MATLAB મુખ્યત્વે મોટર્સ અને AI ના ઉપયોગ માટે અનુમાનિત જાળવણીની શોધ કરે છે.ઉદાહરણ તરીકે, મોટર જીવનની આગાહી, મોટર ફોલ્ટ નિદાન અને જાળવણી વગેરે.

ઇલેક્ટ્રિક મોટર્સ, સર્વો મોટર્સ સ્પિન્ડલ મોટર્સ અને bldc મોટર્સ ડિઝાઇન અને બોબેટ ઉત્પાદક

મોટરમાં ખામી અથવા કામની અસામાન્ય પરિસ્થિતિઓ થાય તે પહેલાં, આ ઘટનાની અગાઉથી આગાહી કરો અને કોઈપણ સંભવિત સમસ્યાઓને રોકવા માટે આગાહી દ્વારા અગાઉથી પગલાં લો.

ઉદાહરણ તરીકે, રિઇન્ફોર્સમેન્ટ લર્નિંગનો ઉપયોગ કરીને PMSM મેગ્નેટિક ફિલ્ડ ઓરિએન્ટેડ કંટ્રોલ: ઓટોમેટિક ટ્યુનિંગ PID કંટ્રોલની સરખામણીમાં, આ સોલ્યુશન ઓવરશૂટને દબાવી શકે છે અને ટ્યુનિંગ સમયને લગભગ 65% ઘટાડી શકે છે - સ્વચાલિત ટ્યુનિંગ PID કંટ્રોલરને લગભગ 30 મિનિટ ટ્યુનિંગ સમયની જરૂર પડે છે, જ્યારે સ્વાયત્ત AI નિયંત્રણ. લગભગ 10 મિનિટની જરૂર છે.

લેખક ઘણીવાર સાથીદારો સાથે વાતચીત કરે છે કે મોટર ઉદ્યોગમાં તકનીકી પુનરાવૃત્તિ પ્રમાણમાં ધીમી છે.પરંતુ જ્યારે નવા વલણો આવે છે, ત્યારે આપણે પરંપરાગત દ્રષ્ટિકોણથી દૂર રહેવાની, વધુ વ્યસ્ત રહેવાની અને વધુ અનુભવવાની જરૂર છે.કદાચ આપણે આ વેન્ટ ચૂકી જઈશું!GPT4 એ નવીનતમ તકનીકી ક્રાંતિ છે!

AI દ્વારા બદલાઈ જવાથી ડરશો નહીં, પરંતુ તેને અનુભવો, તેને સમજો અને મારા માટે તેનો ઉપયોગ કરો!

મોટર ડિઝાઇન માટે AI નો ઉપયોગ કરી શકાય છે કે કેમ તે અંગે ચર્ચા કરતા પહેલા, આપણે એ સમજવાની જરૂર છે કે મોટર ડિઝાઇનમાં શું કામ કરવાની જરૂર છે?

મોટર ડિઝાઇનના મુખ્ય કાર્યોને ઇલેક્ટ્રોમેગ્નેટિક ડિઝાઇન, માળખાકીય ડિઝાઇન, થર્મલ ડિઝાઇન વગેરેમાં વિભાજિત કરી શકાય છે.ઇલેક્ટ્રોમેગ્નેટિક ડિઝાઇનને ઉદાહરણ તરીકે લેતા, ડિઝાઇનર્સ માત્ર પ્રદર્શનની આવશ્યકતાઓને જ ધ્યાનમાં લેતા નથી, પરંતુ સાર્વત્રિકતા અને માનકીકરણને પણ ધ્યાનમાં લે છે અને ઉત્પાદન અને કામગીરીના સંદર્ભમાં સંતુલિત નિર્ણયો લેવાની જરૂર છે.ધારી લઈએ કે ત્યાં કોઈ AI છે જેણે તમામ ડિઝાઇન ધોરણો, તમામ અગાઉના મોટર ઇલેક્ટ્રોમેગ્નેટિક સોલ્યુશન્સમાં નિપુણતા પ્રાપ્ત કરી છે અને મોટર ડિઝાઇનના સિદ્ધાંત અને પદ્ધતિઓમાં પણ નિપુણતા પ્રાપ્ત કરી છે, શું તે ઑપ્ટિમાઇઝ સોલ્યુશન ડિઝાઇન કરી શકે છે?મને લાગે છે કે તે શક્ય છે.પરંતુ આધાર એ છે કે તે શીખી શકે છે અને પૂરતું જ્ઞાન એકઠું કરી શકે છે.

શું અનુભવી ડિઝાઇનર આરક્ષણ વિના AI ને જ્ઞાન આપવા માટે તૈયાર છે?મને લાગે છે કે જો આ AI તેમનું ખાનગી છે, તો તે હોવું જોઈએ.આ AIની ખેતી કર્યા પછી, તે ગુલામની જેમ સારી કિંમતે વેચી શકે છે.

એવી પરિસ્થિતિ છે કે અનુભવી ડિઝાઇનર દ્વારા AI ને શીખવવામાં આવેલ જ્ઞાન ખામીયુક્ત અને ખોટું છે, જેના પરિણામે AI ડિઝાઇન કરેલ મોટર ખામીયુક્ત છે અને શ્રેષ્ઠ નથી.તેથી વિવિધ ડિઝાઇનરો વિવિધ AI ની ખેતી કરે છે, તેઓ ફક્ત તે લોકોનું જ્ઞાન વારસામાં મેળવે છે જેઓ તેમની ખેતી કરે છે.

સારી બાબત એ છે કે AI "માસ્ટર" ના વારસાને વારસામાં મેળવી શકે છે, અને AI "માસ્ટર" ના વારસદાર અથવા વેચનારને આપી શકાય છે.જો આ AI સારા જનીન ધરાવે છે, તો તે લાંબા સમય સુધી ઉપયોગી થઈ શકે છે.

ફાયદાકારક બાબત એ છે કે AI લોકોને પુનરાવર્તિત માનસિક શ્રમ પ્રાપ્ત કરવામાં અને કોમ્પ્યુટેશનલ ભૂલોને ઘટાડવામાં મદદ કરી શકે છે.

સ્વાયત્ત સભાનતા અને જ્ઞાન સાચુ છે કે ખોટું તે નક્કી કરવાની ક્ષમતા સાથે AI વધુ આગળ વધી શકે છે અને ગુલામ ન બની શકે, પરંતુ સમાન અથવા ઉચ્ચ સ્તરની સંસ્કારી વ્યક્તિઓ બની શકે છે.આ સમયે, મનુષ્ય ગુલામ બની શકે છે.