Применение моделей OpenAI для проектирования физических продуктов и инженерных систем

Компания OpenAI поделилась результатами применения своих моделей искусственного интеллекта для проектирования, симуляции и создания физических продуктов. Новые возможности охватывают механику, электротехнику и сквозное системное проектирование. Модели помогают внутренним командам компании и сторонним партнерам быстрее тестировать идеи и итерировать проекты.

Инженерам регулярно приходится объединять механический дизайн, электронику, программное обеспечение и производственные требования, используя специализированные инструменты. OpenAI обучает модели поддержке этой работы: от подготовки чертежей и настройки симуляций до координации изменений между различными дисциплинами. Основная цель — освободить время специалистов для исследования новых идей и улучшения конструкций.

В качестве эксперимента команда OpenAI протестировала возможности Astra в рабочих процессах, объединяющих разные модальности и использование компьютера. Задачей было создать устройство без прямых ручных правок человеком. Используя GPT-6 для определения функциональных требований, Astra разработала внешний вид устройства, механическую конструкцию корпуса, выбрала электрические компоненты, спроектировала печатную плату (PCB) и сгенерировала прошивку для подключения интерфейса к Codex.

Два члена команды выполнили этот проект с помощью Astra менее чем за неделю в качестве побочной задачи. Контрактный производитель собрал небольшую партию прототипов менее чем за месяц. При этом выявились и ограничения: модель не всегда учитывала производственные лимиты, допуски и детали, необходимые для сборки. Эти пробелы помогают разработчикам понять, что именно нужно улучшить в будущих версиях.

Внутренние команды OpenAI по аппаратному обеспечению и инфраструктуре уже используют Codex и ChatGPT для создания и проверки CAD-моделей, подготовки производственных чертежей и настройки симуляций. С февраля использование моделей в этих командах, измеряемое в токенах, выросло в 23 раза. Инженеры отмечают ускорение перехода от идеи к готовой детали, автоматизацию рутинных задач в архитектурно-строительном проектировании (AEC и BIM) и помощь в организации кросс-функциональных ограничений.

Для оценки прогресса компания использует тест BenchCAD 2.0, который проверяет способность моделей реконструировать трехмерные детали и сборки, а также определять соединения на печатных платах. Новая внутренняя модель достигла среднего балла 0.875, тогда как GPT-6 Astra на максимальных настройках рассуждения (reasoning) показала результат 0.594. Улучшения в этих метриках рассматриваются как раннее доказательство способности ИИ положительно влиять на скорость работы профессионалов.

Также по темеОпыт Credit Saison: как внедрение ChatGPT Enterprise принесло 954% возврата инвестиций

OpenAI также работает с отраслевыми партнерами для тестирования возможностей на реальных задачах. Совместно с командой Chip Ganassi Racing (CGR) исследуются процессы преобразования 3D-сканов существующих деталей в редактируемые CAD-модели и двумерные чертежи, что особенно полезно при отсутствии исходных файлов.

В рамках новой исследовательской коллаборации с Mazda модели применяются для разработки и оценки новых дизайнов автомобилей. Инженеры по аэродинамике используют GPT-6 Astra для моделирования новых форм носовой части, симуляции воздушных потоков и поиска баланса между стилем и снижением аэродинамического сопротивления.

Внедрение языковых моделей в физическую инженерию демонстрирует постепенный переход ИИ от генерации текста и кода к работе со сложными пространственными и физическими ограничениями. В будущем предстоит решить проблему точного соблюдения производственных допусков, чтобы модели могли выдавать чертежи, полностью готовые к отправке на завод без дополнительных итераций проверки.