ИИ учится проектировать: как нейросети меняют работу инженеров

Искусственный интеллект в промышленности переходит от выполнения рутинных задач к участию в сложных инженерных процессах. Как пишет онлайн-журнал об энергетике «Энергия+», о перспективах технологии на IV конференции ИТ-разработчиков byteoilgas_conf рассказала Екатерина Пославская, начальник центра цифровой трансформации и энергетики ООО «НИИгазэкономика».

Если раньше нейросети преимущественно помогали искать информацию, анализировать документы и писать программный код, то теперь от них ждут решений, учитывающих законы физики, свойства материалов, технические требования и нормативные ограничения. Например, при проектировании трубопровода ИИ должен учитывать не только параметры конструкции, но и рельеф местности, климат и характеристики оборудования.

Для таких задач развивается инженерный искусственный интеллект — набор технологий, адаптированных к конкретным производственным процессам. Одно из перспективных направлений — специализированные языковые модели, обученные на отраслевых данных и нормативах. На конференции byteoilgas_conf «Газпром нефть» представила собственную отраслевую ИИ-модель.

Ещё один тренд — мультиагентные системы, в которых несколько ИИ-инструментов совместно выполняют разные этапы работы: собирают данные, проводят расчёты и проверяют результаты. Для дальнейшего развития таких решений необходимы качественные данные, а также механизмы их безопасного использования и защиты конфиденциальной информации.

При этом искусственный интеллект не заменяет специалистов. Он помогает сократить объём рутинной работы, но именно человек ставит задачи, оценивает ограничения и определяет, можно ли применять результат на практике. По мере развития технологии растёт и значение критической оценки её выводов: доверять ответам нейросети без проверки нельзя.

Ранее «Ямал 1» писал, как «Газпром нефть» строит мост между данными и решениями.