当今世界，科技的飞速发展正以前所未有的方式重塑着各行各业，其中机械工程领域尤为显著。人工智能（AI）、机器学习（ML）与优化技术不再是遥不可及的理论概念，而是深入到工程设计的每一个环节，为工程师带来了革命性的工具与方法。这些先进技术极大地加速了设计与仿真过程，显著提升了工作效率，并通过自动化有效降低了研发成本，更在预测性维护和质量控制方面展现出强大潜力。
麻省理工学院（MIT）的Faez Ahmed教授，同时也是海洋利用多赫蒂讲席教授和机械工程副教授，深刻指出：“当人们谈论机械工程时，往往联想到基本的机械工具，如锤子、汽车、机器人和起重机等硬件设备。然而，机械工程的范畴远比这宽广。在机械工程内部，机器学习、AI和优化技术正扮演着日益关键的角色。” Ahmed教授正是这一变革的积极推动者，他所开设的2.155/156课程——“工程设计中的人工智能与机器学习”，正是MIT响应这一趋势的典范。
这门课程的核心目标是引导学生运用AI和机器学习的工具与策略，解决实际的机械工程设计难题，并促进新产品的创新。正如课程助教兼Ahmed教授“设计计算与数字工程实验室”（DeCoDE）的博士研究生Lyle Regenwetter所言：“机械工程师有很多理由去思考机器学习和AI如何有效地加速设计流程。” DeCoDE实验室的研究重点在于开发新的机器学习和优化方法，以探究复杂的工程设计问题。
自2021年首次推出以来，2.155/156课程迅速成为机械工程系最受欢迎的非核心课程之一。它不仅吸引了来自MIT机械工程、土木与环境工程、航空航天、斯隆管理学院以及核科学与计算机科学等多个院系的学生，还吸引了哈佛大学及其他院校的跨校选课学生，充分展现了其跨学科的广泛吸引力。
课程面向本科生和研究生开放，强调将先进的机器学习和优化策略应用于真实的机械设计问题。学生们在课程中参与一系列与物理系统AI相关的竞赛，并解决优化挑战，在友好而充满竞争的环境中学习。Ilan Moyer，一位机械工程系的研究生，分享了他的学习体验：“课程会提供一些挑战问题和基础代码，这些代码能够提供一个解决方案，但并非最佳方案。我们的任务就是思考，如何能做得更好？” 实时排行榜机制极大地激发了学生们持续改进其方法的积极性。
系统设计与管理专业的研究生Em Lauber补充道，这种学习过程为学生们提供了宝贵的探索空间，让他们能够深入理解所学知识的应用，并掌握“如何具体进行编程实现”的实践技能。课程内容涵盖了对前沿研究论文的深入讨论，同时学生们也会进行大量针对特定工程问题（如机器人、航空器、结构和超材料）的机器学习实践练习。
课程的亮点之一是期末项目。学生们以团队形式合作，自主选择一个复杂的工程问题，并运用AI技术进行设计。Ahmed教授对此类项目成果赞不绝口：“看到课堂项目如此多样且高质量，真是令人欣慰。本课程的学生项目经常能够发表研究论文，甚至获得奖项。” 他举例说明，近期一篇题为《GenCAD-Self-Repairing》的论文，就荣获了2025年美国机械工程师学会系统工程、信息与知识管理最佳论文奖。
机械工程系研究生Malia Smith表示，期末项目最棒的部分在于它“让每个学生都有机会将课堂所学应用于他们最感兴趣的领域”。她的项目选择了“标记运动捕捉数据”，旨在预测跑者的地面受力，她形容这项工作“非常令人满意”，因为它所达到的效果远超预期。
Em Lauber则以“猫爬架”设计为框架，利用不同的模块（如柱子、平台和坡道）为不同的猫咪家庭创建定制化的解决方案，展现了AI在个性化产品设计中的应用。Ilan Moyer的项目则专注于开发一种新型3D打印机架构的软件，这预示着AI在先进制造技术领域的巨大潜力。
Moyer总结道：“当你在流行文化中看到机器学习时，它往往显得非常抽象，给人一种非常复杂的感觉。这门课程揭开了它的神秘面纱。” 这句话精辟地概括了该课程的价值，它将高深的理论与实际应用紧密结合，让学生们亲身体验到AI和机器学习在解决真实世界工程问题中的强大力量和无限可能。这不仅仅是一门课程，更是培养未来智能工程师的摇篮，推动机械工程领域向更智能、更高效的方向发展。通过这样的教育实践，MIT正为全球工程领域输送具备前瞻性思维和实践能力的创新人才，确保机械工程在智能时代持续保持其核心竞争力与活力。
