如何将AI融入工程中

工程师们越来越希望将人工智能集成到项目和应用中，同时尝试攀登他们自己的人工智能学习曲线。要解决人工智能问题，工程师应该从理解人工智能是什么以及它如何适应他们当前的工作流程开始，这可能不像看起来那么简单。只要简单搜索“什么是人工智能?”在谷歌上产生数百万个结果，其中包含不同程度的技术和相关信息。

那么，人工智能对工程师来说是什么?

人工智能的大部分关注点都在人工智能模型上，这促使工程师迅速深入到人工智能的建模方面。经过几个启动项目后，工程师们了解到人工智能不仅仅是建模，而是一套完整的步骤，包括数据准备、建模、模拟和测试以及部署。

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大多数情况下，AI只是大系统的一小部分，它需要在所有场景下与最终产品的其他组件正常工作，包括传感器和算法，如控制、信号处理和传感器融合。在这种情况下，工程师通常已经具备了将AI成功融入产品的技能。他们有关于问题的固有知识，并且有数据准备和设计模型的工具，即使他们不是AI专家，他们也可以开始，这使他们能够利用现有的专业领域。

AI驱动的完整工作流有四个步骤，每个步骤都在成功地将AI实现到项目中发挥着关键作用。

步骤1:数据准备

数据准备可以说是人工智能工作流程中最重要的步骤。没有健壮且准确的数据作为训练模型的输入，项目更有可能失败。如果工程师给模型的数据是“糟糕的”，他们不会得到有洞察力的结果，而且可能会花很多时间试图弄清楚为什么模型不能工作。

要训练一个模型，您应该从尽可能多的清洁的、带标签的数据开始。这可能是工作流中最耗时的步骤之一。当深度学习模型没有像预期的那样工作时，许多人通常关注如何使模型更好——调整参数、微调模型和多次训练迭代。然而，工程师更应该关注输入数据:预处理并确保输入到模型中的数据的正确标记，以确保模型能够从数据中学习。

自动标签和集成现在是可能的，对有效完成第一步至关重要。我们在MATLAB为了快速清理和标记数据，以便输入到机器学习模型中，从现场机器提供更有前途的见解。该过程是可扩展的，使用户可以灵活地使用他们的领域专业知识，而不必成为AI专家。

第二步:人工智能建模

在数据被清理并正确标记之后，就该进入工作流的建模阶段了，在这个阶段，数据被用作输入，模型从该数据中学习。一个成功的建模阶段的目标是创建一个健壮的、准确的模型，该模型可以基于数据(更重要的是，基于新的不可见数据)做出智能决策。AI模型可以使用深度学习(神经网络)、机器学习(支持向量机、决策树等)，或者两者的结合，因为工程师在寻找最准确、最健壮的结果。深度学习是机器学习的一个分支，它教会计算机做人类与生俱来的事情:从经验中学习。机器学习算法使用计算方法直接从数据中“学习”信息，而不依赖预定方程作为模型。深度学习是机器学习的一个子集，它使用一种称为神经网络的分层算法结构。它们可能非常强大，但通常需要大量的数据。机器学习还是深度学习的选择取决于你的数据和你想要解决的问题。

在这个阶段，无论选择深度学习(神经网络)还是机器学习模型(支持向量机、决策树等)，重要的是访问用于AI工作流的许多算法，如分类、预测和回归。您可能还希望使用由更广泛的社区开发的各种预构建模型作为起点或进行比较。它可以真正启动现有类似模型的工作。深度学习特别适合于图像识别，这对于解决人脸识别、运动检测等问题，以及自动驾驶、车道检测、行人检测、自动停车等许多先进的驾驶辅助技术都很重要。

AI建模是整个工作流中的一个迭代步骤，工程师必须在这一步骤中跟踪他们对模型所做的更改。跟踪更改和记录训练迭代是至关重要的，因为它有助于工程师解释导致最精确模型的参数，并创建可重复的结果。

步骤3:模拟和测试

AI模型存在于一个更大的系统中，必须与系统中的所有其他部件一起工作。考虑一个自动驾驶场景:你从一个用于检测物体(行人、汽车、停车标志)的感知系统开始，但这个系统还必须与其他用于定位、路径规划、控制等的系统集成。在将一个模型部署到现实世界之前，模拟和准确性测试是验证AI模型正常工作，以及一切与其他系统良好配合的关键。

在您成功地模拟和测试了您期望模型看到的所有用例并能够验证模型按目标执行之后，信任就实现了。我们在动态仿真模块为了允许工程师验证模型在所有预期的用例中如期望的那样工作，避免在金钱和时间上都昂贵的重新设计。

步骤4:部署

一旦您准备好部署，下一步就是目标硬件了——换句话说，就是用最终的语言来准备实现模型。这个步骤通常需要设计工程师共享一个可实现的模型，允许他们将该模型适合于指定的硬件环境。

通过遵循这四个步骤，工程师将为自己的成功奠定基础。利用他们可用的工具和援助将帮助他们应对可能令人生畏的环境。