協調的かつデータ中心の工学dq11sカジノクラスター - データサイエンスdq11sカジノセンター

協力的でデータ中心のエンジニアリングdq11sカジノクラスターのメンバーは、産業パートナーと協力して、人工知能 (AI) とデータサイエンスを使用して生産性とプロセスを向上させるソリューションを開発しています。当社は、製造部門における製品の設計と組み立てをサポートするデジタルツインを開発しました。

デジタルツインは、仮想現実や拡張現実と組み合わせて、共同エンジニアリングをサポートするために使用されます。機械学習は、さまざまな製造段階や材料科学で使用されます。アプリケーションの例としては、保守コストを削減し、生産性を向上させるデータ駆動型保守が挙げられます。

私たちの目的

ネットカジノとネットカジノシャーには、世界初の商業的に成功した水力式綿紡績工場が建設された18世紀の産業革命にまで遡る、工学に関する長い歴史があります。したがって、工学分野がネットカジノ内にしっかりと定着しており、研究開発が基礎的かつ中核的な主題および分野の 1 つを構成していることは驚くべきことではありません。

ネットカジノの工学研究は、によって支援されています。イノベーション・サステナブル工学dq11sカジノ所(IISE) とコンピューティング工学部 (SCoE) の同僚。 IISE と SCoE の研究者は、データサイエンス研究センターの同僚と協力して、研究に人工知能、データ分析、機械学習を使用しています。このクラスターは既存の研究開発プロジェクトと現在のコラボレーションに基づいて開発されています。さらに、ネットカジノシャー州および全国には、ネットカジノと研究提携している中小企業 (SME) や大手エンジニアリング会社が多数あります。

共同エンジニアリング

共同エンジニアリングにより、組織はどこでも設計、構築、テスト、サービスを行うことができます。これにより、エンジニアリングプロセスの早い段階で意思決定者を参加させることができます。製品ライフサイクル管理と視覚化プラットフォームを使用して、地理的に分散したチームをサポートします。人工知能は、設計からメンテナンスに至る製造のすべての段階で使用されます。

データ中心のエンジニアリング

他の多くの分野と同様、エンジニアリングも、大量の高品質なデータを利用できるようになり、データ革命の恩恵を受けてきました。データ中心エンジニアリングは、エンジニアリングとデータサイエンスの間のインターフェイスとみなされます。これは、エンジニアリングシステム用に開発されたコンピューターシミュレーション、数学的モデリング、統計と、ビッグデータや人工知能に使用される技術を組み合わせたものです。その結果、データ駆動型エンジニアリングモデルが開発されます。

デジタルツインと積層造形のための AI

積層造形は、3 次元オブジェクトを作成するための 3D プリンティングの工業生産です。積層造形における AI は、主に欠陥を予測するためのプロセス制御で使用されます。その後、欠陥生産ゼロを達成することを目的としてアルゴリズムとパラメータを調整できます。 AI は、新しい 3D プリント材料の作成にも使用されます。

一方、デジタルツインは、現実世界の物理システムまたは製品を仮想的に表現したものです。人々は物質世界で起こっていることをデジタル空間で再現しようとします。データ収集、データモデリング、データアプリケーションの観点から、データサイエンスの全範囲を必要とし、使用します。多くのデジタルツインシステムは人間の知能を模倣しようとするため、コンピュータービジョン、自然言語生成、意思決定などの技術を使用するため、AI はそのようなアプリケーションの中心です。エンジニアリング建設やインテリジェント製造の分野での応用を惹きつけています。