Искусственный интеллект (ИИ) стал неотъемлемой частью любого обсуждения будущего аэрокосмической отрасли, обороны и проектирования сложных систем.
Организации вкладывают значительные средства в ИИ для автоматизации анализа, ускорения принятия решений, получения выводов из данных и поддержки все более автономных операций. Потенциал этого направления огромен.
Однако растет число заблуждений, что ИИ сам по себе является ответом на все вопросы. Это не так.
Организации, получающие наибольшую выгоду от ИИ, открывают для себя важную реальность: интеллектуальные системы эффективны лишь настолько, насколько эффективна среда, используемая для их разработки, обучения, проверки и эксплуатации.
ИИ способен обрабатывать огромные объемы информации, но он не может понять контекст миссии, если этот контекст не задан. Он не может эффективно обучаться без репрезентативных данных. И ему нельзя доверять в операционных условиях, если он не прошел строгую проверку на реалистичных сценариях.
Короче говоря, сам по себе ИИ не обеспечивает готовность к выполнению миссии.
Готовность к миссии требует контекста, уверенности и непрерывной проверки. Именно здесь цифровое проектирование миссий становится необходимым.
Проблема: больше сложности, меньше времени
Инженеры и операторы сталкиваются с беспрецедентным давлением.
Современные системы все чаще носят киберфизический характер: они взаимосвязаны, программно-определяемы, автономны и управляются данными. Миссии должны учитывать меняющиеся угрозы, изменяющиеся операционные условия и взаимодействия в различных доменах — на суше, на море, в воздухе и в космосе — при этом преодолевая растущую геополитическую неопределенность и международные конфликты.
В то же время от организаций ожидают предоставления возможностей быстрее, чем когда-либо. Им необходимо оценивать больше сценариев миссий, анализировать большие объемы данных и принимать решения в условиях все более сжатых сроков.
Традиционные подходы с трудом поспевают за этим. Многие инженерные и операционные рабочие процессы по-прежнему опираются на разрозненный анализ, ручные процессы и проверку на поздних этапах, что затрудняет понимание того, как системы будут работать в реалистичных условиях миссии до их развертывания. Даже когда ИИ внедряется, он часто используется как изолированное точечное решение, что ограничивает его ценность. Результатом становятся повышенные риски, более длительные циклы разработки и снижение уверенности в результатах миссии.
ИИ предлагает мощную возможность для решения этих проблем. Он может помочь автоматизировать анализ, ускорить принятие решений и выявить закономерности, которые в противном случае было бы трудно обнаружить. Однако реализация этой ценности требует большего, чем просто передовые алгоритмы. ИИ должен разрабатываться, обучаться, тестироваться и эксплуатироваться в реалистичном контексте миссии, чтобы приносить результаты, которым организации могут доверять.
Вопрос больше не стоит просто: «Как нам использовать ИИ?». Он звучит так: «Как нам гарантировать, что ИИ можно доверять в выполнении критически важных миссий?»
Почему ИИ нуждается в виртуальном мире
Системы ИИ создают ценность, когда помогают людям принимать более обоснованные решения. Для этого требуется нечто большее, чем алгоритмы; требуется контекст миссии. Независимо от того, обучают ли организации автономные системы, оценивают ли альтернативы миссий, поддерживают ли операторов или проводят анализ «что, если», ИИ нуждается в модели мира: реалистичном представлении среды миссии, которое позволяет ему понимать взаимосвязи, оценивать альтернативы и предвидеть результаты.
Цифровое проектирование миссий предоставляет виртуальный мир, который позволяет командам:
- Исследовать альтернативы миссий и компромиссные решения
- Проводить планирование миссий и анализ «что, если»
- Поддерживать принятие решений операторами и аналитиками
- Создавать и проверять операционные сценарии
- Создавать синтетические обучающие данные при необходимости
- Оценивать эффективность миссии до развертывания
Вместо того чтобы надеяться, что система с поддержкой ИИ будет работать правильно в полевых условиях, организации могут обрести уверенность до развертывания. Цифровое проектирование миссий становится средой, в которой ИИ учится, развивается и доказывает свою состоятельность.
Но ценность ИИ не ограничивается инженерами, которые создают и проверяют системы. Во многих организациях люди, принимающие критически важные решения, — это операторы, аналитики, планировщики и руководители, которым нужны ответы быстро. Новые возможности ИИ, включая интерфейсы на естественном языке, интеллектуальных помощников и автоматизированные рабочие процессы, способны сделать результаты инженерного анализа миссий более доступными для широкой аудитории, сохраняя при этом точность и строгость базовых инженерных моделей.
Вместо того чтобы заменять инженерный опыт, эти возможности помогают расширить его, предоставляя надежные выводы по миссии людям, ответственным за планирование, оценку альтернатив и принятие оперативных решений.
ИИ способствует готовности к миссии на протяжении всего жизненного цикла
Распространенная ошибка — рассматривать ИИ как точечное решение. В действительности ИИ создает ценность на протяжении всего жизненного цикла миссии.
На этапе разработки ИИ может ускорить создание сценариев, автоматизировать анализ и помочь инженерам оценить более широкие проектные пространства.
На этапе обучения моделям ИИ требуются реалистичные операционные данные и среда для эффективного обучения.
На этапе проверки организации должны тестировать производительность в репрезентативных условиях миссии и сценариях сбоев.
Во время эксплуатации ИИ может поддерживать лиц, принимающих решения, с помощью выводов, рекомендаций и адаптивных рабочих процессов.
А после развертывания ИИ продолжает извлекать выгоду из контекста миссии, предоставляемого цифровым проектированием миссий, улучшая производительность и поддерживая будущие миссии.
Готовность к миссии — это непрерывный процесс разработки, обучения, проверки, эксплуатации и адаптации. Организации, которые рассматривают ИИ как возможность жизненного цикла, а не как отдельную технологию, создадут более устойчивые и надежные системы.
Новое конкурентное преимущество
По мере ускорения внедрения ИИ доступ к алгоритмам будет все меньше служить фактором дифференциации. Конкурентное преимущество будет все больше зависеть от способности организации создавать, управлять и использовать контекст миссии.
Команды, способные моделировать реалистичные операции, генерировать высококачественные обучающие данные, проверять результаты и постоянно совершенствовать производительность, превзойдут тех, кто полагается на изолированные инициативы в области ИИ. Успех будет зависеть не только от самих возможностей ИИ, но и от того, насколько легко будет получить доступ к передовым рабочим процессам проектирования миссий, автоматизировать их и внедрить для более широкого круга пользователей.
Будущее принадлежит организациям, которые смогут подключить ИИ к более широкой экосистеме цифрового проектирования. В этом и заключается роль цифрового проектирования миссий — не просто внедрение ИИ, а обеспечение доверия организаций к нему.
Взгляд в будущее
Дискуссия вокруг ИИ быстро эволюционирует от того, что возможно, к тому, что можно развернуть. Проблема больше не в том, может ли ИИ генерировать выводы или автоматизировать задачи, а в том, может ли он гарантировать, что интеллектуальные системы способны надежно работать в сложных, непредсказуемых условиях.
Для этого требуется нечто большее, чем алгоритмы. Требуется реалистичный контекст миссии, непрерывная проверка и цифровая среда, способная поддерживать интеллектуальные системы на протяжении всего их жизненного цикла.
Будущее готовности к выполнению задач будет строиться не только на ИИ. ИИ обеспечивает интеллект. Цифровое проектирование задач (digital mission engineering) обеспечивает контекст задачи, поддерживая создание и ведение модели мира. Вместе они позволяют организациям принимать более обоснованные решения, снижать риски и ускорять готовность к выполнению задач.
Продолжение дискуссии
Эта статья — первая в серии, посвященной тому, как ИИ и цифровое проектирование задач работают вместе для ускорения готовности к выполнению задач в процессах разработки, валидации, эксплуатации и поддержки принятия решений.
В нашей следующей публикации мы рассмотрим, как организации применяют цифровое проектирование задач на основе ИИ для трансформации космических операций, помогая командам превращать растущие объемы данных о миссиях в практические выводы. Следите за обновлениями: «ИИ для космических операций: от переизбытка данных к интеллектуальному преимуществу в принятии решений».
Хотите узнать, как ведущие организации применяют эти концепции на практике? Присоединяйтесь к нашей предстоящей серии вебинаров по цифровому проектированию задач на основе ИИ, где профильные эксперты поделятся примерами реального применения в космических операциях, автономных системах и новых агентных рабочих процессах.
