Īsā atbilde: Elektroinženieri netiks aizstāti masveidā, bet mākslīgais intelekts pārņems ievērojamu daļu atkārtojamā darba: rasēšanu, dokumentēšanu, standarta programmaparatūru un pirmās kārtas dizainu. Ja jūsu darbs galvenokārt ir “rakstu izpilde”, jūs jutīsiet spiedienu; ja jūs esat ierobežojumu, verifikācijas un drošības lēmumu kalējs, mākslīgais intelekts kļūst par spēka reizinātāju.
Galvenie secinājumi:
Uzdevumu maiņa : Automatizējiet melnrakstu veidošanu, kopsavilkumu veidošanu, kontrolsarakstu veidošanu un ātrus aprēķinus, vienlaikus saglabājot cilvēka uzraudzību.
Ierobežojumi : Saglabājiet vērtību, apgūstot termiskos, elektromagnētiskās saderības, jaudas samazināšanas, noplūdes un uzticamības ierobežojumus.
Verifikācija : AI rezultātus uztveriet kā hipotēzes; apstipriniet, izmantojot simulāciju, mērījumus un disciplinētus testēšanas plānus.
Atbildība : Cilvēki joprojām ir atbildīgi par atbilstību, drošībai kritiski svarīgiem lēmumiem un neveiksmju sekām.
Ietekme uz jaunākajiem : ja mākslīgais intelekts izmanto agrīno “mācekļa” darbu, jaunajiem studentiem ir nepieciešams vairāk laboratorijas atkārtojumu un kļūdu labošanas prakses.
Šis jautājums parasti tiek uzdots ar blīkšķi. Ne tāpēc, ka elektrotehnika būtu trausla (tā nav), bet gan tāpēc, ka mākslīgais intelekts ir satraucoši kompetents darbā, kas kādreiz šķita – ja ne svēts, tad vismaz droši cilvēcisks. Rasēšana, apkopošana, meklēšana, modeļu noteikšana un miglainas idejas pārvēršana par kaut ko tādu, kas izskatās “pabeigts”. 🧠⚡ OECD McKinsey
Tātad, vai elektroinženierus aizstās mākslīgais intelekts? Labāka atbilde nav dramatisks jā vai nē. Tas skan drīzāk šādi: daži uzdevumi tiks apēsti, daži tiks pastiprināti, bet daži spītīgi paliks cilvēki . Pasaules ekonomikas forums, SDO
Zemāk ir pilns sadalījums — kas ir automatizējams, kas nav, kurp tas virzās un kā saglabāt vērtību (pašam nepārvēršoties par robotu 🤖).
Raksti, kurus jūs varētu vēlēties izlasīt pēc šī raksta:
🔗 Vai mākslīgais intelekts aizstās radiologus?
Ko automatizācija mūsdienās var un ko nevar paveikt medicīniskajā attēlveidošanā.
🔗 Vai mākslīgais intelekts aizstās grāmatvežus
Kā mākslīgais intelekts ietekmē grāmatvedību, auditus un grāmatveža karjeras ceļu.
🔗 Vai mākslīgais intelekts aizstās investīciju baņķierus?
Uzdevumi, ko mākslīgais intelekts var automatizēt banku darbībā, un tas, kas paliek cilvēka ziņā.
🔗 Vai mākslīgais intelekts aizstās datu analītiķus: īsta diskusija
Atklāts ieskats analītikas darbā, rīkos un darba drošībā.
1) Tieša atbilde uz jautājumu “Vai elektroinženierus aizstās mākslīgais intelekts?” 😬
Elektroinženieri netiks aizstāti masveidā. Taču daļa darba jau tiek aizstāta. Pasaules ekonomikas forums ESAO
Notiek “uzdevumu aizstāšana”, nevis “karjeras aizstāšana”. SDO ESAO
Mākslīgais intelekts ieslīd:
-
atkārtota dokumentācija 📄
-
pirmās kārtas dizaini un melnraksti ✍️
-
kļūdu noteikšana kodā un konfigurācijās 🧩
-
testa datu analīze un anomāliju noteikšana 📈
-
ātri aprēķini, saprāta pārbaudes un meklēšanas darbi 🔍 OECD McKinsey
Un tas arī neslīd iekšā pieklājīgi. Tas ielaužas kā mazulis ar marķieri.
Taču elektroinženiera pilnais darbs ietver daudz vairāk nekā tikai glītas shēmas izveidi. Tas ietver atbildību, drošību, kompromisus, fiziskus ierobežojumus, atbilstību, nepaklausīgas prasības un reizēm situācijas, kad "tam vajadzētu darboties, bet tas nedarbojas, un neviens nezina, kāpēc" 😵💫 NIST AI RMF BSI EN 60601
Mākslīgais intelekts palīdz — dažreiz milzīgi —, taču tas neuzņemas atbildību par sekām. Cilvēki joprojām to dara. NIST AI RMF ES Mākslīgā intelekta likums (EUR-Lex)
Tātad, jā, vai elektroinženierus aizstās mākslīgais intelekts? Daži jutīsies aizstāti, ja veiks tikai viegli automatizējamo daļu. Lielākā daļa nejutīsies, jo loma ir lielāka nekā daļa.
2) Kas padara mākslīgā intelekta versiju labu elektrotehnikas darbam? ✅🤝
Ne viss mākslīgais intelekts ir noderīgs. Daļa no tā ir tikai pārliecināta skaņa draudzīgā tonī. Mīlīgi, bet nē. NIST GenAI profils.
Labai mākslīgā intelekta versijai elektrotehnikai parasti ir:
-
Ierobežojumu apzināšanās : tā neignorē sprieguma vērtības, termiskās robežas, EMC realitāti, noplūdes, klīrensu, darba ciklu, jaudas samazināšanu… nepievilcīgās lietas, kas ietaupa produktus 🔥 TI BSI IEC 60664-1 IEC EMC MIL-STD-1547B
-
Izsekojama spriešana : tā var izskaidrot, kāpēc tā izvēlējās pieeju, ne tikai sniegt atbildi 🧠 NIST AI RMF
-
Domēna vārdu krājums : Tas izrunā “datu lapa”, “tolerances steks”, “cilpas stabilitāte”, “fāzes rezerve”, “zemes atgriešanās” bez nepieciešamības lietot bērnu valodu 📚
-
Iteratīva sadarbība : Tas nesabrūk, ja sakāt: “šī ir 4 slāņu plate ar pārslēgšanas troksni un lētu savienotāju” 😅
-
Pārbaudei draudzīga izvade : tā ģenerē lietas, ko var testēt, simulēt vai pārskatīt, nevis tikai vibrācijas ⚙️ NIST AI RMF
-
Pazemības kontrole (jā, tiešām): tā norāda uz nenoteiktību, iesaka pārbaudes un neizliekas, ka ir izmērījusi viļņu formu 🫠 NIST GenAI profils
Ja mākslīgā intelekta rīks nespēj darboties ierobežojumu apstākļos, tas ir kā no siera gatavots skrūvgriezis. Tehniski tas ir rīks… bet ne praktiski.
3) Kur mākslīgais intelekts jau (klusi) aizstāj elektrotehnikas daļas 🧠⚡
Lūk, kur mākslīgais intelekts jau tiek galā ar laikietilpīgu darbu, īpaši komandās, kas to izmanto:
Dokumentācijas sagatavošana un izstrāde
-
piezīmju pārvēršana prasību dokumentos
-
dizaina pārskatu apkopošana
-
testa procedūru un kontrolsarakstu ģenerēšana
-
programmaparatūras komentāru un README failu rakstīšana OECD
Šis nav glauns darbs, bet tas prasa daudz stundu. Mākslīgais intelekts aprij stundas 🍽️
Pirmās caurlaides shēmas un programmaparatūras sastatnes
-
ieteikot topoloģijas iespējas jaudas pakāpēm
-
sākuma iegultā koda ģenerēšana (draiveri, stāvokļa mašīnas, sakaru skeleti)
-
ierosinot komponentu “klases” (nevis precīzas daļas, bet gan kategorijas) McKinsey
Šeit cilvēki nobīstas, jo tas izskatās pēc inženierijas. Tā tas arī ir, bet "pirmā reize" nav pēdējā maltīte.
Atkļūdošanas modeļu atpazīšana
-
anomāliju noteikšana žurnālos
-
korelāciju identificēšana testa datos
Tas ir kā hiperaktīvs praktikants, kurš nekad neguļ un neprasa uzkodas. Bīstami un ērti 😆
4) Ar ko mākslīgais intelekts cīnās elektrotehnikā (t. i., lipīgās lietas) 🧷
Mākslīgais intelekts visvairāk cīnās tur, kur realitāte iekost. Elektroinženierija ir pilna realitātes.
Fiziskajai pasaulei nerūp pārliecība
Mākslīgais intelekts var izklausīties pārliecināts. Fizikai tas nerūp. Izkārtojuma parazīti, elektromagnētiskie traucējumi, vibrācija, mitrums, savienotāju nodilums, marginālās komponentes — tās ir "pārsteiguma nodevas" produktiem, kas atrodas ārpus slaidiem. IEC EMC FCC 15. daļa
Zemējuma, elektromagnētiskās mijiedarbības un izkārtojuma kompromisi
Jūs nevarat pilnībā atrisināt EMI ar teksta paredzēšanu. Jūs to atrisināsiet ar:
-
ģeometrija
-
atgriešanās ceļi
-
ekranēšanas un filtrēšanas iespējas
-
mērījums
-
iterācija IEC 61000-4-3 IEC EMC
Mākslīgais intelekts var ieteikt risinājumus, bet tas nejūt kameras testa neveiksmi. Inženieri to dara 👃⚡
Prasību apspriešana un ieinteresēto personu sadursme
Puse darba ir tulkošana:
-
"Padarīt to mazāku"
-
"Padarīt to lētāku"
-
"panākt atbilstību prasībām"
-
"Nosūtīt nākamnedēļ"
Izdzīvojamā dizainā. Mākslīgais intelekts neuzņemas politiku, risku vai vainu. Cilvēki to dara (urā?) 😅
Atbildība un drošība
Kad rodas strāvas padeves pārtraukums, medicīnas ierīces darbības traucējumi vai akumulatora bloks pārvēršas par ugunskuru, kādam ir jāpieņem pamatoti lēmumi. BSI EN 60601 NI ISO 26262
Mākslīgais intelekts var būt iesaistīts, bet tas nevar būt atbildīgā puse. Tam ir liela nozīme. ES Mākslīgā intelekta likums (EUR-Lex) NIST AI RMF
5) Elektrotehnikas nozares profesijas, kas visvairāk pakļautas automatizācijai 🎯
Dažas apakšlomas mainīsies ātrāk nekā citas. Ne tāpēc, ka tās būtu “mazāk nozīmīgas”, bet gan tāpēc, ka tajās ir vairāk atkārtojamu modeļu.
Vairāk pakļauti:
-
rutīnas shēmu rasēšana no zināmām veidnēm
-
pamata iegultā standarta shēma (iniciācijas kods, kopīgie protokoli, sasaistes loģika) McKinsey
-
testa ziņojuma ģenerēšana un atbilstības dokumentu formatēšana
-
komponentu pētījumu kopsavilkumi (lūdzu, ar cilvēku verifikāciju)
-
vienkārša PCB izkārtojuma atkārtošana (pazīstamu shēmu atkārtota izvietošana)
Mazāk pakļauti:
-
jaudas integritāte + EMC izturīga konstrukcija IEC EMC
-
drošībai kritiskās sistēmas NI ISO 26262
-
augstas uzticamības aparatūra (skarba vide, ilgs kalpošanas laiks) MIL-STD-1547B
-
jauna arhitektūras izstrāde (jauni ierobežojumi, jauni atteices režīmi)
-
sistēmu inženierija (tulkotāja loma dažādās disciplīnās)
Tātad, ja kāds atkal jautā: " Vai elektroinženierus aizstās mākslīgais intelekts?" , jo vairāk jūsu darbs ir "rakstu izpilde", jo vairāk mākslīgais intelekts var jūs aizēnot. Jo vairāk jūsu darbs ir "realitātes pārņemšana", jo vairāk mākslīgais intelekts kļūst par jūsu palīgu.
6) Salīdzināšanas tabula: izplatītākās mākslīgā intelekta opcijas, kas palīdz EE 🧰🤖
(Šīs ir kategorijas, nevis maģiski zīmoli. Īstas komandas bieži vien sajauc dažas.)
| Rīks/opcija | Auditorija | Cena | Kāpēc tas darbojas (aptuveni) |
|---|---|---|---|
| Mākslīgā intelekta koda palīgs iegultajiem darbiem | ar programmaparatūras slodzi EE | Bez maksas abonēšanai | Ātri standarta risinājumi + pārveidotāji, bet dažreiz pārliecinoši kļūdās… kā skaļš laboratorijas biedrs 😬 arXiv McKinsey |
| Padomi par mākslīgā intelekta uzlabotiem shēmas simulatoriem | analogās/jaudas dizaineri | Abonements | Palīdz izpētīt topoloģijas un pamana “acīmredzamas” konfigurācijas kļūdas — joprojām nepieciešama reāla simulācija + vērtējums. NIST AI RMF. |
| Prasību testēšanas ģenerators | sistēmas + validācija | Komanda / Uzņēmums | Ātri pārvērš specifikācijas testa gadījumos; ietaupa nepievilcīgas stundas, bet var nepamanīt sarežģītus perifēriskos gadījumus. NIST AI RMF. |
| Žurnāls + viļņu formas anomāliju detektors | testēšanas inženieri | Abonements | Lieliski prot pamanīt likumsakarības milzīgos datu kopumos; nesaprot “kāpēc”, ja vien jūs to nevadāt. NIST DARE |
| Ar mākslīgā intelekta palīdzību veidoto PCB izvietošanas palīgs | izkārtojums + aparatūra | Uzņēmums | Paātrina atkārtotu izvietošanu; maršrutēšanas + EMI disciplīnai joprojām ir nepieciešams cilvēks, kurš jau iepriekš ir cietis 🔥 Cadence |
| AI dokumentācija + atsauksmju kopsavilkums | visi | Brīvības pieskaņa | Samazina saikni ar tukšu tekstu; padara atsauksmes meklējamas — dažreiz gan apkopo nepareizo lietu… ups, NIST GenAI profils |
Ievērojiet tēmu: mākslīgais intelekts paātrina rezultātus , bet inženieri apstiprina realitāti . Tā ir tā deja. NIST AI RMF
7) Kā mainās elektroinženiera loma (un kāpēc jaunākie studenti to izjūt pirmie) 👣⚡
Šī daļa ir nedaudz neērta, tāpēc teikšu to atklāti.
Mākslīgais intelekts mainīs “mācekļa karjeras kāpnes”. ESAO Pasaules ekonomikas forums
Tradicionāli jaunākie inženieri mācījās, darot:
-
rasēšanas shēmas
-
vienkāršu draiveru rakstīšana
-
testu dokumentēšana
-
acīmredzamu kļūdu labošana
-
atkārtojot zināmus dizainus
Bet, ja mākslīgais intelekts apstrādā lielu daļu no tā... jaunākie studenti varētu iegūt mazāk atkārtojumu. SDO
Tas nenozīmē, ka juniori ir lemti neveiksmei. Tas nozīmē, ka ceļš mainās. Komandām būs apzināti jāstrādā pie treniņiem, un junioriem būs jācenšas:
-
praktisko nodarbību laiks laboratorijā 🔧
-
mērīšanas prasmes (osciloskops, VNA, zondes, zemējuma disciplīna) 📟
-
atkļūdošanas instinkti (kas jāpārbauda vispirms, otrajā, trešajā kārtā)
-
sistēmiskā domāšana (saskarnes, atteices režīmi, ierobežojumi)
Inženieris, kurš prot labi mērīt, kļūst vērtīgāks, nevis mazāk vērtīgs. Jo mērīšana ir joma, kurā mākslīgais intelekts ir vismazāk “reāls”. IEC 61000-4-3 FCC 15. daļa
Ja esat vecāka gadagājuma cilvēks, jūsu pienākumi mainās uz:
-
arhitektūras lēmumi
-
riska kompromisi
-
pārskati un verifikācijas plāni
-
starpfunkcionālas sarunas
-
mentorēšana — bet citādā veidā
Un jā, jūs varētu pavadīt vairāk laika mākslīgā intelekta “režisēšanai”, kas izklausās muļķīgi, līdz saprotat, ka režisēšana būtībā ir inženierija.
8) Praktiskā rokasgrāmata: kā netikt aizstātam (nekļūstot par mākslīgā intelekta atbalstītāju) 🛠️
Ja vēlaties vienkāršu stratēģiju, tā ir šāda:
Kļūsti par inženieri, kurš pārvalda ierobežojumus ✅
Mākslīgais intelekts labi pazīst iespējas. Jūs kļūstat vērtīgs, ja jums pieder:
-
drošības rezerves
-
atbilstības ierobežojumi
-
ražojamība
-
uzticamības mērķi
-
siltuma un enerģijas budžeti
-
testējamība NIST AI RMF
Lieliski veiciet verifikāciju 🔍
Nākotne pieder inženieriem, kuri var teikt:
-
"Lūk, hipotēze."
-
"Šeit ir mērījumu plāns."
-
"Lūk, rezultāts."
-
"Lūk, ko mēs mainījām."
Mākslīgais intelekts var ierosināt. Cilvēki pierāda. NIST AI RMF
Veidot “saskarnes meistarību”
Esi cilvēks, kurš saprot robežas:
-
no aparatūras uz programmaparatūru
-
analogā uz digitālo
-
signāla jauda
-
sensors aprēķināšanai
-
produkta prasības attiecībā uz inženiertehniskajām specifikācijām
Saskarnes kļūdas ir iemesls, kāpēc grafiki iet bojā 😵
Iemācieties izmantot mākslīgo intelektu kā jaunākais komandas biedrs
Ne kā priekšnieks, ne kā dievs. Kā jaunākais komandas biedrs, kurš ir:
-
ātri
-
dedzīgs
-
dažreiz nepareizi
-
dažkārt ārkārtīgi ass NIST GenAI profils
Jūs neuzticat domāšanu citiem. Jūs uzticat melnrakstu veidošanu un izpēti.
9) Izplatīti mīti par tēmu “Vai elektroinženierus aizstās mākslīgais intelekts?” 🧠💥
Mīts: “Mākslīgais intelekts izveidos visu dizainu”
Realitāte: Tas varētu ģenerēt dizainam līdzīgu objektu. Taču reālais dizains ietver ierobežojumus, testus, izkārtojuma realitāti, atbilstību un ražošanu. Tā ir visa nesakārtotā sviestmaize. NIST AI RMF
Mīts: “Tikai aparatūra ir droša”
Realitāte: dažās jomās programmaparatūra tiek automatizēta ātrāk, jo tā ir balstīta uz tekstu. Aparatūrai ir fiziska berze, taču arī dokumentācija un izstrāde tiek automatizēta. ESAO
Mīts: “Ja mākslīgais intelekts var nokārtot eksāmenus, tas var paveikt darbu”
Realitāte: Eksāmeni nav darbs. Darbs ir saistīts ar nepilnīgām prasībām, sliktiem savienotājiem, trokšņainām strāvas sliedēm un piegādātājiem, kuri zvēr, ka detaļa ir identiska, lai gan tā… nav identiska 😑
Mīts: “Mākslīgais intelekts vienmēr ietaupa laiku”
Realitāte: mākslīgais intelekts ietaupa laiku, ja verifikācija tiek veikta ātri. Ja verifikācija netiek veikta, vēlāk tiek zaudēts laiks. Tas ir līdzīgi kā putekļu slaucīšana zem paklāja, bet paklājs ir jūsu palaišanas datums. NIST GenAI profils
10) Noslēguma piezīmes un īss kopsavilkums 🌩️✨
Tātad, vai elektroinženierus aizstās mākslīgais intelekts? Ne tādā veidā, kā cilvēki baidās. Šī loma nepazudīs. Tā atjaunos līdzsvaru . Pasaules ekonomikas forums, SDO
Mākslīgais intelekts veiks sekojošo:
-
automatizēt rasēšanas, dokumentācijas un atkārtotas ieviešanas daļas
-
paātrināt izpēti un problēmu novēršanu
-
paaugstināt bāzes prognozes attiecībā uz izejas ātrumu ESAO
Elektroinženieri joprojām būs nepieciešami, lai:
-
pašu drošība, atbilstība un uzticamība BSI EN 60601 NI ISO 26262
-
validēt ar mērījumiem un testēšanu IEC 61000-4-3 FCC 15. daļa
-
veikt kompromisus ierobežojumu apstākļos
-
veikt praktisko integrāciju
-
Esiet atbildīgi, kad kaut kas salūzīs (jo tas notiks) NIST AI RMF
Īss kopsavilkums 😄
Mākslīgais intelekts aizstāj uzdevumus. Inženieri, kas veic tikai aizvietojamus uzdevumus, jūtas saspiesti. Inženieri, kas atbild par ierobežojumiem, verifikāciju un praktiskiem kompromisiem, kļūst vēl vērtīgāki. Savā ziņā mierinoši.
Un, ja vēlaties īsāko versiju:
mākslīgais intelekts ir elektroinstruments. Jūs joprojām esat tas, kurš ceļ māju. Dažreiz instruments uzdzirksteļo. 🔧⚡ (Labi, šī metafora ir nedaudz kļūdaina, bet jūs sapratāt.)
Bieži uzdotie jautājumi
Vai nākamo 5–10 gadu laikā elektroinženierus aizstās mākslīgais intelekts?
Vairumā gadījumu elektroinženieri netiks pilnībā aizstāti, taču daudzi atkārtojami uzdevumi tiks automatizēti. Šī pāreja ir tuvāka “uzdevumu aizstāšanai” nekā “karjeras aizstāšanai”, un mākslīgais intelekts apstrādā rasēšanu, dokumentāciju un priekšlaicīgu darbu. Vērtīgi joprojām ir tie inženieri, kuri ir atbildīgi par ierobežojumiem, verifikāciju un praktiskiem kompromisiem. Atbildība joprojām gulstas uz cilvēkiem, īpaši, ja runa ir par drošību un atbilstību.
Kuras elektrotehnikas daļas mākslīgajam intelektam ir visvieglāk automatizēt?
Mākslīgais intelekts mēdz apstrādāt darbus, kas ir teksta ziņā piesātināti, atkārtoti vai balstīti uz modeļiem. Tas ietver dokumentāciju, pārskatu apkopošanu, kontrolsarakstu ģenerēšanu, standarta programmaparatūras sastatņu izveidi, ātrus aprēķinus un anomāliju noteikšanu testu žurnālos. Tas var arī piedāvāt topoloģijas opcijas un komponentu kategorijas kā sākumpunktu. Problēma ir tā, ka šiem rezultātiem joprojām ir nepieciešama cilvēka pārbaude, lai izvairītos no pārliecinātām, bet nepareizām kļūdām.
Kuras elektrotehnikas jomas, visticamāk, aizstās mākslīgais intelekts?
Darbu, kas ir cieši saistīts ar fizisko pasauli un sekām, ir grūtāk automatizēt. Enerģijas integritāte, projektēšana ar augstu EMC/EMI līmeni, drošībai kritiskas sistēmas, augstas uzticamības aparatūra un jauni arhitektūras lēmumi ir mazāk pakļauti, jo tie ir atkarīgi no mērījumiem, iterācijas un spriedumiem ierobežojumu apstākļos. Sistēmu inženierija joprojām ir cilvēkresursu ziņā ietekmīga, jo tā ir saistīta ar sarunām, riska kompromisiem un neskaidru prasību pārvēršanu aizsargājamos projektos.
Kā es varu izmantot mākslīgo intelektu elektrotehnikā, pārāk neuzticoties tam?
Izturieties pret mākslīgo intelektu (MI) kā pret ātru jaunāko komandas biedru: noderīgs melnrakstu un izpētes darbiem, bet ne kā patiesības avots. Izplatīta pieeja ir lūgt tam iespējas, testēšanas plānus vai pirmā piegājiena skaidrojumu un pēc tam validēt ar simulāciju, mērījumiem un pārskatiem. Dodiet priekšroku darbplūsmām, kurās rezultāti ir “pārbaudei draudzīgi”, kas nozīmē, ka tos var ātri pārbaudīt. Ja tas nevar izskaidrot savu pamatojumu vai neuzrāda nenoteiktību, uzņemieties papildu risku.
Ko vajadzētu spēt paveikt “labam” mākslīgā intelekta rīkam elektrotehnikā?
Noderīgs mākslīgais intelekts EE darbam labi darbojas ierobežojumu apstākļos un neignorē tādus nepievilcīgus faktus kā jaudas samazināšanu, termiskās robežas, noplūdes/atstarpes, elektromagnētisko saderību un darba ciklu. Tam jānodrošina izsekojama spriešana, precīzi jāizmanto jomas terminoloģija un jārada rezultāti, kurus var pārbaudīt vai simulēt. Tam ir nepieciešamas arī "pieticības kontroles", kas parāda nenoteiktību un iesaka pārbaudes. Ja tas sniedz tikai pārliecinošas atbildes, tas ir vairāk trokšņa nekā rīka.
Vai mākslīgais intelekts ietekmēs jaunākos elektroinženierus vairāk nekā vecākos?
Jā, jaunākie studenti to bieži vien izjūt pirmie, jo tradicionālie sākuma līmeņa uzdevumi pārklājas ar to, ko mākslīgais intelekts labi automatizē: rasēšana, vienkārši draiveri, dokumentācija un pamata atkļūdošanas labojumi. Ja mākslīgais intelekts uzņemas šos atkārtojumus, komandām ir jābūt apzinīgākām apmācību jomā. Jaunākie studenti var saglabāt soli priekšā, meklējot praktisku laiku laboratorijas nodarbībām, mērīšanas prasmes un atkļūdošanas instinktus. Spēja plānot testus un interpretēt reālus signālus kļūst par diferenciācijas faktoru.
Kā nodrošināt savu elektroinženiera karjeru nākotnē, attīstoties mākslīgajam intelektam?
Tiecieties kļūt par inženieri, kurš atbild par ierobežojumiem un verifikāciju. Koncentrējieties uz drošības rezervēm, atbilstību, ražojamību, uzticamības mērķiem, siltuma un jaudas budžetiem un testējamību — jomām, kurās praktiskā atbildība ir svarīga. Attīstiet spēcīgu saskarnes meistarību pāri aparatūras/programmatūras un analogajām/digitālajām robežām, kur integrācijas kļūdas ir bieži sastopamas. Izmantojiet mākslīgo intelektu, lai paātrinātu rasējumu izstrādi un izpēti, bet padariet savu galveno vērtību par "cilvēki pierāda, mākslīgais intelekts ierosina"
Vai mākslīgais intelekts var droši risināt EMI/EMC problēmas un PCB izkārtojuma kompromisus?
Mākslīgais intelekts var ieteikt bieži sastopamus risinājumus, taču EMI/EMC ir bēdīgi slavena ar ģeometriju, atgriešanās ceļiem, ekranēšanu, filtrēšanas izvēlēm un mērījumu vadītu iterāciju. Izkārtojuma parazītiem un vides faktoriem nerūp, cik pārliecinošs izklausās modelis. Praksē inženieriem joprojām ir jāveic validācija laboratorijā un atbilstības vidē un jāatkārto, pamatojoties uz rezultātiem. Mākslīgais intelekts var paātrināt prāta vētru, taču tas nevar aizstāt "viļņu formas redzēšanu" un labojuma darbības pierādīšanu.
Vai “mākslīgā intelekta eksāmenu nokārtošana” ir zīme, ka tas var veikt reālu elektrotehnikas darbu?
Ne gluži, jo eksāmeni neatspoguļo inženiertehniskā darba nekārtīgo realitāti. Darbs ietver nepilnīgas prasības, negaidītas integrācijas kļūmes, savienotāju nodilumu, trokšņa problēmas, piegādātāju pārsteigumus un atbilstības ierobežojumus, kas parādās vēlu. Mākslīgais intelekts var ģenerēt projektētus rezultātus, taču grūtākais ir kompromisu pieņemšana, testēšana un atbildības uzņemšanās, kad rodas problēmas. Īstā inženierija ir mazāk par perfektām atbildēm un vairāk par aizstāvamiem lēmumiem nenoteiktības apstākļos.
Atsauces
-
Ekonomiskās sadarbības un attīstības organizācija (OECD) — Ģeneratīvā mākslīgā intelekta ietekme uz produktivitāti, inovācijām un uzņēmējdarbību — oecd.org
-
Ekonomiskās sadarbības un attīstības organizācija (OECD) — Jaunās šķelšanās pārejā uz mākslīgo intelektu — oecd.org
-
Ekonomiskās sadarbības un attīstības organizācija (OECD) — Kurus darbiniekus visvairāk ietekmēs mākslīgais intelekts? — oecd.org
-
EUR-Lex – ES AI likums – eur-lex.europa.eu
-
Nacionālais standartu un tehnoloģiju institūts (NIST) — Mākslīgā intelekta riska pārvaldības sistēma (AI RMF 1.0) — nist.gov
-
Nacionālais standartu un tehnoloģiju institūts (NIST) — Ģeneratīvā mākslīgā intelekta profils — nist.gov
-
Pasaules Ekonomikas forums — Mākslīgais intelekts, automatizācija un papildināšana: rītdienas darbavietas — weforum.org
-
Starptautiskā Darba organizācija (SDO) — Ģeneratīvais mākslīgais intelekts un darbavietas: precizēts globālais arodekspozīcijas indekss — ilo.org
-
Pasaules Ekonomikas forums — 2025. gada ziņojums par darbavietu nākotni — weforum.org
-
McKinsey & Company — Ģeneratīvā mākslīgā intelekta ekonomiskais potenciāls: nākamā produktivitātes robeža — mckinsey.com
-
McKinsey & Company — Izstrādātāju produktivitātes atbrīvošana ar ģeneratīvo mākslīgo intelektu — mckinsey.com
-
BSI Group — EN 60601 brošūra — bsigroup.com
-
BSI grupas zināšanas — IEC 60664-1 (Izolācijas koordinācija iekārtām zemsprieguma barošanas sistēmās) — bsigroup.com
-
Starptautiskā Elektrotehniskā komisija (IEC) — EMC pamatpublikācijas — iec.ch
-
IEC interneta veikals — IEC 61000-4-3 — iec.ch
-
ASV Federālo noteikumu elektroniskais kodekss (eCFR) — FCC 15. daļa, B apakšdaļa — ecfr.gov
-
Texas Instruments (TI) - SLUP421 - ti.com
-
Aizsardzības iepirkumu universitāte (DAU) — MIL-STD-1547B Elektroniskās detaļas, materiāli un procesi kosmosa un nesējraķetēm (1992. gada decembris) — dau.edu
-
National Instruments (NI) — ISO 26262 funkcionālās drošības standarts — ni.com
-
Nacionālais standartu un tehnoloģiju institūts (NIST) — ierīces līmeņa anomāliju ietvars (DARE) — nist.gov
-
Mitsubishi Electric pētniecības laboratorijas (MERL) — TR2018-097 — merl.com
-
Cadence — mākslīgā intelekta pārskats — cadence.com
-
arXiv — 2310.02059v2 — arxiv.org