电子信息工程中人工智能技术的应用探究

电子信息工程中人工智能技术的应用探究

李玉

南京朵盛信息技术有限公司  江苏 南京  210000

摘要：随着电子信息工程的快速发展，传统处理方式面临复杂问题时显得力不从心。本文深入研究人工智能技术在该领域的应用，旨在提升问题解决能力、增强信息处理效率、优化资源配置和提高系统稳定性。电子信息工程中的故障诊断、智能控制、信息处理与保护以及产品设计优化等方面都可通过AI技术得以改善。本文提出人工智能技术作为关键驱动力，通过深度学习和模式识别等方法，能够更有效地解决工程领域的问题，从而推动电子信息工程的创新和提升综合效能。

关键词：电子信息工程；人工智能技术，；资源配置；故障诊断

引言：尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。电子信息工程的快速发展,亟需更高效和智能的技术进步作为支撑。人工智能凭借强大的机器学习和深度学习技术,正逐渐成为电子信息工程转型的重要动力。

一、人工智能技术概述

人工智能(AI)是计算机科学的一个重要分支,它致力于研究和开发模拟、延伸、增强人类智能的理论、方法与应用系统[1]。人工智能立足于让机器拥有像人一样的思维能力,以便能够感知环境、理解语言、学习新的知识、推理解决问题并进行自我优化。发展人工智能是当今计算机科学领域的重大目标之一。要研发真正的人工智能系统需要计算机科学与其他多学科知识的交叉与融合,主要涉及的学科包括计算机科学、认知科学、心理学、语言学、数学、神经科学、控制论等。现代人工智能研究分为理论与技术两个方面,理论研究着重探讨智能的本质与形成机理,技术研究则致力于开发使机器模拟智能的具体方法与系统。随着数据量的增长和计算能力的提升,人工智能技术取得了长足的进步,也延伸出了专门的研究方向,如机器学习、计算神经科学、计算语言学等。

人工智能已经在许多领域得到广泛应用,主要应用领域包括:计算机视觉与模式识别,如面部识别技术;自然语言处理,如语音识别与语音合成技术;情感计算,让机器感知和表达情绪;智能控制与机器人技术,让机器具有环境感知与自主决策与执行能力;专家系统与知识工程,利用知识库提供智能咨询与决策支持;游戏智能,开发与人类较真的电子游戏等。随着人工智能技术的不断进步,其应用领域还在不断拓展,对社会生活和产业发展都将产生深远的影响。

二、人工智能技术在电子信息工程中的优势

1、提升问题解决能力

电子信息技术的快速发展,电子信息工程所面临的问题也越来越复杂,对信息处理能力的要求也越来越高。传统的信息处理方式和算法往往难以有效解决数据量巨大、变量复杂互相关的实际工程问题[2]。而人工智能技术,特别是基于深度学习的方法,提供了全新的思路。

深度学习是人工智能领域中的一类算法,它通过模仿人脑分析信息的方式,建立复杂的神经网络模型,实现对数据高度抽象与特征提取。与此同时,GPU等硬件性能的进步也为训练更大规模神经网络提供了计算基础。相比于传统算法,基于深度学习的人工智能方法更能处理高维、非线性、动态复杂的问题,也更适合处理隐性知识和特征。具体到电子信息工程领域,深度学习模型可以从海量的历史数据中学习电子系统的运行规律和模式,获得准确的状态评估和趋势预测。这尤其适用于监测复杂系统的状态、进行故障预测等场景。相比人工经验判断,这种数据驱动的方法可以全面利用系统运行数据,进行更准确的状态评估与故障预测。此外,基于深度学习的语音识别、图像处理等技术,也可广泛应用于电子产品的智能交互界面,大幅提升用户体验。

2、增强信息处理效率

电子信息工程作为一个数据驱动的行业,需要处理大量的结构化和非结构化数据。这些数据来源复杂,包括用户行为数据、产品运行数据、网络日志等。对这些海量、异构数据进行有效处理,是电子信息工程实现智能化和数字化转型的关键。相比于传统的规则式编程,人工智能技术具有更强大的数据处理与模式识别能力。利用机器学习和深度学习方法,可以训练AI模型对复杂数据进行特征提取、分类、预测等智能分析[3]。例如,通过训练深度学习模型,可以实现智能语音交互、图像识别、异常检测等功能。相比人工编写规则,这样获得的分析结果更加准确和可靠。与此同时,基于GPU和特定AI芯片的加速,也大幅提升了AI模型的训练和预测效率。这使得使用AI技术处理海量数据成为可能。利用云计算平台,也可以轻松获取强大的AI计算资源。

3、优化资源配置

在电子信息工程领域,合理高效的资源配置对提升生产运营效率至关重要。过去主要依赖人工经验进行资源规划和调配,但随着产品更新迭代速度加快,这种方式已无法满足动态调整的需求。利用人工智能技术,特别是神经网络预测模型,可以实现电子信息工程领域的智能资源优化配置。具体来说,神经网络模型可以分析历史生产数据、销售数据、产品故障数据以及市场环境数据等。通过找到数据间的复杂映射关系,建立一个预测模型。该模型可以预测未来一定时间的市场需求变化、原材料供应状况、生产设备状态等。运营人员可以利用这些预测结果,规划电子产品的生产计划,合理调配原材料库存,做好设备的保养和维护,及时调整产能,也可以提前确定人力资源需求。相比人工经验判断,这种基于大数据建模的方法可以持续学习和优化,预测结果也更加准确。实时获取这些关键业务预测,有助于电子信息企业更加灵活地响应市场,在需求和供给之间取得平衡,降低资源浪费的可能,也能提前避免生产调度中的紧急情况。

4、提升系统稳定性

电子信息系统的稳定可靠运行关乎整个工程的效率与产品质量。然而系统复杂度增加会使故障点激增,对系统稳定性带来严峻挑战。仅依靠人工经验和规则很难全面考虑各种复杂情况。这时,人工智能技术就可以发挥重要作用。可以利用机器学习算法,从电子信息系统的历史运行数据中学习系统稳定运行的模式。然后实时监测系统指标,判断其是否偏离稳定状态。一旦检测到偏差,可以快速定位可能的故障模块和根源。甚至在故障发生前就可以提出预警,自动生成解决方案建议或推荐备件。相比传统监控方法,这种基于AI的方式更全面、更敏感,可以发现隐含的故障模式。随着运行时间增加,AI模型也随之优化,效果持续改进。利用云平台,不同地点的系统运行数据也可以聚合,实现更广泛的故障模式学习。还可进行虚拟仿真,模拟各种罕见情况,提高故障检测覆盖面。

三、人工智能技术在电子信息工程中的应用

1、故障诊断

电子信息工程系统中的设备故障不仅会造成系统运行中断,还可能导致数据丢失、生产事故等严重后果。进行准确、高效的故障诊断与预警是保障系统可靠性的关键。而复杂的电子信息系统运行会产生大量多源异构的数据,人工分析难以全面考虑各种状况。这时使用人工智能技术进行智能化故障管理就能发挥巨大价值。可以收集电子设备的实时状态数据、报警信息、历史故障记录等构建数据集,使用机器学习算法分析这些数据,找到设备正常和故障状态之间的区别模式。以此训练出一个故障诊断模型,它可以对新数据进行模式匹配,快速判断电子设备是否出现故障迹象。这种基于数据驱动的故障诊断方法可以自动发现更隐蔽的故障模式。同时,还可以进行更细致的故障定位,判断出是什么部件出现了问题,给出针对性的维修建议。而且,模型可以不断通过新数据进行在线学习与优化,诊断效果持续提高。更重要的是,训练出一个故障预测模型,可以对系统状态进行监测,在故障发生前就提出预警。这为及时排查隐患、规划维护提供时间窗口。预测模型可以评估不同部位的故障风险程度,使维保措施更加有针对性。这样可以大幅减少系统意外停机和维修成本。

2、智能控制

智能控制是电子信息工程发展到一定阶段的必然需求,它可以大幅提升系统的自动化水平和使用效率。传统的控制模式多依赖预设的简单规则和定时任务,但面对复杂动态环境,这类控制策略难以做出准确响应。而人工智能技术使得电子设备实现真正的智能化控制成为可能。可以通过各类传感器采集电子设备的运行状态数据以及环境数据。这些数据作为输入,经过预处理后进入一个基于深度学习的神经网络控制模型。模型通过分析不同情形下的最优控制策略,实现对电子设备的模型预测控制(MPC)。相比规则控制,这种数据驱动的控制策略可以做出更灵活准确的响应。在智能家居中,这类AI控制模型可以结合用户行为习惯、房间环境状态、能源价格等数据,自动规划电器使用方案。例如根据室内光照水平决定是否开启某灯,或者根据气温调整空调设定温度。用户仅需要进行高层次的需求表达,底层的设备协调控制完全自动化。这极大简化了使用复杂度,提供更智能化的体验。相比家庭应用,在工业生产领域,AI启用的精准控制也能起到很好作用。结合各类传感器数据,AI控制模型可以实时调整设备参数,使其处于最佳工作状态。还可以进行故障预测,避免产生不良产品。智能控制提高了生产质量和稳定性,减少了人工接管的需求。

3、信息处理与保护

电子信息工程系统中涉及大量关键业务数据和用户隐私信息,信息安全直接关系到系统的稳定可靠运行。然而系统信息安全面临来自内外部的各种威胁,如病毒、入侵、数据窃取等风险。仅依靠传统的安全防护手段,很难应对日益复杂多变的网络攻击。这时,使用人工智能技术进行智能化安全防护就显得尤为必要。可以使用机器学习算法对系统调用行为、网络流量等进行行为分析,建立正常行为基线[4]。之后实时监控系统状态,一旦检测到可疑异常,则立即报警或直接阻断。还可以使用无监督聚类技术,发现未知的威胁类型。这类数据驱动的AI安全检测方法,可以实现对系统行为的全面监控,及时发现隐藏的威胁。也可以利用AI技术对业务数据和用户信息进行智能加密,保证其机密性。例如使用基于深度学习的生成式对抗网络,可以模糊敏感信息中的文字、人脸等,实现可逆的匿名化处理。还可以基于生物特征技术,实现对访问系统的用户进行强认证,防止非法访问。

4、优化设计

产品设计直接关乎到产品的功能、性能、成本等因素。但设计过程需要考量各方面约束条件和复杂,完全依赖工程师的经验和直觉很难实现优化。这时使用人工智能技术进行智能化设计就可以发挥很大作用。可以利用AI算法对历史设计方案及其评测结果进行深入分析,找到设计参数与评价指标之间的复杂映射关系。建立一个预测模型,可以快速评估新设计方案的优劣。工程师只需输入设计要求,AI模型即可自动生成多个候选设计,并给出各自的性能评估。工程师可以选择最优设计进行深化迭代,无需从零开始设计

[5]。相比经验推导,这种基于数据并持续学习的AI设计方式,可以显著减少设计迭代次数,降低试错成本。利用仿真技术,AI还可以在虚拟环境中对设计方案进行测试优化,避免实际试制样机的资源消耗。借助云计算,也可以进行大规模设计空间探索,发现创新型设计方案。

结束语：

人工智能为电子信息工程注入了更强的智能化元素,极大提升了电子系统的自主控制、自我学习、自我优化的能力。运用人工智能技术,电子信息工程将变得更高效、更可靠、更智能。随着5G、物联网等新技术的推动,人工智能在电子信息工程中的应用前景更加广阔。我们有理由相信,人工智能将引领电子信息工程的智能化发展,推动相关产业实现深刻变革。

参考文献：

[1]段梦全.电子信息工程中的智能技术应用[J].电子技术,2023,52(05):230-231.

[2]殷庆武.电子信息工程中人工智能技术的应用探究[J].互联网周刊,2023,(07):81-83.

[3]翟卫青,宁超魁.“人工智能”技术融入应用型电子信息工程专业人才培养探索[J].平顶山学院学报,2022,37(06):124-128.

[4]张鹏.人工智能技术在电子信息工程中的应用[J].中国新通信,2022,24(10):16-18.

[5]朱福成.人工智能在电子信息工程中的应用研究[J].发明与创新(职业教育),2021，(03)：186-187.