Концептуальное проектирование — это основа создания любого самолета. От него зависят летные характеристики, эффективность и инновационность будущей машины. Раньше этот этап полностью лежал на плечах опытных инженеров: они перебирали десятки вариантов, опираясь на расчеты, теорию и собственный опыт. Это требовало огромных знаний и времени. Но сегодня, когда задачи усложняются, а сферы применения авиации расширяются, нужны новые методы — такие, которые избавят конструкторов от рутины и позволят сосредоточиться на поиске прорывных решений.

Команда профессора Минцяна Ло из Пекинского университета аэронавтики и астронавтики (Бэйхан) предложила неожиданный подход: использовать генеративный ИИ для быстрой разработки авиационных концептов. Они проверили, как большие языковые модели (БЯМ) справляются с этой задачей — без предварительного обучения или с минимальными подсказками. Создали прототип системы, а затем сравнили предложенные ИИ варианты с проектами живых инженеров. Результаты удивили: в некоторых случаях машина выдавала решения не хуже человеческих.

Генеративный ИИ — это искусственный интеллект, который создает новый контент (текст, изображения, схемы) на основе обученных данных. В отличие от простых алгоритмов, он не просто копирует, а комбинирует идеи, предлагая оригинальные решения.

Результаты опубликованы в издании Chinese Journal of Aeronautics.

Мы тестировали модели разных масштабов — GPT, Gemini, Llama и Qwen, — объясняет Минцян Ло. — Оказалось, что маленькие модели (0.5–7 млрд параметров) без примеров дают бесполезный результат. Но если добавить хотя бы один готовый проект в подсказку, качество резко растет. А модели с 57 млрд параметров и больше сразу работают почти на уровне профессионалов.

Это не замена инженерам, — подчеркивает Ло. — Мы хотим, чтобы ИИ взял на себя рутинную часть: подбор параметров, базовые расчеты. Тогда люди смогут тратить время на действительно сложные задачи — инновации и ключевые технологии.

Следующий шаг — расширить систему на другие этапы проектирования: анализ требований, детальную проработку. В идеале получится «цифровой помощник», который интегрируется с профессиональными инструментами вроде CATIA и MATLAB, чтобы вести проект от эскиза до готового чертежа.

Главная ценность работы — в ускорении начального этапа проектирования. Сейчас на концепт уходят недели или месяцы, а ИИ может выдавать десятки вариантов за часы. Это особенно важно для нишевых задач (например, беспилотники для экстремальных условий) или быстрой адаптации существующих моделей под новые требования.

Также метод снижает порог входа для молодых специалистов: даже неопытный инженер сможет получить работоспособную заготовку и доработать ее.

Исследование не учитывает, как ИИ ведет себя в условиях противоречивых требований (например, «максимальная дальность + минимальный вес»). Человек может найти неочевидный компромисс, а машина — либо дать усредненный вариант, либо „зациклиться“.

Ранее мы опубликовали 10 инновационных трендов в аэрокосмической сфере.