Ученые МАДИ разработали систему автоматизации проектных процедур в дорожном строительстве, в которой большие языковые модели выполняют функцию координаторов между специализированными расчетными программами и инженерными базами знаний. Система сокращает время выполнения типовых проектных процедур в несколько раз и обеспечивает полную прозрачность принимаемых решений.
Проектирование дорог требует работы с обширной нормативной базой, множеством разрозненных программ и учетом десятков факторов. Существующие системы автоматизированного проектирования (САПР) мощны, но нуждаются в ручной стыковке результатов разных модулей. Прямое использование языковых моделей в инженерии чревато ошибками и «выдумками». Новая разработка МАДИ решает эту проблему: модель не выполняет расчеты сама, а управляет потоком данных между проверенными инструментами.
Принцип работы системы: Инженер формулирует задачу на естественном языке. LLM-агент разбирает ее на этапы, определяет применимые ГОСТы и СП, подбирает расчетные модули. Затем агент последовательно запускает программы для расчета нагрузок, подбора материалов, проверки морозоустойчивости и интегрирует результаты. На выходе формируется структурированное решение с пояснениями о примененных нормах. Ключевое отличие: модель не генерирует инженерные значения, а направляет данные между надежными расчетными ядрами, исключая физически некорректные результаты.
Результаты внедрения: Агентный подход сокращает время проектных процедур в несколько раз. Система особенно эффективна при выявлении противоречий в нормативной базе: обнаружив коллизию, агент предлагает несколько вариантов решения с обоснованием. Экспертная оценка подтвердила соответствие решений действующим нормам и их пригодность для проектной документации.
Главное преимущество — полная прозрачность. В отличие от нейросетей-«черных ящиков», оркестратор на каждом шаге указывает основания для принятых решений. Это позволяет внедрять ИИ в ответственные этапы проектирования. Технология совместима с отечественными САПР и корпоративными системами управления знаниями. Перспективы включают расширение парка моделей для геотехники, гидрологии и организации строительства, а также адаптацию для BIM-данных.
Результаты опубликованы в журнале «Вестник МАДИ».
Источник: Минобрнауки России
