Про искусственный интеллект, нейросети и машинное обучение в инженерном деле их начали использовать повсеместно, от предиктивного техобслуживания станков до генеративного дизайна сложных деталей. И порой кажется, что нейросетям под силу решение любой задачи. Но это далеко не так.
В нашем конструкторском бюро мы активно внедряем цифровые инновации, однако понимаем, что ИИ — это далеко не волшебная палочка. Бывают ситуации, когда применять его не просто не нужно, но и опасно для проекта. Давайте разберем, в каких случаях классический подход, физика и математика с легкостью кладут на лопатки самые продвинутые ИИ-модели.
Задачи, которые не терпят приблизительности
Главная сила нейросетей заключается в умении находить скрытые закономерности в массивах данных, где нет четко прописанных правил. Однако исторически сфера машиностроения основана на строгих законах физики. Если поведение системы описывается детерминированными уравнениями механики, сопротивления материалов или термодинамики, то помощь нейросетей не нужна.
Возьмем, например, расчет несущей способности элементов портального крана. Инженеры применяют классические аналитические уравнения и метод конечных элементов (МКЭ). Эти методы дают точный, понятный и легко проверяемый результат. Попытка поручить эту задачу нейросети лишь добавит неопределенности там, где всё можно посчитать «в лоб».
Эти факторы делают ИИ непригодным для инженерных задач
- Критический недостаток данных. Для качественного обучения нейросетей нужны большие массивы ясной информации. В узкоспециализированных областях (например, при анализе редких видов разрушений металла) данных попросту не хватает. Обученные же на скудных данных модели склонны «галлюцинировать», что в инженерном деле опасно.
- Эффект «черного ящика». В критически важных отраслях, таких как авиастроение или атомная энергетика, инженер обязан досконально обосновать каждое решение. Если результат работы нейросети не прозрачен и не поддается логике, то изделие на его основе становится потенциально опасным.
- Жесткие требования к времени отклика. Во встраиваемых системах управления (например, в тормозных системах станков) счёт идёт на миллисекунды. ИИ вносит непредсказуемые вычислительные задержки, тогда как детерминированные алгоритмы гарантируют точное время срабатывания.
- Низкая толерантность к риску. Когда потенциальная цена ошибки — это масштабная катастрофа или человеческие жизни, то надёжность проверенных временем систем защиты всегда важнее гипотетического прироста эффективности от применения ИИ.
Горе от ума
Частая ошибка в современной инженерии с использованием ИИ — это избыточное усложнение системы. Зачем внедрять ресурсоемкую систему машинного обучения, например, для контроля температуры, если с этой задачей десятилетиями отлично справлялся обычный ПИД-регулятор? Любое технологическое решение всегда должно быть соразмерно решаемой проблеме.
Экономия бюджета проекта
Не стоит забывать, что внедрение ИИ требует затрат. Сбор и разметка данных, поддержка сложной ИТ-инфраструктуры и постоянная защита от кибератак– всё это стоит немалых денег. Если вы разрабатываете и крупными сериями производите простые механические детали, а маржа при этом минимальна, то финансовые затраты на ИИ попросту не окупятся.
Советы напоследок
Перед внедрением нейросетей ответьте на следующие вопросы:
- Можно ли решить эту задачу с помощью проверенных классических физических или статистических моделей?
- Готовы ли вы юридически и технически к тому, что логика решений ИИ не будет до конца вам понятна?
- Оправдает ли реальная коммерческая выгода огромные затраты на разработку и регулярное дообучение ИИ?
- Не пытаетесь ли вы с помощью модной цифровизации замаскировать собственные проблемы в управлении и рабочих процессах?
Итак, искусственный интеллект может быть полезен инженерам при решении задач со сложными массивами данных, которые не поддаются прямому математическому описанию. Однако он не универсален. В одном случае инженеру лучше поможет нейросеть, в другом — знание сопромата, здравый смысл и грамотно выстроенный рабочий процесс. Ведь главная цель — не воспользоваться самой модной или продвинутой технологией, а найти самое верное и надежное решение.
Автор статьи: Vlad Falcon
Для консультаций по конструкторским и технологическим услугам звоните по ☎ +7 (495) 127-72-03
Приглашаем на наш сайт и в телеграм-канал
С уважением, команда «Комплекс КАД»