Bugün yapay zeka (AI) yetenekleri ve kapsamı, teknoloji karmaşıklığı arttıkça sürekli genişliyor. Bu nedenle, mühendisler sistemlere yapay zekayı entegre etme göreviyle karşı karşıya kaldıklarında yeni zorluklarla karşılaşıyorlar. Karmaşıklığın bir kısmı, yapay zeka modellerinin yalnızca eğitildikleri veriler kadar etkili olduğu gerçeğinden kaynaklanmaktadır – eğer bu veriler yetersiz, yanıltıcı veya önyargılı ise, modelin hesaplamaları da öyle olacaktır.
Yüksek seviyede, yapay zeka ve simülasyonun kesiştiği üç temel yol bulunmaktadır. İlk olarak, yetersiz veri sorununu ele alma ile ilgilidir; çünkü simülasyon modelleri, toplaması zor veya maliyetli olabilecek verileri sentezlemek için kullanılabilir. İkinci olarak, yüksek hesaplama maliyetine sahip karmaşık yüksek doğruluklu simülasyonlar için yaklaşımlar olarak da adlandırılan AI modellerinin kullanımıdır. Üçüncüsü, kontrol, sinyal işleme ve gömülü görüntü gibi uygulamalarda gömülü sistemlerde AI modellerinin kullanımıdır; burada simülasyon, tasarım sürecinin önemli bir parçası haline gelmiştir.
Mühendisler, daha etkili yapay zeka modelleri geliştirmenin yeni yollarını buldukları için, bu makale zamanın, model güvenilirliğinin ve veri kalitesinin zorluklarını çözmek için simülasyon ve yapay zekanın nasıl bir araya geldiğini keşfedecektir.
