Кадриль на заводе

Искусственный интеллект позволяет автоматически по фотографиям и схемам восстанавливать трехмерные модели различных деталей, которые инженеры могут править и использовать в производстве. Чтобы решить эту задачу, коллектив ученых из России уже несколько лет работает над проектом CADrille.

Первую версию модели разработала команда Института AIRI и МГУ им. М. В. Ломоносова. Летом 2026 года коллектив научной группы «Пространственный интеллект» и лаборатории FusionBrain Института AIRI вместе коллегами из SberAI Сбербанка опубликовали обновление в линейке моделей для реверс-инжиниринга. «Ъ-Наука» поговорила с Антоном Конушиным, кандидатом физико-математических наук, руководителем научной группы «Пространственный интеллект» AIRI и заместителем декана по научной работе факультета искусственного интеллекта МГУ, о том, как научить искусственный интеллект превращать кривые 3D-сканы в чертежи и почему эта технология изменит работу инженера-конструктора.

Выйти из полноэкранного режима

Развернуть на весь экран

— Почему процесс восстановления детали по 3D-скану до сих пор сложно автоматизировать?

— Трехмерный скан — это полигональная сетка, восстановленная деталь. Программа на специальном языке программирования, например Python, вызывает команды геометрического ядра, воспроизводящего процесс построения детали инженером. Задача восстановления детали по 3D-скану заключается в генерации программы построения этой детали. Полигональная сетка и программа — это две очень разные сущности. Чтобы перевести одно в другое, нужно и хорошо понимать трехмерное пространство, и понимать, как отдельные команды в этой программе влияют на изменение детали, сопоставлять одно с другим. Эта задача не самая простая и для человека-инженера, хотя она гораздо проще, чем построение новой детали по техническому заданию. Вдобавок трехмерный скан неидеален. Он содержит в себе ошибки измерения, какие-то пропуски, артефакты сканирования, артефакты, вызванные размещением на детали меток, и т. п. Например, в скане прямые углы почти всегда визуализируются как некоторые скругленные углы. Только вот наши априорные знания о том, как устроены детали, позволяют инженеру и требуют от искусственного интеллекта вместо скругленного угла смоделировать прямой. Задача восстановления детали по трехмерному скану сложная для искусственного интеллекта, требующая и хорошего пространственного понимания, и существенных априорных доменных знаний про устройство детали, и использования инженерного программного обеспечения. В отличие от задач, связанных с обработкой текстов, здесь мы сталкиваемся с ограниченностью доступных данных для обучения. Поэтому стандартные подходы — собрать большой датасет, скачать его из интернета и обучить на нем модель— тут не подходят.

— Насколько важно различать простое совпадение формы детали и восстановление инженерного замысла — параметрической CAD-модели с деревом построений, которое можно редактировать и использовать в производстве?

— Очень важно. Наличие просто трехмерной формы детали не позволяет сгенерировать по ней технологическую документацию для производства этой детали. Также трехмерную форму сложно редактировать, а это необходимо, ведь деталь сама по себе как отдельная вещь не имеет смысла. Она важна только как часть какого-то устройства. Чтобы устройство работало корректно, все детали должны подходить друг другу с учетом ошибок реконструкции. Все детали требуется дорабатывать, а делать это, если у нас есть просто трехмерная форма, крайне сложно. Ни один инженер этого делать не будет. Поэтому в любом случае задачу реверс-инжиниринга придется решить. Не говоря уже о том, что если у нас есть полноценная САПР-модель, то дальше можно дорабатывать и само устройство.

— Расскажите в целом про ваш проект: над чем и зачем вы работаете? Почему именно генеративное проектирование?

— Наша технологическая культура, наш высокий уровень жизни опираются на достижения промышленности, а они опираются на достижения инженерии. Повышение производительности труда инженеров позволит им решать больше задач, снизить время и стоимость создания новых изделий и повысить выпуск промышленности в стране. В идеале в России нужно развернуть производство всех изделий, которые сейчас закупаются за рубежом.

«Генеративное проектирование» — это просто устоявшийся в наших кругах термин. Вполне можно сказать «автоматизация проектирования». Мы этот термин придумали сами: сначала был «генеративный искусственный интеллект», а нам нужно было приложить его к задаче автоматизации проектирования, вот и получилось «генеративное проектирование».

Задача реверс-инжиниринга по сканам и чертежам — это, с нашей точки зрения, первая удобная задача для создания полноценных, практически применимых систем генеративного проектирования. Поскольку в этом случае есть готовые изделия, мы можем достаточно легко оценить качество решения задач, а затем на основе этих систем можно будет развивать полноценных помощников инженера для задач прямого проектирования. Также система реверс-инжиниринга позволит создать новые датасеты инженерных изделий, на основе которых можно будет развивать новые системы.

— CADrille, первая модель, предсказывала последовательность CAD-операций целиком, а в новой модели CADENA вы перешли к пошаговому предсказанию. Почему такой подход лучше и как модель понимает, что очередная операция приблизила ее к цели?

— Пошаговое предсказание — это декомпозиция задачи на последовательность более простых подзадач. Модели проще решать каждую из подзадач в отдельности, нежели всю задачу целиком. Поэтому на каждом этапе она решает ее лучше, и в целом итоговое решение тоже получается лучше. Точно так же работает и инженер-конструктор. Он не сидит, долго думает и выдает готовый ответ — он декомпозирует задачу на набор шагов и затем по шагам строит модель детали. В задаче реверс-инжиниринга у нас есть исходная модель, пусть и в виде сетки, и мы можем легко оценить, насколько построенная промежуточная модель по своей геометрии соответствует исходнику. Если мы еще не сделали какое-то отверстие или, наоборот, не добавили какой-то штырек, это наглядно видно при сопоставлении геометрии двух моделей.

— Как устроено представление CAD-модели в вашей системе?

— CAD-модель — это программа на специальном языке программирования, которая задает набор вызовов к геометрическому ядру. Геометрическое ядро —ключевой модуль систем автоматизированного проектирования, который генерирует точную параметрическую модель объекта. Две ключевые команды —профиль и выдавливание. Например, мы задаем команду «Нарисуй двухмерный профиль в виде круга», затем применяем команду «Выдавливание», которая отображает этот профиль в трехмерное пространство, вытягивая его. В итоге у нас появляется трехмерный цилиндр.

— В описании работы упоминается генератор, который может создавать длинные последовательности операций. Для построения каких деталей это особенно важно?

— Сложность детали определяется длиной числа операций, которые эту деталь генерируют. Чем более сложные детали с большей длиной операций и большой последовательностью операций делает наш генератор, тем более сложные детали наша модель может реконструировать.

— Вы сказали, что новая модель CADENA восстанавливает объем с точностью 91%, в то время как фронтирные универсальные модели показывают 71%. О чем говорит этот разрыв и насколько метрика совпадения объема отражает инженерную полезность результата? Может ли модель получить высокий балл, при этом построить неудобное для редактирования, неустойчивое или технологически неверное дерево операций?

— Во-первых, это говорит о том, что фронтирные универсальные модели за два года продемонстрировали гигантский прогресс. Несмотря на это, они пока не могут решить задачу под ключ. Поэтому наши исследования и важны.

Качественное решение задач реверс-инжиниринга требует, чтобы итоговый результат, с одной стороны, был геометрически точен, то есть объем восстанавливался с очень высокой точностью. С другой стороны, нужно, чтобы итоговое представление напоминало то, которое бы сделал и человек. Как мы видим, бенчмарки пока умеют хорошо оценивать только первый компонент, но и по этому компоненту, несмотря на быстрый прогресс в области, идеальная точность не продемонстрирована. И 91%, и 71% пока недостаточно. Вопрос о том, как оценить качество именно программного кода восстановления детали, открыт и требует дополнительных исследований.

— Инженер может по-разному построить одну и ту же деталь. А ИИ может восстанавливать наиболее разумную с точки зрения конструктора последовательность операций?

— Это цель! Нам нужно восстанавливать для всех деталей наиболее разумную, с точки зрения конструкторов, последовательность операций. Для простых деталей удается это делать. Для сложных деталей пока не так хорошо. А еще по-прежнему открыт вопрос о том, как эффективно оценивать разумность последовательности операций.

— Какие ошибки сегодня наиболее характерны для таких систем?

— Некоторые типы деталей, которые просто пока отсутствуют в обучающих данных, восстанавливаются с ошибками, и в основном это недостаточная точность восстановления геометрии. И мы над этим работаем.

— Кто первым получит практическую пользу от технологии?

— Инженеры, которые занимаются задачами реверс-инжиниринга, то есть созданием отечественных аналогов различного оборудования, производством запасных частей для техники и т. д. Также получат эффект и люди, которые разрабатывают детали для производства с помощью аддитивной печати. Одна из актуальных проблем в аддитивной печати — это расхождение между итоговым результатом и исходной моделью. Соответственно, исходную модель нужно корректировать таким образом, чтобы с учетом дефектов и особенностей печати в итоге получался объект, соответствующий исходной целевой модели. Система реверс-инжиниринга позволит реконструировать объект, который получился на печати, эффективно находить разницу в получившемся объекте и исходной модели и упростить проектирование этих изменений.

— Как будет меняться роль инженера-конструктора с распространением таких систем?

— Инженер-конструктор сможет быстрее решать задачи реверс-инжиниринга и больше времени выделять на задачи прямого проектирования. На следующем шаге, когда будут появляться системы для помощи в прямом проектировании, процесс проектирования новых изделий будет ускорен. В итоге мы надеемся, что стоимость и время конструирования новых изделий упадет. Например, новые модели техники для сельского хозяйства можно будет проектировать и запускать в производство в разы быстрее, чем это делается сейчас.

— Реверс-инжиниринг — это копирование?

— В свое время в патентных ведомствах многих стран в графе «Как придумали?» писали: «Узнал у иностранцев». Исторический опыт технологического развития промышленности в Англии, Франции, Германии, США, Японии, Южной Корее и Китае показывает, что воспроизведение технологий является важнейшим инструментом промышленного развития. И дело не в желании что-то скопировать. Все машины — это машины, они призваны ехать, телефоны — звонить и т. д., да и лампочки по всему миру одинаковые. Меня вдохновляет пример классного руководителя в школе, моего учителя физики. В молодости он принимал участие в проекте по реверс-инжинирингу центрифуг для обогащения ядерного топлива. Была задача создания советского аналога зарубежной разработки, и у них получилось понять принцип ее работы.

В современных условиях санкций и исторического опыта развития стран я считаю, что если в России можно воспроизвести аналог какой-то техники, газовой турбины и прочее и наладить серийное производство, то нужно это сделать как можно быстрее.

Кроме того, есть и такие задачи, как восстановление утраченных технологий. Например, какая-то бумажная документация из ХХ века могла быть утеряна, а детали для произведенной в те времена техники или ее использования в качестве основы новых разработок нужны.

Реверс-инжиниринг — не просто копирование формы, как если бы вы сделали слепок детали. Это полноценная инженерная работа по восстановлению чертежей и пониманию того, из чего что-то сделано и как, а также возможность улучшить что-то, сделав это прочнее и удобнее в производстве.

— Насколько российская школа в области генеративного проектирования и инженерного ИИ сегодня встроена в международную повестку? Кажется, таких проектов совсем не много. Расскажите, что уже есть в мире и что есть у нас в России?

— Пусть таких проектов немного везде, а те, что есть в РФ, вполне соответствуют международной повестке. Наша группа является тому примером. Мы публикуем работы на ведущих конференциях, оцениваем на актуальных бенчмарках и показываем результаты мирового уровня. Другой пример — проект «Нейроинженер».

В мире именно в этот год задачи генеративного проектирования стали уделять больше внимания. Европейская компания Mistral сказала, что теперь ее основной фокус на промышленности. Фаундер Amazon Безос запустил масштабный проект Prometheus по созданию инженерного ИИ, и появилось большое количество стартапов в этой области. Ведущие разработчики CAD-систем также активно вкладываются в генеративное проектирование. С учетом недоступности зарубежных CAD-систем в России будут развиваться собственные, такие как «Компас-3Д» и T-Flex, на базе российских геометрических ядер — С3D и РГК.

Елизавета Певная