Bạn có bao giờ cảm thấy mình đang bỏ lỡ điều gì quan trọng không? Với nhiều kỹ sư, điều đó có thể chính là việc bắt đầu ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong công việc của họ.
Điều này có thể khiến bạn bất ngờ, bởi AI đang thu hút sự quan tâm và đầu tư lớn trong lĩnh vực kỹ thuật. Nghiên cứu cho thấy 86% kỹ sư xem AI là một công nghệ mới nổi quan trọng. Tuy nhiên, đối với những kỹ sư muốn bắt đầu hành trình AI, việc xác định một trường hợp sử dụng khả thi thường là rào cản lớn nhất. Theo khảo sát toàn cầu "Trí tuệ nhân tạo mượt mà" của Altair, 35% người tham gia cho biết họ hoặc không biết bắt đầu từ đâu với AI, hoặc chưa thấy rõ con đường tạo ra giá trị kinh doanh từ nó.
Tại hội thảo "AI dành cho kỹ sư" gần đây do Altair tổ chức, nhiều chuyên gia cũng chia sẻ những khó khăn tương tự. Một phần thách thức nằm ở sự cường điệu hóa về AI. Điều này khiến nhiều người làm kỹ thuật cảm thấy khó dung hòa giữa những tuyên bố đầy tham vọng về AI và thực tế công việc hàng ngày.
Vậy làm thế nào để các kỹ sư vượt qua thử thách này? Dựa trên những chia sẻ từ hội thảo, chúng tôi xin giới thiệu tám mẹo đơn giản giúp bạn lựa chọn các trường hợp sử dụng AI phù hợp.
Tám mẹo chọn trường hợp sử dụng AI phù hợp
Mẹo 1: Tập trung vào tối ưu hóa, không phải cách mạng hóa
Tại hội thảo “AI dành cho kỹ sư”, một kỹ sư trưởng về kết cấu và mô phỏng từ một tập đoàn sản xuất thiết bị hạng nặng đa quốc gia đã chia sẻ kinh nghiệm thực tế. Ông nhấn mạnh rằng thay vì cố gắng cách mạng hóa sản phẩm hay biến đổi toàn bộ tổ chức, các kỹ sư nên tập trung vào việc tối ưu hóa các thuộc tính thiết kế để đáp ứng nhu cầu khách hàng một cách hiệu quả hơn.
Ông cũng chỉ ra rằng các giải pháp AI có thể giúp loại bỏ những chu kỳ thiết kế và đánh giá thủ công vốn tiêu tốn nhiều thời gian, đòi hỏi chuyên môn cao và dễ bị ảnh hưởng bởi định kiến cá nhân. Ví dụ, nhóm của ông đã sử dụng mô hình giảm bậc (Reduced Order Modeling - ROM) để huấn luyện một mạng nơ-ron dựa trên dữ liệu từ các mô phỏng độ chính xác cao. Kết quả, mô hình động được hỗ trợ bởi AI này đã rút ngắn thời gian giải mô hình phần tử hữu hạn từ 9 giờ xuống chỉ còn 16 giây.
Mẹo 2: Xác định kết quả bạn muốn dự đoán
AI là một thuật ngữ rộng và thường gây mơ hồ. Trong lĩnh vực kỹ thuật hiện nay, AI chủ yếu đề cập đến Machine Learning. Các loại AI khác, chẳng hạn như Generative AI, đang bắt đầu có ảnh hưởng, nhưng đây là một chủ đề cần được thảo luận chi tiết hơn trong bài viết khác.
Machine Learning sử dụng các thuật toán để xây dựng mô hình dựa trên dữ liệu mẫu (dữ liệu huấn luyện), từ đó đưa ra quyết định hoặc dự đoán mà không cần lập trình cụ thể cho từng trường hợp.
Do đó, mỗi dự án Machine Learning đều phải bắt đầu bằng một câu hỏi nền tảng: Kết quả mà bạn muốn dự đoán là gì? Đây là bước quan trọng, vì rất nhiều dự án AI thất bại chỉ vì mục tiêu không được xác định rõ ràng ngay từ đầu.
Mẹo 3: Hỏi xem bạn có dữ liệu cần thiết không
Sau khi xác định được kết quả mong muốn, bước tiếp theo là tự hỏi: Chúng ta có dữ liệu cần thiết để thực hiện điều này không?
Machine Learning đòi hỏi một lượng lớn dữ liệu phải đầy đủ, chính xác và có cấu trúc tốt. Tuy nhiên, nhiều tổ chức gặp khó khăn trong việc thu thập dữ liệu hoặc phải xử lý các tập dữ liệu thô, không có cấu trúc, khiến việc chuẩn bị cho ứng dụng Machine Learning trở nên phức tạp.
May mắn là, các công cụ hiện đại có thể tự động hóa quá trình làm sạch và chuẩn bị dữ liệu, từ việc ước tính các giá trị bị thiếu đến tạo thêm điểm dữ liệu. Ví dụ, Altair đã hợp tác với một công ty trong ngành vật liệu để tự động hóa việc thu thập và xử lý dữ liệu. Kết quả, họ tạo ra các tập dữ liệu tổng hợp chất lượng cao, giúp giảm nhu cầu thử nghiệm thực tế và tăng tốc quá trình ra quyết định.
Mẹo 4: Tập trung vào chuyên môn lĩnh vực, không phải khoa học dữ liệu
Sự thiếu hụt chuyên gia khoa học dữ liệu là một vấn đề phổ biến trong nhiều ngành. Theo Cục Thống kê Lao động Hoa Kỳ, nhu cầu về khoa học dữ liệu dự kiến sẽ tăng 36% trong thập kỷ tới, so với mức trung bình 4% của tất cả các ngành nghề.
Tuy nhiên, đừng lo lắng nếu bạn không có đội ngũ khoa học dữ liệu. Trong lĩnh vực kỹ thuật, thành công của các ứng dụng AI thường phụ thuộc vào những người có chuyên môn sâu về dữ liệu, quy trình và kết quả mong muốn. Điều này thậm chí còn dễ dàng hơn nhờ sự phát triển của các công cụ AI không yêu cầu lập trình phức tạp (low-code, no-code), giúp mọi người có thể tiếp cận và áp dụng AI hiệu quả hơn.
Mẹo 5: Bắt đầu từ quy mô nhỏ
Rào cản trong việc áp dụng AI không chỉ mang tính kỹ thuật mà còn liên quan đến văn hóa tổ chức. Những người tham dự sự kiện AI for Engineers đều đồng ý rằng bắt đầu với một sáng kiến nhỏ và chứng minh được lợi tức đầu tư nhanh chóng là chiến lược hiệu quả để nhận được sự đồng thuận từ tổ chức.
Đừng bỏ qua các trường hợp ứng dụng AI chỉ vì chúng không đủ "hào nhoáng". AI phát huy hiệu quả tối đa ở những nhiệm vụ “nhàm chán” như tự động hóa các công việc thiết kế lặp đi lặp lại, tốn thời gian. Nhờ đó, kỹ sư có thêm thời gian tập trung vào việc tận dụng kỹ năng, kinh nghiệm và sự sáng tạo độc đáo của mình.
Mẹo 6: Học hỏi từ những người đi trước
Vẫn còn thắc mắc về cách dự đoán kết quả và tối ưu hóa quy trình? Hãy tham khảo một số trường hợp ứng dụng AI gần đây, chẳng hạn như cách một nhà sản xuất dự đoán sớm các vấn đề kiểm soát chất lượng trong quy trình sản xuất thép.
Những dự án này đều làm nổi bật các lợi ích chung của AI, như giảm thiểu thử nghiệm vật lý, rút ngắn thời gian đưa sản phẩm ra thị trường, và hỗ trợ đưa ra quyết định sớm hơn, chính xác hơn.
Mẹo 7: Đừng để sự hoàn hảo trở thành rào cản
Chờ đợi một trường hợp sử dụng “hoàn hảo”, bộ dữ liệu lý tưởng, hoặc thời điểm thích hợp có thể dẫn đến việc bỏ lỡ cơ hội và hối tiếc. Thay vì cố gắng đạt được một kịch bản lý tưởng có thể không bao giờ đến, hãy tập trung vào những gì bạn đang có.
Là những người giải quyết vấn đề, kỹ sư thường quen với sự lặp đi lặp lại của quá trình giải quyết vấn đề, và điều này hoàn toàn phù hợp với cách tiếp cận này. Hãy bắt đầu với một trường hợp sử dụng khả thi, làm việc với dữ liệu sẵn có và cải tiến dần theo thời gian.
Tiến bộ thường đến từ việc học hỏi qua thực hành. Những thử nghiệm đầu tiên có thể không hoàn hảo, nhưng chúng mang lại những hiểu biết và động lực vô giá. Bằng cách bắt đầu từ quy mô nhỏ và lặp lại, bạn có thể xác định các thách thức, điều chỉnh giải pháp và đạt được kết quả cụ thể nhanh hơn so với việc chờ đợi sự hoàn hảo. Hãy nhớ rằng, những gì đủ tốt hôm nay có thể là nền tảng cho những điều tuyệt vời trong tương lai.
Mẹo 8: Tìm kiếm sự hỗ trợ
Altair bắt nguồn từ lĩnh vực kỹ thuật và tiên phong trong cách tiếp cận thiết kế dựa trên mô phỏng. Altair cam kết giúp người dùng dễ dàng tận dụng các giải pháp AI trong kỹ thuật. Để nâng cao khả năng hỗ trợ khách hàng, Altair đã hợp tác với các chuyên gia hàng đầu như Factspan, giúp họ xác định và triển khai các trường hợp sử dụng AI một cách hiệu quả.
Kết hợp cùng Factspan, Altair cung cấp miễn phí các buổi đánh giá và hội thảo về mức độ trưởng thành của dữ liệu và AI, dựa trên tư duy thiết kế, phù hợp với chức năng kinh doanh hoặc dữ liệu mà tổ chức lựa chọn. Mục tiêu rất đơn giản: đo lường mức độ sẵn sàng của bạn trong việc áp dụng AI và xây dựng nền tảng cho sự thành công lâu dài.
Các giải pháp AI đang mang lại những cải tiến đột phá về tốc độ, hiệu quả và chất lượng trong kỹ thuật. Trong tương lai, AI có thể thực hiện mọi điều mà các nhà tương lai học dự đoán. Tuy nhiên, hiện tại, các kỹ sư nên xem AI như một công cụ bổ sung. Trường hợp sử dụng đầu tiên gần như luôn là thách thức lớn nhất. Tin vui là kỹ sư đã sở hữu các kỹ năng lý tưởng để tiếp cận AI, và các giải pháp hiện có sẵn sẽ giúp biến những bước nhảy vọt thành những bước tiến nhỏ, dễ dàng.
Để tìm hiểu thêm về dữ liệu và khả năng Trí tuệ nhân tạo (AI) của Altair, hãy truy cập ngay TẠI ĐÂY
