مروری بر بهینه سازی عملکرد سیستم های مهندسی پیشرفته با استفاده از هوش مصنوعی و تحلیل داده های کلان

بهینه سازی عملکرد سیستم های مهندسی پیشرفته، یکی از چالش های کلیدی در حوزه های مهندسی برق، کامپیوتر و مکانیک است. با افزایش پیچیدگی سیستم ها، از جمله شبکه های قدرت هوشمند، سیستم های رباتیک، و وسایل نقلیه خودمختار، و همچنین تولید حجم عظیمی از داده های عملیاتی توسط حسگرها، روش های سنتی مبتنی بر مدل های ریاضی دیگر به تنهایی پاسخگوی نیازهای مدرن نیستند. این مقاله با هدف ارائه یک چارچوب جامع برای بهینه سازی عملکرد، ابتدا سیستم های مهندسی را به چهار دسته ساده، غامض، پیچیده و پیچیده تطبیقی تقسیم بندی می کند و چالش های مرتبط با هر دسته را به تفصیل تحلیل می کند. سپس، منابع اصلی محدودیت عملکرد، شامل نویز داده ها، تغییرات زمانی، خطاهای سیستمی، رفتارهای غیرمنتظره و محدودیت های محاسباتی، معرفی و بررسی می شوند.در ادامه، راهکارهای مدرن برای بهینه سازی عملکرد، از جمله مدل سازی داده محور، الگوریتم های یادگیری ماشین، کنترل تطبیقی، تحلیل پیش بینانه و استفاده از هوش مصنوعی، به صورت جامع مورد بحث قرار می گیرند. تاکید ویژه ای بر این نکته شده است که روش های سنتی به دلیل وابستگی به فرضیات ساده و مدل های ثابت، نمی توانند با پویایی و پیچیدگی سیستم های مدرن سازگار شوند. در مقابل، رویکردهای مبتنی بر هوش مصنوعی و تحلیل داده های کلان، با توانایی پردازش داده های خام و استخراج الگوهای پیچیده، می توانند کارایی، پایداری و انعطاف پذیری سیستم ها را به طور قابل توجهی بهبود بخشند.بخش پایانی به بررسی نقش الگوریتم های یادگیری عمیق، یادگیری تقویتی و کنترل داده محور در بهینه سازی سیستم ها اختصاص دارد و نشان می دهد که وابستگی بیش از حد به مدل های سنتی ممکن است به کاهش کارایی و حتی شکست سیستم منجر شود. این مقاله پیشنهاد می کند که استفاده از داده های واقعی در کنار الگوریتم های پیشرفته هوش مصنوعی، می تواند راهکاری موثر برای بهینه سازی عملکرد در محیط های پویا و پیچیده باشد و پایداری و بهره وری سیستم های مهندسی را ارتقا دهد.

کلیدواژه ها:

بهینه سازی عملکرد ، هوش مصنوعی ، یادگیری ماشین ، تحلیل داده های کلان ، سیستم های مهندسی ، کنترل تطبیقی ، پایداری سیستم