Инженер-конструкторларға арналған қолданыстағы ЖИ құралдарына шолу

Инженерлер нейрожелілердің жетістіктеріне барған сайын көбірек назар аударып, бұл технологияларды кәсіби қызметте, әсіресе ғылым мен техника салаларында қалай қолдануға болатынын ойластыруда. Машиналық оқытудың заманауи тәсілдері CAD/CAE жүйелерінде де біртіндеп қолданыс табуда. Бұл шолудың мақсаты — инженерлік жұмыста пайдалы болуы мүмкін өзекті құралдар мен бағыттарды көрсету.

Ыңғайлы болу үшін мәтінде ЖИ термині пайдаланылады, дегенмен көп жағдайда машиналық оқыту технологиялары туралы сөз болып отыр.

Генеративті модельдер

Бұл саладағы ең танымал технологиялардың бірі — топологиялық оңтайландыру, оны қазір көбіне генеративті дизайн деп атайды. Мұндай құралдар көптеген заманауи CAD жүйелерінде бар: 3DS Generative Design, NX Generative Design, SolidWorks Topology Study, Autodesk Generative Design.

Технологияның мәні — ақырлы элементтер әдістерімен бөлшектің пішінін сыртқы жүктемелерге бейімдеу. Алынған нәтижені өндірісте тікелей қолдану тек жекелеген жағдайларда мүмкін (мысалы, пластик, 3D-басып шығару, инвесторларға арналған таныстырылым модельдері). Көбіне мұндай геометрия дәстүрлі әдістермен кейін өңдеуге арналған бастапқы нұсқа ғана болады.

Siemens NX немесе Autodesk Fusion сияқты озық пакеттер бөлшектерді аддитивті өндірістен бастап құю мен осьтер саны әртүрлі станоктарда өңдеуге дейінгі нақты технологияларға бейімдеуге мүмкіндік береді. Дайындау құнын бағалау мүмкіндігі әсіресе пайдалы: бұл салмаққа ғана емес, өндіріс экономикасына да назар аударатын тапсырыс берушілер үшін маңызды.

Сонымен бірге генеративті дизайнның шектеулері бар: ол жеке бөлшектермен жұмыс істейді және тұтас конструкция деңгейінде әрқашан оңтайлы шешім ұсына алмайды.

Autodesk Automated Modeling

Autodesk машиналық оқыту әдістерін CAD жүйелеріне белсенді енгізуде. Осындай шешімдердің бірі — Fusion бағдарламасындағы Automated Modeling. Пайдаланушы жаңа геометрия қосылуы тиіс нысандарды және одан аулақ болу қажет нысандарды көрсетеді. Жүйе қолмен өңдеуге болатын үшөлшемді денелердің нұсқаларын жасайды.

Тәсіл қызықты, бірақ әзірге жетілдіруді қажет етеді: алынған пішіндер іс жүзінде қолдану үшін тым күрделі болып шығады. Бұл бағыттың болашағы мамандандырылған деректер жиындарын жасау және оқытумен тікелей байланысты.

Эскиздер мен сызбаларды автоматты жасау

Заманауи жүйелерде 2D-сызбаларды автоматтандыру құралдары пайда болуда. Мысалы, Autodesk Fusion ішіндегі Autoconstrain модулі шектеулер мен өлшемдердің әртүрлі нұсқаларын ұсынады, ал Drawing Automation 3D-модель негізінде бастапқы сызбаларды автоматты түрде жасайды.

Мұндай шешімдер 2D-сызбалар негізгі жұмыс құралы болып қалатын кәсіпорындар үшін әсіресе өзекті. Құжаттаманы рәсімдеуді жылдамдату және өлшемдердің дұрыстығын тексеру мүмкіндігі инженер жұмысының тиімділігін едәуір арттыра алады.

Ақылды көмекшілер

Генеративті модельдердің дамуы заңды түрде интеллектуалды ассистенттердің пайда болуына алып келеді.

Autodesk Assistant AI қазіргі күйінде кеңейтілген анықтамалық қызметін атқарып, интерфейсті пайдалануға көмектеседі. Толыққанды «CAD-копилот» жасау әлеуеті әзірге іске асырылған жоқ.

Leo AI инженерлік copilot ретінде ұсынылады, алайда іс жүзінде мүмкіндіктері шектеулі RAG жүйесі болып табылады. Құрал құжаттаманы іздеп, бөлшектерді таңдай алады, бірақ модельдерді генерациялау нәтижелері әлі практикалық қолданудан алыс.

ChatGPT және басқа GPT модельдері техникалық ақпаратты іздеуге, құжаттамамен жұмыс істеуге және кескіндерді талдауға қазірдің өзінде пайдалы. Корпоративтік құжаттар базасымен және дұрыс ұйымдастырылған RAG тәсілімен бірге мұндай жүйелер тиімді көмекші бола алады.

Text-To-CAD және Text-To-Mesh

Мәтіндік сипаттама бойынша параметрлік модельдер (Text-To-CAD) немесе фасеттік модельдер (Text-To-Mesh) жасайтын құралдар бар.

Text-To-CAD әлі дамудың бастапқы кезеңінде: Adam AI немесе Zoo Design Studio мысалдары шектеулі функционалдылықты көрсетеді. Мұндай шешімдер уақыт үнемдеуден гөрі оны көбірек алады.

Text-To-Mesh жылдамырақ дамуда. Мәтіндік сипаттама, кескіндер немесе нүктелер бұлты негізінде модельдер жасайтын Rodin AI ерекше көзге түседі. Бұл тәсіл кері инжинирингте қолданылып, бөлшектердің баламаларын әзірлеуді жылдамдатуы мүмкін.

Қорытынды

Жоғарыда сипатталған шешімдердің көпшілігі Ресейде әзірге қолжетімсіз, бірақ олар өз құралдарын дамытуға болатын бағыттарды көрсетеді. Көптеген технологиялардың практикалық пайдасы әлі талас тудырады, сондықтан шынымен сұранысқа ие шешімдер жасауға мүмкіндік бар.

Қазіргі уақытта ең перспективалы бағыттар:

құжаттар мен кескіндерді талдауға арналған мультимодальды модельдер (мысалы, ChatGPT-4o);

кері инжинирингке көмектесетін құрал ретінде Rodin AI.

Инженерлердің жұмысында әзірге түбегейлі өзгеріс болған жоқ, бірақ алдағы бірнеше жылда жобалау процесін едәуір өзгерте алатын жетілген ЖИ құралдары пайда болуы мүмкін.

Мақала авторының жеке пікіріне негізделген - https://habr.com/ru/companies/lanit/articles/934500