Как инженеры-электрики видят мир: модели, системы, код; и роботы
Не все лучшие команды по робототехнике - это компьютерщики - у них есть инженеры-электрики и механики, ученые-информатики, роботы и многие другие, чтобы заполнить пробелы. Этот пост представляет собой исследование того, как разные способы мышления способствуют развитию робототехники и, как следствие, многих проектов разработки программного обеспечения.
Как бы вы охарактеризовали всеобъемлющую концептуальную тему своей специальности бакалавриата?
Изначально это было опубликовано в моем бесплатном информационном бюллетене по робототехнике и автоматизации Демократизация автоматизации.
Просмотр моделей
Я не характеризую EE в первую очередь схемотехникой или нанотехнологиями. Мне потребовалось много времени, чтобы понять, в чем разница между моей степенью в области электротехники (EE) и аналогичной степенью по информатике. Так много моих одноклассников получают работу инженера-программиста (SWE) независимо от того, действительно ли мы разные? Я знаю, что курсы разные, но есть вероятность, что на курсах будут преподаваться одни и те же концепции в другом учебном плане и в другой график.
Итак, возникает вопрос, чем отличаются ЭЭ? Они учатся видеть мир в моделях. У всех задач, которые мы выполняем, разный набор допущений и инструментов. Нам нужно быть осторожными и понимать, где модель, которую мы используем, верна, а где мы можем снизить производительность (в виде неопределенности). В схемотехнике есть модель в виде библиотеки Cadence для конкретного производственного цикла, у микроэлектромеханических систем есть модели, обычно основанные на физике (но многие другие вещи влияют на конечное устройство), обработка сигналов использует модели, чтобы определить, какую информацию они видят и отправляют, и больше.
Математика основных, таких как преобразование Фурье, всплески, электромагнетизм и многое другое, представляет собой разные наборы моделей. Этот анализ требует обширной математической основы для обучения (линейная алгебра, многомерное исчисление и вероятность) по сравнению с глубоким обучением (import keras). Строгость изучения этих автономных систем заставляет EE рассматривать модели машинного обучения с их ограничениями по объему.
Такой взгляд на мир в моделях становится еще более ценным, поскольку каждая компания пытается использовать модели машинного обучения для решения новых задач. Моя лабораторная группа почти полностью состоит из людей типа EE, и научный, ограниченный образ мышления поможет в гораздо большем количестве систем, чем традиционные пространства проектирования EE.
Может быть, отправить это другу, который занимался ЭЭ, и вы не понимали, что это значит?
Системное мышление
Наряду с видением мира в моделях, большинство вещей, которые производятся сегодня, представляют собой винтик в невероятно сложной серии взаимосвязей. На самом деле, большинство инженеров работают над одной частью, которая имеет множество последующих эффектов (подумайте, например, о том, как рекомендательные системы влияют не только на пользователя). Это сложная форма немоделированной динамики (или возмущения, как сказали бы некоторые поля).
Инженеры-механики, которых я знаю сегодня, интуитивно понимают, какие части систем они не контролируют. Изготовление оборудования? Они думают о том, что это будет трогать и как это повлияет на дизайн. Это своего рода образ мышления, при котором ничто из того, что вы создаете, не живет в пузыре.
Я не совсем понимаю здесь, поскольку я не был инженером-механиком, поэтому мне любопытно, что люди могут помочь мне заполнить. У меня есть подозрение, что термодинамика, теория управления, статика и т. Д. Имеют перекрывающиеся темы сверху в EE, но у меня сложилось впечатление, что то, как роботов учат думать и подходить к вещам, было немного по-другому. Эта разница в подходе заключается в том, что ценность добавления как мех-э, так и ЭЭ падает.
Это похоже на то, как если бы охват одного и того же предмета с помощью другой системы координат помогает с избыточностью. Я бы также включил химическую инженерию во многие темы, обсуждаемые в этом разделе. В конечном счете, это указывает на обсуждение компьютерных наук и инженерии, которых в следующем десятилетии у нас будет больше.
Небо это предел
Лучшее, что я обнаружил, работая с профессионалами-компьютерщиками, - это их оптимизм. Программное обеспечение меняет мир (или, назовите это волшебством), и есть люди, которые верят, что могут построить что угодно. Культура оптимизма и хакерства имеет свои достоинства.
Я думаю, что информатика также создает сильные темы абстракции. Будь то абстракция программного обеспечения (общепринятый способ) или системные иерархии, в области информатики есть несколько действительно элегантных решений. Я бы сказал, что мне не нравится скорость развития таких вещей, как теория множеств, фундаментальные алгоритмы, компиляторы и т. Д., По сравнению с общей тенденцией роста в CS и в целом в области искусственного интеллекта. Это расхождение с теоретически обоснованными областями и инструктаж по структурированию формулировки мыслей в направлении реализации и создания вещей (в формальный период обучения - что имеет огромное значение) определят будущее информатики. Я хочу следить за тем, как небольшие гуманитарные школы преподают информатику по сравнению с такими школами, как Беркли и Стэнфорд, которые собирают корпоративные деньги.
Школы, у которых есть собственные факультеты информатики, будут счастливы, что они продвинулись вперед. Из-за того, что инструменты широко распространены в обществе, количество учащихся будет продолжать расти. Это точка первого слоя. Затем, разделив школы, люди лучше поймут, что в этих группах существует другой образ мышления. Ученые-информатики заслуживают способности двигаться быстро и ломать вещи, но то, что ломается, не может быть тканью нашего общества.
Нематериальные активы
Для создания чего-либо в масштабе нужны люди, а не только инженерное образование. Возможно, кто-то, кто является самоучкой, заполнит некоторые пробелы в том, «что практически работает» или (предупреждение о срабатывании триггера комплекса превосходства инженера), люди, которые не были обучены как инженеры, все еще имеют достоверный вклад при разработке продуктов.
Многие выгоды от нематериальных активов будут исчерпаны с годами. Мне нравится вариант: что, если бы кто-то разработал рекомендательную систему, которая хочет попытаться заставить пользователя чувствовать себя хорошо. Это не игра с краткосрочными доходами (конфликтует с моделью венчурного капитала), но я думаю, что компания, которая начала это 5 лет назад, сейчас будет на золотой тарелке для всей технической журналистики и будет финансово непобедима (игра на фондовом рынке).
Собираем все вместе
Робототехника - странная область. Разница в том, что люди на самом деле делают, очень велика. Это более очевидный случай, когда нам нужно разное мышление, но в конечном итоге применяются одни и те же тенденции.
Как исследователь, я провел свои первые «продуктивные» месяцы в погоне за дроном, поэтому, когда он ударяется о потолок, обнаруживает столкновение и выключается, я могу его поймать, чтобы он не врезался в землю и не заставил меня снова собрать и начать с нуля.
- Или у меня есть друг, который пытался прикрепить электродвигатели к выносу велосипеда и сделать автономные велосипеды (попал в толпу микромобильных).
- Или у вас есть исследователи из Amazon, которые управляют своими складами с помощью множества простых роботов и, я шучу, повысили уровень травматизма.
- Или вы работаете в лаборатории, специализирующейся на глубоком обучении с подкреплением, и показатель успеха - превышение базового уровня при выполнении вычислительной задачи.
Все это верные ответы, но я пытаюсь разобраться в том, что значит быть робототехником. Я пытаюсь сделать так, чтобы люди увидели, что для решения этих проблем нам нужно огромное количество людей.
Скачок веры заключается в том, чтобы понять, что для создания продуктов (даже если они физически не воплощены) нам нужны не только компьютерные специалисты. То, что начинается как проект, связанный только с программным обеспечением, будет расти, если он будет успешным, и с этим ростом, вероятно, будет плохо подготовленная команда, если не будет разнообразия взглядов на то, как это делается. Я не собираюсь указывать на этические и практические недостатки последних систем машинного обучения, но они распространены. Перекрестное опыление мыслей помогает искоренить эти злые углы.
Изначально это было опубликовано в моем бесплатном информационном бюллетене по робототехнике и автоматизации Демократизация автоматизации.
