Йозефине Лисснер, соучредительница и генеральный директор компании LEAP 71, хочет заменить рутинную работу инженеров многократно используемыми алгоритмами, начав с ракетных двигателей. Находясь в Дубае, в штаб-квартире стартапа в области вычислительной инженерии, Лисснер рассказала о базовой модели компании, построенной на программных инструментах собственной разработки, которые позволяют быстро выполнять все этапы проектирования и масштабировать его с минимальным участием человека.
LEAP 71 применяет гибридную стратегию: предлагает услуги по индивидуальному вычислительному проектированию и одновременно разрабатывает собственный комплекс программного обеспечения технических задач. Основу составляет геометрическое ядро с открытым исходным кодом PicoGK (произносится как «Peacock» – павлин), позволяющее инженерам создавать формы исключительно с помощью кода. «Вы пишете код на C#, который описывает, как комбинировать объекты и манипулировать ими, смещать их, применять булевы операции и гироидное заполнение, – объясняет Лисснер. – Ядро небольшое, отсюда «pico», плюс «GK» для геометрического ядра. А в Дубае по улицам ходят павлины. Их нельзя сбивать. Они даже вызывают пробки».
Вы читаете сокращенную версию статьи. Полностью материал доступен в нашем блоге
Ядро является сердцем Noyron, спецпроцессора собственной разработки LEAP 71. Он содержит растущий репозиторий алгоритмов, которые кодируют специальные инженерные знания в области аэрокосмической техники, терморегулирования, биоинженерии и механических систем. Лисснер описывает Noyron как своего рода структурированную память. «Это библиотека закодированных эвристических методов и физических знаний. Идея заключается в том, что вам нужно закодировать концепцию только один раз, а затем вы можете повторно использовать ее и сосредоточиться на следующей задаче».
Такой подход во многом сформировался из‑за разочарования Лисснер в традиционных рабочих процессах, когда она работала инженером-аэродинамиком в Формуле‑1. Она объясняет, что со стороны Формула‑1 выглядит динамичной и инновационной, но на деле сотни инженеров просто перерисовывают один и тот же винглет. «На решение этой проблемы тратится уйма ручного труда», – комментирует соосновательница LEAP 71. – Вместо того, чтобы перерисовывать что‑то вручную, инженер должен написать код. И код должен отражать логику, которая применяется из раза в раз. Тогда тестировать варианты можно будет за считаные минуты, а не недели, освобождая время для «мышления», а не «действия».
В отличие от традиционных рабочих процессов САПР, процесс LEAP 71 отделяет создание геометрии от ручного рисования. Инженеры кодируют логику таким образом, чтобы ее можно было повторно использовать, улучшать и масштабировать. «Довольно нелепо, – добавляет Лисснер, – что после завершения мыслительного процесса инженер становится прославленным дальнобойщиком, перемещая мышь для перерисовки геометрии, которую можно было бы сгенерировать мгновенно».
Этот принцип обусловил успех LEAP 71 в решении одной из самых сложных инженерных задач – создании ракетных двигателей с регенеративным охлаждением. Йозефине Лисcнер может создать новый проект за неделю, включая варианты и тестируемые результаты. «У больших команд проектирование ракетного двигателя занимает, как правило, годы. Для нас это обыденное дело. Но возможным это стало лишь потому, что система накапливает инженерные знания».
Проектирование физических объектов на основе кода: от ракетных двигателей до сложных механизмов элитных часов
LEAP 71 также исследует такие разнообразные сферы, как моделирование биологических тканей и механические часовые механизмы, применяя ту же вычислительную инженерную платформу.
Лисснер описывает текущее состояние вычислительной инженерии как сходную с захватом исходного кода или «ДНК» физических систем. «Мы пытаемся думать в терминах кодирования ДНК целых семейств или классов объектов. Все ракетные двигатели, все теплообменники имеют определенную ДНК», и отсюда происходят «фенотипы» или характеристики, которые в природе являются продуктом взаимодействия между окружающей средой и генами, но в этой метафоре связаны с основными физическими принципами и входными данными: например, требованиями к размеру или тяге.
Вместо того, чтобы определять конкретные формы с помощью параметров, система LEAP 71 принимает высокоуровневые инженерные решения с помощью условной логики. Большая часть кода не описывает геометрию напрямую, объясняет Лисcнер. «Она может принимать высокоуровневые решения на основе технических данных, логики и математики». Используя такие входные данные, как материал, тепловые нагрузки и расход топлива, PicoGK может генерировать любую необходимую форму.
Модель позволяет базовому алгоритму создавать абсолютно разные объекты, запуская код, который «на 95% одинаков», для генерации как традиционных цилиндрических ракет с колоколообразным соплом, так и «совершенно иных» ракетных двигателей с аэродинамическим соплом, утверждает Лисснер. «Это почти как переключатель».
Предложение компании являет собой отход от устоявшихся параметрического или генеративного проектирования. Лисснер утверждает, что предел возможностей параметрического проектирования – исходно определенные геометрические ограничения. При параметрическом подходе проектировщик определяет объект, например цилиндр, с помощью параметров его высоты и диаметра. «Вы можете изменить эти параметры, но объект всегда будет цилиндром. Он никогда не станет коробкой. Параметрический дизайн, вероятно, наиболее близок к этому, но он находится на начальном уровне».
Система LEAP 71, напротив, может генерировать совершенно разные классы объектов в зависимости от входных данных и встроенных правил. PicoGK способно «генерировать любую форму, которую считает лучшей». Последствия выходят за рамки автоматизации проектирования. По мнению Лисснер, кодирование инженерной логики в воспроизводимых, читаемых форматах – необходимое условие для ответственного использования ИИ в физических системах.
Результат полностью детерминирован. «Если вы вводите одинаковые значения, вы получаете тот же объект. Он воспроизводим каждый раз».
Эта детерминированность контрастирует с методами генеративного искусственного интеллекта, используемыми в больших языковых моделях, где результаты варьируются в зависимости от недетерминированных параметров выборки. «Вы не можете попросить ИИ типа «черный ящик» сгенерировать самолет и затем довериться тому, что он будет работать. Никто не сядет в самолет, конструкцию которого не может понять ни один инженер».
LEAP 71 предвидит будущее, в котором инженеры и системы ИИ будут совместно создавать проектный код, используя проверенные строительные блоки, такие как заранее запрограммированные Noyron модули крыльев или шасси, а не галлюцинаторные геометрические формы. ИИ будет оказывать эффективную помощь: выбирать модули, располагать их и комбинировать логику. Но фундаментальные вычисления, к примеру, теплопередача, подъемная сила и напряжение, останутся явными, математическими и поддающимися отладке.
Разработка ракетных двигателей вступает в эпоху алгоритмов
Переход от традиционных рабочих процессов на основе САПР к полностью алгоритмическим, управляемым кодом моделям, радикально изменил цикл разработки ракетных двигателей, и что самое интересное – в LEAP 71 всего два сотрудника. За последний год стартап протестировал девять уникальных конструкций двигателей, и все они прошли путь от кода до огневых испытаний без единой ручной настройки после завершения алгоритма.
Глава компании описывает это как кардинальное отклонение от типичной проектно-конструкторской практики. «Я написала алгоритм, запустила его, и полученная геометрия была протестирована как есть. Никто из людей не прикасался к проекту. И это сработало. Так цикл разработки невероятно ускоряется».
LEAP 71 кодирует проверенные инженерные знания в виде модульной, контролируемой логики и знаний. «Мы думаем в терминах кодирования ДНК семейств объектов, – объясняет Лисснер. – Как только вы захватываете логику, скажем, теплообменника или сопла ракеты, та же базовая модель может генерировать варианты на основе широкого спектра входных наборов, включая материалы, тепловые ограничения или требования к расходу топлива».
Начав с небольших демонстрационных моделей, благодаря такому подходу компания быстро заинтересовала поставщиков ракетных систем, создающих более крупные двигательные установки. «Обычно это многолетние программы с огромными командами и бюджетами, но сейчас мы видим, что тот же подход можно адаптировать к турбомашинному оборудованию и более крупным компонентам, и масштабировать его применительно к большим двигательным установкам».
Последствия для экономики космоса значительны. «Сейчас все стартапы, занимающиеся космическими запусками, являются вертикально интегрированными, потому что нельзя просто купить ракетный двигатель, – продолжает Лисснер. – Это узкое место. Если мы превратим проект двигателя в законченный продукт, мы откроем дверь для аэрокосмической промышленности, чтобы она могла следовать модели, более похожей на принятую в автомобиле- или авиастроении, со специализированными поставщиками, модульной интеграцией и гораздо более коротким путем к запуску».
При этом Лисснер четко понимает, что аддитивное оборудование по‑прежнему вызывает проблемы. «Мы можем создавать 20‑гигабайтные файлы геометрических данных на MacBook Air. Но сегодня практически ни один слайсер не способен обрабатывать такие файлы. Программная часть аддитивного производства весьма слаба».
В LEAP 71 особенно интересуются 3D‑принтерами очень крупного формата и мультиматериальными платформами, ссылаясь на недавнюю поездку в Китай: у местных OEM‑производителей объем печати в несколько метров уже стал стандартом. «В этом году мы планируем напечатать едва ли не самые крупные компоненты на сегодняшний день», – утверждает гендиректор компании.
Готовясь объявить о новых совместных проектах с крупными поставщиками услуг по запуску космических аппаратов, компания рассчитывает сыграть основополагающую роль в развивающейся экономике космоса. «Сегодня очень немногие страны или компании способны создавать надежные двигатели. Если мы сможем снизить этот барьер, мы сделаем космос доступным для гораздо большего числа игроков».
На вопрос о том, как их работу оценивают такие организации, как NASA или ESA, Лисснер иронично улыбается: «Думаю, они наблюдают за нами».
Автор: Майкл Петч | Источник: 3dprintingindustry.com
Полная версия статьи доступна в блоге iQB Technologies