Параметризация vs искусственный интеллект: соперники или союзники

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

Первый вариант, назову его «проектируем в лоб» — описываем деталь, как она есть, в явном виде, и проектируем ее в системе руками инженера. Такой подход позволяет, при наличии точно описанной 3D-модели, собирать в виртуальном пространстве конечное изделие из отдельно, самостоятельно спроектированных инженером деталей, проверять изделие на предмет целостности (нет ли там сборочных конфликтов), не затрачивая ресурсы и материалы на физический макет для выявления ошибок. С помощью специализированных приложений на основе этих моделей мы можем разработать программы для станков с ЧПУ. Также можем сгенерировать на основе 3D-модели комплект конструкторско-технологической документации или использовать 3D-модели с аннотациями в качестве мастер-данных для определения размерных цепей, указания технологических атрибутов и решения прикладных задач (эксплуатация, сборка, ремонт, закупки и т.д). Здесь мы опираемся не на бумажные инструкции, а на исходные инженерные данные, созданные во время проектирования, что является в том числе и переходом на безбумажные технологии.

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.

Следующий уровень 3D-проектирования, обозначу его «генеративный подход», когда система помогает конструктору спроектировать элементы 3D-модели на основе набора входных данных, т.е. параметров. Для реализации данного подхода требуется понимание процесса создания деталей/элементов конструкции и технологические ограничения. Требуется 3D-параметризированная модель детали, которая из себя представляет набор правил построения геометрических элементов на основе входных параметров и взаимосвязей этих параметров. На этом уровне, как правило, нужны средства взаимодействия системы 3D моделирования с информационными системами, источниками исходных или расчетных параметров. По сути, создается шаблон для построения целевой конструкции, который в зависимости от параметров позволяет моделировать именно тот объект, который необходим для конкретного изделия или проекта. В параметрическую модель «закладывается» знание о проектировании определенного типа конструкции и это дает следующие преимущества: формирование базы знаний о конструкции и характеристиках изделия, возможность оперативно разработать альтернативные конструкции за счет использования набора входных параметров, оптимизировать конструкции с учетом массово-инерционных характеристик, прочности и других физических свойств в зависимости от объекта разработки. Конечная 3D-модель включает в себя те же преимущества, что и при подходе «проектирование в лоб», только скорость разработки повышается за счет снижения трудоемкости создания конечных изделий, особенно в больших сериях вариантов, и в конечном итоге сокращается время вывода конечного изделия на рынок (time-to-market). 

Далее можно говорить о формировании уровня «интеллектуальное проектирование», когда на входе инженером задаются исходные требования и параметры к конструкции, а далее задача системы на основе входных данных подобрать параметризированные модели и согласовать параметры таким образом, чтобы в конечной смоделированной конструкции отсутствовали различного рода коллизии: конструкционные, логические, атрибутивные. Например, чтобы исключалось соединение трубопроводов, несущих различные среды, или некорректное соединение электрических проводников с разными несовместимыми сигналами, или чтобы не допускалось нарушение минимальных расстояний между элементами конструкции, которые могут катастрофически влиять друг на друга, что ведет к нарушению требований безопасности и эксплуатации.  

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.

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.