هوش مصنوعی مولد، امکان بررسی چندین سناریو را فراهم می‌کند تا بتوان پارامترهای سیستم‌های اتوماسیون را در زمان واقعی بهبود بخشید و اتوماسیون صنعتی را دسترس‌پذیرتر، کارآمدتر و منطبق با اهداف تجاری خاص و استانداردهای صنعتی نمود.
ادغام هوش مصنوعی مولد (GenAI) در ابزارهایی مانند محصولات نرم‌افزار به عنوان خدمت (SaaS) مبتنی بر فضای ابری( cloud ) ، تحولی پویا در حوزه اتوماسیون صنعتی ایجاد کرده است.
ظهور ChatGPT و دیگر پلتفرم‌های نوآورانه هوش مصنوعی مولد، امکانات جدیدی برای کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) که با اطلاعات عمومی و الگوی استاندارد تعامل پرسش و پاسخ آموزش دیده‌اند، به‌ویژه در فناوری‌های صنعتی، فراهم کرده است. از آن زمان، تعداد زیادی از مشارکت‌ها بین ارائه‌دهندگان اتوماسیون صنعتی و پلتفرم‌های GenAI شکل گرفته‌اند و همچنان در حال گسترش هستند تا ابزارهایی برای کمک به توسعه‌دهندگان سیستم‌های اتوماسیون ایجاد کنند.
این همکاری‌ها به تولید ابزارهای اولیه‌ای منجر شده است که تمرکز آن‌ها بر ایجاد یک چارچوب ارزیابی برای سنجش و بهبود پاسخ‌های تولید شده توسط هوش مصنوعی در زمینه اتوماسیون صنعتی است. این راه‌حل‌های AI سفارشی به منظور افزایش بهره‌وری در طراحی سیستم‌های کنترل، تسریع در تولید کد، پاسخ به سؤالات مربوط به محصولات، کمک به عیب‌یابی و ایجاد ایده‌های نوآورانه طراحی شده‌اند.
استفاده از GenAI برای طراحی مولد
طراحی مولد، که رویکردی دیرینه در ابزارهای مختلف است، با ادغام GenAI دچار تحولی قابل‌توجه شده است. در حالی که طراحی مولد خود فناوری جدیدی نیست و مدت‌ها از AI سنتی برای بهبود طراحی سیستم‌ها و محصولات استفاده می‌کرد، GenAI با وارد کردن قابلیت تعامل انسان در فرآیند، بُعد جدیدی به آن افزوده است. این تحول، نحوه مفهوم‌پردازی، ایجاد و بهینه‌سازی فناوری‌های اتوماسیون توسط مهندسان و تولیدکنندگان را تغییر می‌دهد.
تفاوت میان قابلیت‌های موجود طراحی مولد که از AI سنتی استفاده می‌کنند و روند نوظهور ادغام GenAI اهمیت دارد. طراحی مولد سنتی به الگوریتم‌ها و محدودیت‌های از پیش تعیین‌شده برای تولید گزینه‌های طراحی وابسته است، در حالی که GenAI فرآیندی پویا و تعاملی را معرفی می‌کند. با GenAI، تخصص انسانی با قابلیت‌های مولد AI ترکیب می‌شود و امکان تکرارهای طراحی شهودی‌تر و آگاه از زمینه را فراهم می‌سازد.
در هسته خود، ادغام GenAI در طراحی مولد، تغییری اساسی در فرآیند خلاقیت ایجاد می‌کند. برخلاف روش‌های سنتی طراحی مولد که تنها به الگوریتم‌های AI متکی هستند، افزودن GenAI یک رویکرد تعاملی و تکرارشونده را معرفی می‌کند که در آن مهندسان می‌توانند بازخورد دهند و سیستم هوش مصنوعی را به سمت راه‌حل‌های بهینه‌تر هدایت کنند. این رویکرد به آن‌ها اجازه می‌دهد که در فضای گسترده‌ای از طرح‌های بالقوه بر اساس پارامترها، محدودیت‌ها و اهداف عملکردی مشخص‌شده جستجو کنند.
این رویکرد به ویژه برای دنیای پیچیده سیستم‌های اتوماسیون مناسب است، جایی که اغلب لازم است متغیرهای متعدد و اهداف متضاد به‌ویژه در توسعه و بهینه‌سازی محصول با یکدیگر متعادل شوند.
فرآیند طراحی مولد
فرآیند طراحی مولد با تعریف پارامترها و محدودیت‌های کلیدی سیستم اتوماسیونی که قرار است طراحی شود توسط مهندسان آغاز می‌شود. این پارامترها ممکن است شامل عواملی مانند محدودیت‌های فضایی، الزامات تحمل بار، اهداف بهره‌وری انرژی، ترجیحات مواد و محدودیت‌های هزینه باشند.
علاوه بر این، اهداف عملکردی تعیین می‌شوند که ممکن است شامل معیارهایی مانند زمان چرخه، دقت، قابلیت اطمینان و سازگاری با سناریوهای تولید مختلف باشند.
پس از تعریف این ورودی‌ها، سیستم طراحی مولد مبتنی بر هوش مصنوعی شروع به کار می‌کند و به‌سرعت از میان بی‌نهایت احتمالات طراحی عبور کرده و هر کدام را بر اساس معیارهای تعیین‌شده ارزیابی می‌کند. قدرت این رویکرد در توانایی آن برای در نظر گرفتن گزینه‌های طراحی است که ممکن است یک مهندس انسانی هرگز آن‌ها را تصور نکند، چراکه از محدودیت‌های مفروضات قبلی یا عرف‌های طراحی سنتی آزاد است.
برای مثال، فرآیند ایجاد یک محصول فیزیکی جدید مانند یک قفل برای درب شاتل فضایی را در نظر بگیرید. در روش‌های سنتی، مهندسان محصول را با استفاده از ابزارهایی مانند Autodesk یا AutoCAD مدل‌سازی می‌کنند، یک نمونه اولیه می‌سازند، آزمایش‌ها را اجرا می‌کنند و نتایج را تحلیل می‌کنند. چالش اصلی در اینجا، چگونگی ترکیب کارآمد نتایج آزمایش در بهبود طراحی است. پس از مدل‌سازی اولیه و آزمایش‌ها، هوش مصنوعی می‌تواند برای تولید چندین جایگزین طراحی بر اساس نتایج آزمایش فراخوانده شود. برای مثال، اگر یک پارامتر عملکردی کمتر از حد مطلوب باشد، هوش مصنوعی ممکن است پنج روش مختلف برای بهبود طراحی با توضیحاتی برای هر گزینه پیشنهاد دهد.
تقویت ایده‌پردازی، استانداردسازی و دسترسی‌پذیری سیستم‌های اتوماسیون
با پیچیده‌تر شدن فرآیندهای صنعتی و افزایش تقاضا برای بهره‌وری و پایداری، یافتن طراحی‌های بهینه به چالشی بزرگ تبدیل شده است. ترکیب GenAI با طراحی مولد، این قابلیت را دارد که فرآیند ایده‌پردازی را به طرز چشمگیری تسهیل کند و راه‌حل‌های نوآورانه‌ای را به‌سرعت تولید کند که ممکن است مهندسان با روش‌های سنتی زمان بیشتری برای ارائه آن‌ها صرف کنند.
استفاده از طراحی مولد مبتنی بر GenAI در سیستم‌های اتوماسیون، سرعت تولید و ارزیابی چندین گزینه طراحی را افزایش می‌دهد. در عرض چند ساعت یا روز، سیستم می‌تواند صدها یا حتی هزاران گزینه طراحی را تولید کند که هر یک برای پارامترهای مشخص‌شده بهینه شده‌اند. به عنوان مثال، اگر پایداری اولویت باشد، GenAI می‌تواند بر روی گزینه‌های طراحی دوستدار محیط زیست تمرکز کند.
این سازگاری باعث می‌شود که فناوری برای طیف گسترده‌ای از کاربردها و اولویت‌های صنعتی مناسب باشد و به مهندسان امکان دهد که دامنه وسیع‌تری از امکانات را بررسی کنند.
یکی دیگر از کاربردهای حیاتی، تضمین هم‌راستایی با استانداردهای صنعتی و بهترین رویه‌ها است. GenAI می‌تواند مطابقت سیستم با استانداردهای امنیت سایبری را بررسی کند و بخش‌هایی را که از هنجارهای موجود منحرف شده‌اند، برجسته کند، و به مهندسان کمک کند که سازگاری و کیفیت را در تمام پروژه‌ها حفظ کنند.
این فناوری همچنین در استانداردسازی رویه‌ها در تیم‌های مهندسی نویدبخش است، به ویژه در شرایطی که مهندسان با سطوح تجربه متفاوت باید به استانداردهای طراحی یکسانی پایبند باشند و از کتابخانه‌های مشترک استفاده کنند. این سازگاری زمانی که سیستم‌ها در مکان‌ها یا محیط‌های مختلف تکرار می‌شوند، ارزشمند است، زیرا GenAI می‌تواند تنظیمات مناسب را پیشنهاد دهد در حالی که یکپارچگی کلی طراحی را حفظ می‌کند.
یکی از مزیت‌های کلیدی GenAI در زمینه طراحی مولد، دسترسی‌پذیری آن است. برخلاف سیستم‌های AI سنتی که اغلب به‌صورت جعبه سیاه با الگوریتم‌های پیچیده عمل می‌کنند، هوش مصنوعی مولد رابطی تعاملی و قابل‌فهم‌تر ارائه می‌دهد. کاربران برای کار با این فناوری نیازی به دانش علمی داده یا تخصص AI ندارند — آن‌ها می‌توانند از دستورات زبان طبیعی استفاده کنند یا حتی درخواست‌های خود را بیان کنند. بنابراین، حتی مدیران غیر فنی نیز می‌توانند به‌طور مؤثری با کاربردهای بالقوه GenAI در سیستم‌های خود تعامل داشته باشند.
این سطح از هیجان و تعامل از سوی مدیران غیر فنی، نشان‌دهنده توانایی GenAI برای ایجاد ارتباط بین نقش‌های مختلف در یک سازمان است.
