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原文链接：https://news.mit.edu/2025/ai-machine-learning-for-engineering-design-0907

原文作者：Anne Wilson | Department of Mechanical Engineering

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人工智能与机器学习赋能工程设计：麻省理工学院的实践与探索

一项广受欢迎的机械工程课程，正在将机器学习和人工智能理论应用于真实的工程设计挑战中，为未来的工程师开辟新的道路。

人工智能优化为机械工程师带来了诸多益处，包括更快、更准确的设计和仿真，通过流程自动化提高效率，降低开发成本，以及增强预测性维护和质量控制。

麻省理工学院机械工程系的 Doherty 海洋利用主席兼副教授 Faez Ahmed 表示：“当人们想到机械工程时，他们会想到锤子等基本机械工具……以及汽车、机器人、起重机等硬件，但机械工程是一个非常广泛的领域。在机械工程领域，机器学习、人工智能和优化正发挥着越来越重要的作用。”

在 Ahmed 的课程 2.155/156（人工智能与机器学习在工程设计中的应用）中，学生们利用人工智能和机器学习的工具和技术进行机械工程设计，重点关注新产品的创建和工程设计挑战的解决。

该课程的助教、Ahmed 设计计算与数字工程实验室（DeCoDE）的博士生 Lyle Regenwetter 说：“机械工程师有很多理由考虑使用机器学习和人工智能来加速设计过程。” DeCoDE 实验室专注于开发新的机器学习和优化方法来研究复杂的工程设计问题。

该课程自 2021 年首次开设以来，已迅速成为机械工程系（MechE）最受欢迎的非核心课程之一，吸引了来自整个学院各个系的学生，包括机械工程、土木与环境工程、航空航天与工程、MIT Sloan 管理学院，以及核科学与计算机科学，还有来自哈佛大学和其他学校的跨校注册学生。

该课程对本科生和研究生开放，重点是在真实世界的机械设计问题背景下实施先进的机器学习和优化策略。从设计自行车架到城市电网，学生们参与与物理系统人工智能相关的竞赛，并在充满友好竞争的课堂环境中应对优化挑战。

MechE 的研究生 Ilan Moyer 解释说，学生们会得到挑战性问题和起始代码，这些代码“提供了一个解决方案，但不是最好的解决方案……我们的任务是[确定]如何做得更好？”实时排行榜鼓励学生不断完善他们的方法。

系统设计与管理研究生 Em Lauber 表示，这个过程为探索所学知识的应用以及“实际如何编码”的技能练习提供了空间。

课程内容包括对研究论文的讨论，学生们还进行针对机器人、飞机、结构和超材料等特定工程问题的机器学习实践练习。对于他们的期末项目，学生们以团队形式合作，将人工智能设计技术应用于他们自己选择的复杂问题。

Ahmed 说：“看到课程项目多样化的广度和高质量，真是太棒了。这门课上的学生项目常常能促成研究论文的发表，甚至还获得了奖项。”他举例说，一篇题为《GenCAD-Self-Repairing》的近期论文获得了美国机械工程师学会系统工程、信息与知识管理 2025 年最佳论文奖。

MechE 研究生 Malia Smith 说：“期末项目最好的部分是它让每个学生都有机会将他们在课堂上学到的知识应用到他们非常感兴趣的领域。”她的项目选择了“标记运动捕捉数据”，研究跑步者的地面反作用力预测，她称这项工作“非常令人满意”，因为它取得的效果比预期的要好得多。

Lauber 则采用了一种“猫爬架”的设计框架，利用不同模块的柱子、平台和坡道，为不同的猫家庭创建定制化的解决方案；而 Moyer 则创建了设计新型 3D 打印机架构的软件。

Moyer 说：“当你看到流行文化中的机器学习时，它通常是非常抽象的，你会感觉有什么非常复杂的东西在发生。这门课为我们拉开了帷幕。”

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