Trong bối cảnh công nghệ đang phát triển vũ bão, ngành kỹ thuật cơ khí, vốn được nhiều người hình dung gắn liền với búa, cờ lê hay những cỗ máy quen thuộc như ô tô, robot, cần cẩu, đang trải qua một cuộc cách mạng sâu sắc. Giáo sư Faez Ahmed, chủ tịch Doherty về Khai thác Đại dương và phó giáo sư kỹ thuật cơ khí tại MIT, nhấn mạnh rằng kỹ thuật cơ khí thực sự rất rộng lớn, và “trong lĩnh vực này, học máy, AI và tối ưu hóa đang đóng một vai trò lớn”. Sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (Machine Learning – ML) không chỉ là một xu hướng mà đã trở thành một công cụ thiết yếu, giúp các kỹ sư cơ khí vượt qua những giới hạn truyền thống, mở ra kỷ nguyên thiết kế nhanh hơn, chính xác hơn và hiệu quả hơn.
Việc ứng dụng AI và học máy vào tối ưu hóa không chỉ đơn thuần là tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại. Nó cho phép các kỹ sư giải quyết những thách thức thiết kế phức tạp mà trước đây tốn nhiều thời gian và nguồn lực, đồng thời thúc đẩy sự đổi mới chưa từng có. Từ việc tạo ra các sản phẩm hoàn toàn mới đến việc tối ưu hóa hiệu suất của những hệ thống hiện có, AI và học máy đang định hình lại cách chúng ta tư duy và thực hiện công việc kỹ thuật. Bài viết này sẽ đi sâu vào những lợi ích mà AI mang lại cho ngành kỹ thuật cơ khí và cách các tổ chức hàng đầu đang đào tạo thế hệ kỹ sư tiếp theo để khai thác tối đa tiềm năng của công nghệ này.
Lợi ích vượt trội của AI và học máy trong thiết kế kỹ thuật
Trí tuệ nhân tạo và học máy đang mở ra một kỷ nguyên mới cho các kỹ sư cơ khí, mang lại hàng loạt lợi ích đáng kể giúp tăng tốc quá trình đổi mới và giảm thiểu chi phí. Một trong những ưu điểm nổi bật nhất là khả năng tăng tốc độ và độ chính xác của các quy trình thiết kế và mô phỏng. Thay vì phải trải qua nhiều vòng lặp thử nghiệm vật lý tốn kém và mất thời gian, AI có thể nhanh chóng phân tích hàng ngàn, thậm chí hàng triệu biến thể thiết kế, dự đoán hiệu suất và chỉ ra những phương án tối ưu nhất. Điều này không chỉ giúp rút ngắn chu kỳ phát triển sản phẩm mà còn đảm bảo chất lượng thiết kế vượt trội ngay từ đầu.
Bên cạnh đó, việc tối ưu hóa bằng AI còn cải thiện đáng kể hiệu quả hoạt động và giảm chi phí phát triển thông qua tự động hóa quy trình. Các thuật toán học máy có thể tự động hóa các tác vụ như tạo mô hình, phân tích dữ liệu và thậm chí là tối ưu hóa vật liệu, giải phóng thời gian cho các kỹ sư để tập trung vào những khía cạnh sáng tạo và phức tạp hơn của dự án. Lyle Regenwetter, một trợ giảng tại MIT và là nghiên cứu sinh tiến sĩ, nhấn mạnh rằng có rất nhiều lý do để các kỹ sư cơ khí suy nghĩ về học máy và AI nhằm “đẩy nhanh quá trình thiết kế”. Hơn nữa, AI còn nâng cao khả năng bảo trì dự đoán và kiểm soát chất lượng. Bằng cách phân tích dữ liệu từ cảm biến và lịch sử hoạt động, AI có thể dự đoán khi nào một bộ phận có khả năng hỏng hóc, cho phép bảo trì chủ động và tránh được những sự cố tốn kém, đồng thời đảm bảo sản phẩm cuối cùng đạt tiêu chuẩn chất lượng cao nhất.
Đào tạo thế hệ kỹ sư cơ khí tương lai: Thực tiễn từ MIT
Với tầm quan trọng ngày càng tăng của AI và học máy, việc trang bị kiến thức và kỹ năng cần thiết cho thế hệ kỹ sư tương lai là vô cùng cấp thiết. Tại Viện Công nghệ Massachusetts (MIT), khóa học 2.155/156 (AI và Học máy cho Thiết kế Kỹ thuật) của giáo sư Faez Ahmed đã nhanh chóng trở thành một trong những môn học tự chọn phổ biến nhất của Khoa Kỹ thuật Cơ khí. Khóa học này thu hút sinh viên từ nhiều khoa khác nhau, từ kỹ thuật cơ khí, môi trường dân dụng, hàng không vũ trụ đến quản lý, khoa học máy tính và thậm chí cả sinh viên từ Đại học Harvard, minh chứng cho sức hấp dẫn và tính ứng dụng rộng rãi của nó.
Khóa học tập trung vào việc triển khai các chiến lược học máy và tối ưu hóa tiên tiến trong bối cảnh các vấn đề thiết kế cơ khí thực tế. Sinh viên được tham gia vào các cuộc thi liên quan đến AI cho các hệ thống vật lý và giải quyết các thách thức tối ưu hóa trong một môi trường học tập cạnh tranh lành mạnh. Họ được cung cấp mã nguồn ban đầu cho một giải pháp cơ bản, sau đó nhiệm vụ của họ là “làm thế nào để chúng ta có thể làm tốt hơn?”, như chia sẻ của Ilan Moyer, một sinh viên sau đại học. Bảng xếp hạng trực tiếp khuyến khích sinh viên liên tục tinh chỉnh phương pháp của mình. Em Lauber, một sinh viên sau đại học khác, cho biết quá trình này đã tạo không gian để khám phá ứng dụng thực tế và rèn luyện kỹ năng “thực sự cách viết mã”. Các dự án cuối kỳ của sinh viên, từ thiết kế khung xe đạp, lưới điện thành phố, đến việc tạo ra phần mềm cho kiến trúc máy in 3D mới hay dự đoán lực mặt đất cho người chạy, không chỉ thể hiện sự đa dạng và chất lượng cao mà còn thường dẫn đến các công bố nghiên cứu và thậm chí là các giải thưởng danh giá. Như Moyer đúc kết, khóa học này đã “mở ra bức màn” về sự phức tạp của học máy, giúp sinh viên nhìn nhận rõ hơn về tiềm năng ứng dụng thực tế của nó.
