ವಿದ್ಯುತ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳನ್ನು AI ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆಯೇ? [ವಿಡಿಯೋ ಮತ್ತು ರಸಪ್ರಶ್ನೆ]

ಸಣ್ಣ ಉತ್ತರ: ಎಲೆಕ್ಟ್ರಿಕಲ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳನ್ನು ಸಾಮೂಹಿಕವಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ AI ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಕೆಲಸದ ನ್ಯಾಯಯುತ ಪಾಲನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ: ಡ್ರಾಫ್ಟಿಂಗ್, ದಸ್ತಾವೇಜೀಕರಣ, ಬಾಯ್ಲರ್‌ಪ್ಲೇಟ್ ಫರ್ಮ್‌ವೇರ್ ಮತ್ತು ಮೊದಲ-ಪಾಸ್ ವಿನ್ಯಾಸಗಳು. ನಿಮ್ಮ ಕೆಲಸವು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ “ಪ್ಯಾಟರ್ನ್ ಎಕ್ಸಿಕ್ಯೂಶನ್” ಆಗಿದ್ದರೆ, ನೀವು ಒತ್ತಡವನ್ನು ಅನುಭವಿಸುವಿರಿ; ನೀವು ನಿರ್ಬಂಧಗಳು, ಪರಿಶೀಲನೆ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷತಾ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, AI ಬಲ-ಗುಣಕವಾಗುತ್ತದೆ.

ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳು:

ಕಾರ್ಯ ಬದಲಾವಣೆ: ಮಾನವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯನ್ನು ಇಟ್ಟುಕೊಂಡು ಕರಡು ರಚನೆ, ಸಾರಾಂಶಗಳು, ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿಗಳು ಮತ್ತು ತ್ವರಿತ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಿ.

ನಿರ್ಬಂಧಗಳು: ಉಷ್ಣ, ಇಎಂಸಿ, ಡಿರೇಟಿಂಗ್, ಕ್ರೀಪೇಜ್ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿರಿ.

ಪರಿಶೀಲನೆ: AI ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಊಹೆಗಳಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಿ; ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್, ಮಾಪನ ಮತ್ತು ಶಿಸ್ತುಬದ್ಧ ಪರೀಕ್ಷಾ ಯೋಜನೆಗಳ ಮೂಲಕ ದೃಢೀಕರಿಸಿ.

ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ: ಅನುಸರಣೆ, ಸುರಕ್ಷತೆ-ನಿರ್ಣಾಯಕ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಮತ್ತು ವೈಫಲ್ಯದ ಪರಿಣಾಮಗಳಿಗೆ ಮಾನವರು ಜವಾಬ್ದಾರರಾಗಿರುತ್ತಾರೆ.

ಕಿರಿಯರ ಪ್ರಭಾವ: AI ಆರಂಭಿಕ "ಅಪ್ರೆಂಟಿಸ್‌ಶಿಪ್" ಕೆಲಸವನ್ನು ಕೈಬಿಟ್ಟರೆ, ಕಿರಿಯರಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯ ಪ್ರತಿನಿಧಿಗಳು ಮತ್ತು ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವ ಅಭ್ಯಾಸದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.

ಈ ಪ್ರಶ್ನೆಯು ಒಂದು ಸದ್ದಿನೊಂದಿಗೆ ಕೆಳಗೆ ಬೀಳುತ್ತದೆ. ಎಲೆಕ್ಟ್ರಿಕಲ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ದುರ್ಬಲವಾಗಿರುವುದರಿಂದ ಅಲ್ಲ (ಅದು ಅಲ್ಲ), ಆದರೆ AI ಒಂದು ಕಾಲದಲ್ಲಿ ಪವಿತ್ರವಲ್ಲದಿದ್ದರೂ - ಕನಿಷ್ಠ ಮಾನವನಿಗೆ ಸುರಕ್ಷಿತವೆಂದು ಭಾವಿಸಿದ ಕೆಲಸದಲ್ಲಿ ಆತಂಕಕಾರಿಯಾಗಿ ಸಮರ್ಥವಾಗಿರುವುದರಿಂದ. ಕರಡು ರಚಿಸುವುದು, ಸಾರಾಂಶ ಮಾಡುವುದು, ಹುಡುಕುವುದು, ಮಾದರಿ ಗುರುತಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು "ಮುಗಿದ"ಂತೆ ಕಾಣುವಂತೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು 🧠⚡ OECD ಮೆಕಿನ್ಸೆ

ಹಾಗಾದರೆ, ವಿದ್ಯುತ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳನ್ನು AI ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆಯೇ? ಉತ್ತಮ ಉತ್ತರವೆಂದರೆ ನಾಟಕೀಯ ಹೌದು ಅಥವಾ ಇಲ್ಲ ಎಂದಲ್ಲ. ಅದು ಈ ರೀತಿ ಓದುತ್ತದೆ: ಕೆಲವು ಕೆಲಸಗಳು ತಿಂದುಹೋಗುತ್ತವೆ, ಕೆಲವು ಟರ್ಬೋಚಾರ್ಜ್ ಆಗುತ್ತವೆ, ಮತ್ತು ಕೆಲವು ಮೊಂಡುತನದಿಂದ ಮನುಷ್ಯರಾಗಿ ಉಳಿಯುತ್ತವೆ. ವಿಶ್ವ ಆರ್ಥಿಕ ವೇದಿಕೆ ILO

ಕೆಳಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ವಿವರವಿದೆ - ಯಾವುದು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿದೆ, ಯಾವುದು ಅಲ್ಲ, ಇದು ಎಲ್ಲಿಗೆ ಹೋಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿ ಉಳಿಯುವುದು ಹೇಗೆ (ನೀವೇ ರೋಬೋಟ್ ಆಗಿ ಬದಲಾಗದೆ 🤖).

ಇದರ ನಂತರ ನೀವು ಓದಲು ಇಷ್ಟಪಡಬಹುದಾದ ಲೇಖನಗಳು:

🔗 AI ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆಯೇ?
ಇಂದಿನ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಣದಲ್ಲಿ ಯಾಂತ್ರೀಕರಣವು ಏನು ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಏನು ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ.

🔗 AI ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧಕರನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆಯೇ?
AI ಬುಕ್ಕೀಪಿಂಗ್, ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಲೆಕ್ಕಪತ್ರ ವೃತ್ತಿ ಮಾರ್ಗದ ಮೇಲೆ ಹೇಗೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ.

🔗 ಹೂಡಿಕೆ ಬ್ಯಾಂಕರ್‌ಗಳನ್ನು AI ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆಯೇ?
ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ AI ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಮಾನವನಾಗಿ ಉಳಿದಿರುವ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸಹ ಮಾಡಬಹುದು.

🔗 ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಕರನ್ನು AI ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆಯೇ: ನಿಜವಾದ ಮಾತು
ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಕೆಲಸ, ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ಕೆಲಸದ ಸುರಕ್ಷತೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಒಂದು ಪ್ರಾಮಾಣಿಕ ನೋಟ.

1) “ಎಲೆಕ್ಟ್ರಿಕಲ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳನ್ನು AI ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆಯೇ?” ಎಂಬ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ನೇರ ಉತ್ತರ 😬

ವಿದ್ಯುತ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳನ್ನು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಬದಲಾಯಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಆದರೆ ಕೆಲಸದ ಕೆಲವು ಭಾಗಗಳು ಈಗಾಗಲೇ ಇವೆ. ವಿಶ್ವ ಆರ್ಥಿಕ ವೇದಿಕೆ OECD

"ವೃತ್ತಿ ಬದಲಿ" ಅಲ್ಲ, "ಕಾರ್ಯ ಬದಲಿ" ನಡೆಯುತ್ತಿದೆ. ಐಎಲ್ಒ ಒಇಸಿಡಿ

AI ಇದರಲ್ಲಿ ಜಾರುತ್ತಿದೆ:

• ಪುನರಾವರ್ತಿತ ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು 📄

• ಮೊದಲ ಹಂತದ ವಿನ್ಯಾಸಗಳು ಮತ್ತು ಡ್ರಾಫ್ಟ್‌ಗಳು ✍️

• ಕೋಡ್ ಮತ್ತು ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ದೋಷ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ 🧩

• ಪರೀಕ್ಷಾ-ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆ 📈

• ತ್ವರಿತ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳು, ವಿವೇಕ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳು ಮತ್ತು ಹುಡುಕಾಟ ಕೆಲಸ 🔍 OECD ಮೆಕಿನ್ಸೆ

ಮತ್ತು ಅದು ಸಭ್ಯವಾಗಿ ಒಳಗೆ ಜಾರುತ್ತಿಲ್ಲ. ಅದು ಮಾರ್ಕರ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಪುಟ್ಟ ಮಗುವಿನಂತೆ ಒಳಗೆ ನುಗ್ಗುತ್ತದೆ.

ಆದರೆ ವಿದ್ಯುತ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ನ ಪೂರ್ಣ ಪಾತ್ರವು ಅಚ್ಚುಕಟ್ಟಾದ ರೇಖಾಚಿತ್ರವನ್ನು ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಮಾಡುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಇದರಲ್ಲಿ ಜವಾಬ್ದಾರಿ, ಸುರಕ್ಷತೆ, ರಾಜಿ ವಿನಿಮಯಗಳು, ಭೌತಿಕ ನಿರ್ಬಂಧಗಳು, ಅನುಸರಣೆ, ಅಶಿಸ್ತಿನ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಂದರ್ಭಿಕ "ಇದು ಕೆಲಸ ಮಾಡಬೇಕು ಆದರೆ ಅದು ಆಗುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಯಾರಿಗೂ ಏಕೆ ಎಂದು ತಿಳಿದಿಲ್ಲ" ಎಂಬ ಪರಿಸ್ಥಿತಿ ಸೇರಿದೆ 😵💫 NIST AI RMF BSI EN 60601

AI ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ - ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಬೃಹತ್ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ - ಆದರೆ ಅದು ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ . ಮಾನವರು ಇನ್ನೂ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. NIST AI RMF EU AI ಕಾಯ್ದೆ (EUR-Lex)

ಹೌದು, ವಿದ್ಯುತ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳನ್ನು AI ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆಯೇ? ಕೆಲವರು ಸುಲಭವಾಗಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಬಹುದಾದ ಸ್ಲೈಸ್ ಅನ್ನು ಮಾತ್ರ ಮಾಡಿದರೆ ಬದಲಿಯಾಗಿ ಭಾವಿಸುತ್ತಾರೆ. ಹೆಚ್ಚಿನವರು ಹಾಗೆ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ, ಏಕೆಂದರೆ ಸ್ಲೈಸ್‌ಗಿಂತ ಪಾತ್ರ ದೊಡ್ಡದಾಗಿದೆ.

2) ಎಲೆಕ್ಟ್ರಿಕಲ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಕೆಲಸಕ್ಕೆ AI ನ ಉತ್ತಮ ಆವೃತ್ತಿ ಯಾವುದು? ✅🤝

ಎಲ್ಲಾ AI ಗಳು ಸಹಾಯಕವಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಅದರಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಸ್ನೇಹಪರ ಸ್ವರದೊಂದಿಗೆ ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದ ಶಬ್ದ ಮಾತ್ರ. ಮುದ್ದಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಇಲ್ಲ. NIST GenAI ಪ್ರೊಫೈಲ್

ವಿದ್ಯುತ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ AI ನ ಉತ್ತಮ ಆವೃತ್ತಿಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಇವುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ:

• ನಿರ್ಬಂಧ ಜಾಗೃತಿ: ಇದು ವೋಲ್ಟೇಜ್ ರೇಟಿಂಗ್‌ಗಳು, ಉಷ್ಣ ಮಿತಿಗಳು, EMC ರಿಯಾಲಿಟಿ, ಕ್ರೀಪೇಜ್, ಕ್ಲಿಯರೆನ್ಸ್, ಡ್ಯೂಟಿ ಸೈಕಲ್, ಡಿರೇಟಿಂಗ್... ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಉಳಿಸುವ ಆಕರ್ಷಕವಲ್ಲದ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುವುದಿಲ್ಲ 🔥 TI BSI IEC 60664-1 IEC EMC MIL-STD-1547B

• ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಹುದಾದ ತಾರ್ಕಿಕತೆ: ಅದು ಉತ್ತರವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಬಿಡಲು ಅಲ್ಲ, ಅದು ಏಕೆ ಒಂದು ವಿಧಾನವನ್ನು ಆರಿಸಿಕೊಂಡಿತು ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸಬಹುದು 🧠 NIST AI RMF

• ಡೊಮೇನ್ ಶಬ್ದಕೋಶ: ಇದು "ಡೇಟಾಶೀಟ್," "ಟಾಲರೆನ್ಸ್ ಸ್ಟ್ಯಾಕ್," "ಲೂಪ್ ಸ್ಥಿರತೆ," "ಹಂತದ ಅಂಚು," "ನೆಲದ ಹಿಂತಿರುಗುವಿಕೆ" ಗಳನ್ನು ಮಗುವಿನ ಮಾತಿನ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೆ ಮಾತನಾಡುತ್ತದೆ 📚

• ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಸಹಯೋಗ: "ಇದು ಸ್ವಿಚಿಂಗ್ ಶಬ್ದ ಮತ್ತು ಅಗ್ಗದ ಕನೆಕ್ಟರ್ ಹೊಂದಿರುವ 4-ಲೇಯರ್ ಬೋರ್ಡ್" ಎಂದು ನೀವು ಹೇಳಿದಾಗ ಅದು ಕುಸಿಯುವುದಿಲ್ಲ 😅

• ಪರಿಶೀಲನೆ ಸ್ನೇಹಿ ಔಟ್‌ಪುಟ್: ಇದು ಕೇವಲ ವೈಬ್‌ಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ನೀವು ಪರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದಾದ, ಅನುಕರಿಸಬಹುದಾದ ಅಥವಾ ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದಾದ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ ⚙️ NIST AI RMF

• ನಮ್ರತೆ ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತದೆ (ಹೌದು, ನಿಜವಾಗಿಯೂ): ಇದು ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಪರಿಶೀಲನೆಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದು ತರಂಗರೂಪವನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಟಿಸುವುದಿಲ್ಲ 🫠 NIST GenAI ಪ್ರೊಫೈಲ್

ಒಂದು AI ಉಪಕರಣವು ನಿರ್ಬಂಧಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ವರ್ತಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿದ್ದರೆ, ಅದು ಚೀಸ್‌ನಿಂದ ಮಾಡಿದ ಸ್ಕ್ರೂಡ್ರೈವರ್‌ನಂತಿದೆ. ತಾಂತ್ರಿಕವಾಗಿ ಒಂದು ಸಾಧನ... ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಅಲ್ಲ.

3) AI ಈಗಾಗಲೇ ವಿದ್ಯುತ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್‌ನ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತಿದೆ (ಸದ್ದಿಲ್ಲದೆ) 🧠⚡

AI ಈಗಾಗಲೇ ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಕೆಲಸವನ್ನು ಅಗಿಯುತ್ತಿರುವುದು ಇಲ್ಲಿದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಅದನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ತಂಡಗಳಲ್ಲಿ:

ಕರಡು ರಚನೆ ಮತ್ತು ದಸ್ತಾವೇಜೀಕರಣ

• ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳ ದಾಖಲೆಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು

• ವಿನ್ಯಾಸ ವಿಮರ್ಶೆಗಳನ್ನು ಸಂಕ್ಷೇಪಿಸುವುದು

• ಪರೀಕ್ಷಾ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು

• ಫರ್ಮ್‌ವೇರ್ ಕಾಮೆಂಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು README ಫೈಲ್‌ಗಳನ್ನು ಬರೆಯುವುದು OECD

ಇದು ಆಕರ್ಷಕ ಕೆಲಸವಲ್ಲ, ಆದರೆ ಇದು ಬಹಳಷ್ಟು ಗಂಟೆಗಳ ಕೆಲಸ. AI ಗಂಟೆಗಟ್ಟಲೆ ತಿನ್ನುತ್ತದೆ 🍽️

ಮೊದಲ-ಪಾಸ್ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ ಮತ್ತು ಫರ್ಮ್‌ವೇರ್ ಸ್ಕ್ಯಾಫೋಲ್ಡಿಂಗ್

• ವಿದ್ಯುತ್ ಹಂತಗಳಿಗೆ ಸ್ಥಳಶಾಸ್ತ್ರ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುವುದು

• ಸ್ಟಾರ್ಟರ್ ಎಂಬೆಡೆಡ್ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವುದು (ಡ್ರೈವರ್‌ಗಳು, ಸ್ಟೇಟ್ ಮೆಷಿನ್‌ಗಳು, ಕಾಮ್ಸ್ ಅಸ್ಥಿಪಂಜರಗಳು)

• ಘಟಕ "ವರ್ಗಗಳು" (ನಿಖರವಾದ ಭಾಗಗಳಲ್ಲ, ಆದರೆ ವರ್ಗಗಳು) ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುವುದು ಮೆಕಿನ್ಸೆ

ಇದು ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್‌ನಂತೆ ಕಾಣುವುದರಿಂದ ಜನರು ಭಯಭೀತರಾಗುವುದು ಇಲ್ಲಿಯೇ. ಅದು - ಆದರೆ "ಮೊದಲ ಪಾಸ್" ಅಂತಿಮ ಊಟವಲ್ಲ.

ಡೀಬಗ್ ಪ್ಯಾಟರ್ನ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ

• ಲಾಗ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆ

• ಪರೀಕ್ಷಾ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು

• ಪುನರಾವರ್ತಿತ ವೈಫಲ್ಯ ಸಹಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು NIST DARE MERL

ಇದು ಎಂದಿಗೂ ನಿದ್ರೆ ಮಾಡದ ಮತ್ತು ತಿಂಡಿಗಳನ್ನು ಕೇಳದ ಹೈಪರ್ಆಕ್ಟಿವ್ ಇಂಟರ್ನ್ ಇದ್ದಂತೆ. ಅಪಾಯಕಾರಿ ಮತ್ತು ಉಪಯುಕ್ತ 😆

4) ಎಲೆಕ್ಟ್ರಿಕಲ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ AI ಯಾವುದರಲ್ಲಿ ಹೋರಾಡುತ್ತದೆ (ಅಂದರೆ ಜಿಗುಟಾದ ವಸ್ತು) 🧷

ವಾಸ್ತವವು ಪ್ರತಿಸ್ಪರ್ಧಿಯಾಗಿರುವ ಸ್ಥಳಗಳಲ್ಲಿ AI ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಹೆಣಗಾಡುತ್ತದೆ. ವಿದ್ಯುತ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ವಾಸ್ತವದಿಂದ ತುಂಬಿದೆ.

ಭೌತಿಕ ಪ್ರಪಂಚವು ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದ ಬಗ್ಗೆ ಕಾಳಜಿ ವಹಿಸುವುದಿಲ್ಲ

AI ಖಚಿತವಾಗಿ ಧ್ವನಿಸಬಹುದು. ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರವು ಕಾಳಜಿ ವಹಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಲೇಔಟ್ ಪರಾವಲಂಬಿಗಳು, EMI, ಕಂಪನ, ಆರ್ದ್ರತೆ, ಕನೆಕ್ಟರ್ ಉಡುಗೆ, ಕನಿಷ್ಠ ಘಟಕಗಳು - ಇವು ಸ್ಲೈಡ್‌ಗಳ ಹೊರಗೆ ವಾಸಿಸುವ ಉತ್ಪನ್ನಗಳ "ಆಶ್ಚರ್ಯಕರ ತೆರಿಗೆಗಳು". IEC EMC FCC ಭಾಗ 15

ಗ್ರೌಂಡಿಂಗ್, ಇಎಂಐ ಮತ್ತು ಲೇಔಟ್ ರಾಜಿ ವಿನಿಮಯಗಳು

ಪಠ್ಯ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯೊಂದಿಗೆ ನೀವು EMI ಅನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ನೀವು ಅದನ್ನು ಹೀಗೆ ಪರಿಹರಿಸಬಹುದು:

• ರೇಖಾಗಣಿತ

• ಹಿಂತಿರುಗುವ ಮಾರ್ಗಗಳು

• ರಕ್ಷಾಕವಚ ಮತ್ತು ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಆಯ್ಕೆಗಳು

• ಅಳತೆ

• ಪುನರಾವರ್ತನೆ IEC 61000-4-3 IEC EMC

AI ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಅದು ಚೇಂಬರ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿನ ವೈಫಲ್ಯವನ್ನು ಅನುಭವಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ಮಾಡುತ್ತಾರೆ 👃⚡

ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳ ಮಾತುಕತೆ ಮತ್ತು ಪಾಲುದಾರರ ಜಗಳ

ಅರ್ಧ ಕೆಲಸ ಅನುವಾದಿಸುವುದೇ:

• "ಅದನ್ನು ಚಿಕ್ಕದಾಗಿಸಿ"

• "ಅದನ್ನು ಅಗ್ಗವಾಗಿಸಿ"

• "ಅನುಸರಣೆಯನ್ನು ಪಾಸ್ ಮಾಡಿ"

• "ಮುಂದಿನ ವಾರ ಅದನ್ನು ರವಾನಿಸಿ"

ಬದುಕುಳಿಯಬಹುದಾದ ವಿನ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ. AI ರಾಜಕೀಯ, ಅಪಾಯ ಅಥವಾ ಆರೋಪವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ. ಮಾನವರು ಮಾಡುತ್ತಾರೆ (ಹೌದು?) 😅

ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷತೆ

ವಿದ್ಯುತ್ ಸರಬರಾಜು ವಿಫಲವಾದಾಗ, ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸಾಧನವು ದೋಷಪೂರಿತವಾದಾಗ ಅಥವಾ ಬ್ಯಾಟರಿ ಪ್ಯಾಕ್ ಬೆಂಕಿಯ ಬೆಂಕಿಯಾದಾಗ - ಯಾರಾದರೂ ರಕ್ಷಣಾತ್ಮಕ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡಿರಬೇಕು. BSI EN 60601 NI ISO 26262

AI ಭಾಗಿಯಾಗಬಹುದು, ಆದರೆ ಅದು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ ಪಕ್ಷವಾಗಿರಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಅದು ಮುಖ್ಯ. ಬಹಳಷ್ಟು. EU AI ಕಾಯ್ದೆ (EUR-Lex) NIST AI RMF

5) ಎಲೆಕ್ಟ್ರಿಕಲ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿನ ಉದ್ಯೋಗಗಳು ಯಾಂತ್ರೀಕರಣಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚು ಒಡ್ಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ 🎯

ಕೆಲವು ಉಪ-ಪಾತ್ರಗಳು ಇತರರಿಗಿಂತ ವೇಗವಾಗಿ ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ. ಅವು "ಕಡಿಮೆ" ಎಂಬ ಕಾರಣಕ್ಕಾಗಿ ಅಲ್ಲ - ಅವು ಹೆಚ್ಚು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದರಿಂದ ಮಾತ್ರ.

ಹೆಚ್ಚು ಬಹಿರಂಗಗೊಂಡವು:

• ತಿಳಿದಿರುವ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ಗಳಿಂದ ನಿಯಮಿತ ಸ್ಕೀಮ್ಯಾಟಿಕ್ ಡ್ರಾಫ್ಟಿಂಗ್

• ಮೂಲ ಎಂಬೆಡೆಡ್ ಬಾಯ್ಲರ್‌ಪ್ಲೇಟ್ (init ಕೋಡ್, ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್‌ಗಳು, ಅಂಟು ತರ್ಕ) ಮೆಕಿನ್ಸೆ

• ಪರೀಕ್ಷಾ ವರದಿ ಉತ್ಪಾದನೆ ಮತ್ತು ಅನುಸರಣೆ ದಾಖಲೆಗಳ ಸ್ವರೂಪಣೆ

• ಘಟಕ ಸಂಶೋಧನಾ ಸಾರಾಂಶಗಳು (ದಯವಿಟ್ಟು ಮಾನವ ಪರಿಶೀಲನೆಯೊಂದಿಗೆ)

• ಸರಳ ಪಿಸಿಬಿ ವಿನ್ಯಾಸ ಪುನರಾವರ್ತನೆ (ಪರಿಚಿತ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪದೇ ಪದೇ ಇಡುವುದು)

ಕಡಿಮೆ ಒಡ್ಡಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ:

• ವಿದ್ಯುತ್ ಸಮಗ್ರತೆ + EMC-ಭಾರೀ ವಿನ್ಯಾಸ IEC EMC

• ಸುರಕ್ಷತೆ-ನಿರ್ಣಾಯಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು NI ISO 26262

• ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ (ಕಠಿಣ ಪರಿಸರಗಳು, ದೀರ್ಘ ಜೀವಿತಾವಧಿ) MIL-STD-1547B

• ನವೀನ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪದ ಕೆಲಸ (ಹೊಸ ನಿರ್ಬಂಧಗಳು, ಹೊಸ ವೈಫಲ್ಯ ವಿಧಾನಗಳು)

• ಸಿಸ್ಟಮ್ಸ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ (ವಿಭಾಗಗಳಲ್ಲಿ ಅನುವಾದಕರ ಪಾತ್ರ)

ಹಾಗಾದರೆ ಯಾರಾದರೂ ಮತ್ತೆ ಕೇಳಿದರೆ, ವಿದ್ಯುತ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳನ್ನು AI ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆಯೇ? ನಿಮ್ಮ ಕೆಲಸವು ಹೆಚ್ಚು "ಮಾದರಿಯ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆ" ಆಗಿರುವಷ್ಟೂ, AI ನಿಮ್ಮ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚು ನೆರಳು ನೀಡುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಕೆಲಸವು ಹೆಚ್ಚು "ವಾಸ್ತವವನ್ನು ಹೊಂದುತ್ತಿದೆ", ಹೆಚ್ಚು AI ನಿಮ್ಮ ಸಹಾಯಕವಾಗುತ್ತದೆ.

6) ಹೋಲಿಕೆ ಕೋಷ್ಟಕ: EE ಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಸಾಮಾನ್ಯ AI ಆಯ್ಕೆಗಳು 🧰🤖

(ಇವು ವರ್ಗಗಳು, ಮ್ಯಾಜಿಕ್ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್‌ಗಳಲ್ಲ. ರಿಯಲ್ ತಂಡಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕೆಲವನ್ನು ಬೆರೆಸುತ್ತವೆ.)

ಥೀಮ್ ಗಮನಿಸಿ: AI ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ವಾಸ್ತವವನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಅದು ನೃತ್ಯ. NIST AI RMF

7) ಎಲೆಕ್ಟ್ರಿಕಲ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್ ಪಾತ್ರ ಹೇಗೆ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ (ಮತ್ತು ಕಿರಿಯರಿಗೆ ಅದು ಮೊದಲು ಏಕೆ ಅನಿಸುತ್ತದೆ) 👣⚡

ಈ ಭಾಗವು ಸ್ವಲ್ಪ ಅನಾನುಕೂಲವಾಗಿದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ನಾನು ಅದನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳುತ್ತೇನೆ.

AI "ಶಿಷ್ಯವೃತ್ತಿಯ ಏಣಿಯನ್ನು" ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ. OECD ವಿಶ್ವ ಆರ್ಥಿಕ ವೇದಿಕೆ

ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕವಾಗಿ, ಕಿರಿಯ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳನ್ನು ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಕಲಿತರು:

• ಡ್ರಾಫ್ಟಿಂಗ್ ಸ್ಕೀಮ್ಯಾಟಿಕ್ಸ್

• ಸರಳ ಡ್ರೈವರ್‌ಗಳನ್ನು ಬರೆಯುವುದು

• ದಾಖಲೀಕರಣ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು

• ಸ್ಪಷ್ಟ ದೋಷಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುವುದು

• ತಿಳಿದಿರುವ ವಿನ್ಯಾಸಗಳ ಮೇಲೆ ಪುನರಾವರ್ತಿಸುವುದು

ಆದರೆ AI ಅದರಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಭಾಗವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಿದರೆ... ಕಿರಿಯರಿಗೆ ಕಡಿಮೆ ಪ್ರತಿನಿಧಿಗಳು ಸಿಗಬಹುದು. ILO

ಹಾಗೆಂದು ಜೂನಿಯರ್‌ಗಳು ನಾಶವಾಗುತ್ತಾರೆ ಎಂದರ್ಥವಲ್ಲ. ಅಂದರೆ ಹಾದಿ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದರ್ಥ. ತಂಡಗಳು ತರಬೇತಿಯ ಬಗ್ಗೆ ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿರಬೇಕು ಮತ್ತು ಜೂನಿಯರ್‌ಗಳು ಇವುಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ:

• ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದ ಸಮಯ 🔧

• ಮಾಪನ ಕೌಶಲ್ಯಗಳು (ಸ್ಕೋಪ್, ವಿಎನ್‌ಎ, ಪ್ರೋಬ್‌ಗಳು, ಗ್ರೌಂಡಿಂಗ್ ಶಿಸ್ತು) 📟

• ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು (ಮೊದಲು ಏನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು, ಎರಡನೆಯದು, ಮೂರನೆಯದು)

• ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಚಿಂತನೆ (ಇಂಟರ್‌ಫೇಸ್‌ಗಳು, ವೈಫಲ್ಯ ವಿಧಾನಗಳು, ನಿರ್ಬಂಧಗಳು)

ಚೆನ್ನಾಗಿ ಅಳೆಯಬಲ್ಲ ಎಂಜಿನಿಯರ್ ಕಡಿಮೆ ಅಲ್ಲ, ಹೆಚ್ಚು ಮೌಲ್ಯಯುತನಾಗುತ್ತಾನೆ. ಏಕೆಂದರೆ ಮಾಪನ ಎಂದರೆ AI ಕನಿಷ್ಠ "ವಾಸ್ತವ". IEC 61000-4-3 FCC ಭಾಗ 15

ನೀವು ಹಿರಿಯರಾಗಿದ್ದರೆ, ನಿಮ್ಮ ಕೆಲಸವು ಈ ಕಡೆಗೆ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ:

• ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪ ನಿರ್ಧಾರಗಳು

• ಅಪಾಯದ ವಿನಿಮಯಗಳು

• ವಿಮರ್ಶೆಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನಾ ಯೋಜನೆಗಳು

• ಅಡ್ಡ-ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಮಾತುಕತೆ

• ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ - ಆದರೆ ಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ

ಮತ್ತು ಹೌದು, ನೀವು AI "ನಿರ್ದೇಶನ"ದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಸಮಯ ಕಳೆಯಬಹುದು, ಆದರೆ ನಿರ್ದೇಶನವು ಮೂಲತಃ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಎಂದು ನೀವು ಅರಿತುಕೊಳ್ಳುವವರೆಗೆ ಅದು ಮೂರ್ಖತನದಂತೆ ತೋರುತ್ತದೆ.

8) ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಪ್ಲೇಬುಕ್: AI ಚಿಯರ್‌ಲೀಡರ್ ಆಗದೆ ಬದಲಿ ಆಟಗಾರರಾಗದಿರುವುದು ಹೇಗೆ 🛠️

ನೀವು ಸರಳ ತಂತ್ರವನ್ನು ಬಯಸಿದರೆ, ಅದು ಹೀಗಿದೆ:

ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಎಂಜಿನಿಯರ್ ಆಗಿ ✅

AI ಸಾಧ್ಯತೆಗಳಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ. ನೀವು ಇವುಗಳನ್ನು ಹೊಂದುವ ಮೂಲಕ ಮೌಲ್ಯಯುತರಾಗುತ್ತೀರಿ:

• ಸುರಕ್ಷತಾ ಅಂಚುಗಳು

• ಅನುಸರಣೆ ನಿರ್ಬಂಧಗಳು

• ಉತ್ಪಾದಕತೆ

• ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯ ಗುರಿಗಳು

• ಉಷ್ಣ ಮತ್ತು ವಿದ್ಯುತ್ ಬಜೆಟ್‌ಗಳು

• ಪರೀಕ್ಷಾರ್ಥತೆ NIST AI RMF

ಪರಿಶೀಲನೆಯಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮ ಸಾಧನೆ ಮಾಡಿ 🔍

ಭವಿಷ್ಯವು ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳಿಗೆ ಸೇರಿದ್ದು, ಅವರು ಹೀಗೆ ಹೇಳಬಹುದು:

• "ಇಲ್ಲಿ ಊಹೆ ಇದೆ."

• "ಅಳತೆ ಯೋಜನೆ ಇಲ್ಲಿದೆ."

• "ಫಲಿತಾಂಶ ಇಲ್ಲಿದೆ."

• "ನಾವು ಏನು ಬದಲಾಯಿಸಿದ್ದೇವೆ ಎಂಬುದು ಇಲ್ಲಿದೆ."

AI ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಬಹುದು. ಮಾನವರು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸುತ್ತಾರೆ. NIST AI RMF

"ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಪಾಂಡಿತ್ಯ" ನಿರ್ಮಿಸಿ

ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ವ್ಯಕ್ತಿಯಾಗಿರಿ:

• ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್‌ನಿಂದ ಫರ್ಮ್‌ವೇರ್‌ಗೆ

• ಅನಲಾಗ್ ನಿಂದ ಡಿಜಿಟಲ್ ಗೆ

• ಸಂಕೇತ ನೀಡುವ ಶಕ್ತಿ

• ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲು ಸಂವೇದಕ

• ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ವಿಶೇಷಣಗಳಿಗೆ ಉತ್ಪನ್ನ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು

ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ದೋಷಗಳು ವೇಳಾಪಟ್ಟಿಗಳು ಸಾಯುವ ಸ್ಥಳಗಳಾಗಿವೆ 😵

ಜೂನಿಯರ್ ತಂಡದ ಸಹ ಆಟಗಾರನಂತೆ AI ಬಳಸಲು ಕಲಿಯಿರಿ

ಬಾಸ್ ತರಹ ಅಲ್ಲ, ದೇವರ ತರಹ ಅಲ್ಲ. ಜೂನಿಯರ್ ತಂಡದ ಸಹ ಆಟಗಾರನಂತೆ:

• ವೇಗವಾಗಿ

• ಉತ್ಸುಕ

• ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ತಪ್ಪು

• ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಅಸಾಧಾರಣವಾಗಿ ತೀಕ್ಷ್ಣ NIST GenAI ಪ್ರೊಫೈಲ್

ನೀವು ಚಿಂತನೆಯನ್ನು ಹೊರಗುತ್ತಿಗೆ ನೀಡುವುದಿಲ್ಲ. ನೀವು ಕರಡುಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಶೋಧನೆಯನ್ನು ಹೊರಗುತ್ತಿಗೆ ನೀಡುತ್ತೀರಿ.

9) “ಎಲೆಕ್ಟ್ರಿಕಲ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳನ್ನು AI ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆಯೇ?” ಬಗ್ಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪುರಾಣಗಳು 🧠💥

ಮಿಥ್ಯ: “ಇಡೀ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು AI ಮಾಡುತ್ತದೆ”

ವಾಸ್ತವ: ಇದು ವಿನ್ಯಾಸ-ಆಕಾರದ ವಸ್ತುವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಬಹುದು. ಆದರೆ ನೈಜ ವಿನ್ಯಾಸವು ನಿರ್ಬಂಧಗಳು, ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು, ವಿನ್ಯಾಸ ವಾಸ್ತವತೆಗಳು, ಅನುಸರಣೆ ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಅದು ಇಡೀ ಅಶುದ್ಧ ಸ್ಯಾಂಡ್‌ವಿಚ್ ಆಗಿದೆ. NIST AI RMF

ಮಿಥ್ಯ: "ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಮಾತ್ರ ಸುರಕ್ಷಿತ"

ವಾಸ್ತವ: ಫರ್ಮ್‌ವೇರ್ ಪಠ್ಯ ಆಧಾರಿತವಾಗಿರುವುದರಿಂದ ಕೆಲವು ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ವೇಗವಾಗಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗುತ್ತದೆ. ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಭೌತಿಕ ಘರ್ಷಣೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ದಸ್ತಾವೇಜೀಕರಣ ಮತ್ತು ಕರಡು ರಚನೆ ಕೂಡ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. OECD

ಮಿಥ್ಯ: "AI ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಉತ್ತೀರ್ಣರಾಗಲು ಸಾಧ್ಯವಾದರೆ, ಅದು ಆ ಕೆಲಸವನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು"

ವಾಸ್ತವ: ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಕೆಲಸವಲ್ಲ. ಕೆಲಸವೆಂದರೆ ಅಪೂರ್ಣ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು, ಕೆಟ್ಟ ಕನೆಕ್ಟರ್‌ಗಳು, ಗದ್ದಲದ ವಿದ್ಯುತ್ ಹಳಿಗಳು ಮತ್ತು ಭಾಗವು ಒಂದೇ ಆಗಿಲ್ಲದಿದ್ದರೂ ಅದು ಒಂದೇ ಆಗಿರುತ್ತದೆ ಎಂದು ಪ್ರಮಾಣ ಮಾಡುವ ಪೂರೈಕೆದಾರರು 😑

ಮಿಥ್ಯೆ: “AI ಯಾವಾಗಲೂ ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ”

ವಾಸ್ತವ: ನೀವು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಿದಾಗ AI ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ. ನೀವು ಪರಿಶೀಲಿಸದಿದ್ದರೆ, ನಂತರ ನೀವು ಸಮಯವನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತೀರಿ. ಕಂಬಳಿಯ ಕೆಳಗೆ ಧೂಳನ್ನು ಗುಡಿಸಿದಂತೆ, ಆದರೆ ಕಂಬಳಿ ನಿಮ್ಮ ಬಿಡುಗಡೆ ದಿನಾಂಕವಾಗಿದೆ. NIST GenAI ಪ್ರೊಫೈಲ್

10) ಮುಕ್ತಾಯ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು ಮತ್ತು ತ್ವರಿತ ಪುನರಾವರ್ತನೆ 🌩️✨

ಹಾಗಾದರೆ, ವಿದ್ಯುತ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳನ್ನು AI ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆಯೇ? ಜನರು ಭಯಪಡುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಅಲ್ಲ. ಪಾತ್ರವು ಮಾಯವಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಅದು ಮರು ಸಮತೋಲನಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ವಿಶ್ವ ಆರ್ಥಿಕ ವೇದಿಕೆ ILO

AI:

• ಕರಡು ರಚನೆ, ದಸ್ತಾವೇಜೀಕರಣ ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಅನುಷ್ಠಾನದ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಿ

• ಪರಿಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ದೋಷನಿವಾರಣೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಿ

• ಔಟ್‌ಪುಟ್ ವೇಗಕ್ಕಾಗಿ ಮೂಲ ನಿರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿ OECD

ವಿದ್ಯುತ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ಇನ್ನೂ ಇವುಗಳಿಗೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆ:

• ಸ್ವಂತ ಸುರಕ್ಷತೆ, ಅನುಸರಣೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ BSI EN 60601 NI ISO 26262

• ಅಳತೆ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷೆಯೊಂದಿಗೆ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿ IEC 61000-4-3 FCC ಭಾಗ 15

• ನಿರ್ಬಂಧಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ರಾಜಿ ವಿನಿಮಯ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ

• ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಏಕೀಕರಣವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಿ

• ವಸ್ತುಗಳು ಮುರಿದಾಗ ಜವಾಬ್ದಾರರಾಗಿರಿ (ಏಕೆಂದರೆ ಅದು ಹಾಗೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ) NIST AI RMF

ತ್ವರಿತ ಸಾರಾಂಶ 😄
AI ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ. ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದಾದ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಮಾಡುವ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ಒತ್ತಡಕ್ಕೊಳಗಾಗುತ್ತಾರೆ. ನಿರ್ಬಂಧಗಳು, ಪರಿಶೀಲನೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ರಾಜಿ ವಿನಿಮಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ಇನ್ನಷ್ಟು ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗುತ್ತಾರೆ. ತನ್ನದೇ ಆದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಸಾಂತ್ವನ ನೀಡುವುದು.

ಮತ್ತು ನೀವು ಚಿಕ್ಕ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಬಯಸಿದರೆ:
AI ಒಂದು ವಿದ್ಯುತ್ ಉಪಕರಣ. ಮನೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವವರು ಇನ್ನೂ ನೀವೇ. ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಉಪಕರಣವು ಕಿಡಿಕಾರುತ್ತದೆ. 🔧⚡ (ಸರಿ, ಆ ರೂಪಕ ಸ್ವಲ್ಪ ಅಲುಗಾಡುತ್ತಿದೆ, ಆದರೆ ನೀವು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡಿದ್ದೀರಿ.)

ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಉದಾಹರಣೆ: ವಿದ್ಯುತ್ ಸರಬರಾಜು ಮೌಲ್ಯೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ AI ಲ್ಯಾಬ್ ಸಹಾಯಕವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ⚡🔍

ಸನ್ನಿವೇಶ

ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ತಂಡವು ಕೈಗಾರಿಕಾ ಸಂವೇದಕ ಪೆಟ್ಟಿಗೆಗಾಗಿ 24V-to-5V DC-DC ಪರಿವರ್ತಕವನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸುವುದನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ವಿನ್ಯಾಸವು ವಿಲಕ್ಷಣವಾಗಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಇದು ಇನ್ನೂ ನಿಜವಾದ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಅಪಾಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ: ಉಷ್ಣ ಏರಿಕೆ, ಸ್ವಿಚಿಂಗ್ ಶಬ್ದ, ಲೋಡ್ ಟ್ರಾನ್ಸಿಯೆಂಟ್‌ಗಳು, ಕನೆಕ್ಟರ್ ವೋಲ್ಟೇಜ್ ಡ್ರಾಪ್ ಮತ್ತು ಕಳಪೆ ಗಾಳಿಯ ಹರಿವಿನೊಂದಿಗೆ ಬಿಗಿಯಾದ ಆವರಣ.

ತಂಡವು ಬಿಡುವುದಿಲ್ಲ . ಅದು ಅಜಾಗರೂಕತೆಯಾಗುತ್ತದೆ. ಬದಲಾಗಿ, ಅವರು AI ಅನ್ನು ವೇಗದ ಲ್ಯಾಬ್ ಸಹಾಯಕರಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತಾರೆ, ಅದು ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು, ಡೇಟಾಶೀಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಬೆಂಚ್ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಾ ಯೋಜನೆ, ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ ಮತ್ತು ಮೊದಲ-ಪಾಸ್ ವರದಿಯಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ. ಎಂಜಿನಿಯರ್ ಇನ್ನೂ ಅಳತೆಗಳು, ಪಾಸ್/ವಿಫಲ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಸೈನ್-ಆಫ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ, ಇದು ಮಾನವರು ಪರಿಶೀಲಿಸುವಾಗ AI ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಬೇಕಾದ ಲೇಖನದ ಅಂಶಕ್ಕೆ ಸರಿಹೊಂದುತ್ತದೆ.

ಸಹಾಯಕನಿಗೆ ಏನು ಬೇಕು

AI ಸಹಾಯಕನಿಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಮಾತ್ರ ನೀಡಿ:

• ಇನ್ಪುಟ್ ವೋಲ್ಟೇಜ್ ಶ್ರೇಣಿ: 18V-30V

• ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಗುರಿ: 2A ನಲ್ಲಿ 5V

• ಅನುಮತಿಸಲಾದ ಏರಿಳಿತ: 50mV ಗಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಪೀಕ್-ಟು-ಪೀಕ್

• ಗರಿಷ್ಠ ಬೋರ್ಡ್ ತಾಪಮಾನ: 40°C ಸುತ್ತುವರಿದ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ 85°C

• ಪರಿವರ್ತಕ ದತ್ತಾಂಶ ಹಾಳೆ

• ಸ್ಕೀಮ್ಯಾಟಿಕ್ ಪಿಡಿಎಫ್

• ಅನುಮತಿಸಿದರೆ, PCB ಸ್ಕ್ರೀನ್‌ಶಾಟ್‌ಗಳು

• ಪ್ರಯೋಗಾಲಯ ಸಲಕರಣೆಗಳ ಪಟ್ಟಿ: ಆಸಿಲ್ಲೋಸ್ಕೋಪ್, ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ಲೋಡ್, ಥರ್ಮಲ್ ಕ್ಯಾಮೆರಾ, ಬೆಂಚ್ ಸರಬರಾಜು

• ಕಂಪನಿ ಪರೀಕ್ಷಾ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್

• ಸುರಕ್ಷತಾ ನಿಯಮ: "ಮಾನವ ಎಂಜಿನಿಯರ್ ಅಳತೆ ಮಾಡಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒದಗಿಸದ ಹೊರತು ಯಾವುದನ್ನೂ ಅಂಗೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಗುರುತಿಸಬೇಡಿ."

ಉದಾಹರಣೆ ಸೂಚನೆ

ಈ ಸೂಚನೆಯನ್ನು ಬಳಸಿ:

ನೀವು 24V-to-5V DC-DC ಪರಿವರ್ತಕದ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣದಲ್ಲಿ ವಿದ್ಯುತ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದೀರಿ. ಔಟ್‌ಪುಟ್ ವೋಲ್ಟೇಜ್, ಏರಿಳಿತ, ಲೋಡ್ ಅಸ್ಥಿರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ, ಪ್ರಾರಂಭದ ನಡವಳಿಕೆ, ಉಷ್ಣ ಏರಿಕೆ ಮತ್ತು ದೋಷದ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಬೆಂಚ್ ಪರೀಕ್ಷಾ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ರಚಿಸಿ. ಪ್ರತಿ ಪರೀಕ್ಷೆಗೆ, ಉದ್ದೇಶ, ಸೆಟಪ್, ಹಂತಗಳು, ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಅಳತೆ, ಪಾಸ್/ಫೇಲ್ ನಿಯಮ ಮತ್ತು ತಪ್ಪಿಸಬೇಕಾದ ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪನ್ನು ಸೇರಿಸಿ. ಅಳತೆ ಮಾಡಿದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬೇಡಿ. ಡೇಟಾ ಕಾಣೆಯಾಗಿದ್ದರೆ, "ಅಗತ್ಯ" ಎಂದು ಬರೆಯಿರಿ. ಮಾನವ ತೀರ್ಪು ಅಥವಾ ಸುರಕ್ಷತಾ ವಿಮರ್ಶೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಯಾವುದೇ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಿ.

ಅದನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದು ಹೇಗೆ

ಸಹಾಯಕನನ್ನು ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನಲ್ಲಿ ನಂಬುವ ಮೊದಲು ಅವನಿಗೆ ಕೆಲವು ವಾಸ್ತವಿಕ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳನ್ನು ನೀಡಿ:

• ರಿಪಲ್ ಟೆಸ್ಟ್ ರಚಿಸಲು ಅದನ್ನು ಕೇಳಿ, ನಂತರ ಅದು ಪ್ರೋಬ್ ಗ್ರೌಂಡಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಂಡ್‌ವಿಡ್ತ್ ಮಿತಿ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.

• ನಕಲಿ ಅಳತೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಅದನ್ನು ಕೇಳಿ: “ರಿಪಲ್ = 82mV ಪೀಕ್-ಟು-ಪೀಕ್, ಮಿತಿ = 50mV.” ಇದು ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಮೃದುಗೊಳಿಸುವ ಬದಲು ಇದನ್ನು ವಿಫಲವೆಂದು ಗುರುತಿಸಬೇಕು.

• ಪರಿವರ್ತಕವು ಪೂರ್ಣ ಲೋಡ್‌ನಲ್ಲಿ 92°C ತಲುಪಿದರೆ ಏನು ಮಾಡಬೇಕೆಂದು ಅದನ್ನು ಕೇಳಿ. ಅದು ಉಷ್ಣ ವೈಫಲ್ಯವನ್ನು ಗುರುತಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ತನಿಖೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸಬೇಕು, ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಅನುಮೋದಿಸಬಾರದು.

• ಐದು ಅಳತೆ ಮಾಡಿದ ಮೌಲ್ಯಗಳಿಂದ ವರದಿ ಸಾರಾಂಶವನ್ನು ತಯಾರಿಸಲು ಮತ್ತು ಅದು ಕಾಣೆಯಾದ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಆವಿಷ್ಕರಿಸಿಲ್ಲ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಅದನ್ನು ಕೇಳಿ.

ಫಲಿತಾಂಶ

ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಫಲಿತಾಂಶ: ಕೆಲಸದ ಹರಿವನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೊದಲು ಮತ್ತು ನಂತರ ಐದು ಮಾದರಿ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಕಾರ್ಯಗಳ ಸಮಯವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ, ಎಂಜಿನಿಯರ್ ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಾ-ಯೋಜನೆ ಕರಡು ರಚನೆಯ ಸಮಯವನ್ನು 3 ಗಂಟೆ 20 ನಿಮಿಷಗಳಿಂದ 52 ನಿಮಿಷಗಳಿಗೆ.

ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ಪರಿಶೀಲನೆ ಸರಳವಾಗಿತ್ತು:

• ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಪರೀಕ್ಷಾ ಯೋಜನೆಯ ಕರಡು ಸಮಯ

• AI- ನೆರವಿನ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಸಮಯ ಮತ್ತು ಮಾನವ ವಿಮರ್ಶೆ

• ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದಾದ ಮೊದಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ತಿದ್ದುಪಡಿಗಳನ್ನು ಎಣಿಸಿ

• ಅಂತಿಮ ಯೋಜನೆಯನ್ನು 14-ಅಂಶಗಳ ಆಂತರಿಕ ದೃಢೀಕರಣ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿಯೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿ

ಈ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ, AI-ಸಹಾಯದ ಆವೃತ್ತಿಯು ಮೊದಲ ವಿಮರ್ಶೆಯಲ್ಲಿ 14 ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ ಐಟಂಗಳಲ್ಲಿ 12 ಅನ್ನು. ಕಾಣೆಯಾದ ಎರಡು ಐಟಂಗಳನ್ನು ಮಾನವ ಎಂಜಿನಿಯರ್ ಹಿಡಿದಿದ್ದಾರೆ: ರಿಪಲ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗೆ ಯಾವುದೇ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಪ್ರೋಬ್-ಟಿಪ್ ಗ್ರೌಂಡಿಂಗ್ ಸೂಚನೆ ಇಲ್ಲ, ಮತ್ತು ಥರ್ಮಲ್ ಸೋಕ್ ನಂತರ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಹಾಟ್-ಸ್ಟಾರ್ಟ್ ಪರೀಕ್ಷೆ ಇಲ್ಲ.

ಅದು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಲಾಭ, ಆದರೆ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ತೀರ್ಪಿಗೆ ಬದಲಿಯಲ್ಲ.

ಏನು ತಪ್ಪಾಗಬಹುದು?

ಡೇಟಾ ಅನುಮತಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಖಚಿತವಾಗಿ ಸಹಾಯಕ ಧ್ವನಿಸಲು ಅವಕಾಶ ನೀಡುವುದು ದೊಡ್ಡ ಅಪಾಯವಾಗಿದೆ.

ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು ಸೇರಿವೆ:

• ಅಪೂರ್ಣ ಅಳತೆಗಳಿಂದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ರವಾನಿಸಲು AI ಅನ್ನು ಆವಿಷ್ಕರಿಸಲು ಅವಕಾಶ ನೀಡುವುದು

• ಡೇಟಾಶೀಟ್ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಮರೆಯುವುದು

• "ಪರೀಕ್ಷಾ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಮಾಡಿ" ನಂತಹ ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಯಾವುದೇ ನಿರ್ಬಂಧಗಳಿಲ್ಲದೆ ಬಳಸುವುದು

• ಆಸಿಲ್ಲೋಸ್ಕೋಪ್ ಸೆಟಪ್ ವಿವರಗಳನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡಲಾಗುತ್ತಿದೆ

• ಸ್ವಚ್ಛ ವರದಿಯನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛ ವಿನ್ಯಾಸದ ಪುರಾವೆಯಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸುವುದು

• ಶ್ರವ್ಯ ಸುರುಳಿ ಶಬ್ದ ಅಥವಾ ಮಧ್ಯಂತರ ಪ್ರಾರಂಭದಂತಹ ಅಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯ ವೀಕ್ಷಣೆಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವಲ್ಲಿ ವಿಫಲತೆ

ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಮುಗಿಯುವ ಮೊದಲೇ AI ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಹೊಳಪು ಮಾಡಿ ಕಾಣುವಂತೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಅದು ಅಪಾಯಕಾರಿ.

ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ತೀರ್ಮಾನ

ಎಲೆಕ್ಟ್ರಿಕಲ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮ AI ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹವು "AI ಅದನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ಮಾನವ ಕ್ಲಿಕ್‌ಗಳು ಅನುಮೋದಿಸುತ್ತವೆ" ಎಂದಲ್ಲ. ಇದು ಇದಕ್ಕೆ ಹತ್ತಿರದಲ್ಲಿದೆ: AI ಯೋಜನೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ, ಎಂಜಿನಿಯರ್ ಬೆಂಚ್ ಅನ್ನು ನಡೆಸುತ್ತದೆ, ಅಳತೆಗಳು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಮಾನವ ಸಹಿ ಹಾಕುತ್ತವೆ. ಅಲ್ಲಿಯೇ AI ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರವು ಕಟ್ಟಡವನ್ನು ತೊರೆದಿದೆ ಎಂದು ನಟಿಸದೆ ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಪದೇ ಪದೇ ಕೇಳಲಾಗುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

ಮುಂದಿನ 5-10 ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ವಿದ್ಯುತ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳನ್ನು AI ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆಯೇ?

ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಎಲೆಕ್ಟ್ರಿಕಲ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಅನೇಕ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. AI ಡ್ರಾಫ್ಟಿಂಗ್, ದಸ್ತಾವೇಜೀಕರಣ ಮತ್ತು ಆರಂಭಿಕ-ಪಾಸ್ ಕೆಲಸವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದರೊಂದಿಗೆ, ಈ ಬದಲಾವಣೆಯು "ವೃತ್ತಿ ಬದಲಿ" ಗಿಂತ "ಕಾರ್ಯ ಬದಲಿ" ಗೆ ಹತ್ತಿರದಲ್ಲಿದೆ. ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿ ಉಳಿಯುವ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ನಿರ್ಬಂಧಗಳು, ಪರಿಶೀಲನೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ರಾಜಿ ವಿನಿಮಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವವರು. ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಅನುಸರಣೆ ಒಳಗೊಂಡಿರುವಾಗ, ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಇನ್ನೂ ಮಾನವರೊಂದಿಗೆ ಇರುತ್ತದೆ.

ಎಲೆಕ್ಟ್ರಿಕಲ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್‌ನ ಯಾವ ಭಾಗಗಳನ್ನು AI ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಲು ಸುಲಭವಾಗಿದೆ?

AI ಪಠ್ಯ-ಭಾರವಾದ, ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಅಥವಾ ಮಾದರಿ-ಆಧಾರಿತ ಕೆಲಸವನ್ನು ಅಗಿಯುತ್ತದೆ. ಇದರಲ್ಲಿ ದಸ್ತಾವೇಜೀಕರಣ, ವಿಮರ್ಶೆಗಳನ್ನು ಸಂಕ್ಷೇಪಿಸುವುದು, ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು, ಬಾಯ್ಲರ್‌ಪ್ಲೇಟ್ ಫರ್ಮ್‌ವೇರ್ ಸ್ಕ್ಯಾಫೋಲ್ಡಿಂಗ್, ತ್ವರಿತ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳು ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಾ ಲಾಗ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆ ಸೇರಿವೆ. ಇದು ಆರಂಭಿಕ ಹಂತವಾಗಿ ಟೋಪೋಲಜಿ ಆಯ್ಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಘಟಕ ವರ್ಗಗಳನ್ನು ಸಹ ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಬಹುದು. ಕ್ಯಾಚ್ ಏನೆಂದರೆ, ಈ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಇನ್ನೂ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ-ಆದರೆ-ತಪ್ಪು ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಮಾನವ ಪರಿಶೀಲನೆಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.

ಯಾವ ಎಲೆಕ್ಟ್ರಿಕಲ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು AI ನಿಂದ ಬದಲಾಯಿಸಲ್ಪಡುವ ಸಾಧ್ಯತೆ ಕಡಿಮೆ?

ಭೌತಿಕ ಪ್ರಪಂಚ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಗಳಿಗೆ ಬಿಗಿಯಾಗಿ ಸಂಬಂಧಿಸಿರುವ ಕೆಲಸವನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವುದು ಕಷ್ಟ. ವಿದ್ಯುತ್ ಸಮಗ್ರತೆ, EMC/EMI-ಭಾರೀ ವಿನ್ಯಾಸ, ಸುರಕ್ಷತೆ-ನಿರ್ಣಾಯಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು, ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಮತ್ತು ನವೀನ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪದ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಕಡಿಮೆ ಬಹಿರಂಗಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅವು ಅಳತೆ, ಪುನರಾವರ್ತನೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ಬಂಧಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ತೀರ್ಪಿನ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಸಿಸ್ಟಮ್ಸ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಸಹ ಮಾನವ-ಭಾರೀಯಾಗಿ ಉಳಿಯುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಮಾತುಕತೆ, ಅಪಾಯದ ರಾಜಿ ವಿನಿಮಯ ಮತ್ತು ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ರಕ್ಷಣಾತ್ಮಕ ವಿನ್ಯಾಸಗಳಾಗಿ ಭಾಷಾಂತರಿಸುವ ಬಗ್ಗೆ.

ವಿದ್ಯುತ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ AI ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ನಂಬದೆ ನಾನು ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಬಹುದು?

AI ಅನ್ನು ವೇಗದ ಜೂನಿಯರ್ ತಂಡದ ಸಹ ಆಟಗಾರನಂತೆ ನೋಡಿಕೊಳ್ಳಿ: ಡ್ರಾಫ್ಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಶೋಧನೆಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಸತ್ಯದ ಮೂಲವಲ್ಲ. ಆಯ್ಕೆಗಳು, ಪರೀಕ್ಷಾ ಯೋಜನೆಗಳು ಅಥವಾ ಮೊದಲ-ಪಾಸ್ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಕೇಳುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ, ನಂತರ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್, ಮಾಪನ ಮತ್ತು ವಿಮರ್ಶೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿ. ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳು "ಪರಿಶೀಲನೆ ಸ್ನೇಹಿ" ಆಗಿರುವ ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಿ, ಅಂದರೆ ನೀವು ಅವುಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದು. ಅದು ತನ್ನ ತಾರ್ಕಿಕತೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿದ್ದರೆ ಅಥವಾ ಯಾವುದೇ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡದಿದ್ದರೆ, ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಅಪಾಯವನ್ನು ಊಹಿಸಿ.

ಎಲೆಕ್ಟ್ರಿಕಲ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ "ಉತ್ತಮ" AI ಉಪಕರಣವು ಏನು ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ?

EE ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ಸಹಾಯಕವಾದ AI ನಿರ್ಬಂಧಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಡಿರೇಟಿಂಗ್, ಥರ್ಮಲ್ ಲಿಮಿಟ್ಸ್, ಕ್ರೀಪೇಜ್/ಕ್ಲಿಯರೆನ್ಸ್, EMC ಮತ್ತು ಡ್ಯೂಟಿ ಸೈಕಲ್‌ನಂತಹ ಆಕರ್ಷಕವಲ್ಲದ ವಾಸ್ತವಗಳನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಇದು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಹುದಾದ ತಾರ್ಕಿಕತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸಬೇಕು, ಡೊಮೇನ್ ಶಬ್ದಕೋಶವನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಬಳಸಬೇಕು ಮತ್ತು ನೀವು ಪರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದಾದ ಅಥವಾ ಅನುಕರಿಸಬಹುದಾದ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬೇಕು. ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ಮೇಲ್ಮೈಗೆ ತರುವ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನೆಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುವ "ನಮ್ರತೆ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳು" ಇದಕ್ಕೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಅದು ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಉತ್ಪಾದಿಸಿದರೆ, ಅದು ಉಪಕರಣಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಶಬ್ದವಾಗಿರುತ್ತದೆ.

ಹಿರಿಯ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳಿಗಿಂತ ಕಿರಿಯ ವಿದ್ಯುತ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು AI ನಿಂದ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಭಾವಿತರಾಗುತ್ತಾರೆಯೇ?

ಹೌದು, ಕಿರಿಯರು ಇದನ್ನು ಮೊದಲು ಅನುಭವಿಸುತ್ತಾರೆ ಏಕೆಂದರೆ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಪ್ರವೇಶ ಮಟ್ಟದ ಕಾರ್ಯಗಳು AI ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವ ಕಾರ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಅತಿಕ್ರಮಿಸುತ್ತವೆ: ಡ್ರಾಫ್ಟಿಂಗ್, ಸರಳ ಚಾಲಕರು, ದಸ್ತಾವೇಜೀಕರಣ ಮತ್ತು ಮೂಲ ಡೀಬಗ್ ಪರಿಹಾರಗಳು. AI ಆ ಪ್ರತಿನಿಧಿಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡರೆ, ತಂಡಗಳು ತರಬೇತಿಯ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿರಬೇಕು. ಕಿರಿಯರು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯ ಸಮಯ, ಮಾಪನ ಕೌಶಲ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಹುಡುಕುವ ಮೂಲಕ ಮುಂದೆ ಉಳಿಯಬಹುದು. ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಯೋಜಿಸುವ ಮತ್ತು ನೈಜ ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ಅರ್ಥೈಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ವಿಭಿನ್ನವಾಗುತ್ತದೆ.

AI ಸುಧಾರಿಸಿದಂತೆ ನನ್ನ ಎಲೆಕ್ಟ್ರಿಕಲ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ವೃತ್ತಿಜೀವನವನ್ನು ಭವಿಷ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಹೇಗೆ ರೂಪಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು?

ನಿರ್ಬಂಧಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಎಂಜಿನಿಯರ್ ಆಗುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರಿ. ಸುರಕ್ಷತಾ ಅಂಚುಗಳು, ಅನುಸರಣೆ, ಉತ್ಪಾದಕತೆ, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ ಗುರಿಗಳು, ಉಷ್ಣ ಮತ್ತು ವಿದ್ಯುತ್ ಬಜೆಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿ - ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಮುಖ್ಯವಾಗುವ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು. ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್/ಫರ್ಮ್‌ವೇರ್ ಮತ್ತು ಅನಲಾಗ್/ಡಿಜಿಟಲ್ ಗಡಿಗಳಲ್ಲಿ ಬಲವಾದ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಪಾಂಡಿತ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ, ಅಲ್ಲಿ ಏಕೀಕರಣ ದೋಷಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ. ಡ್ರಾಫ್ಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಶೋಧನೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು AI ಅನ್ನು ಬಳಸಿ, ಆದರೆ ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಮುಖ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು "ಮಾನವರು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸುತ್ತಾರೆ, AI ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತದೆ" ಎಂದು ಮಾಡಿ

AI EMI/EMC ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಮತ್ತು PCB ವಿನ್ಯಾಸದ ರಾಜಿ ವಿನಿಮಯಗಳನ್ನು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿ ನಿಭಾಯಿಸಬಹುದೇ?

AI ಸಾಮಾನ್ಯ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ EMI/EMC ಜ್ಯಾಮಿತಿ, ರಿಟರ್ನ್ ಪಥಗಳು, ರಕ್ಷಾಕವಚ, ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಆಯ್ಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಅಳತೆ-ಚಾಲಿತ ಪುನರಾವರ್ತನೆಗೆ ಕುಖ್ಯಾತವಾಗಿ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿದೆ. ವಿನ್ಯಾಸ ಪರಾವಲಂಬಿಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಸರ ಅಂಶಗಳು ಮಾದರಿಯು ಎಷ್ಟು ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ಧ್ವನಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ, ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ಇನ್ನೂ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯ ಮತ್ತು ಅನುಸರಣೆ ಪರಿಸರಗಳಲ್ಲಿ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಪುನರಾವರ್ತಿಸಬೇಕು. AI ಬುದ್ದಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಅದು "ತರಂಗರೂಪವನ್ನು ನೋಡುವುದು" ಮತ್ತು ಫಿಕ್ಸ್ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸುವುದನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ.

"AI ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಉತ್ತೀರ್ಣರಾಗುವುದು" ಅದು ನಿಜವಾದ ಎಲೆಕ್ಟ್ರಿಕಲ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಕೆಲಸವನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು ಎಂಬ ಸಂಕೇತವೇ?

ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಅಲ್ಲ, ಏಕೆಂದರೆ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಕೆಲಸದ ಅಶುದ್ಧ ವಾಸ್ತವವನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವುದಿಲ್ಲ. ಕೆಲಸವು ಅಪೂರ್ಣ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು, ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಏಕೀಕರಣ ವೈಫಲ್ಯಗಳು, ಕನೆಕ್ಟರ್ ಉಡುಗೆ, ಶಬ್ದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು, ಪೂರೈಕೆದಾರರ ಆಶ್ಚರ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ತಡವಾಗಿ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಅನುಸರಣೆ ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. AI ವಿನ್ಯಾಸ-ಆಕಾರದ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಕಠಿಣ ಭಾಗವೆಂದರೆ ವಿಷಯಗಳು ಮುರಿದುಹೋದಾಗ ರಾಜಿ ವಿನಿಮಯ, ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದುವುದು. ನಿಜವಾದ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಪರಿಪೂರ್ಣ ಉತ್ತರಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಕಡಿಮೆ ಮತ್ತು ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಸಮರ್ಥನೀಯ ನಿರ್ಧಾರಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚು.

ಉಲ್ಲೇಖಗಳು

1. ಆರ್ಥಿಕ ಸಹಕಾರ ಮತ್ತು ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಸಂಸ್ಥೆ (OECD) - ಉತ್ಪಾದಕತೆ, ನಾವೀನ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಉದ್ಯಮಶೀಲತೆಯ ಮೇಲೆ ಉತ್ಪಾದಕ AI ಯ ಪರಿಣಾಮಗಳು - oecd.org

2. ಆರ್ಥಿಕ ಸಹಕಾರ ಮತ್ತು ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಸಂಸ್ಥೆ (OECD) - ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಪರಿವರ್ತನೆಯಲ್ಲಿ ಉದಯೋನ್ಮುಖ ವಿಭಜನೆಗಳು - oecd.org

3. ಆರ್ಥಿಕ ಸಹಕಾರ ಮತ್ತು ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಸಂಸ್ಥೆ (OECD) - AI ನಿಂದ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಕಾರ್ಮಿಕರು ಯಾರು? - oecd.org

4. EUR-ಲೆಕ್ಸ್ - EU AI ಕಾಯಿದೆ - eur-lex.europa.eu

5. ರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಸಂಸ್ಥೆ (NIST) - AI ಅಪಾಯ ನಿರ್ವಹಣಾ ಚೌಕಟ್ಟು (AI RMF 1.0) - nist.gov

6. ರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಸಂಸ್ಥೆ (NIST) - ಜನರೇಟಿವ್ AI ಪ್ರೊಫೈಲ್ - nist.gov

7. ವಿಶ್ವ ಆರ್ಥಿಕ ವೇದಿಕೆ - AI, ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ಮತ್ತು ವೃದ್ಧಿ: ನಾಳೆಯ ಕೆಲಸದ ಸ್ಥಳದ ಉದ್ಯೋಗಗಳು - weforum.org

8. ಅಂತರರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಕಾರ್ಮಿಕ ಸಂಸ್ಥೆ (ILO) - ಉತ್ಪಾದಕ AI ಮತ್ತು ಉದ್ಯೋಗಗಳು: ಔದ್ಯೋಗಿಕ ಮಾನ್ಯತೆಯ ಪರಿಷ್ಕೃತ ಜಾಗತಿಕ ಸೂಚ್ಯಂಕ - ilo.org

9. ವಿಶ್ವ ಆರ್ಥಿಕ ವೇದಿಕೆ - ಉದ್ಯೋಗಗಳ ಭವಿಷ್ಯದ ವರದಿ 2025 - weforum.org

10. ಮೆಕಿನ್ಸೆ & ಕಂಪನಿ - ಉತ್ಪಾದಕ AI ಯ ಆರ್ಥಿಕ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ: ಮುಂದಿನ ಉತ್ಪಾದಕತೆಯ ಗಡಿ - mckinsey.com

11. ಮೆಕಿನ್ಸೆ & ಕಂಪನಿ - ಉತ್ಪಾದಕ AI ಯೊಂದಿಗೆ ಡೆವಲಪರ್ ಉತ್ಪಾದಕತೆಯನ್ನು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡುವುದು - mckinsey.com

12. BSI ಗುಂಪು - EN 60601 ಕರಪತ್ರ - bsigroup.com

13. BSI ಗುಂಪು ಜ್ಞಾನ - IEC 60664-1 (ಕಡಿಮೆ-ವೋಲ್ಟೇಜ್ ಪೂರೈಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳೊಳಗಿನ ಉಪಕರಣಗಳಿಗೆ ನಿರೋಧನ ಸಮನ್ವಯ) - bsigroup.com

14. ಅಂತರರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಎಲೆಕ್ಟ್ರೋಟೆಕ್ನಿಕಲ್ ಆಯೋಗ (IEC) - ಮೂಲ EMC ಪ್ರಕಟಣೆಗಳು - iec.ch

15. IEC ವೆಬ್‌ಸ್ಟೋರ್ - IEC 61000-4-3 - iec.ch

16. ಯುಎಸ್ ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ಕೋಡ್ ಆಫ್ ಫೆಡರಲ್ ರೆಗ್ಯುಲೇಷನ್ಸ್ (eCFR) - FCC ಭಾಗ 15, ಉಪಭಾಗ B - ecfr.gov

17. ಟೆಕ್ಸಾಸ್ ಇನ್ಸ್ಟ್ರುಮೆಂಟ್ಸ್ (TI) - SLUP421 - ti.com

18. ರಕ್ಷಣಾ ಸ್ವಾಧೀನ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯ (DAU) - MIL-STD-1547B ಬಾಹ್ಯಾಕಾಶ ಮತ್ತು ಉಡಾವಣಾ ವಾಹನಗಳಿಗಾಗಿ ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ಭಾಗಗಳು, ಸಾಮಗ್ರಿಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು (ಡಿಸೆಂಬರ್ 1992) - dau.edu

19. ರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಉಪಕರಣಗಳು (NI) - ISO 26262 ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಸುರಕ್ಷತಾ ಮಾನದಂಡ - ni.com

20. ರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಸಂಸ್ಥೆ (NIST) - ಸಾಧನ-ಮಟ್ಟದ ಅಸಂಗತತೆ ಚೌಕಟ್ಟು (DARE) - nist.gov

21. ಮಿತ್ಸುಬಿಷಿ ಎಲೆಕ್ಟ್ರಿಕ್ ಸಂಶೋಧನಾ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯಗಳು (MERL) - TR2018-097 - merl.com

22. ಕ್ಯಾಡೆನ್ಸ್ - AI ಅವಲೋಕನ - cadence.com

23. ಆರ್ಕ್ಸಿವ್ - 2310.02059v2 - arxiv.org

ಅಧಿಕೃತ AI ಸಹಾಯಕ ಅಂಗಡಿಯಲ್ಲಿ ಇತ್ತೀಚಿನ AI ಅನ್ನು ಹುಡುಕಿ

ನಮ್ಮ ಬಗ್ಗೆ