В МАИ разработали нейросетевую библиотеку для быстрых аэродинамических расчётов

В Московском авиационном институте разработали программное обеспечение для ускорения сложных инженерных расчётов в авиационной отрасли. Однотипные аэродинамические расчёты исследователи МАИ заместили нейросетевыми методами. Созданная нейросетевая библиотека, которая продолжает пополняться, позволит с приемлемой точностью выполнять на обычном домашнем ПК задачи, требующие сегодня использования самых мощных суперкомпьютеров.

Проект выполняется на базе лаборатории искусственного интеллекта и математического моделирования института № 8 «Компьютерные науки и прикладная математика» МАИ. Эта работа была начата в рамках отдельного постановления Правительства РФ, в котором университет играет роль главного разработчика нового отечественного программного обеспечения для комплексных мультифизических расчётов в области авиации.

— При проектировании нового вида авиационной и космической техники на этапе выбора оптимальной конфигурации образца требуется производить множество расчётов на суперкомпьютерах. В частности, исследователи занимаются детальным моделированием аэродинамических процессов, что является одной из самых долгих и трудозатратных частей работы, — рассказал участник проекта, ведущий разработчик научно-исследовательского отдела кафедры 806 «Вычислительная математика и программирование» МАИ Вадим Кондаратцев. — Для того чтобы перебрать как можно больше вариантов компоновки летательного аппарата или чтобы посчитать 5 секунд полёта традиционными методами вычислительной аэродинамики, требуется затратить целые месяцы работы больших суперкомпьютеров. Чтобы решить проблему скорости типовых расчётов, мы и создаём нейросетевой аналог классических методов решения подобных задач. Ведь нейросети могут хорошо делать быстрые предсказания в сложноструктурированных задачах.
Библиотека программного комплекса была написана на Python и С++, а нейросети — на базе фреймворка PyTorch. В своей работе специалисты МАИ использовали самые современные архитектуры: физически-информированные нейронные сети (PINN) и графовые нейросети (GNN).

Разработчики встроили в свою библиотеку модуль генерации данных для почти любого, даже самого сложного случая обтекания тела. Получив набор сгенерированных данных, нейросети обучаются на них, а затем проводят быстрые расчёты без использования суперкомпьютеров. Модуль генерации данных построен на основе программного обеспечения для моделирования процессов динамики жидкости и газа, а именно — CFD-решателей «Логос» и OpenFOAM.

Маёвская разработка не имеет аналогов на отечественном рынке. При этом в мире только шесть коллективов занимаются подобной задачей, включая специалистов института № 8 МАИ. Программное обеспечение учёных МАИ сопоставимо по уровню с продуктами одного из лидеров в сфере инженерного ПО — американской компании Ansys Inc.

В качестве главного индустриального заказчика МАИ выступает Министерство промышленности и торговли Российской Федерации, которое субсидирует разработку для внедрения на предприятиях авиационной промышленности. На данном этапе специалисты тестируют первую версию библиотеки и планируют до конца года получить вторую версию с более широким функционалом и лучшим качеством обученных нейросетей. Также в ближайшем времени разработку планируется запатентовать.

Последние записи
Каждый седьмой результат ЕГЭ - 100 баллов: Предуниверсарий МАИ подтвердил статус одной из сильнейших образовательных площадок России

По итогам единого государственного экзамена 2025 года Предуниверсарий Московского авиационного института вновь оказался на вершине рейтингов. Средний балл выпускников по трём предметам составляет 266...

Кадры, технологии и будущее БАС: МАИ и ВГТУ провели второй форсайт-форум по беспилотным авиационным системам

Основная цель – объединить усилия государства, бизнеса и научного сообщества для разработки стратегических направлений развития индустрии беспилотников в России.