هوش مصنوعی به مثابه کاتالیزور نوآوری در پژوهش های دکتری مهندسی صنایع: روش ها، کاربردها و مسیرهای آتی

انقلاب هوش مصنوعی (AI) در حال دگرگونی چشم انداز پژوهش در تمامی رشته ها است و مهندسی صنایع (IE) نیز از این قاعده مستثنی نیست. این مقاله با هدف ارائه یک راهنمای جامع برای دانشجویان دکتری مهندسی صنایع، به بررسی نقش کاتالیزوری هوش مصنوعی در پیشبرد مرزهای دانش این رشته می پردازد. ما ضمن مرور روش های کلیدی AI شامل یادگیری ماشین (ML)، یادگیری عمیق (DL)، یادگیری تقویتی (RL) و پردازش زبان طبیعی (NLP) با تاکید بر قابلیت های آن ها در حل مسائل پیچیده مهندسی صنایع، کاربردهای تحول آفرین این فناوری را در حوزه های اصلی پژوهشی IE مانند بهینه سازی، مدیریت زنجیره تامین، کنترل کیفیت، شبیه سازی و سیستم های تولید هوشمند مورد بحث قرار می دهیم. علاوه بر این، مقاله به بررسی هم افزایی بالقوه میان تکنیک های AI و روش های کلاسیک مهندسی صنایع (مانند تحقیق در عملیات و آمار) پرداخته و چالش های پیش رو، از جمله نیاز به داده های باکیفیت، مسائل تفسیرپذیری و ملاحظات اخلاقی را تحلیل می کند. در نهایت، با ترسیم مسیرهای آتی پژوهش و تاکید بر مهارت های ضروری برای پژوهشگران دکتری IE در عصر AI، این مقاله استدلال می کند که پذیرش هوشمندانه و استفاده انتقادی از هوش مصنوعی می تواند به نوآوری های چشمگیر و تولید دانش بدیع در سطح دکتری مهندسی صنایع منجر شود.

Keywords:

هوش مصنوعی , مهندسی صنایع , یادگیری عمیق , بهینه سازی , مدیریت زنجیره تامین , شبیه سازی