- L’AI generativa ha il potenziale di innovare tutte le funzioni aziendali e settori, inclusa l’ingegneria, grazie alla sua capacità di generare autonomamente nuovi contenuti originali e ottimizzare processi complessi. Questa tecnologia si distingue dall’AI tradizionale, che è potente in compiti specifici come classificazioni e previsioni, ampliando le opportunità in termini di creatività e risoluzione dei problemi.
- Nell’ingegneria, l’AI generativa rivoluziona il design complesso e la prototipazione rapida, riducendo i costi e migliorando l’efficienza. In ricerca e sviluppo, accelera la scoperta scientifica e tecnologica, come la ricerca di nuovi materiali e lo sviluppo di farmaci, ottimizzando sistemi complessi e riducendo i tempi di mercato.
- L’adozione dell’AI generativa comporta rischi come l’affidabilità dei contenuti e la necessità di salvaguardie umane. È fondamentale garantire la qualità dei dati, monitorare e aggiornare i modelli, e affrontare questioni etiche e di sicurezza. La collaborazione tra esperti umani e l’AI è essenziale per sfruttare al meglio questa tecnologia, mitigare i rischi e garantire risultati affidabili e sicuri.
applicazioni
L’AI generativa nell’ingegneria e nella ricerca e sviluppo: come affrontare design complessi
Gli ingegneri possono utilizzare algoritmi generativi che, acquisendo informazioni e conoscenza su un vasto insieme di input, sono in grado di generare automaticamente una gamma di numerose soluzioni. Complessità, applicazioni e prospettive future
Pubblicato il 27 set 2023
Simone d'Aquino
Director – Principal Data & AI Engineer, Hybrid Intelligence, Capgemini Engineering
