האם LLM פותרים משוואות הנדסיות? מחקר חדש מגלה

בעידן שבו משוואות טרנסצנדנטליות מאתגרות מהנדסים בכל יום – מניתוח זרימת נוזלים ועד חישוב מסלולי לוויינים – מחקר חדש בודק אם מודלי שפה גדולים (LLM) יכולים לפתור אותן. החוקרים בדקו שש דגמים מתקדמים: GPT-5.1, GPT-5.2, Gemini-3-Flash, Gemini-2.5-Lite, Claude-Sonnet-4.5 ו-Claude-Opus-4.5. השאלה המרכזית: ניבוי ישיר לעומת שימוש ב-LLM כממשק לפותחים מסורתיים. המחקר כלל 100 בעיות מתחומי הנדסה שבעה: אלקטרוניקה, מכניקה נוזלים ועוד. בשיטת הניבוי הישירה, שגיאות יחסיות ממוצעות נעו בין 0.765 ל-1.262 בכל הדגמים. לעומת זאת, בשיטה ההיברידית – שבה ה-LLM מנסח את המשוואות ומספק תנאים התחלתיים, ופותח ניוטון-ראפסון מבצע את האיטרציה – השגיאות ירדו ל-0.225 עד 0.301. זהו שיפור של 67.9% עד 81.8% בדיוק. השיפור הבולט ביותר נצפה באלקטרוניקה, עם ירידה של 93.1% בשגיאות, הודות לרגישות גבוהה של משוואות אקספוננציאליות. לעומת זאת, במכניקה נוזלים השיפור היה צנוע יותר – 7.2% בלבד – שם ה-LLM הצליחו לזהות דפוסים ביעילות גם בניבוי ישיר. תוצאות אלה מדגישות את כוחם של מודלי שפה גדולים בשליפת ידע תחומי ובמניפולציה סימבולית. למה זה חשוב למנהלי עסקים ישראלים? תעשיית ההייטק וההנדסה בישראל מסתמכת על חישובים מדויקים כאלה. שילוב LLM כממשק חכם לפותחים קלאסיים יכול להאיץ תהליכי פיתוח, להפחית טעויות אנוש ולהוזיל עלויות. זה פותח דלת לשימוש בכלים מבוססי AI גם בתחומים מסורתיים. המסקנה: מודלי שפה גדולים אינם מחליפים מנועי חישוב מדויקים, אלא משמשים כממשקים חכמים. מהנדסים ומנהלים צריכים לשלב גישות היברידיות כדי למקסם יתרונות. כיצד תיישמו זאת בפרויקט הבא שלכם?