کاربرد هوش مصنوعی در مهندسی در چهار شاخه اصلی (کامپیوتر، مکانیک، برق، عمران) با تاکید بر مهندسی کامپیوتر

این مقاله به بررسی کاربردهای هوش مصنوعی در چهار شاخه اصلی مهندسی (کامپیوتر، مکانیک، برق و عمران) با تاکید بر مهندسی کامپیوتر در سال های ۲۰۲۴-۲۰۲۵ می پردازد. یافته ها نشان می دهد که در مهندسی کامپیوتر، مدل های تخصصی کدنویسی به دقت بیش از ۹۵٪ در تولید کد دست یافته اند و عوامل چندعامله مانند AgileCoder، چرخه حیات نرم افزار را خودکار کرده اند. در مهندسی برق، شبکه های عصبی گرافی با دقت ۹۸.۵٪ خطاهای شبکه را در شبیه سازی شناسایی می کنند و دوقلوهای دیجیتال هوشمند به بهره برداری از شبکه های قدرت کمک می کنند. در مهندسی مکانیک، روش های نگهداری پیش بینانه مبتنی بر LSTM هزینه تعمیرات اضطراری را تا ۲۷٪ کاهش داده اند و در مهندسی عمران، یادگیری خودنظارتی نیاز به داده های برچسب خورده را تا ۸۰٪ کم کرده است. با وجود رشد سریع بازار جهانی AI (پیش بینی ۱۹۳ میلیارد دلار تا ۲۰۲۷)، چالش هایی مانند هزینه های بالا، کمبود نیروی متخصص (شکاف ۷۳٪ در عمران) و مسئله تفسیرپذیری مدل ها همچنان پابرجاست و مسیر آینده به سمت عوامل خودمختار، دوقلوی دیجیتال بلادرنگ و هوش مصنوعی توضیح پذیر نشانه رفته است.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، یادگیری ماشین ، مهندسی نرم افزار خودکار ، دوقلوی دیجیتال ، مدل های زبانی بزرگ