متابعة – أمل علوي
تتزايد أهمية الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في مجال الهندسة، حيث يسرعان من عملية التصميم بطرق مبتكرة. يقول لايل ريجنويتر، مساعد التدريس لبرنامج دراسي في معمل تصميم الحوسبة والهندسة الرقمية (DeCoDE)، إن هناك العديد من الأسباب التي تدفع المهندسين الميكانيكيين للتفكير في استخدام هذه التقنيات لتحسين كفاءة التصميم.
دورة دراسية جديدة
تم تقديم هذه الدورة لأول مرة في عام 2021، وسرعان ما أصبحت واحدة من أكثر الدورات شعبية في قسم الهندسة الميكانيكية، حيث جذبت طلابًا من مختلف التخصصات بما في ذلك الهندسة المدنية، وإدارة الأعمال، والعلوم النووية. تركز هذه الدورة على تنفيذ استراتيجيات تعلم الآلة المتقدمة في سياق مشكلات التصميم الهندسي الواقعية، بدءًا من تصميم هياكل الدراجات إلى تخطيط المدن.
تحديات عملية التعلم
يتم تقديم مشاكل تحدي للطلاب، حيث يتلقون كودًا ابتدائيًا يقدم حلاً، ولكن ليس الحل الأمثل. يتعين على الطلاب التفكير في كيفية تحسين الحلول المقدمة. ويشجع نظام الترتيب المباشر الطلاب على تحسين طرقهم باستمرار، مما يعزز روح المنافسة الودية.
التعلم العملي
تشمل المناهج الدراسية مناقشة الأوراق البحثية وتمارين عملية في تعلم الآلة مخصصة لمشكلات هندسية محددة، بما في ذلك الروبوتات والهياكل والمواد المتقدمة. يعمل الطلاب في مشروع نهائي جماعي يستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي لحل مشكلة تصميم معقدة من اختيارهم.
نتائج متميزة
تظهر المشاريع الطلابية في هذه الدورة تنوعًا وجودة عالية، حيث غالبًا ما تؤدي إلى نشر أبحاث وحتى جوائز. على سبيل المثال، حصلت ورقة بعنوان “GenCAD-Self-Repairing” على جائزة أفضل ورقة بحثية من الجمعية الأمريكية للمهندسين الميكانيكيين لعام 2025.
تجارب الطلاب
تقول ماليا سميث، طالبة دراسات عليا في الهندسة الميكانيكية، إن المشروع النهائي أتاح لكل طالب الفرصة لتطبيق ما تعلموه في مجال يثير اهتمامهم. بينما صمم الطالب إيم لوبر حلًا مخصصًا لمنازل القطط، قام إيلان موير بتطوير برنامج لتصميم نوع جديد من بنية الطابعات ثلاثية الأبعاد.
تفتح هذه الدورة آفاقًا جديدة في فهم تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التصميم الهندسي، مما يسهم في تطوير مهارات الطلاب ويعزز من قدرتهم على الابتكار في مجالاتهم.
هذا المحتوى تم باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي.
