Великобритания недавно представила свой План действий по возможностям ИИ, который определяет следующий этап развития искусственного интеллекта в стране. Цель — использовать ИИ для экономического процветания, улучшения государственных услуг и расширения возможностей. � Уже сейчас Великобритания обладает прочной базой для лидерства в этой сфере благодаря высококачественным исследованиям и инженерным талантам, особенно в области ИИ для науки и робототехники. В то же время США объявили о выделении $500 миллиардов частного капитала для развития инфраструктуры ИИ.

Генеративный ИИ выходит на новый уровень

Генеративный ИИ, который изначально фокусировался на текстах, теперь переходит на более сложные инструменты, такие как блок-схемы, 3D-модели и диаграммы. 🐌 К 2025 году ожидается прогресс в интеграции ИИ в "no code" инструменты, что позволит организациям визуализировать сложные системы, редактировать компоненты и управлять их сложностью. Это повысит продуктивность и уверенность в производительности систем.

Верификация и валидация для безопасности ИИ

С ростом использования ИИ в критически важных системах (автомобили, здравоохранение, аэрокосмическая отрасль) внедрение процессов верификации и валидации становится ключевым. 🐌 Это позволяет гарантировать надежность ИИ-моделей, выявлять уязвимости и обеспечивать соответствие стандартам безопасности. Например, даже незначительные изменения в данных могут привести к ошибкам, что особенно критично в медицине.

AI-модели для инженерии

Использование AI-моделей, таких как Reduced Order Models (ROMs), становится все более популярным. 🐌 Они позволяют ускорить проектирование и симуляцию сложных систем, сохраняя высокую точность. Это особенно полезно в аэрокосмической и автомобильной отраслях, где требуется моделирование сложных физических явлений.

ИИ в управлении сложными системами

Интеграция ИИ в системы управления открывает новые возможности для контроля сложных процессов. 🐌 Теперь можно создавать точные нелинейные модели, которые работают в широком диапазоне условий. Это особенно важно в потребительской электронике и автомобилях, где системы должны быстро адаптироваться к изменениям.

ИИ продолжает развиваться, объединяя физические принципы с данными, что делает его более прозрачным и адаптивным. Это открывает новые горизонты для инженеров и разработчиков, позволяя создавать более совершенные системы быстрее и эффективнее.