Bienvenido de nuevo a mi última publicación de blog, donde lo guiaré a través de las entradas y salidas del proyecto de grupo de 40 créditos para los estudiantes que toman el Técnicas computacionales y de software en ingeniería MSc.
Comenzamos el proyecto grupal el 1 de marzo, donde la sesión informativa introductoria se llevó a cabo virtualmente sobre Zoom. Todos los estudiantes fueron responsables de organizarse dentro de los equipos, lo que nos permitió formar equipos en función de nuestras fortalezas y habilidades identificadas a través de una prueba de personalidad en línea.
Me asocié con Thomas, Clément y Charlotte, ¡nos llevamos bien de inmediato como equipo! Según la prueba de personalidad, todos los miembros del equipo cubrieron el conjunto de habilidades esenciales necesarias para enfrentar colectivamente los desafíos del proyecto. Tuvimos a Charlotte, que se destacó en liderazgo y habilidades de gestión, Clément, que era muy emprendedor y metodológico, Thomas, que estaba lleno de ideas creativas y, finalmente, yo, que tengo una sólida formación técnica y docente.
Además, todos los miembros fueron asignados para que todos nos especializáramos en diferentes opciones del mismo programa de maestría y pudiéramos brindar información desde diferentes perspectivas. Charlotte y Thomas se especializaron en el Ingeniería de software para informática técnica Opción (SETC), Clément en el diseño de ingeniería computacional (CED) y formé parte de la Inteligencia computacional para análisis de datos (CIDA) opción.
La primera semana del proyecto formó nuestra semana de inducción, donde se nos informó sobre la tarea en cuestión, que era tratar de abordar las deficiencias de la dinámica de fluidos computacional (CFD) tradicional mediante el uso de inteligencia artificial (IA). Todos los supervisores querían hacer de este un proyecto muy abierto para promover la creatividad dentro de los equipos y, por lo tanto, no se suponía que cada equipo debía alcanzar un objetivo fijo o fijo. Se proporcionaron muchos tutoriales y pautas iniciales durante la primera semana para proporcionarnos a todos una base inicial de los métodos CFD y AI.
Una de las primeras tareas que completamos como equipo fue crear el nombre y el logotipo de nuestra empresa (todos los grupos estaban destinados a funcionar como una empresa de nueva creación que lleva su producto innovador al mercado), y todos acordamos un nombre que éramos muy orgulloso de: LaminA.I. Charlotte también puso a trabajar sus habilidades creativas y diseñó el logotipo de nuestro equipo (como se ve arriba).
Un atributo clave que ayudó a nuestro equipo desde el principio fue que todos compartimos una visión común de nuestro objetivo final. Esto realmente ayudó a minimizar los conflictos dentro del equipo y nos permitió canalizar todas nuestras habilidades para lograr el objetivo. Queríamos crear un algoritmo de optimización para encontrar un conjunto de coeficientes que una red neuronal de aprendizaje profundo pueda usar para predecir la elevación y el arrastre de un perfil aerodinámico 2D. Predecir la elevación y el arrastre para geometrías 2D y 3D es uno de los problemas más complejos de resolver para los científicos. Por lo tanto, queríamos pensar fuera de la caja y adoptar un enfoque que nunca antes se había utilizado en la industria.
Se nos permitió reunirnos de manera segura cara a cara y trabajar juntos en persona inmediatamente después de la semana de inducción. La universidad había proporcionado espacios de estudio en grupo que podíamos reservar y utilizar para nuestras reuniones. Después de usar los recursos de la universidad para nuestras reuniones diarias durante las primeras dos semanas, nos pareció más manejable como equipo reunirnos en las casas de los demás, ya que vivíamos razonablemente cerca unos de otros y podíamos ser más flexibles con nuestros horarios de reunión.
A lo largo del proyecto, también se organizaron reuniones semanales de supervisores para permitir que todos los grupos compartan su progreso y discutan cualquier problema que puedan estar enfrentando. La Universidad se aseguró de que todos permanecieran seguros durante estas reuniones al exigir que todos los estudiantes y el personal se hicieran la prueba de COVID-19 dos veces por semana. La Universidad proporcionó kits de prueba LFT gratuitos a todos los estudiantes y al personal durante el período docente y de vacaciones.
Para el proyecto, utilizamos varias herramientas y tecnologías diferentes. Usamos la supercomputadora de la Universidad Crescent para generar casi 4000 muestras de datos de entrenamiento para la red neuronal profunda, usamos Google Colab para entrenar la red neuronal y usamos Python para diseñar un algoritmo genético a medida para optimizar los coeficientes de la red neuronal. Después de más de 1000 horas de trabajo combinado, la línea de procesamiento de la solución final que diseñamos se puede ver en la imagen a continuación. El rendimiento que vimos de nuestro producto fue muy impresionante y, en muchos casos, los resultados fueron incluso mejores que con algunas herramientas de uso comercial.
Tuvimos nuestra presentación final de Powerpoint y póster el 28 de abril, donde tuvimos la oportunidad de presentar nuestro trabajo a los supervisores y también de ver qué soluciones creativas habían previsto los otros equipos. Fue emocionante ver cómo todos los demás habían abordado este problema y terminar el año en lo mejor con toda nuestra cohorte bajo un mismo techo por primera y lamentablemente la última vez este año. Dado que la única parte restante de esta maestría es ahora la tesis, muchos estudiantes viajarán fuera de Cranfield para hacer sus pasantías. Finalmente, trabajamos juntos en nuestro portafolio grupal, que al final tenía más de 190 páginas (!!!) después de que agregamos todos los apéndices para resumir todo el trabajo que hicimos durante el lapso de ocho semanas.
Este proyecto grupal fue una de las experiencias más agradables hasta ahora durante este curso, no solo desde un punto de vista académico sino también interpersonal. Reunirnos con el grupo en las casas de los demás nos permitió sentirnos cómodos como equipo muy rápidamente y también desarrollar una fuerte amistad en el camino. Además, creo que me olvidé de mencionar esto antes, pero todos en el grupo, excepto yo, eran franceses. Así que todos aprovechamos esta oportunidad para conocer un poco más sobre nuestras diferentes culturas y orígenes. También aproveché al máximo mis oportunidades y traté de mejorar mis habilidades en francés hablado con el equipo.
Como mencioné anteriormente, la única parte de esta maestría que ahora queda es la disertación, y en mi próximo blog compartiré con ustedes mi experiencia al realizar la disertación final de 60 créditos de mi maestría. Mientras escribo este blog, ya estoy empezando a pensar en mi proyecto de tesis, que implica predecir patrones de derrames de petróleo en los océanos utilizando técnicas de aprendizaje automático. ¡Ya estoy muy emocionado y no puedo esperar para comenzar!
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