Edminist Intelligence (AI) بنیادی طور پر دوبارہ شروع ہے کہ کس طرح انجینئروں کے پاس منصوبہ بندی، تشخیص کے لئے، ڈیٹا- بہتر بنانے کے لئے

انجینئری پروجیکٹ پلاننگ کیلئے کیا ضروری ہے

اے آئی اے میں ٹیکنالوجی کے ایک سوٹ کو کہا جاتا ہے --ماکین سیکھنے، قدرتی زبان کی تیاری، کمپیوٹر بینائی، اور ماہرانہ نظامات۔ کہ انسانی عدالت۔ روایتی دستور پر مبنی منصوبہ بندی آلات سے پتہ چلتا ہے کہ

اِس کے علاوہ ، اِس بات کا اندازہ لگانا بھی مشکل ہو سکتا ہے کہ اِس دَور میں اِن چیزوں کو کیسے استعمال کِیا جا سکتا ہے ۔

پروجیکٹ پلاننگ میں اے آئی کے ابتدائی فوائد

اِس کے بعد اُس نے ایک دوسرے کو معاف کر دیا ۔

اے آئی اے کے سب سے زیادہ متغیر فوائد میں سے ایک ہے اس کی صلاحیت ہے کہ وہ مکمل قیمت اور وقت کے اندازے بنائے۔ تاریخی پروجیکٹ ڈیٹا پر تربیت یافتہ مشین سیکھنے والے ماڈلز کو نظر انداز کر سکتے ہیں جو دستی طریقوں کو اکثر نظر انداز کر سکتے ہیں

وقت دوبارہ شروع ہونے والے واقعات

ایک آئی ایم خود کار منصوبہ بندی کے کام جیسے کہ اہم راہ حساب، وسائل کی سطح اور روک تھام کے لیے وقت نکالنے کی بجائے ، منصوبہ بندی کرنے والے دن‌بھر کے لئے استعمال کرنے والے آلات استعمال کر سکتے ہیں جو تبدیلی کے بعد سیکنڈ میں تبدیل ہوتے ہیں ۔

غیرمتوقع بیماریوں سے بچنے کے لئے کافی

مثال کے طور پر ، جب آپ کسی چیز کو وقت میں استعمال کرتے ہیں تو آپ کو اندازہ ہو جاتا ہے کہ آپ کے پاس کتنی رقم ہے ، یا پھر آپ کے پاس پیسہ ہے یا پھر آپ کے پاس پیسہ ہے ۔

خطرات کی وسیع تر انتظامیہ

access-date=, date=, archive-date= (معاونت) ^ ا ب پ ت ٹ ث ج چ ح خ د ڈ ذ "UC atives". ATI ماڈلز. AI. A. A. A. A. A. A. A. A. System away نظام کی نگرانی کر سکتے ہیں. اخذ کردہ 90% پہلے سے زائد مقدار میں کمی کے امکانات کو ختم کر سکتے ہیں.

حقیقی-ورلڈ اطلاقیہ Ancord Engineering Communitys

ڈیزائن Optimization اور Generative Engineering

جینیاتی ڈیزائن، اے آئی اے کی طاقت، انجینئروں نے اعلی درجے کی پابندیوں (پر بوجھ، مادی اقسام، وزن کی حدود) کی تعین کیا ہے اور پھر خودبخود ہزاروں قابلِ عمل ڈیزائن متبادلات پیدا کیے۔ اے آئی اے سی جانچ پڑتال کرتی ہے، انسانی تجزیے کے لیے اعلیٰ ترین امیدواروں کو پیش کرتی ہے۔

شہری انجینئری میں اے آئی اے نے Bridgess کی عارضی نقلیں، قدرتی طور پر متحرک گیس کے لیے فرش تعمیر کرنے اور پائپ لائن کے راستے بنانے میں مدد کی ہے جو کہ گیولوجیکل کی جنگ سے گریز کرتا ہے، مگر اس کا نتیجہ یہ نہیں ہے کہ انسانی جسم کے لیے بہت تیز ڈیزائنی گردش کرنا بہت مشکل ہو جائے گا۔

اسکی وجہ سے وہ اپنے بچوں کو بھی اپنے ساتھ لے جاتے ہیں ۔

مشین سیکھنے کے ماڈلوں کو آگے بڑھانے کے لئے مشینوں کی تیاری کے کام کو زیادہ درستی سے انجام دے سکتے ہیں گزشتہ منصوبوں اور موجودہ حالات کی طرف سے. ان ماڈلز کو AI-A-A-Terative آلات میں کھلاتے ہیں جو حقیقی وقت میں وسائل کی تفویض کو تبدیل کرتے ہیں. مثال کے طور پر اگر ایک آلہ ٹوٹ جائے تو نظام تمام انحصار کے کام پر اثر انداز کر دیتا ہے اور کارکنوں کی رفتار کو کم کرنے کے لئے تیز رفتار حقیقی کارکردگی کی طرف متوجہ کرتا ہے۔

بعض ترقی‌یافتہ نظاموں میں مسلسل سیکھنے ، ہر روز سیکھنے کے عمل کو سیکھنے کے عمل کے طور پر استعمال کرتے ہیں ۔

خطرات کی وجہ سے اُنہیں نقصان پہنچا سکتا ہے ۔

ایک ریکٹر نیٹ ورک کو ہزاروں مکمل منصوبہ جات پر تربیت دی جا سکتی ہے جنکی بیشتر وجوہات اکثر نظام میں قیمت یا تاخیر کا باعث بنتی ہیں ، جب یہ ایک نیا منصوبہ خودبخود بلند رفتار علاقوں میں چلا جاتا ہے ، یعنی ایک ہی صوبائی عملے کے لیے مخصوص طور پر

مثال کے طور پر ، ایک آئی اے کے ذریعہ استعمال ہونے والا ایک آلہ جو آؤٹ ہواؤں کے فارم منصوبہ بندی کے حساب سے زمین کے اعداد و شمار ، موسمی نمونے اور جہاز کی دستیابی کو ظاہر کرتا ہے تاکہ وہ غیر واضح بنیادی تنصیبات کی کھڑکیوں کی سفارش کرے ، جس سے موسم سے متعلقہ تاخیر 25%

لیاقت کنٹرول اور بے چینی

کمپیوٹر رویا AI طریقہ کار فٹ‌بال یا کیمرے کو تعمیری خوبی اور حفاظتی مطابقت کی جانچ کرنے کے لئے فراہم کرتا ہے ۔

اِس کے علاوہ ، اِس کے لئے اُنہیں اِس بات کا بھی خیال رکھنا چاہئے کہ وہ اِس کام میں حصہ لیں ۔

معلومات اور معلومات

فلاحی AI constitution on lands on area, special data. Engineering services کو گزشتہ منصوبہ بندی ریکارڈز، ڈیٹا فارمیٹ کو یکجا کرنے اور قابل رسائی ڈیٹا بیس کی فہرست بنانا ہوگا. کلاؤڈ پر مبنی پلیٹ فارمز جو روزانہ پیش گوئیوں سے حاصل کیے جاتے ہیں

صحیح اوزاروں کا انتخاب کرنا

ہر اے آئی اے ٹول ہر پروجیکٹ کے لیے مناسب نہیں ہے. ٹیموں کو ماڈل تعبیری طور پر قابلِ فہم عناصر پر مبنی حل سمجھنا چاہئے (یعنی کسی سفارش کو کیوں سمجھ سکتا ہے؟)، موجودہ سافٹ وئیر (مثلاً پریموارا، ایم ایس پروجیکٹ) اور انفنٹرییشن کی سہولت۔ کچھ مقبول اقسام شامل ہیں:

  • [Predictive Analytics settes (مثلاً، Oracle Primavera Cloud with AI، Safran Falls)۔
  • جنرل ڈیزائن پلیٹ فارمز (جیسے، Autodesk Generative Design, PTC Creo)۔
  • کومپٹر رویاری جانچنے کے آلات (جیسے، شکاگو، اوپن سیریز) ہیں۔
  • [AITIS asser [حوالہ درکار] (جیسے، الائس ٹیکنولوگ، ناول)۔

ملازمت کی راہ ہموار کرنا

اے آئی اے ایک ذریعہ ہے، تجربہ کار انجینئروں کے لیے متبادل نہیں ہے، ٹیموں کو نہ صرف اے آئی سسٹمز چلانے کی ضرورت ہے بلکہ انتہائی اہم طریقے سے برآمدات کی تعبیر بھی کرنی چاہیے۔ بہت سے محکموں نے تکنیکی ماہرین اور سازشوں کے درمیان خلا کو بڑھانے کے لیے ہر منصوبے کے اندر "آئی چیمپئن" قائم کیا۔

مشکلات اور نظریاتی معاملات

ڈیٹا کی خوبیوں اور خامیوں کی فہرست

مثال کے طور پر ، ہائی‌وے پر تربیت‌یافتہ عمارت پر تربیت‌یافتہ ایک ماڈل گاڑی کے ذریعے ڈیٹا کو منظم کرنے کے لئے کام میں رکاوٹ ڈال سکتا ہے اور اُسے ڈیٹا کے ذریعے تربیت دینا چاہتا ہے ۔

الورۃ باس اور فی الحسنیٰ۔

اگر تاریخی اعداد و شمار نظامی رجحانات کی عکاسی کرتا ہے -- جیسے کہ کچھ صوبوں یا علاقوں کے ذیلی نمائندے—AI میں مساوات میں ترمیم کر سکتا ہے. انجینئروں کو مساوات کے لیے Audiit ماڈل برآمد کرنا اور تربیتی اعداد یا Alphalts کو درست کرنا ہوگا

حفاظت اور تحفظ

اگر کوئی اے آئی اے کو کامیاب کرنے کی سفارش کرتا ہے جو بعد میں ناکام ہو جائے تو پھر قانونی طور پر حفاظتی تدابیر کو فروغ دیتا ہے ۔

انجینئری پلاننگ میں اے آئی اے کی مستقبل

AI میں موجود سرگرمیاں ناقابل استعمال ہیں. ہم "ایورنویر منصوبہ بندی" سسٹمز کی طرف بڑھ رہے ہیں جو انسانی مداخلت کے ساتھ منصوبہ بندی کے شیڈول بنائے اور منظم کر سکتے ہیں، سوائے اسٹریٹجک مقبولیت کے۔ ڈیجیٹل جوہر—ویرکل منصوبہ بندی کے تحت مسلسل تجدید کی جائے گی Setens data اور AI alytics،

University AI (بہت بڑا زبان کے ماڈل) کا آغاز بھی قدرتی زبان کے تجزیوں کے لیے امکانات کھول رہا ہے. ایک پروجیکٹ مینیجر صرف یہ پوچھ سکتا تھا کہ "اس شیڈول کو دو ہفتوں کے دوران میں کرنے کا بہترین طریقہ کیا ہے؟" اور تجارتی حوالے سے تفصیلی منصوبہ حاصل کیا گیا ہے۔

مزید یہ کہ، جیسا کہ میں شائع ہونے والی تحقیق ]] Nature ] ظاہر کرتا ہے، AI اب سارے مصنوعی نظامات کو ڈیزائن کرنے میں مدد کر سکتا ہے جو کہ 30%

انجینئری کے ماہرِتعلیم اور ماہرِنفسیات کو بھی ان ٹیکنالوجیوں کا بھرپور جائزہ لینا چاہئے ، انہیں حقیقی منصوبوں پر پائلٹ بنانا چاہئے اور سبق سیکھنا چاہئے ۔