هوش مصنوعی در مهندسی شیمی: کاربردها، تحلیل و ارزیابی روش ها

با گسترش فزایندهی هوش مصنوعی در مهندسی شیمی، چالش اصلی تبدیل شده است به اعتماد عملی به پیش بینی های مدل های آکادمیک در محیط های واقعی صنعتی. این مقاله با انجام یک مرور نظام مند بر ۸۷ مطالعه ی علمی و تحلیل عمیق چهار مطالعه ی موردی صنعتی از بخش های پتروشیمی، داروسازی، تصفیه آب و پلیمر، نشان می دهد که بیش از ۴۰٪ از مدل هایی که در مقالات دقت بالایی گزارش کرده اند، در شرایط عملیاتی خطایی بیش از ۲۵٪ دارند. برای پرداختن به این شکاف، ما یک چارچوب سه بعدی برای ارزیابی پایایی (Reliability) و روایی (Validity) مدل های هوش مصنوعی ارائه می دهیم که بر سه معیار تطابق با داده های صنعتی مستقل، تکرارپذیری نتایج و پایداری در برابر نوسانات ورودی (مانند تغییرات دما یا فشار) تاکید دارد. یافته ها بیانگر آن است که موفقیت کاربردی هوش مصنوعی در مهندسی شیمی بیش از آنکه به نوع الگوریتم بستگی داشته باشد، به کیفیت داده ها و وجود چارچوب ارزیابی جامع وابسته است. این رویکرد می تواند راهگشای پیاده سازی ایمن تر و موثرتر هوش مصنوعی در صنایع شیمیایی باشد.کلمات کلیدی: هوش مصنوعی، مهندسی شیمی، شبکه عصبی مصنوعی، یادگیری ماشین، بهینه سازی فرآیندها، مدل سازی شیمیایی، پایایی و روایی مدل