Апгрейд инженера: в тандеме с ИИ

Искусственный интеллект сегодня меняет облик базовых отраслей экономики, и в ближайшие годы этот процесс будет лишь ускоряться. Если в 2023 году глобальный рынок ИИ в производственном секторе оценивался в 3,2 миллиарда долларов, то к 2028 году прогнозируется его рост до 20 миллиардов.

Фото: Пресс-служба МАИ / Личный архив

Авиационная индустрия, находящаяся в технологическом авангарде, стала одним из главных полигонов для внедрения и использования цифровых интеллектуальных систем.

ИИ в воздухе и на земле

Будущее искусственного интеллекта в авиационной отрасли определяется несколькими глобальными трендами.

Первый — предиктивное техническое обслуживание. Например, концерн Airbus развивает платформу Skywise, которая с помощью ИИ анализирует данные с тысяч датчиков, установленных на самолёте, предсказывая отказы компонентов задолго до их возникновения. Внедрение таких систем позволяет значительно уменьшить количество незапланированных поломок и простоев и сократить затраты на ремонт на 15-40%.

В последние годы наметился тренд на использование в авиастроении генеративного дизайна. При помощи ИИ в Airbus спроектировали перегородку между салоном и камбузом. Деталь была напечатана из сверхпрочного алюминиево-магниевого сплава на 3D-принтере и получилась на 45% — примерно 30 кг — легче стандартной без потери прочности.

Ещё одно направление развития ИИ в авиации — интеллектуальная оптимизация бизнеса. Ведущие авиакомпании активно используют машинный разум для сокращения эксплуатационных издержек. Например, «Аэрофлот» внедрил систему умного планирования полётов, которая, по данным компании, снижает расход топлива на 2–5%, что эквивалентно десяткам миллионов долларов в год.

Четвёртый тренд — цифровые двойники. Точные виртуальные копии различных авиационных узлов и агрегатов позволяют переводить значительную часть испытаний новых самолётов и оборудования в цифровой вид, экономя как время, так и средства производителей.

Параллельно ИИ повышает автономность авиасистем: например, берёт на себя задачи навигации и принятия решений в беспилотных летательных аппаратах.

Такие тенденции формируют чёткий и неотложный запрос как на новые прикладные решения в области ИИ, так и на специалистов, способных работать на стыке классического авиастроения и data science. И в Московском авиационном институте этот вызов приняли.

Научный фронт

Центром исследований вопросов применения искусственного интеллекта в жизненном цикле воздушных судов в МАИ выступает институт № 1 «Авиационная техника». Именно здесь под руководством главного конструктора университета по направлению «Авиастроение» Дмитрия Стрельца реализуется ряд передовых проектов. 

 — Искусственный интеллект постепенно превращается из экспериментального в неотъемлемый инструмент современного авиационного проектирования. Институт № 1 ведёт работы сразу по нескольким перспективным направлениям в данной области. Это автоматизация упрощения геометрии и построения расчётных сеток, интеллектуальная разработка сертификационной и расчётной документации, а также управление комплексными авиационными программами на основе знаний и данных, — говорит Дмитрий Стрелец.

Один из ключевых проектов — создание системы управления комплексными авиационными программами. В её функции входят автоматическое определение предписаний, содержащихся в исходных документах, формирование связанных между собой базы знаний и графа требований, а также проверка соответствия проектной и отчётной документации всем необходимым условиям.

— Система обеспечивает трассировку по всем стадиям жизненного цикла изделия — от концептуального проектирования до эксплуатации — и позволяет предиктивно подсвечивать риски и возможные недостатки инженерных решений на ранних этапах. Важная особенность — замкнутый контур: от анализа исходных документов до контроля фактического исполнения по цифровым следам. Такое решение создаёт основу для по-настоящему «сквозной» цифровой модели изделия и авиационной программы, — рассказывает профессор кафедры 101 «Проектирование и сертификация авиационной техники» МАИ Михаил Белов. 

Следующее направление — адаптация расчётной сетки по выбранным критериям. При классическом подходе инженерам зачастую сложно заранее определить зоны возможных разрушений или концентраторов напряжений и деформаций, чтобы оптимально сгустить сетку на этих участках. Маёвское решение автоматически выполняет локальное «мельчение» сетки в областях особого внимания, обеспечивает ассоциативную связь геометрии с расчётной моделью, «сшивание» узлов и контроль качества работы. Ожидаемый эффект — экономия времени на создание сетки до 35%, а также повышение точности расчётов.

Один из трудоёмких процессов в авиационных проектах связан с подготовкой расчётной и сертификационной документации. Институт № 1 совместно с технологическими партнёрами планирует разработку решения на основе ИИ, которое позволит автоматизировать создание технических описаний, формирование структуры документа в соответствии с шаблонами заказчика и стандартами предприятия, а также составление ключевых разделов. Система будет генерировать изображения общего вида и наиболее нагруженных зон конструкции, а также собирать сводные таблицы запасов прочности, давлений, максимальных скоростей потоков и других параметров. Это позволит инженерам сосредоточиться на сути расчётов и принятых допущениях, а не на рутинном оформлении.

Комплексное внедрение таких ИИ-инструментов в контур проектирования и сопровождения воздушных судов даст заметный эффект. Прогнозируются экономия до 60% времени на ряде ключевых стадий и существенное снижение вероятности ошибок. Также это даст возможность рассматривать большее число вариантов конструкции и выявлять их недостатки на ранних этапах. Дополнительно повысится вовлечённость конструкторов в расчётный процесс и отпадает необходимость в глубокой инженерной экспертизе для решения типовых задач. В совокупности это приведёт к сокращению сроков вывода новых изделий на рынок и повышению конкурентоспособности отечественной авиационной техники.

Исследованиями в области искусственного интеллекта в МАИ занимается и институт № 8 «Компьютерные науки и прикладная математика». Разработки ведутся в интересах индустриальных партнёров, среди которых Минпромторг России, РКК «Энергия», ПАО «Компания «Сухой», Корпорация «Тактическое ракетное вооружение», Фонд перспективных исследований и другие.

Одно из флагманских направлений — разработка отечественного инженерного программного обеспечения и цифровых двойников. Так, в рамках проекта «ЛОГОС-ОТДЕЛЕНИЕ» создаётся мультифизичный симулятор для высокоточного моделирования сложных процессов в полёте. Ещё один пример прикладного ПО — программный комплекс «Динамика», предназначенный для высокоточного моделирования полёта БЛА.

Большой блок исследований посвящён автономным системам и компьютерному зрению. Учитывая, что в лесах России ежегодно теряется около 10 тысяч человек, особую актуальность имеет проект по созданию дрона для автономного поиска. Комплекс, разработанный в МАИ, использует SLAM-алгоритмы для навигации при отсутствии GPS и бортовую нейросеть на базе собственного вычислителя для распознавания людей. 

Институт работает с передовыми архитектурами ИИ, включая большие языковые модели. В интересах компании «ПрофАгро» был разработан цифровой ассистент для операторов сельхозтехники. Система анализирует техническую документацию на русском и немецком языках и отвечает на вопросы в режиме реального времени. Аналогичные технологии разрабатываются и для финансового сектора — в частности, рекомендательная система банковских продуктов, ИИ-ассистенты для деловой переписки и открытия счетов гособоронзаказа.

Образовательный ответ

Для подготовки специалистов, способных внедрять в жизнь передовые решения, в 2025 году на базе института № 8 «Компьютерные науки и прикладная математика» МАИ при поддержке Аналитического центра Правительства РФ был запущен Центр образовательных IT-программ топ-уровня. Индустриальным партнером проекта выступил многопрофильный ИТ-холдинг Т1. 

Новое подразделение ведёт обучение по двум направлениям: «Программная инженерия систем машинного обучения» и «Программирование и технология разработки программных систем». Всего на них зачислено 148 человек.

— Принципиальных отличий от традиционных программ два: более глубокая и интенсивная фундаментально-теоретическая подготовка и максимальная практическая направленность. Практика у студентов стартует уже на первом курсе и базируется на кейсах от IT-компаний, а с третьего курса начинается обязательная стажировка, — поясняет руководитель IT-Центра МАИ, доцент института № 8 Мария Булакина. — IТ-компаниям нужны не джуниоры, а имеющие реальный практический опыт мидл-специалисты. Наши программы нацелены как раз на то, чтобы готовить выпускников уровня мидл и выше.

Учебные планы сформированы так, чтобы студенты получали наиболее востребованные компетенции. Будущие инженеры машинного обучения осваивают data engineering, архитектуру ML-систем и DevOps для ML, а разработчики ПО — фуллстек-разработку, облачные вычисления и микросервисы. 

Важнейшую роль играет глубокая интеграция с партнёром: эксперты Т1 выступают преподавателями и менторами, предоставляют реальные кейсы для проектов и обеспечивают карьерное сопровождение. Компания не просто консультирует, а оборудует лаборатории, выделяет средства на закупку лицензий, выплачивает специальные стипендии.

По словам Марии Булакиной, открытие центра стало закономерным результатом развития университета.

— В последние годы МАИ пошагово усиливает подготовку IT-специалистов. Этот курс определил ректор Михаил Погосян. Сначала был создан IT-Центр, затем запущены программы IT-магистратуры и проект «Цифровая кафедра». Поэтому, когда был объявлен конкурс на грант для подготовки специалистов в сфере IT топ-уровня, в МАИ фактически всё было готово для реализации этого амбициозного проекта, — говорит она.

Таким образом, стратегия развития МАИ в области ИИ отвечает на вызовы времени сразу на нескольких уровнях. Университет проводит системную интеграцию цифровых инструментов как в инженерные работы, так и в программы подготовки кадров. И именно такой комплексный подход позволяет закладывать действительно прочный фундамент будущего развития экономики страны.