Статья посвящена актуальной проблеме разработки единого информационного пространства для интеграции компонентов искусственного интеллекта при информационной поддержке конструкторско-технологической подготовки производства. Рассмотрена задача построения цифрового ассистента инженера, назначением которого является анализ проектной документации, обработка двумерных и трехмерных моделей, генерация новых конструкторско-технологических решений. Построение модели взаимодействия ассистента инженера с инженером предлагается в рамках интеграции систем автоматизированного проектирования, управления инженерными данными и управления цифровым контентом на основе нового концепта «аффорданс», широко применяющегося для описания особенностей искусственного интеллекта, а также в психологии восприятия и дизайна для описания взаимодействия человека и технических устройств. С использованием данного концепта разработана информационно-логическая модель интегрированной информационной среды предприятия, объединяющего естественный и искусственный интеллект в рамках реализации творческой инженерной деятельности. Разбиение вариантов исполнения по аффордансам предлагается в качестве основы для составления и разметки данных обучающих выборок для генеративных моделей и выступает ориентиром для формирования последующих промпт-запросов. Результаты предложенной концепции реализованы на практике, проиллюстрированы на примере унификации изделий медицинского назначения: продуктов для реабилитации пациентов, хирургической навигации, мультисенсорных тренажеров и модульной экспертной виртуальной системы. Материалы статьи представляют практическую ценность для автоматизации поддержки принятия инженерных решений, а также в сфере высшего образования при подготовке инженерных специалистов, в том числе на стыке наук, например, в медицинской инженерии.
1. Кузьминов Я., Кручинская Е. Потенциал генеративного искусственного интеллекта для решения профессиональных задач. Форсайт. 2024;18(4):67–76. https://doi.org/10.17323/2500-2597.2024.4.67.76
2. Bubeck S., Chandrasekaran V., Eldan R., et al. Sparks of Artificial General Intelligence: Early Experiments with GPT-4. arXiv. URL: https://doi.org/10.48550/arXiv.2303.12712 [Accessed 10th February 2025].
3. Карелов С.В. «Ловушка Гудхарта» для AGI: проблема сравнительного анализа искусственного интеллекта и интеллекта человека. Ученые записки Института психологии Российской академии наук. 2023;3(3):5–22.
4. Братухин А.Г., Серебрянский С.А., Стрелец Д.Ю. и др. Цифровые технологии в жизненном цикле российской конкурентоспособной авиационной техники. Москва: Московский авиационный институт; 2020. 448 с.
5. Сулимова Е.А. Цифровой инструментарий управления предприятиями: CRM, ERP, ECM, BI. Инновации и инвестиции. 2023;(5):158–160.
6. Казанцева Л.В., Акатьев Я.А., Казанцева Д.М., Ширяев М.В. Формирование архитектуры данных при проектировании корпоративной информационной системы. Наукоемкие технологии. 2023;24(4):21–26.
7. Боровков А.И., Кулемин В.Ю. Цифровой инжиниринг для создания изделий высокой степени технологической сложности на основе цифровых двойников. Известия Российской академии ракетных и артиллерийских наук. 2024;(3):98–104.
8. Боровков А., Бураков В., Мартынец Е., Рябов Ю., Щербина Л. Цифровая платформа по разработке и применению цифровых двойников (Digital Twins) CML-BENCH® (Часть 1). САПР и графика. 2023;(8):42–51.
9. Боровков А., Бураков В. Цифровая платформа по разработке и применению цифровых двойников (Digital Twins) CML-BENCH® (Часть 2). САПР и графика. 2023;(9):54–64.
10. Боровков А., Мартынов И., Шандер И. и др. Цифровая платформа по разработке и применению цифровых двойников (Digital Twins) CML-BENCH® (Часть 3). САПР и графика. 2023;(10):50–62.
11. Sabbella D.S., Singh A., G. U.M. Artificial Intelligence in 3D CAD modelling. In: Proceedings of the 2020 International Conference on Emerging Trends in Information Technology and Engineering (ic-ETITE), 24–25 February 2020, Vellore, India. IEEE; 2020. P. 1–5. https://doi.org/10.1109/ic-ETITE47903.2020.29
12. Shreya H.R., Kumar T. Impact of Artificial Intelligence Tools and Text-to-3D Model Generators on Interior Design. In: Smart Trends in Computing and Communications: Proceedings of SmartCom 2024: Volume 5, 12–13 January 2024, Pune, India. Singapore: Springer; 2024. P. 465–478. https://doi.org/10.1007/978-981-97-1313-4_40
13. Lykov A., Altamirano M., Konenkov M., et al. Industry 6.0: New Generation of Industry Driven by Generative AI and Swarm of Heterogeneous Robots. arXiv. URL: https://doi.org/10.48550/arXiv.2409.10106 [Accessed 10th February 2025].
14. Zou Q., Wu Yi., Liu Zh., Xu W., Gao Sh. Intelligent CAD 2.0. arXiv. URL: https://doi.org/10.48550/arXiv.2410.03759 [Accessed 11th February 2025].
15. Li K.-Yi., Huang Ch.-K., Chen Q.-W., Zhang H.-Ch., Tang Ts.-T. Leveraging Generative AI and CAD Automation for Efficient Automotive Wheel Design with Limited Data. [Preprint]. Research Square. URL: https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-5041554/v1 [Accessed 11th February 2025].
16. Yeslam H.E., Von Maltzahn N.F., Nassar H.M. Revolutionizing CAD/CAM-Based Restorative Dental Processes and Materials with Artificial Intelligence: A Concise Narrative Review. PeerJ. 2024;12. https://doi.org/10.7717/peerj.17793
17. Shi H. Research on the Development and Application of Artificial Intelligence in Computer-Aided Design (CAD) Systems. Applied and Computational Engineering. 2024;106:131–136. https://doi.org/10.54254/2755-2721/106/20241314
18. Schoenfeld A.H. Pólya, Problem Solving, and Education. Mathematics Magazine. 1987;60(5):283–291. https://doi.org/10.2307/2690409
19. Альтшуллер Г. Найти идею: Введение в ТРИЗ – теорию решения изобретательских задач. Москва: Альпина Паблишер; 2024. 402 с.
20. Карлов А.Г. Особенности эволюции и применения компьютерных технологий, поддерживающих процессы генерации изобретательских идей. Автоматизация и измерения в машино- приборостроении. 2019;(2):75–80.
21. Карлов А.Г. Структура систематических непрерывных инноваций в период перехода от традиционного производства к передовым производственным технологиям. Автоматизация и измерения в машино- приборостроении. 2019;(3):11–16.
22. Гибсон Дж. Экологический подход к зрительному восприятию. Москва: Прогресс; 1988. 464 с.
23. Greeno J.G. Gibson's Affordances. Psychological Review. 1994;101(2):336–342. https://doi.org/10.1037/0033-295x.101.2.336
24. Heras-Escribano M. The Philosophy of Affordances. Cham: Palgrave Macmillan; 2019. 232 p. https://doi.org/10.1007/978-3-319-98830-6
25. Иващенко А.В., Терехин М.А. Информационные технологии поддержки инженерного мышления в едином информационном пространстве предприятия. XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс. 2024;13(4):46–54.
26. Захаров А.В., Хивинцева Е.В., Чаплыгин С.С., Стариковский М.Ю., Елизаров М.А., Колсанов А.В. Двигательная реабилитация пациентов в остром периоде инсульта с использованием технологии виртуальной реальности. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2021;121(8–2):71–75. https://doi.org/10.17116/jnevro202112108271
27. Захаров А.В., Чаплыгин С.С., Колсанов А.В. Математическая модель оценки увеличения эффективности реабилитации при помощи технологии персонализированного подбора реабилитации с помощью адаптированной виртуальной среды. Вестник медицинского института «РЕАВИЗ». Реабилитация, Врач и Здоровье. 2020;(4):125–134. https://doi.org/10.20340/vmi-rvz.2020.4.14
28. Панченков Д.Н., Иванов Ю.В., Колсанов А.В. и др. Виртуальное 3D-моделирование в хирургии печени. Вестник хирургии имени И.И. Грекова. 2019;178(5):74–80. https://doi.org/10.24884/0042-4625-2019-178-5-74-80
29. Колсанов А.В., Владимирова Т.Ю., Чаплыгин С.С., Зелёва О.В., Морев О.С. Системы хирургической навигации в оториноларингологии. Вестник Росздравнадзора. 2023;(5):118–122.
