Практика с ИИ в МАИ: как студент ПИШ проектирует авиасистему в тандеме с искусственным интеллектом

Фото: Пресс-служба МАИ / Архив

На кафедре 101 «Проектирование и сертификация авиационной техники» МАИ этим летом запустили уникальную ИИ-практику. Будущие инженеры используют разработанный в МАИ искусственный интеллект с закрытым контуром и готовой базой данных для проектирования авиасистем. Нейросеть помогает на всех этапах: от формирования контрольных точек проекта до управления себестоимостью изделия. Поговорили с участником практики, студентом Передовой инженерной школы МАИ Никитой Божковым о том, как ему работается с ИИ-напарником, сколько человеко-часов он экономит и есть ли границы доверия нейроразуму.

Никита, расскажи, как в твоей жизни появились самолёты и МАИ?

Всё началось в седьмом классе с увлечения авиамоделизмом. В этом деле мне нравилось творить, я даже сконструировал небольшую аэродинамическую трубу. 

Катаясь как-то на лыжах, я размышлял о своём будущем. Тогда мне в голову пришла аббревиатура МАТИ — я почему-то был уверен, что существует такой вуз. Позже узнал, что он действительно был и стал частью Московского авиационного института. Через полгода мой старший брат поступил в МАИ на «Информатику и вычислительную технику». Тогда я решил, что это судьба. 

К тому же я считал и до сих пор считаю, что способность заставить кусок алюминия летать долго и красиво — это безмерно круто! Учусь сейчас на третьем курсе по направлению «Авиастроение» в Передовой инженерной школе МАИ.

Почему решил этим летом практиковаться в МАИ?

Я выбрал практику на базе кафедры 101 «Проектирование и сертификация авиационной техники», чтобы углубить знания в системной инженерии и усовершенствовать навыки работы с ИИ. Каждое занятие включает лекцию по искусственному интеллекту и практическую отработку навыков в командах.

Какой аппарат проектирует твоя команда? Какими задачами в ней занимаешься ты?

Мы проектируем конвертоплан. Так получилось, что я — лидер команды. Поэтому я занимаюсь организацией и координацией работ, определением системы гейтов — контрольных точек проекта — и подготовкой результатов для их прохождения.

Чем уникальны конвертопланы и за счёт чего они выигрывают конкуренцию в воздухе? С какой главной сложностью сталкиваются инженеры при их создании?

Конвертоплан — это радикальное решение проблемы с доставкой пассажиров и грузов в труднодоступные районы. Он вобрал в себя всё лучшее от самолётов и летательных аппаратов с несущим винтом. Конвертоплан быстрее вертолёта, обладает большей грузоподъёмностью, чем коптеры, и, в отличие от самолётов, не требует сложной инфраструктуры для взлёта и посадки. Главными конструктивными сложностями можно назвать электронную систему управления и запредельные нагрузки на узел поворота винта.

Какая роль в проекте отводится инженерам, а какую берёт на себя ИИ-ассистент? Расскажи о самой нудной задаче, с которой он тебе помог на практике.

Главная роль инженера — быть человеком с живым мышлением и всеми вытекающими из этого плюсами. ИИ выполняет задачи, с которыми справляется быстрее и порой даже лучше человека, например, анализирует данные. К слову, иногда он всерьёз считает себя очень умным и строгим специалистом.

Спектр заданий на практике для отработки ИИ-инструментов широк: это и внешнее проектирование изделия, и управление его себестоимостью — всего их около 11. 

Пожалуй, самой нудной операцией, которую ИИ выполнил за меня на данный момент, был анализ стандартов для составления гейтовой системы. Я бы просидел над этим целый день, а тут — четыре промта и 15 минут. Очень удобно.

Если оценить в целом, сколько времени, на твой взгляд, экономит работа с ИИ-ассистентом по сравнению с классическим проектированием?

Уже сейчас ИИ может экономить инженерным командам несколько человеко-часов каждый день, а в перспективе это могут быть и недели. И всё же его возможности пока ограничены. В целом я могу представить, что в будущем ИИ научится проектировать летательный аппарат по текстовому описанию, только это будет уже не привычная нам нейросеть, а скорее часть большой и сложной интеллектуализированной CAE/CAD-программы. И взаимодействие с ИИ будет уже совсем другим.

В авиации ошибка стоит слишком дорого. Можно ли доверять результатам искусственного интеллекта?

Не стоит забывать, что все ИИ-решения начинаются с правильного составления запроса и контекста. Так что за результат отвечает не только нейросеть. С рядом задач искусственный интеллект зачастую справляется лучше многих людей. Однако проектирование узлов я не стану ему доверять. А вот над их оптимизацией можно поработать в тандеме.

Как опыт практики поменял твоё понимание профессии и какие дальнейшие планы ты строишь?

Я бы сказал, что не поменял, а подкрепил его. Ещё в школе я понимал важность системной инженерии. Как оказалось, в этом процессе ИИ отлично справляется с задачей сделать что-то быстро и комплексно. Если мне представится возможность, я бы хотел внедрить искусственный интеллект в работу на реальном предприятии. А в ближайшей перспективе планирую поступить в магистратуру МАИ и трудоустроиться, чтобы перенести накопленные компетенции «на металл».