Ọgwụgwụ-na-ọgwụgwụ Usoro ọrụ, Ọchịchị, Nyocha na Iji Ọrụ — Ọgụgụ isi Artificial na Chemical Engineering

Uru:

Ikike itinye AI mgbe niile site na imewe ruo n'ọrụ, yana ọnụ ụzọ nkwenye mmadụ na ọnọdụ mgbanwe otu ahịrịokwu.
Ikike iji guzobe usoro ọchịchị yana ndepụta ụgbọ ala akwadoro, nhazi data, traceability, ọzụzụ na nkwenye na-aga n'ihu.
Ikike itinye ụkpụrụ nke ọrụ mmadụ, mkpa nchekwa, nkwenye, nzuzo, nghọta na ọrụ gburugburu ebe obibi-elekọta mmadụ n'ime usoro ọrụ.

N'ime nkeji iri gara aga, anyị ahụla ka esi eji AI n'enweghị nsogbu na mpaghara ọ bụla nke injinịa kemịkalụ - imewe, simulation, kinetics, amụma ihe onwunwe, njikarịcha, data njikwa, HAZOP, ọchụchọ ụkpụrụ, na Python. N'ime nkeji ikpeazụ a, anyị na-ejikọta ọnụ: Anyị ga-amụta otú e si etinye AI site na mmalite ruo na njedebe nke ọrụ ma ọ bụ ụlọ ọrụ na-enye ọzụzụ na-agbanwe agbanwe, ọnụ ụzọ nkwenye mmadụ, na usoro ọchịchị-usoro nke na-ekpebi iwu ndị a ga-eji ngwá ọrụ, data, na mkpebi mee ihe na nzukọ. Ebumnobi a bụ iwulite sistemu dị larịị nke na-egbochi otu ahụhụ AI ịbanye n'ime imewe, mkpebi azụmahịa, ma ọ bụ akwụkwọ nchekwa.

Echiche bụ isi dị mfe: a na-etinye ọnụ ụzọ nkwenye mmadụ na ọnọdụ mgbanwe doro anya na ọkwa ọ bụla; Ị nweghị ike isi n'otu ọnụ ụzọ gafee na-agafeghị na nke ọzọ. Nke a bụ usoro nchekwa ndụ na injinịa kemịkalụ, yana na ngalaba nyocha ma ọ bụ ahụike - n'ihi na ebe a kwa, mmejọ enweghị nsonaazụ ọ bụghị na akwụkwọ mana n'eziokwu, na ndị mmadụ na gburugburu ebe obibi.

Ngwugwu-na-ọgwụgwụ ọrụ usoro: nwere ọnụ ụzọ nkwenye

Ka anyị tụlee ọrụ injinịa kemịkalụ n'usoro ise wee tinye ọrụ AI na ọnụ ụzọ nkwenye na nke ọ bụla:

1. Nhazi na echiche. AI na-ewepụta nhọrọ ụzọ yana usoro PFD. Ọnụ ụzọ: a na-eji aka na-edobe nguzozi ihe onwunwe, a họọrọ ụzọ ahụ site na ikpe injinịa?

2. Nyocha na ịme anwansị. Na-achịkọta mmepụta ịme anwansị AI, na-enye ihe ngosi nka / ihe onwunwe. Ọnụ ụzọ ámá: ihe nlereanya thermodynamic dabara adaba, ọ̀tụ̀tụ̀ uka/ike ike ọ̀ na-ejide, ụkpụrụ ndị dị oké mkpa na-adabere na isi mmalite/nyocha data?

3. Optimization na nha nha. AI na-emepụta njikarịcha na mgbako koodu nhazi. Ọnụ ụzọ: ihe mgbochi ahụ ezuola, anwalela koodu ahụ, ọ dị na windo nchekwa kacha mma?

4. Nchekwa na nnabata. Na-enye ọkpụkpụ AI HAZOP na maapụ ọkọlọtọ. Ọnụ ụzọ: Ndị otu ọkachamara emeela nyocha ihe egwu ahụ, enyochala ihe ọkọlọtọ sitere na isi mmalite, enwetala nkwado ikike?

5. Ọrụ na nlekota oru. AI na-enyocha data sensọ na ọkọlọtọ anomalies. Ọnụ ụzọ: mgbama ezigbo ma ọ bụ ihe mmetụta, nchekwa nchekwa na SIS nọọrọ onwe ya?

Ọnụ ụzọ ámá ndị a na-egbochi ibuga otu mmepụta enwetaghị n'ọkwa ọzọ. Ọbụlagodi na ahụhụ gbapụ, enwere ohere dị mma ijide ya n'ọnụ ụzọ na-esote.

NDỤMỌDỤ: Dee otu ahịrịokwu “ọnọdụ mgbanwe” maka ọkwa nke ọ bụla wee mee ka ndị otu ahụ hụ ya: “A pụghị ịmalite ịme anwansị ruo mgbe ejiri aka gosi nguzozi ihe.” Iwu doro anya dị otú ahụ na-eme ka a na-edobe ịdọ aka ná ntị ọbụna n'okpuru nrụgide oge.

Usoro ọchịchị: ọzụzụ ụlọ ọrụ

Nnwale nke onye ọ bụla dị mma, mana usoro ọchịchị chọrọ n'ogo ụlọ ọrụ. Isi ihe ise:

1. Ụgbọ ala na ndepụta ihe nlereanya akwadoro. Ọ na-akọwapụta ngwaọrụ AI nwere ike iji rụọ ọrụ ndị. A naghị eji ngwaọrụ ndị akwadoghị maka akaụntụ nchekwa dị mkpa.

2. Nhazi data. Kedu ụgbọ ala nwere ike ịbanye ndenye ọgwụ, ọnọdụ ọrụ na data nkeonwe? Enyeghị data nzuzo/onwe ya na ngwaọrụ ndị na-ewepụta data na mpụga nzukọ a.

3. Ndekọ na traceability (audit trail). Kedu mmepụta sitere na nke ngwá ọrụ, onye kwadoro ya, kedu isi iyi ejikọrọ? Ekwesịrị ịchọta ya ma ọ bụrụ na nsogbu emee.

4. Ọzụzụ na ikike. Ndị ọrụ ga-amarịrị oke AI, ihe ize ndụ nke ịhụ anya, yana ịdọ aka ná ntị nke nkwenye. Ngwá ọrụ dị ike, ma dị ize ndụ na aka ọjọọ.

5. Na-aga n'ihu nkwenye. Ụdị na ụgbọ ala dịgasị iche iche; A na-anwale ntụkwasị obi nke nsonaazụ ya kwa oge.

Nlebara anya: N'ime ụlọ ọrụ, ụzọ nke "onye ọ bụla kwesịrị inye data ha chọrọ na ngwa AI ha chọrọ" bụ ihe ize ndụ nke nhụpụ ozi nkeonwe yana ọdịda nchekwa. Ọchịchị bụ akụrụngwa a na-adịghị ahụ anya ma dị oke egwu na-egbochi ihe egwu ndị a.

Ụkpụrụ iji ụkpụrụ eme ihe

Ka anyị jikọọ modul na ụkpụrụ isii:

Ọrụ mmadụ. Mkpebi ikpeazụ na mbinye aka dị n'aka ọkachamara tozuru oke; Mpụta AI abụghị ihe nnọchi maka nnabata ya.
Ihe kacha mkpa nchekwa. Mkpebi nchekwa dị oke mkpa (nchekwa, ihe egwu, ihe, nha nha) chọrọ nkwenye na nnabata ikike.
The ịdọ aka ná ntị nke nkwenye. Ejikọtara mmepụta ọ bụla na physics/isi iyi, jiri usoro nweere onwe ya nwalee, wee gafee nzacha nkọwa.
Nchekwa. A na-ahazi data nkeonwe na nkeonwe naanị n'ụzọ akwadoro na nke echekwara.
nghọta. A na-ekwu iji AI n'eziokwu na akụkọ na akwụkwọ.
Ọrụ gburugburu ebe obibi na ọha mmadụ. Mkpebi na-echebara ọ bụghị naanị akụ na ụba, kamakwa ahụike mmadụ na gburugburu ebe obibi.

Obere ikpe atọ

Ikpe 1 - Ọnụ ụzọ ahụ jidere ahụhụ ahụ. N'ime otu oru ngo, ejidere 4% nnukwu ahaghị nhata na AI's PFD draft n'ọnụ ụzọ nguzozi tupu ịbanye na usoro ịme anwansị. A na-edozi ahụhụ ahụ na isi iyi; Ọ bụrụ na enweghị ọnụ ụzọ, njehie a ga-agbasa na simulation wee gbasaa na nha. Ọdịdị oyi akwa na-arụ ọrụ.

Ikpe 2 - Ọchịchị gbochiri ihichapụ data. Otu onye injinia na-achọ mado ntụzịaka ihe na-akpata ihe n'ime ụgbọ ala AI mepere emepe. Iwu nhazi data nke ụlọ ọrụ ahụ kwuru na enwere ike ịhazi data a naanị n'ime ụlọ akwadoro. Iwu ahụ gbochiri mwụfu dị oke egwu maka azụmahịa.

Ikpe 3 - traceability wetara ntụkwasị obi. N'otu nyocha, a jụrụ anyị ka esi mee mkpebi nhazi. N'ihi ịdọ aka ná ntị nke ụlọ ọrụ ahụ, ọ ga-ekwe omume ịdekọ na AI naanị mepụtara akwụkwọ, na uru ọ bụla dị mkpa sitere na isi iyi nnwale, na onye injinia nyere ikike kwadoro mkpebi ahụ. Nghọta nyere ma ntụkwasị obi yana nchekwa iwu.

Ndebiri anọ enwere ike iṅomi

1) Atụmatụ ọnụ ụzọ ọrụ:

Ọrụ gị: onye ndụmọdụ mmesi obi ike. Ọrụ m: [nkọwa]. Kwadebe m atụmatụ VERIFICATION GATE maka usoro (ichepụta, nyocha, nha, nchekwa, ọrụ): kedu ihe AI na-eme n'oge ọ bụla, nke ọnọdụ mgbanwe otu ahịrịokwu enweghị ike ịgafe na ọkwa ọzọ na-enweghị izute, onye na-enyocha ya. Mkpesa pụrụ iche na nche-ọnụ ụzọ dị mkpa.

2) Ịchịkwa onwe onye ọchịchị:

A na-ewepụta ndepụta nyocha nke onwe maka ojiji AI na nzukọ anyị: (1) enwere ndepụta nke ngwaọrụ akwadoro, (2) akọwapụtara nhazi data, (3) debere ndekọ / traceability, (4) enwere ọzụzụ ndị ọrụ, (5) enwere nkwenye na-aga n'ihu? Rịọ nyocha "ee/ akụkụ/ee e" na ntụnye nkwalite maka ihe ọ bụla. Okwu: [nkọwa]

3) Nkwuwapụta / nkwupụta ojiji:

Depụta paragraf nghọta nke na-akọwa n'eziokwu iji AI maka akụkọ injinia: n'oge ole ka ejiri AI depụta / nyocha, ka esi akwado nsonaazụ ya, yana ọrụ ikpeazụ dị n'aka onye injinia nwere ọrụ. ikwubiga okwu ókè; naanị tụgharịa uche n'ihe emere n'ezie. Ime: [nkọwa]

4) Nyocha ikpeazụ tupu mkpebi:

M na-achọ ime mkpebi a: [mkpebi]. Gbaa m ọsọ site na ndepụta ikpeazụ tupu inyefe ya: (1) nchekwa a ọ dị oke mkpa, (2) ọ bụ ụkpụrụ ọ bụla m na-adabere na isi mmalite/anwalela, (3) enwere nkwenye onwe onye, (4) achọrọ nkwado ikike, (5) achọpụtala nzuzo / nnabata? Kaa akara nzọụkwụ ị hụrụ na-efu. Mkpebi bụ nke m; Ị na-eso ndepụta nlele.

Ngwa ngwa adịghị ike / Ike siri ike

Ngwa ngwa adịghị ike:

Kedu ka m ga-esi jiri AI na ọrụ m?

Enweghị ọnọdụ, enweghị nhazi nkwado. AI na-enye azịza n'ozuzu, na-agafe ọnụ ụzọ nchebe-dị oke mkpa.

Mgbasa ozi siri ike:

Ọrụ gị: onye ndụmọdụ mmesi obi ike. Achọrọ m iji AI site na imewe iji rụọ ọrụ na 50,000 ton / afọ mmepụta kemịkal. Maka ọkwa nke ọ bụla, ana m enweta usoro maka ọrụ AI, nhazi nkwenye nke enweghị ike ịgafe na-agafeghị, onye ga-akwado ya, na nke data nwere ike inye ngwá ọrụ. Kakwaa usoro nchekwa dị mkpa ma gosi ebe nkwado mmadụ dị mkpa.

Ihe dị iche iche doro anya: ọnọdụ ọrụ, ọnụ ụzọ ámá, nkwenye na iwu data na-ahazi iji AI.

Nkesa ọrụ na nhazi ngwụcha ruo ọgwụgwụ

Ogbo

Ọrụ AI

ọnụ ụzọ nkwenye

Nhazi

Ụzọ, PFD draft

Ntụle + nkwenye ụzọ

Nyocha

Nchịkọta ịme anwansị, amụma

Ngosipụta ihe nlereanya + isi iyi

Nha nha

njikarịcha, koodu

Mgbochi + ule + nchekwa

Nchekwa / nnabata

HAZOP ọkpụkpụ, maapụ

Otu ọkachamara + isi mmalite

Azụmahịa

Anomaly nsochi

Ezigbo/ihe mmetụta + SIS nọọrọ onwe ya

Mmejọ ndị nkịtị

Ịwụ elu ọnụ ụzọ n'okpuru nrụgide oge. Ịwụfe ọnụ ụzọ ámá ga-ekwe ka njehie ahụ banye na nkebi na-esote.
Na-eleghara ọchịchị anya. Iji ngwa ọrụ na data eme ihe mgbe niile na-ebute ntapu yana ihe egwu nchekwa.
Ojiji na-ezo. Ọ bụrụ na edepụtaghị ojiji AI nke ọma, ma ntụkwasị obi na nchekwa iwu na-emebi.
Nkwenye nchekwa dị mkpa iji hụ nke ọma. Nkwado ikike abụghị usoro mbinye aka kama ọ bụ ezigbo ọrụ nkwenye.
Ichefu ihe gbasara gburugburu ebe obibi na mmekọrịta mmadụ na ibe ya. A na-atụle mkpebi ọ bụghị naanị site na akụ na ụba kamakwa site na ahụike na gburugburu ebe obibi.

Na nchịkọta

N'ime usoro njedebe na njedebe, AI na-agbakwunyere ọnụ ụzọ nkwenye mmadụ n'oge ọ bụla nke injinịa kemịkalụ; Ị nweghị ike isi n'otu ọnụ ụzọ gafee na-agafeghị na nke ọzọ. Usoro ọchịchị (ngwaọrụ agbaziri agbaziri, nhazi data, traceability, ọzụzụ, nkwenye na-aga n'ihu) na-ebute ọzụzụ a n'ọtụtụ ụlọ ọrụ. Ọkpụkpụ azụ nke iji ọrụ eme ihe bụ ụkpụrụ isii: ọrụ mmadụ, mkpa nchekwa, ntụzịaka nkwenye, nzuzo, nghọta na ọrụ gburugburu ebe obibi. AI bụ onye enyemaka dị ike; Ma onye nwe imewe, nchekwa na okwu ikpeazụ bụ mgbe niile ọkachamara ruru eru.

Ọrụ ngwa

Mepụta atụmatụ ọnụ ụzọ nkwenye nke nzọụkwụ ise maka ọrụ nke gị (ma ọ bụ nke a pụrụ ichetụ n'echiche) site na iji ndebiri "atụmatụ ọnụ ụzọ ọrụ"; Dee ọnọdụ mgbanwe otu ahịrịokwu maka ọkwa ọ bụla. Mgbe ahụ, site na ndebiri "nyocha onwe onye ọchịchị", nyochaa otú ojiji AI na-arụ ọrụ a si eme n'ihe gbasara ngwá ọrụ akwadoro, nhazi data, traceability, na ọzụzụ, ma chọpụta ma ọ dịkarịa ala mmezi abụọ.

ndetu

[] M na-etinye ọnụ ụzọ nkwenye mmadụ na ọnọdụ ngafe otu ahịrịokwu na ọkwa ọ bụla.
[] Akọwapụtara m ndepụta ngwaọrụ akwadoro yana nhazi data.
[] M debere ndekọ/traceability (ihe mmepụta, onye kwadoro, kedu isi mmalite).
[] Ekwuru m iji AI n'ụzọ doro anya na akụkọ ahụ.
[ ] M na-ekwu na mkpebi nchekwa dị oke mkpa bụ nkwenye ọkachamara enyere ikike yana ọrụ gburugburu ebe obibi.

Ule modul

1. Kedu n'ime ihe ndị a kachasị mma maka ọgụgụ isi na injinịa kemịkalụ?

A) Ọgụgụ isi nwere ike dee mgbako nchekwa ozugbo n'ime imewe na-enweghị nkwado mmadụ
B) AI bụ ihe ngwa ngwa akaụntụ na onye na-emepụta ụkpụrụ; Ọrụ maka ịchọpụta nchekwa nke imewe na mkpebi ikpeazụ dị na mmadụ ✔
C) Ebe ọ bụ na ọgụgụ isi na-arụ ọrụ mgbe niile ka a pụrụ ịdabere na ya karịa ụmụ mmadụ, ekwesịrị ịhapụ ya mkpebi nchekwa.
D) ọgụgụ isi artificial bara uru naanị maka ichikota ederede, ọ nweghị ihe jikọrọ ya na ngụkọ injinia

Nkọwa: ọgụgụ isi artificial; Ọ bụ ihe nnyemaaka na-enyocha data dị ukwuu, na-esepụta ọkọlọtọ ma na-emepụta mgbako/depụta koodu. Ọrụ na nkwado nke okwu ndị dị oke mkpa dị ka nchekwa nke imewe, nkọwa nke ịme anwansị na mkpebi ikpeazụ bụ nke ọkachamara ruru eru; Mmepụta enwetaghị nkwenye nwere ike bute mpụta reactor ma ọ bụ mgbawa. Ya mere, mmepụta ọgụgụ isi anaghị edochi nnabata ọkachamara ruru eru.

2. Kedu nke bụ ọzụzụ nyocha nke nzọụkwụ atọ maka nsonaazụ mgbako injinia nyere site na ọgụgụ isi mmadụ?

A) Ịhụ ma mmepụta ọ na-ada ụda na obi ike
B) Jụọ otu ajụjụ ahụ na ọgụgụ isi mmadụ ugboro atọ wee were nkezi
C) Jikọọ ya na physics / isi iyi, nwalee ya n'onwe ya, nyefee ya na nzacha nkọwa ✔
D) Ịnabata nsonaazụ ozugbo na ịlele ya naanị na ọkwa akụkọ

Nkọwa: A na-ebu ụzọ jikọọ mmepụta ọ bụla na physics / isi iyi (nke nha nha, nke isi mmalite, nke echiche), mgbe ahụ, a na-anwale ya na usoro nke onwe ya (ngụkọta aka, ịme anwansị, data ntinye aka, nlele nlele), n'ikpeazụ, a na-agafe ya site na nzacha nkọwa-oke (bụ oke / ike echekwara, bụ uru bara uru). Nzọụkwụ atọ ndị a na-adọta ọtụtụ nhụsianya.

3. Gịnị ka a ga-eme ma ọ bụrụ na ngụkọta uka na-abanye na-apụ ekwekọghị na ihe itule draft guzosie ike artificial ọgụgụ isi na a usoro imewe?

A) Obere ọdịiche adịghị mkpa, leghara ya anya ma gaa n'ihu na nhazi ahụ
B) A na-achọta ihe dị iche iche ma dozie ya; a na-enwekarị mgbagharị echefuru echefu ma ọ bụ loopback a na-agụ ugboro abụọ ✔
C) A na-ewere nguzozi ziri ezi n'ihi na ọgụgụ isi na-agbakọ ya otú ahụ.
D) A na-eji aka na-ebuli uru nke iyi na-apụ apụ iji mebie ihe dị iche

Nkọwa: Na injinịa kemịkalụ, a na-echekwa oke ma ọ bụ na-echekwabeghị; 'ọ na-efu ihe dịka' bụ ihe anabataghị. Ọ bụrụ na ntinye = nhapụta mmepụta adịghị eju afọ, a na-enwekarị mgbaba akụkụ nke echefuru echefu, nrụgharị ugboro abụọ, ma ọ bụ njehie. Enweghị ike ịga n'ihu na nhazi ahụ ruo mgbe a chọtara ma dozie ya; ma ọ bụghị ya, njehie ahụ ga-agbasa na nha niile na-esote.

4. Usoro ịme anwansị 'converged' nyere foto dị mma'. Kedu ihe egwu kachasị dị egwu maka izi ezi nke nsonaazụ a?

A) A naghị egosi tebụl na agba na ụdị a na-agụghị agụ
B) simulation na-agbakọta ngwa ngwa
C) Ụdị thermodynamic nke na-adabaghị maka njirimara nke usoro ahụ na-emepụta ihe na-ekwenye ekwenye ma na-ezighị ezi ✔
D) Ọtụtụ ebe ngụkọ na tebụl eruba

Nkọwa: Ọtụtụ n'ime njehie ịme anwansị abụghị ọnụọgụ, mana n'ihi nhọrọ thermodynamic (ngwugwu ihe onwunwe). Itinye ihe nlereanya dị mma na ngwakọta pola nwere ike ime ka azeotrope ghara ịhụ anya, nsonaazụ ga-adịkwa mma ma ọ bụ ihe na-ezighi ezi. Ihe osise nke yiri ka ọ na-agbakọta ọnụ ma mara mma adịghị egosi na ọ bụ eziokwu; dabara nlereanya na ntụnyere nnwale chọrọ.

5. Olee otú mmadụ kwesịrị isi mee mgbe ọgụgụ isi na-enye a mmeghachi omume ọnụego mgbe nile (k) uru maka a reactor imewe?

A) A ga-ekpebi uru ya na nnwale; A naghị eji amụma AI eme ihe dị ka data imewe ✔
B) A na-etinye ọnụ ahịa ozugbo n'ime ime ka AI na-enye obi ike
C) A na-eche na uru ahụ bụ otu na mmeghachi omume ọ bụla n'agbanyeghị ọnọdụ
D) Uru ezuola ozugbo ọnụọgụ yiri ya pụtara na ịntanetị

Nkọwa: A na-ekpebi ihe ndị na-agbanwe agbanwe, ike na-arụ ọrụ na usoro naanị site na nnwale; Otu mmeghachi omume ahụ na-eme omume dị iche iche site na ihe mkpali dị iche iche, adịghị ọcha ma ọ bụ usoro. Uru k nke AI weghachiri nwere ike ịbụ ntule mbụ, mana ọ bụghị data imewe. Oke kinetic ọ bụla nke na-abanye na ndabere nke imewe ga-adabererịrị na isi mmalite.

6. Olee otú e kwesịrị isi kpebisie ike okpomọkụ nke exothermic mmeghachi omume (reaction enthalpy) maka mma jụrụ imewe?

A) Ọnụ ahịa mbụ enyere site na ọgụgụ isi mmadụ na-abanye ozugbo n'ime atụmatụ jụrụ oyi
B) A na-atụle uru ahụ site na calorimetry ma nyochaa ya site na onye injinia nyere ikike, ọ dabereghị na amụma ọgụgụ isi ✔
C) Ọ bụrụ na mmeghachi omume ahụ bụ exothermic, enwere ike ileghara ibu ọkụ ahụ anya
D) A na-eji uru nke ngwakọta yiri ya n'agbanyeghị ọnọdụ ahụ

Nkọwa: Okpomọkụ mmeghachi omume na ike ịgba ọsọ na-ekpo ọkụ bụ ihe dị mkpa maka nchekwa. Uru nke AI weghachiri nwere ike ịbụ nke ihe mgbaze/ọnọdụ dị iche ma nwee ike ịkọwahie ibu ọkụ n'ezie. A na-atụle ụkpụrụ ndị a site na calorimetry (dịka mmeghachi omume calorimetry) ma nyochaa site na onye injinia ruru eru; Ọ dịghị mgbe ọ dabere na amụma ọgụgụ isi naanị.

7. Ọgụgụ isi na-enye ikike ikuku nke ihe mgbaze nwere ọnụ ọgụgụ obi ike. Kedu ihe ekwesịrị ime tupu iji uru a?

A) Ebe ọ bụ na a na-enye uru ahụ nke ọma, a na-etinye ya ozugbo na nhazi kọlụm
B) Naanị unit na-achịkwa, ọ dịghị mkpa ka anya na isi iyi
C) A na-enyocha uru ahụ site na nchekwa data a pụrụ ịdabere na ya (DIPPR/NIST) ma ọ bụ nnwale, yana ọnọdụ ✔
D) Ọ bụrụ na e jiri ya tụnyere uru nke ihe mgbaze ọzọ ma yiri ya, a na-anabata ya.

Nkọwa: Ntụle atụmatụ bụ ntọala ọnụọgụgụ nke imewe, na njehie ebe a na-agbasa na ngụkọ niile. Uru AI nwere ike ịbụ nke ngalaba ọzọ, nọrọ n'ọnọdụ na-ezighi ezi, ma ọ bụ bụrụ ihe nhụsianya. Ya mere, a na-enyocha njirimara ọ bụla dị egwu site na nchekwa data a pụrụ ịdabere na ya (DIPPR/NIST) ma ọ bụ nnwale; A ghaghị ịrịọkwa ya na ọnọdụ uru (okpomọkụ, nrụgide, oge).

8. Kedu ihe ga - eme ma ọ bụrụ na a gwara ọgụgụ isi ka ọ 'welata ike' na njikarịcha usoro mana enweghị mmachi ịdị ọcha nke ngwaahịa?

A) Ihe si na ya pụta na-adị mma mgbe niile na nke dị elu, ihe mgbochi adịghị mkpa
B) Ihe kacha mma na-eduhie eduhie nwere ike ịpụta nke mara mma na akwụkwọ mana na-achụ ịdị ọcha ma ọ bụ nchekwa ✔
C) Ọgụgụ isi na-emecha ihe mgbochi ndị na-efu efu ozugbo na nke ọma
D) Optimization anaghị arụ ọrụ ma ọ dịghị arụpụta ihe

Nkọwa: Nkwalite na-enweghị njedebe na-eduhie eduhie: AI ma ọ bụ algọridim nwere ike na-atụ aro 'kachasị mma' na akwụkwọ na-ebelata ike mana n'eziokwu na-ebelata ịdị ọcha ngwaahịa n'okpuru nkọwapụta ma ọ bụ gafere oke nchekwa. Ya mere, a ghaghị ịkọwapụta ihe niile dị mma na nchebe, yana ebumnuche na mgbanwe mkpebi; A ga-anwalekwa mgbakọ na mwepụ kacha maka nchekwa na ike.

9. Gịnị bụ ihe mbụ na-eme mgbe AI flags a mberede ima elu na sensọ data dị ka 'ekwe omume ntapu'?

A) Ịkwụsị usoro ahụ ozugbo, n'ihi na ọgụgụ isi artificial kwuru na ọ na-agbapụta
B) Ileghara mgbama ahụ anya n'ihi na sensọ na-ezighi ezi mgbe niile
C) Na-enyocha nzacha ntụkwasị obi ma akara ngosi ọ bụ ihe omume n'ezie ma ọ bụ nsogbu ihe mmetụta / nha ✔
D) Hichapụ ihe mwụli elu na akpaghị aka na ntọala data

Nkọwa: Sensọ nwere ike ịgha ụgha: ntugharị nhazi, njikọ na-atọhapụ, ahịrị na-ebuli mkpọtụ. A ga-ebu ụzọ nyochaa akara anomaly maka ntụkwasị obi data: ọ dabara na sensọ ndị agbataobi/metụtara, ọ ga-ekwe omume n'anụ ahụ, ọ dabara na ndekọ ndozi/mmezi? Naanị mgbe emechara ihe ndị a ka a na-enyocha ya dị ka ihe omume n'ezie; Ma ọ bụghị ya, enyemaka nwere ike ime dabere na mkpu ụgha.

10. Gịnị bụ ọrụ kwesịrị ekwesị na nchekwa nke AI na ọmụmụ HAZOP?

A) Imepụta HAZOP zuru oke site n'ịmara usoro na ime ka nzukọ ahụ ghara ịdị mkpa
B) Ikowa ọkwa dị ize ndụ n'ụzọ ziri ezi na ime mkpebi akpachara anya
C) Inye usoro ọrụ, ntuziaka okwu ajụjụ na ịkwadebe nkeji; Hapụ ndị otu ọkachamara nyocha ihe egwu n'ezie ✔
D) Ịga n'ebe nzukọ na ịbịanye aka na akụkọ ihe egwu ikpeazụ naanị

Nkọwa: HAZOP bụ ọrụ ọkachamara dị oke mkpa maka nchekwa. Amamịghe echiche; Nkịtị matriks nke ọnụ/paramita/okwu ntuziaka na-eme ka akwụkwọ dị ngwa, dị ka ncheta ihe ngosi na ndezi nkeji. Mana nke ngbanwe bụ ezigbo ihe ize ndụ, ịdị njọ nke nsonaazụ ya na oke nke ịkpachara anya bụ nke otu ndị ọkachamara multidisciplinary; Ọzọkwa, a naghị ahụ ihe egwu ndị akọwapụtara n'usoro na ọgụgụ isi. Usoro AI bụ ntinye, ọ bụghị mmepụta, nke nzukọ ọkachamara.

11. Kedu ihe dị oke egwu maka AI na ụkpụrụ na nyocha nhazi?

A) Ọgụgụ isi adịghị ezighi ezi na ihe ọmụma ọkọlọtọ ya, enwere ike iji ya mee ihe ozugbo
B) Nọmba ihe ọ bụla, oke oke na ụbọchị ga-enyocharịrị site na isi mmalite na ugbu a; AI na-enye naanị ntụziaka ✔
C) nlele mmelite adịghị mkpa n'ihi na ụkpụrụ anaghị agbanwe agbanwe.
D) Ịmepụta ndepụta nlele naanị na-egosi nnabata

Nkọwa: Nchọpụta ụkpụrụ bụ otu n'ime mpaghara ebe AI na-ahụ anya nwere ike bụrụ ihe na-agbawa obi: ọnụọgụ ihe na-adịghị adị, ebe nkwụsịtụ na-ezighi ezi, ma ọ bụ ihe mgbe ochie chọrọ ka enwere ike igosi ya n'ụzọ doro anya. Nrube isi pụtara ma nchekwa yana iwu. Ya mere, ihe ọ bụla, njedebe uru na ụbọchị enweghị ike iji ya mee ihe na-enweghị nkwenye sitere na isi mmalite na ugbu a; AI na-enye naanị ntụziaka.

12. Usoro mgbako Python engineering nke e dere site na ọgụgụ isi na-arụ ọrụ na-enweghị njehie wee mepụta nọmba. Kedu ihe ọ ga-ewe iji tụkwasị nkwubi okwu a obi?

A) Ọrụ enweghị njehie nke koodu na-egosi na nsonaazụ ya ziri ezi.
B) Ekwesịrị ịnwale koodu ahụ site na nsonaazụ amaara ama, a ga-enyocha otu na ọnụ ọnụ, yana njikwa nchekwa ga-enyochakwa ya site n'aka ikike ✔
C) Ọ bụrụ na koodu ahụ dị ogologo ma yie mgbagwoju anya, enwere ike iwere ya dị ka ihe ziri ezi
D) Ebe ọ bụ na ọgụgụ isi mmadụ dere ya, ọ dịghị mkpa maka nkwenye ọzọ

Nkọwa: 'Na-arụ ọrụ' na 'nke ziri ezi' bụ ihe dị iche iche: koodu ahụ nwere ike na-agba ọsọ na-enweghị njehie ma mepụta nọmba na-ezighị ezi (mgbagwoju anya otu, njehie akara, ntụgharị ntụgharị). Ya mere, a ga-anwale koodu ọ bụla na ule nyocha (nlele nyocha, ngụkọ aka, data ntinye aka) nke a maara azịza ya n'onwe ya; a ga-enyocha nkeji na ọnụ ọnụ; Onye injinia nyere ikike ga-enyochakwa mgbako nchekwa nchekwa.

13. Kedu ụzọ kachasị dị irè iji chebe usoro nhazi kemịkalụ AI na-enye njedebe na njedebe site na otu ahụhụ na-abanye n'ime imewe ma ọ bụ akwụkwọ nchekwa?

A) Ịnyefe usoro ahụ dum na otu ngwa AI ma lelee njedebe
B) Wepụ nkwenye etiti maka ọsọ na ịlele naanị na ọkwa ikpeazụ
C) Itinye ọnụ ụzọ nkwenye mmadụ na ọnọdụ ngafe otu ahịrịokwu n'ọkwa ọ bụla (nyocha mkpuchi) ✔
D) Injinia ọ bụla nwere ike iji ụgbọ ala nke ya n'efu na-edoghị ndekọ.

Nkọwa: A na-etinye ọnụ ụzọ nkwenye mmadụ na ọnọdụ mgbanwe doro anya (ọ kwụsiri ike, ọ na-ejikọta ya na isi iyi, a na-anwale koodu ahụ, a nabatara nkwenye ọkachamara) na ọkwa ọ bụla (ichepụta, nyocha, nha, nchekwa, ọrụ). Ị nweghị ike isi n'otu ọnụ ụzọ gafee na-agafeghị na nke ọzọ; Ihe owuwu a nwere akwa akwa na-egbochi otu njehie AI ịbanye n'ime usoro ndị na-esote.

14. Kedu n'ime ngwa ndị a na-eme ka iji ọgụgụ isi eme ihe na ụlọ ọrụ dị mma n'ihe gbasara ọchịchị?

A) Onye ọrụ ọ bụla nwere ike itinye data nkeonwe n'enweghị ihe ọ bụla n'ime ngwa ọ bụla mepere emepe nke nhọrọ ya.
B) Usoro nchịkwa nke gụnyere ndepụta ụgbọ ala akwadoro, nhazi data, traceability, ọzụzụ na nkwenye na-aga n'ihu ✔
C) Ejighị ọgụgụ isi mmadụ edekọ ma ọlị
D) Iji otu ngwá ọrụ na-akwadoghị maka ọrụ ọ bụla, gụnyere akaụntụ nchekwa dị mkpa

Nkọwa: 'Onye ọ bụla kwesịrị ịnye data ha chọrọ n'ụgbọ ha chọrọ' na-ebute ihe ize ndụ nke mwepu ozi nkeonwe yana njehie nchekwa. Usoro ọchịchị siri ike; Ọ gụnyere ụgbọ ala akwadoro na ndepụta ihe nlereanya, nhazi data (nke ụgbọ ala nwere ike ịdebanye aha / data nkeonwe), ndebanye aha na traceability (ụzọ nyocha), ọzụzụ onye ọrụ na nkwenye na-aga n'ihu. Nke a bụ akụrụngwa dị oke egwu nke na-egbochi ihe egwu.