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</span></p><p>優(yōu)化算法是機(jī)器學(xué)習(xí)模型的支柱，因?yàn)樗鼈兪菇＿^程能夠從給定的數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)。這些算法用于查找目標(biāo)函數(shù)的最小值或最大值，該函數(shù)在機(jī)器學(xué)習(xí)上下文中代表誤差或損失。<strong><em>在本文中，討論了不同的優(yōu)化方法以及它們在機(jī)器學(xué)習(xí)中的用途及其意義。

但與處理從互聯(lián)網(wǎng)上抓取的 JPEG 或文本片段不同，CFD 計(jì)算可能需要數(shù)小時(shí)，因此我們需要機(jī)器學(xué)習(xí)算法以盡可能少的輸入提供結(jié)果 - 我們談?wù)摰氖蔷哂袛?shù)十個(gè)輸入的模型，而不是數(shù)十億個(gè)參數(shù)。話雖如此，尋找最佳設(shè)計(jì)的自動(dòng)化、人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)加速流程仍然比手動(dòng)調(diào)整所有內(nèi)容快幾個(gè)數(shù)量級。自動(dòng)化設(shè)計(jì)優(yōu)化取代了手動(dòng)對 CAD 模型和流動(dòng)條件進(jìn)行小幅修改以尋求更好設(shè)計(jì)的費(fèi)力過程。

本文主要以金屬成形過程的非線性幾何優(yōu)化模擬為例，介紹人工智能（AI）/機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）工具在非線性優(yōu)化中的應(yīng)用方法。對于很多非線性問題，當(dāng)采用有限元模型的直接優(yōu)化時(shí)，在計(jì)算上會需要很多時(shí)間，導(dǎo)致成本增高，采用ML技術(shù)來替代一些傳統(tǒng)的優(yōu)化方法能顯著提高效率。ML的主要思想是用訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)建預(yù)測模型，直接使用預(yù)測模型進(jìn)行在線優(yōu)化。

本文主要以金屬成形過程的非線性幾何優(yōu)化模擬為例，介紹人工智能（AI）/機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）工具在非線性優(yōu)化中的應(yīng)用方法。對于很多非線性問題，當(dāng)采用有限元模型的直接優(yōu)化時(shí)，在計(jì)算上會需要很多時(shí)間，導(dǎo)致成本增高，采用ML技術(shù)來替代一些傳統(tǒng)的優(yōu)化方法能顯著提高效率。ML的主要思想是用訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)建預(yù)測模型，直接使用預(yù)測模型進(jìn)行在線優(yōu)化。

AI 和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）技術(shù)的深度融合，為理解和表征材料內(nèi)部復(fù)雜機(jī)制提供了強(qiáng)有力的工具。

優(yōu)化變速箱控制系統(tǒng)中的部件相互影響我們使用虛擬原型來識別一系列組件公差范圍的靈敏度。所討論的組件是設(shè)計(jì)為變速箱控制系統(tǒng)一部分的運(yùn)動(dòng)機(jī)構(gòu)的運(yùn)動(dòng)鏈。當(dāng)涉及到提高高性能跑車的品質(zhì)時(shí)，控制機(jī)構(gòu)的平穩(wěn)、精確運(yùn)動(dòng)和變速箱的換檔速度非常重要。圖1顯示了兩個(gè)組件。黃色部件將藍(lán)色部件引向精確位置，以獲得檔位速度位置。

Google CloudML TPOT是用于自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)的Python庫，它利用遺傳編程優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)管道。ML管道包括數(shù)據(jù)清理、特征選擇、特征預(yù)處理、特征構(gòu)建、模型選擇和參數(shù)優(yōu)化。TPOT庫利用了scikit-learn中可用的機(jī)器學(xué)習(xí)庫。

在此基礎(chǔ)上，ODYSSEE還依托上述機(jī)器學(xué)習(xí)快速預(yù)測模型提供各類優(yōu)化算法，助力工程師完成傳動(dòng)系統(tǒng)的快速優(yōu)化設(shè)計(jì)，最終達(dá)成降本增效的目標(biāo)。

●設(shè)計(jì)優(yōu)化 設(shè)計(jì)本身也可能得到優(yōu)化。很多衍生式設(shè)計(jì)和拓?fù)?em>優(yōu)化都依賴于人工智能，通過學(xué)習(xí)，算法會找到正確的填充形狀，這也是是生成式設(shè)計(jì)的本質(zhì)。GPU制造商N(yùn)vidia宣布推出Magic3D，這是一種生成式AI技術(shù)，可以根據(jù)文本提示生成3D模型。

但是我相信經(jīng)過人們對于機(jī)器視覺領(lǐng)域的不斷研究，未來會有越來越多的基于深度學(xué)習(xí)的方法去優(yōu)化目標(biāo)跟蹤任務(wù)中出現(xiàn)的一系列情況，比如說采用大規(guī)模視頻數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集進(jìn)行離線訓(xùn)練等等，在目標(biāo)識別領(lǐng)域未來也將會降低環(huán)境對檢測的影響能更加精準(zhǔn)的檢測各種大小的目標(biāo)，并且最終將兩種技術(shù)更好的結(jié)合在一起應(yīng)用到機(jī)器人技術(shù)應(yīng)用的各個(gè)方面。

強(qiáng)化學(xué)習(xí):通過獎(jiǎng)勵(lì)/懲罰進(jìn)行學(xué)習(xí)應(yīng)用：機(jī)器人、自動(dòng)駕駛汽車機(jī)器人、自動(dòng)駕駛汽車半監(jiān)督學(xué)習(xí):監(jiān)督學(xué)習(xí)與非監(jiān)督學(xué)習(xí)的結(jié)合 機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用領(lǐng)域金融：欺詐檢測、自動(dòng)交易、自主系統(tǒng)：自動(dòng)駕駛汽車、智能機(jī)器人、圖像和語音識別、人臉識別、語音助手能源：優(yōu)化能源消耗、人工智能預(yù)測、社會與安全、分析視頻和傳感器數(shù)據(jù) 機(jī)器學(xué)習(xí)的挑戰(zhàn)與優(yōu)勢挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)質(zhì)量和可用性

- 核心學(xué)習(xí)內(nèi)容： - 機(jī)器學(xué)習(xí)和Python編程基礎(chǔ) - 數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征工程 - 有監(jiān)督學(xué)習(xí)：回歸和分類模型 - 無監(jiān)督學(xué)習(xí)：聚類和降維 - 模型評估、優(yōu)化和性能指標(biāo) - 使用Python構(gòu)建真實(shí)世界的AI項(xiàng)目 - 理解機(jī)器學(xué)習(xí)從頭到尾的完整工作流程 - 推薦理由： - 結(jié)合真實(shí)世界案例和項(xiàng)目的實(shí)踐式學(xué)習(xí)

基礎(chǔ)大綱 機(jī)器學(xué)習(xí)及生物組學(xué)基礎(chǔ) 目標(biāo)：對機(jī)器學(xué)習(xí)基本概念進(jìn)行介紹，讓大家對機(jī)器學(xué)習(xí)基本概念有大致了解。

? 扎實(shí)掌握 TensorFlow 基礎(chǔ)知識? 構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn) ? 了解模型訓(xùn)練、評估和優(yōu)化? 有信心探索更復(fù)雜的 AI 和機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目要求? 不需要深度學(xué)習(xí)或數(shù)學(xué)的先驗(yàn)知識。您將從基礎(chǔ)知識開始，逐步構(gòu)建該主題的知識。? 對 Python 編程有基本的了解。

機(jī)器學(xué)習(xí)DOE樣本點(diǎn)分布，藍(lán)色點(diǎn)為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，黃色點(diǎn)為驗(yàn)證數(shù)據(jù)。 ODYSSEE中針對36組訓(xùn)練數(shù)據(jù)，采用交叉驗(yàn)證方法尋找系統(tǒng)數(shù)據(jù)響應(yīng)的最優(yōu)機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測算法：系統(tǒng)隔聲量-頻率曲線的最優(yōu)機(jī)器學(xué)習(xí)方法為POD+Kriging，預(yù)測精度為87.4%；系統(tǒng)隔聲量總值的最優(yōu)機(jī)器學(xué)習(xí)方法為Kriging，預(yù)測精度為99.9%。

制約機(jī)器人在更多領(lǐng)域和場景發(fā)展的因素主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面： 1）對環(huán)境和任務(wù)的適應(yīng)性差，機(jī)器人技能泛化能力弱； 2）學(xué)習(xí)技能需要大量樣本數(shù)據(jù)，訓(xùn)練時(shí)間長，新任務(wù)往往需要重新學(xué)習(xí)； 3）不能回憶和利用所學(xué)知識和經(jīng)驗(yàn)。 故需要研究使機(jī)械臂具有人類學(xué)習(xí)的技巧的方法，在不確定條件下，無人為干預(yù)，結(jié)合經(jīng)驗(yàn)以優(yōu)化方式產(chǎn)生主動(dòng)行為完成任務(wù)。

機(jī)器學(xué)習(xí)DOE樣本點(diǎn)分布，藍(lán)色點(diǎn)為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，黃色點(diǎn)為驗(yàn)證數(shù)據(jù)。ODYSSEE中針對36組訓(xùn)練數(shù)據(jù)，采用交叉驗(yàn)證方法尋找系統(tǒng)數(shù)據(jù)響應(yīng)的最優(yōu)機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測算法：系統(tǒng)隔聲量-頻率曲線的最優(yōu)機(jī)器學(xué)習(xí)方法為POD+Kriging，預(yù)測精度為87.4%；系統(tǒng)隔聲量總值的最優(yōu)機(jī)器學(xué)習(xí)方法為Kriging，預(yù)測精度為99.9%。針對4組驗(yàn)證數(shù)據(jù)的預(yù)測結(jié)果和Actran計(jì)算結(jié)果對比如下圖所示。

集成學(xué)習(xí)是一種元方法，通過組合多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型來產(chǎn)生一個(gè)優(yōu)化的模型，從而提高模型的性能。集成學(xué)習(xí)可以很容易地減少過擬合，避免模型在訓(xùn)練時(shí)表現(xiàn)更好，而在測試時(shí)不能產(chǎn)生良好的結(jié)果。總結(jié)起來，集成學(xué)習(xí)有以下的優(yōu)點(diǎn)：增加模型的性能減少過擬合降低方差與單個(gè)模型相比，提供更高的預(yù)測精度。可以處理線性和非線性數(shù)據(jù)。

模型訓(xùn)練通過 `Pipeline` 實(shí)現(xiàn)： 模型評估與可視化訓(xùn)練完成后，系統(tǒng)自動(dòng)評估模型性能，并通過混淆矩陣進(jìn)行可視化展示： 模型保存與批量預(yù)測完成訓(xùn)練后，系統(tǒng)自動(dòng)保存模型，便于后續(xù)快速調(diào)用進(jìn)行批量短信檢測： 系統(tǒng)優(yōu)勢 高效準(zhǔn)確：使用經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法搭配優(yōu)化的超參數(shù)，提供高效且準(zhǔn)確的垃圾短信檢測能力。

盡管與全 3D有限元相比已經(jīng)取得了顯著的進(jìn)步，但它仍然不夠快，無法有效地探索整個(gè)設(shè)計(jì)范圍以進(jìn)行優(yōu)化。圖1 仿真精度和仿真效率之間的平衡用機(jī)器學(xué)習(xí)代替有限元鑒于機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法的快速發(fā)展，許多科學(xué)和工程領(lǐng)域都已經(jīng)開始嘗試機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用。