المواد و توفير هائل في الوقت كونها تعتمد طريقة الصواب والخطأ التقليدية.

للحصول على هذه الأداة: يجب أولا الحصول على برنامج Autodesk Fusion 360:

• النسخة التجريبية توفر الشركة ثلاثين يوم مجاني للبرنامج ويكون مدمج مع الذكائ الاصطناعي و المطلوب فقط تسجيل حساب في الموقع الرسمي لشركة Autodesk.
• النسخة المخفضة (للطلاب): توفر الشركة نسخة محدودة للمعاهد العلمية, الطلاب والاساتذة
• والنسخة التجارية .
  
  

الشكل 1 الصور مأخوذة منwww.autodesk.comتوضح اهمية استخدام التصميم التوليدي في تحسين جودة التصميم

3.2 Ansys SimAI: عرّف موقع www.ansys.com هذه الأداة بأنها منصة ذكاء اصطناعي توليدية سحابية تستخدم نتائج المحاكاة للقيام بعملة تقييم موثوقة لأداء التصميم الجديد بدقائق معدودة ويسمح لك باختبار تصاميم بديلة بدون قيود خلال مراحل التتصميم. هذه الأداة ليست مجانية ومدمجة مع البرنامج الأصلي لذلك في حال كنت مهتما يتوجب شراء المنتج.

Leo™ Ideation- Generative Engineering CAD design Copilot AI 3.3

حسب موقعwww.getleo.ai يقضي المهندسون 75% من وقتهم في الرسم والتحرير وتنقيح التصاميم الهندسية . بالتالي Leo.ai عبارة عن منصة ذكاء اصطناعي توليدي للتصميم تحول الأفكار الهندسية التصميمية إلى منتج نهائي. عندما تدخل فكرتك على شكل نص يقوم Leo بتقديم تصميم ثلاثي الأبعاد وكافة الرسومات المطلوبة التي تجعل المنتج جاهز للتصنيع وبالتالي تساعد هذه الأداة في التصميم الدقيق والسريع وتقليل الكلفة .

الشكل 2مثال عن استخدام أداة ليو من الموقع الرسمي

3.4 SolidWorks with Design Assistant

حسب موقعwww.discoversolidworks.comتساعد هذه الأداة في التنبؤ واقتراح النماذج التي يجب أن تختار, ادخال عدة مكونات وتجريبها على التصميم واقتراح مواضع لتبديل المكونات وغيرها .

5.3 PTC Creo with Generative Topology Optimization

تساعد على تحقيق أفضل تصميم محتمل

3.6 Siemens NX with AI-driven Design Automation

تستخدم لأتمتة التصميمات المعقدة وتعزيز القدرة على المحاكاة والتنبؤ بدقة اكبر مما يقلل من الوقت المطلوب بالإضافة إلى تحسين الدقة والموثوقية.

Heuristica 3.7 

حسب موقع www.heuristi.com اذا كنت باحثا أو مهندس بحث وتطوير يمكنك عن طريق هذه الأداة عبارة عن منصة تستخدم الذكاء الاصطناعي و التخطيط المفاهيمي concept mapping لتبسيط التعليم, الأبحاث وإنشاء المحتوى وهي مرتبطة مع Chatgpt مما يساعد المستخدم على استكشاف المقالات, تلخيصها و حتى كتابة مقالات جديدة. هنا خطة مجانية محدودة الخيارات وخطة مدفوعة .

الشكل 3 واجهة موقع Heuristica

3.8Perplexity

حسب موقعwww.perplexity.ai هذه الأداة ه بوت دردشة سريع خاص بأغراض البحث العلمي . اسأل أي سؤال ليعطيك إجابة موثوقة ومحددة في الزمن الحقيقي وتلخيص اي شيئ تريده وكل إجابة تكون مدعومة بالمراجع والأوراق الاكاديمية والمدونات الموثوقة.

الشكل 4 واجهة موقع Perplexity

3.6  Codeium 

حسب موقع www.codeium.com هذه الأداة عبارة عن أداة ذكاء اصطناعي مجانية لمساعدة المطورين على كتابة البرمجيات بشكل أسرع وأكثر كفاءة وتعتمد على على تقنيات التعلم الآلي لفهم سياق الكود الذي يكتبه المطور، ثم يقترح استكمالات ذكية ,يصلح الأخطاء يقوم بإنشاء وثائق وتفسير الكود مما يوفر ساعات من الوقت وتحسين جودة الكود.

الشكل 5 واجهة أداة codeium

7.3 وطبعا الموقع الشهير الغني عن التعريف Chatgpt:

يمكن للمهندس إدخال معطيات أو حالات المشكلة الهندسية ومعادلاتها والبيانات المرتبطة بها ثم يقدم شات جي بي تي اقتراحات وحلول مقترحة مثل إمطانية التعديل على التصميم, اختيار المواد وحتى طرق التصنيع الممكنة. أيضاً يقدم ChatGPT إمكانية توليد تقارير , وثائق تقنية وعروض تقديمية , يمكن أيضاً أتمتة بعض المهام المتكررة وتحليل البيانات.

4. أهمية تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الهندسة الميكانيكية:

• تحسين المردود
• زيادة عوامل الأمان
• تحسين الدقة والابتكار
• تطوير وتعزيز الصيانة التنبؤية مما يقلل من وقت التوقف للصيانة
• تحسين العمليات وادارة الموارد
• تحكم عالي الجودة وكشف سريع للعيوب
• تسريع وتطوير البحث العلمي.

ولكن لكل تكنولوجيا هنالك بعض العيوب :

• قلة الابداع: بينما تبدع خوارزميات الذكاء الاصطناعي في المهام المتكررة والبيانات والنماذج المبنية على اتخاذ القرار و لكنها تعاني مع الحلول الابداعية المعتمدة على الحكم والابتكار\.
• تقليل الوجود البشري و بالتالي ازمة اقتصادية اجتماعية
• الاعتماد على جودة البيانات : هنا في حالة كانت البيانات ناقصة او غير دقيقة تؤدي الى قرارات معيوبة وناقصة

6. تحديات استخدام الذكاء الاصطناعي في الهندسة الميكانيكية:

1. جودة البيانات, لأن الذكاء الاصطناعي يعتمد على التدريب على البيانات فهنا تكمن المشكلة يجب ان تكون البيانات ذات جودة عالية
2. تعقيد نماذج الذكاء الاصطناعي أي صعوبة تفسيرها مما يؤدي إلى مشكلات ليست بقليلة في مجال الامان في التطبيقات الهندسية
3. خوارزميات الذكاء الاصطناعي تتطلب قدرة حسابية عالية من GPU وذاكرة كبيرة مما يطرح مسائل مادية بالاضافة الى الكلفة العالية لمشاريع الذكاء الاصطناعي
4. التكامل بين الذكاء الاصطناعي والانظمة الميكانيكية يتطلب تعديلات جوهرية مما يطرح تعقيدات جدية
5. تحتاج عملية الدمج والتكامل إلى مهندسين مؤهلين ذو مستوى عالي و تحديث مستمر للمعارف والتقنيات الحديثة

7. خاتمة

يعتبر التكامل بين الذكاء الاصطناعي مع الهندسة الميكانيكية تحول ثوري وقفزة مستقبلية وفرت مقدرات غير مسبوقة وفرص تطوير هائلة في التصميم , المحاكاة والتحسين وبالتالي زيادة في المردود وتحقيق أعلى دقة ممكنة في المشروع.

م. دريد شريقي

---