Optimalisasi kecerdasan buatan menawarkan sejumlah manfaat bagi insinyur mesin, termasuk desain dan simulasi yang lebih cepat dan lebih akurat, peningkatan efisiensi, mengurangi biaya pengembangan melalui otomatisasi proses, dan peningkatan pemeliharaan prediktif dan kontrol kualitas.
“Ketika orang berpikir tentang rekayasa mesin, mereka memikirkan alat -alat mekanik dasar seperti palu dan … perangkat keras seperti mobil, robot, crane, tetapi rekayasa mesin sangat luas,” kata Faez Ahmed, kursi Doherty dalam pemanfaatan laut dan associate profesor teknik mesin di MIT. “Dalam rekayasa mesin, pembelajaran mesin, AI, dan optimasi memainkan peran besar.”
Dalam kursus Ahmed, 2.155/156 (AI dan pembelajaran mesin untuk desain teknik), siswa menggunakan alat dan teknik dari kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin untuk desain teknik mesin, fokus pada pembuatan produk baru dan mengatasi tantangan desain teknik.
“Ada banyak alasan bagi insinyur mesin untuk berpikir tentang pembelajaran mesin dan AI untuk pada dasarnya mempercepat proses desain,” kata Lyle Regenwetter, asisten pengajaran untuk kursus dan kandidat PhD dalam komputasi desain dan laboratorium teknik digital Ahmed (Decode), di mana penelitian berfokus pada pengembangan pembelajaran mesin baru dan metode optimisasi untuk mempelajari masalah desain teknik yang kompleks.
Pertama kali ditawarkan pada tahun 2021, kelas ini dengan cepat menjadi salah satu penawaran non-inti Departemen Teknik Mesin (MECHE), menarik para siswa dari departemen di seluruh Institut, termasuk teknik mesin dan sipil dan lingkungan, aeronautika dan astronotika, siswa MIT Sloan Management, dan sains nuklir dan komputer, bersama dengan siswa yang mendaftar secara silang.
Kursus, yang terbuka untuk mahasiswa sarjana dan pascasarjana, berfokus pada implementasi pembelajaran mesin canggih dan strategi optimasi dalam konteks masalah desain mekanis dunia nyata. Dari merancang bingkai sepeda hingga kisi -kisi kota, siswa berpartisipasi dalam kontes yang terkait dengan AI untuk sistem fisik dan mengatasi tantangan optimasi dalam lingkungan kelas yang dipicu oleh kompetisi persahabatan.
Siswa diberi masalah tantangan dan kode starter yang “memberikan solusi, tetapi [not] Solusi terbaik … “jelas Ilan Moyer, seorang mahasiswa pascasarjana di Meche.” Tugas kami adalah [determine]Bagaimana kita bisa melakukan yang lebih baik? ” Papan peringkat langsung mendorong siswa untuk terus menyempurnakan metode mereka.
Em Lauber, seorang mahasiswa pascasarjana desain dan manajemen sistem, mengatakan proses itu memberi ruang untuk mengeksplorasi penerapan apa yang siswa pelajari dan keterampilan praktik “secara harfiah bagaimana mengkodenya.”
Kurikulum menggabungkan diskusi tentang makalah penelitian, dan siswa juga mengejar latihan langsung dalam pembelajaran mesin yang disesuaikan dengan masalah rekayasa tertentu termasuk robotika, pesawat terbang, struktur, dan metamaterial. Untuk proyek akhir mereka, siswa bekerja bersama dalam proyek tim yang menggunakan teknik AI untuk desain pada masalah yang rumit dari pilihan mereka.
“Sungguh luar biasa melihat berbagai proyek kelas yang beragam dan berkualitas tinggi,” kata Ahmed. “Proyek siswa dari kursus ini sering mengarah pada publikasi penelitian, dan bahkan telah menyebabkan penghargaan.” Dia mengutip contoh makalah baru-baru ini, berjudul “Gencad-Repairing,” yang kemudian memenangkan American Society of Mechanical Engineers Systems Engineer, Informasi dan Pengetahuan Pengetahuan 2025 Best Paper Award.
“Bagian terbaik tentang proyek akhir adalah memberi setiap siswa kesempatan untuk menerapkan apa yang telah mereka pelajari di kelas ke area yang sangat menarik minat mereka,” kata Malia Smith, seorang mahasiswa pascasarjana di Meche. Proyeknya memilih “Data yang Ditangkap Gerakan” dan melihat memprediksi kekuatan darat untuk pelari, upaya yang disebutnya “sangat memuaskan” karena itu bekerja jauh lebih baik dari yang diharapkan.
Lauber mengambil kerangka desain “pohon kucing” dengan berbagai modul kutub, platform, dan landai untuk menciptakan solusi khusus untuk rumah tangga kucing individu, sementara Moyer membuat perangkat lunak yang merancang jenis baru arsitektur printer 3D.
“Ketika Anda melihat pembelajaran mesin dalam budaya populer, itu sangat abstrak, dan Anda memiliki perasaan bahwa ada sesuatu yang sangat rumit terjadi,” kata Moyer. “Kelas ini telah membuka tirai.”
