Современные системы автоматизированного проектирования постепенно превращаются в интеллектуальные инструменты. Они освобождают инженера от рутинных операций, таких как штриховки, подсчёта элементов, составления ведомостей. Это позволяет сосредоточиться на творчестве. Как отмечают эксперты, современные системы искусственного интеллекта (ИИ) – это хорошие помощники проектировщика. ИИ готов взять на себя всю рутину, однако постановку задачи и проверку результатов должен выполнять человек. По мнению Алексея Николаевича Чернякова, кандидата философских наук, доцента кафедры информационных технологий Финансового университета при Правительстве РФ, именно такова роль ИИ в САПР – ускорять рутину работу и освобождать конструкторов для творческих решений.
ИИ уже используется в анализе чертежей и BIM-моделей. Например, специальные системы автоматически распознают символы, блоки и другие элементы на планах. В решении Autodesk Construction Cloud достаточно указать образец условного обозначения и алгоритм найдёт и подсчитает все аналогичные символы на чертеже, экономя сметчикам часы ручного поиска. Аналогично в BricsCAD BIM функция BIMIFY с помощью машинного обучения присваивает 3D-объектам категории такие как стены, окна, двери, перекрытия и пр.
Еще одним примером является сервис CoLab AutoReview обладающей технологией автоматической разметки и аннотирования самих моделей. ИИ анализирует 3D-модель и чертежи, автоматически добавляя к ним пометки и комментарии, которые указывают на несовпадения (несоответствие материалов, дублирование размеров, ошибки в обозначениях) и критические проблемы. Это позволяет быстрее выявлять дефекты ещё до выпуска проекта, заметив даже тонкие несоответствия в стандартах и чертежной документации.
Параллельно с этим встроенные средства САПР сами считают характеристики модели. Практически любая BIM-система может мгновенно сгенерировать спецификацию. Проектировщик в любой момент нажатием кнопки получает ведомость материалов и количеств, получая готовый отчёт без ручных вычислений. Аналогично и в классическом AutoCAD появилась функция автоматического подсчёта блоков – программа сама посчитает количество указанных элементов.
Сложные инженерные задачи порождают поиск оптимальных материалов и форм. Вместо того чтобы вручную перебирать базы данных материалов и сравнивать их по прочности, весу и стоимости, ИИ-модели сразу предлагают оптимальные варианты. Например, специализированные ML-алгоритмы на базе больших данных анализируют свойства сплавов, пластмасс или композитов и предсказывают, какой материал в конкретных условиях лучше всего выдержит нагрузки при минимальном весе.
Российские компания Сбер запустила сервис Kandinsky 3D – генеративную нейросеть, преобразующую текстовые описания или изображения в готовые 3D-модели. По словам разработчиков, теперь «создание 3D-объектов никогда не было таким простым и интуитивным»: достаточно, например, сфотографировать реальный предмет (плюшевого мишку, чертёж машины и т.д.), и система выдаст трёхмерную модель с полигональной геометрией и текстурами, пригодную для дальнейшей работы в CAD. Такой инструмент ускоряет концептуальную проработку и быстрый прототипинг, генерируя варианты конструкций за секунды.
Наконец, ИИ облегчает формирование смет и спецификаций. Он способен автоматически распознавать данные чертежа и экспортировать их в таблицы: например, извлекать содержимое спецификаций и BOM прямо из файла, приводя его в единый формат. Это устраняет типичные ошибки ручного ввода и гарантирует консистентность данных при передаче в ERP/PLM-системы.
Надёжность конструкции во многом зависит от соблюдения нормативов – строительных СНиПов, ГОСТов, правил машинной безопасности и т.д. Ранее проверка соответствия стандартам была «ручной» и трудоёмкой: инженеру приходилось вручную искать возможные несоответствия. В современных САПР эту функцию берёт на себя ИИ. Так, платформа Solibri не только ищет пересечения элементов (clash detection), но и автоматически сверяет модель с базовыми строительными стандартами. Она выявляет нарушения – например, пересечение коммуникаций со стенами или несоответствие профиля стального элемента требованиям нормативов – и тем самым гарантирует, что проект «удовлетворяет требованиям». Аналогичные возможности появляются и в других системах: например, Navisworks (Autodesk) автоматически проверяет коллизии и соответствие нормам, а встроенный ИИ-ассистент BIMIFY в BricsCAD, помимо классификации объектов, может использоваться для простейшей инспекции модели.
На практике пока не всё работает идеально. Как признают специалисты, нейросети пока плохо «ориентируются» в региональных нормах и противоречиях законодательства: то, что человек легко согласует, ИИ может пропустить или ошибочно оценить. Поэтому финальное слово остаётся за инженером: проверка итогового проекта и принятие ответственных решений по-прежнему требуют участия человека. Тем не менее рутинную часть этой работы берёт на себя ИИ, сводя к минимуму человеческие ошибки.
По сути, задачи ИИ в проектировании можно разделить на две категории: генеративные (когда нейросеть создаёт новые варианты конструкций или форм по заданным параметрам) и аналитические (когда она обрабатывает большой объём данных и выдаёт обобщённую информацию). Примеры удачных кейсов включают генерацию оптимальных форм и автоматизацию рутинных отчётов – от разметки чертежей до составления коммерческих предложений.
Крупные компании уже экспериментируют с такими системами: они упорно учатся доверять ИИ простые и повторяющиеся задачи, получая возможность сократить сроки проектирования и снизить материальные затраты. Опыт показывает, что в проектах авиатехники и машиностроения российские САПР (такие как «Компас» от АСКОН) постепенно получают новые возможности «умной» работы с материалами и проверками: так, недавно анонсированная отечественная САПР «Компас-Композиты» позволяет учитывать структуру материала при проектировании, что ранее требовало ручной доработки.
Таким образом, автоматизация САПР с помощью ИИ – это уже не фантазия, а практическая реальность. Новые инструменты «разве что ещё учатся», но их экономический эффект уже очевиден: проектировщик быстрее прорабатывает альтернативные решения, получает точные спецификации и уверен, что ни один стандарт не нарушен. По мнению экспертов, в ближайшие годы ИИ станет полноценным «коллегой» инженера: машина возьмёт на себя рутину и проверку, а человек будет отвечать за креатив и контроль, особенно на этапе оценки и финальной верификации.