Параметризация vs искусственный интеллект: соперники или союзники

Если говорить про 3D-проектирование, то существует несколько подходов к разработке изделия с помощью средств автоматизации.

Ловушка подхода «проектирования в лоб» заключается в том, что создание 3D-моделей требует дополнительных трудозатрат, чем просто выпуск чертежей сразу в 2D, что поначалу отталкивает от использования 3D моделирования. Но вышеперечисленные возможности и выгоды, с ними связанные, нельзя получить, используя только чертежи.

Например, для обеспечения наивысшего уровня безопасности при проектировании атомной электростанции необходимо учитывать конкретные характеристики площадки, потребность создания многочисленных физических барьеров, эксплуатационные аспекты и планы по выводу объекта из эксплуатации. То есть требуется проектировать станцию с учетом строгих требований со стороны безопасности и инженерно-технических регуляторов.

В системе проектирования должны быть определены правила соотношений между параметрами и элементами результирующих конструктивов, а также заданы обязательные условия для проектирования того или иного объекта в зависимости от его назначения, технологического процесса производства, свойств материалов, их совместимости и прочее. Для такого подхода к проектированию требуется наличие четко проработанной экспертной базы. То есть того, что станет входными данными для формирования «интеллектуальной» модели. Информационное обеспечение такого подхода становится определяющим, так как большая часть параметров базируется на исходных инженерных данных, связях между информационными объектами, различных справочных и нормативных данных.

Один и тот же тип изделия, но с разными входными характеристиками, можно спроектировать путем задания параметрических данных, и модель изделия будет автоматически спроектирована в программе, без ручного моделирования по новым параметрам.

Сергей Козлов

Директор по разработке «Топ Системы»

Вот тут мы приходим к вопросу использования ИИ в проектировании. Для применения ИИ в процессах проектирования одного только обучения ИИ на этапе старта будет недостаточно. Нужны формализованные инженерные знания, которые могут быть выражены в виде параметрических моделей для генерации большинства конструктивных решений. Таким образом, наличие «генеративных» систем является главным и неотъемлемым шагом на пути к ИИ в проектировании.
Преимуществами «интеллектуального проектирования» будет все то, что перечислено в преимуществах «генеративного проектирования», с той разницей, что в «интеллектуальном подходе» ИИ решает задачу разработки (генерирования) изделия, а роль инженера становится надзорно-контрольной и обучающей. Инженер оценивает спроектированную модель, производит ее приемку, проверку альтернативных вариантов и осуществляет конечный выбор. Функция принятия решения о конечной модели закреплена за экспертом-инженером, который постоянно совершенствует правила, входные параметры и взаимосвязи между ними, а также заданные условия для обучения ИИ. Таким образом, функция инженера становится управленческой и экспертной.

Система T-FLEX CAD с самого начала разрабатывалась как система параметрического моделирования для решения сложных единичных или простых, но массовых, задач с помощью автоматизации. В дальнейшем компания «Топ Системы» развивала свои приложения и расширяла возможности параметризации с фокусом на прикладные инженерные задачи, а сегодня идет по пути реализации индустриально-направленных, ориентированных на выполнение специфических процессов и задач, решений. И «генеративный подход» здесь играет решающую роль, предоставляя возможность нашим заказчикам накапливать знания и в будущем обеспечить основу для качественного перехода к интеллектуальному автономному проектированию.