Наукоёмкий ИИ для атомной отрасли: от генеративного проектирования до предсказания свойств материалов

Профессор Центра ИИ Сколтеха Сергей Сафонов принял участие во второй межотраслевой конференции «ИИпром-2026: Искусственный интеллект в промышленности» (https://xn--h1aasdf.xn--p1ai/ ), где эксперты обсудили переход атомной отрасли от точечных ИИ-решений к единой стратегии развития наукоёмких интеллектуальных технологий. Дискуссия развернулась в формате круглого стола «Искусственный интеллект в атомной отрасли: от стратегии к корпоративным решениям и отраслевым продуктам», организованного Госкорпорацией «Росатом».

Участники дискуссии — ведущие специалисты организаций отрасли, реализующие проекты в области корпоративного, промышленного и научного ИИ, — сосредоточились на поиске синергии между исследовательскими, инженерными и управленческими компетенциями. Целью стало формирование общего видения, способного превратить разрозненные инициативы в конкурентоспособные отраслевые продукты.

Сергей представил основные направления и результаты деятельности Центра ИИ Сколтеха, выстроенные вокруг концепции платформенных технологий для отраслевых сценариев. В основе этой концепции лежат исследовательские фреймворки, каждый из которых решает определённый класс прикладных задач.

Generative AI — охватывает генеративное моделирование мультимодальных данных и нацелен на поддержку процессов проектирования и работу с документацией.

Science-informed AI — объединяет физические модели с моделями машинного обучения, что позволяет с высокой точностью моделировать риски и предсказывать поведение сложных систем.

Data Fusion — обеспечивает консолидацию мультимодальных пространственных данных для мониторинга территорий и промышленных объектов.

Green AI — решает задачу сокращения времени обучения и сжатия больших нейросетей, открывая возможность эффективного внедрения ИИ в закрытых вычислительных контурах предприятий.

Все фреймворки уже прошли проверку практикой. Сергей привёл примеры внедрений: автоматизированную систему оценки экономических последствий от наступления физических рисков, оперативную систему прогнозирования ледовой обстановки в Арктике на всём протяжении Северного морского пути ( https://events.skoltech.ru/chione_ru) , самообучающуюся модель нефтяного пласта. Отдельно была отмечена платформа для поддержки управленческих решений в области устойчивого развития регионов, проходящая опытную эксплуатацию в Сахалинской области, и система прогнозирования пожароопасности для всех регионов России.

Дальнейшая цель развития платформенных решений — создание единого ИИ-оркестратора, мультиагентной системы, связывающей разрозненные сервисы для бесшовного решения комплексных инженерных задач. В основе лежит новая процессная модель: специалист находится не внутри рутинного цикла, а над ним — он ставит задачу, а система моделирует множество сценариев и предлагает решение, которое инженер затем подтверждает или направляет на корректировку.

Профессор Сафонов выделил несколько направлений, наиболее актуальных для индустрии. Генеративное проектирование для конструкторов и проектировщиков: технология, способная по текстовому или параметрическому заданию формировать комплексную цифровую модель объекта, включая 3D-генплан, расчёт капитальных затрат и автоматизированную проверку чертежей на соответствие нормативным требованиям. ИИ-предсказание свойств материалов, позволяющее ускорить разработку новых соединений с заданными характеристиками и сократить объём натурных испытаний. А также применение методов ИИ для производственного многомасштабного планирования, где нейросетевые модели и графы знаний способны выстраивать оптимальные цепочки процессов от уровня материалов до уровня готового изделия.

Дальнейшее развитие атомной отрасли требует не просто расширения набора ИИ-инструментов, а формирования единой цифровой экосистемы, объединяющей генеративные, наукоёмкие и инженерные интеллектуальные технологии. Именно на этом стыке возникает синергия между академической наукой и промышленностью.

Телеграм: t.me/ainewsline

Источник: events.skoltech.ru

Комментарии: