MATLAB は主に、モーターと AI のアプリケーションのための予知保全を研究しています。例えば、モーターの寿命予測、モーターの故障診断・メンテナンスなど。

電気モーター、サーボモーター、スピンドルモーター、BLDCモーターの設計とBobetメーカー

モータの故障や異常な動作状態が発生する前に、その現象を事前に予測し、予測による事前対策を講じることで、トラブルを未然に防ぐことができます。

例えば、強化学習を用いたPMSM磁場指向制御：自動チューニングPID制御と比較して、オーバーシュートを抑制し、チューニング時間を約65％短縮できます。自動チューニングPID制御では約30分のチューニング時間を要しますが、自律AI制御ではチューニング時間が約30分かかります。所要時間は約10分です。

著者は、自動車業界における技術の反復が比較的遅いことを同僚とよく話します。しかし、新しいトレンドが到来したとき、私たちは従来の視点から脱却し、もっと関与し、より感じる必要があります。おそらくこの通気口を見逃すことになるでしょう。GPT4 は最新の技術革命です。

AIに取って代わられることを恐れず、感じて、理解し、私のために使ってください！

AIをモーター設計に使用できるかどうかを議論する前に、モーター設計でどのような作業を行う必要があるかを理解する必要があります。

モーター設計の主なタスクは、電磁設計、構造設計、熱設計などに分類できます。電磁設計を例に挙げると、設計者は性能要件だけでなく汎用性や標準化も考慮し、製造と性能のバランスの取れた意思決定を行う必要があります。すべての設計基準、以前のすべてのモーター電磁ソリューションを習得し、モーター設計の理論と方法も習得した AI がいると仮定すると、彼は最適化されたソリューションを設計できるでしょうか?実現可能だと思います。ただし、十分な知識を学び蓄積できることが前提となります。

経験豊富なデザイナーは、遠慮なく AI に知識を与えることに前向きでしょうか?このAIが彼の私物であるならば、そうあるべきだと思います。このAIを育成したら、奴隷のように高値で売れるかもしれない。

経験豊富な設計者が AI に教えた知識に欠陥や不正確さがあり、その結果、AI が設計したモーターに欠陥があり、最適化されない可能性があります。したがって、異なる設計者が異なる AI を育成し、AI を育成した人々の知識のみを継承します。

良いのは、AIが「マスター」の遺産を継承でき、AIが「マスター」の相続人または売却者に引き継がれることです。このAIが良い遺伝子を持っていれば、長く使えるかもしれない。

有益なのは、AI が人々の反復的な頭脳労働の達成を助け、計算エラーを減らすことができることです。

自律的な意識を持ち、知識の正誤を判断する能力を備えたAIは、さらに進化して奴隷になるのではなく、同等以上の文明的な個人になれるはずだ。この時、人間は奴隷になるかもしれない。