Главная

Статьи

ИТ

МАИ: апгрейд инженера

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. 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 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.

МАИ

Источник изображения: пресс-служба МАИ

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.

Ещё один крупный блок работ связан с упрощением геометрии деталей и узлов. Создаваемый в институте № 1 совместно с ИТ-холдингом Т1 инструмент автоматически устраняет ошибки в моделях, удаляет лишние элементы, сшивает поверхности и достраивает недостающие грани. Ожидается, что сокращение трудозатрат на подготовку расчётной модели составит до 25%.

Следующее направление – адаптация расчётной сетки по выбранным критериям. Решение автоматически выполняет локальное «мельчение» сетки в критических зонах, обеспечивает ассоциативную связь геометрии с расчётной моделью и контроль качества. Экономия времени на создание сетки может достигать 35% при одновременном росте точности расчётов.

Отдельное внимание уделяется автоматизации подготовки расчётной и сертификационной документации. Планируется создание ИИ-системы, которая будет формировать структуру документов, ключевые разделы, изображения и сводные таблицы параметров. Это позволит инженерам сосредоточиться на анализе и принятии решений, а не на рутинном оформлении.

Комплексное внедрение таких ИИ-инструментов позволит сократить время на ключевых стадиях проектирования до 60%, снизить вероятность ошибок и ускорить вывод новых изделий на рынок, повысив конкурентоспособность отечественной авиационной техники.