АВТОНОМНЫЕ ИНЖЕНЕРНЫЕ СИСТЕМЫ С AI-МОДУЛЯМИ: АРХИТЕКТУРА, АДАПТАЦИЯ, ПРАКТИЧЕСКИЕ КЕЙСЫ

АННОТАЦИЯ

Современные инженерные системы всё чаще функционируют в условиях неполной определённости, изменчивых параметров среды и ограниченных возможностей внешнего управления. В таких условиях автономность становится не дополнительным свойством, а необходимым требованием к архитектуре технических решений. Использование модулей искусственного интеллекта в автономных инженерных системах позволяет перейти от жёстко заданных алгоритмов управления к адаптивным архитектурам, способным интерпретировать динамику процессов и корректировать режимы работы в реальном времени. В статье рассматриваются ключевые принципы построения автономных инженерных систем с AI-модулями, включая распределённую сенсорику, интеграцию алгоритмов машинного обучения, использование цифровых двойников и проектирование адаптивных конструктивных элементов.

ABSTRACT

Modern engineering systems increasingly operate under conditions of incomplete certainty, variable environmental parameters, and limited external control capabilities. In such circumstances, autonomy is no longer an optional feature, but a necessary requirement for the architecture of technical solutions. The use of artificial intelligence modules in autonomous engineering systems enables a transition from rigidly defined control algorithms to adaptive architectures capable of interpreting process dynamics and adjusting operating modes in real time. This article examines the key principles of building autonomous engineering systems with AI modules, including distributed sensing, the integration of machine learning algorithms, the use of digital twins, and the design of adaptive structural elements.

Ключевые слова: автономные инженерные системы, искусственный интеллект, адаптация, распределённая сенсорика, цифровые двойники, водоочистка, инженерная архитектура.

Keywords: autonomous engineering systems, artificial intelligence, adaptation, distributed sensing, digital twins, water purification, engineering architecture.

Введение

Развитие инженерных систем в последние десятилетия характеризуется постепенным переходом от централизованных автоматизированных установок к автономным техническим решениям, способным функционировать в условиях ограниченной внешней поддержки и высокой вариативности среды. Под автономностью в данном контексте понимается не просто способность системы работать без постоянного оператора, а возможность самостоятельно интерпретировать состояние среды, принимать инженерно обоснованные решения и реализовывать их в рамках физических и технологических ограничений.

Для многих современных объектов, включая очистные установки, автономные сенсорные платформы, распределённые энергетические модули и интеллектуальные инженерные устройства, среда эксплуатации является одновременно объектом воздействия и источником информации. Это принципиально отличает такие системы от классических автоматизированных комплексов, где параметры среды предполагаются относительно стабильными и поддающимися полной формализации на этапе проектирования. В реальных условиях состав потоков, характеристики загрязнений, температурные и гидродинамические режимы могут изменяться непредсказуемо, формируя новые сочетания воздействий, которые не были учтены в исходных моделях.

Искусственный интеллект в этой ситуации рассматривается как инструмент, позволяющий работать с неопределённостью и сложными зависимостями между параметрами. Однако использование AI-алгоритмов в инженерных системах сталкивается с рядом принципиальных ограничений. Во-первых, алгоритм машинного обучения не может корректно функционировать без физически осмысленных данных. Решения, предлагаемые AI, должны быть проверяемыми с точки зрения инженерной реализуемости и безопасности. В-третьих, автономная система не может опираться исключительно на статистическое обучение, поскольку в реальной эксплуатации неизбежно возникают режимы, не представленные в обучающей выборке.

В связи с этим в инженерной литературе всё чаще подчёркивается необходимость интеграции AI-модулей в архитектуру системы на уровне конструкции, сенсорики и алгоритмической интерпретации процессов [6], [7]. Такой подход предполагает, что интеллектуальный модуль не является внешним управляющим блоком, а включён в контур формирования данных и принятия решений. Это особенно актуально для систем обработки и очистки сред, где качество результата определяется не только конечными значениями параметров, но и траекторией их изменения.

В данном контексте заслуживают внимания исследования и инженерные разработки Елены Москвичёвой, посвящённые автономным системам обработки воды с элементами искусственного интеллекта. В монографии «Водоочистные технологии с элементами искусственного интеллекта» предложен подход, в рамках которого очистная установка рассматривается как система, способная выявлять динамику формирования загрязнений и корректировать режим воздействия до того, как загрязнение стабилизируется в труднообрабатываемой форме [1]. В работе «Дизайн и технологии с элементами искусственного интеллекта» данный подход обобщается на более широкий класс инженерных систем, где проектирование конструкции рассматривается как средство формирования информативных режимов для последующей алгоритмической интерпретации [2].

Патентные разработки Москвичёвой, посвящённые методам и модульным устройствам обработки воды, включая обеззараживание, демонстрируют практическую реализацию этих идей в инженерных системах, ориентированных на автономную эксплуатацию [3]. В них автономность достигается не за счёт усложнения управляющей логики, а за счёт модульности конструкции, внутрипоточной сенсорики и возможности адаптивной перестройки режимов обработки.

Цель настоящей статьи состоит в анализе архитектурных принципов автономных инженерных систем с AI-модулями и рассмотрении практических кейсов их реализации.

Материалы и методы исследования

В рамках настоящего исследования использовался аналитико-инженерный подход, основанный на сравнительном анализе архитектур автономных инженерных систем с интегрированными AI-модулями. В качестве исходных материалов рассматривались научные публикации по цифровым двойникам, адаптивным системам управления и распределённой сенсорике, а также патентные и монографические источники, описывающие прикладные инженерные решения в области автономных систем обработки среды.

Методологическая основа исследования включает структурный анализ архитектурных уровней автономных систем, функциональный разбор сенсорных и алгоритмических модулей, а также интерпретацию инженерных решений с точки зрения их применимости в условиях неопределённой и динамически изменяющейся среды.

Архитектура автономной инженерной системы с интегрированными AI-модулями определяется не столько выбором конкретных алгоритмов, сколько принципами организации взаимодействия между физической конструкцией, сенсорным уровнем и аналитическим ядром. В инженерной практике автономность не может быть достигнута путём добавления интеллектуального блока к уже существующей системе управления. Напротив, автономная система формируется как единое целое, в котором каждый уровень поддерживает и ограничивает остальные.

Физический уровень автономной системы задаёт допустимое пространство состояний. Именно конструкция определяет, какие режимы работы возможны, какие воздействия на среду реализуемы и какие формы обратной связи могут быть получены. В системах обработки и очистки сред это особенно критично, поскольку объект воздействия представляет собой поток с изменяющимся составом, структурой и динамикой. Конструкция в таких системах выполняет не только технологическую, но и диагностическую функцию, формируя режимы, в которых свойства среды становятся наблюдаемыми [6].

Сенсорный уровень автономной системы обеспечивает сбор данных, однако в реальных инженерных условиях наблюдаемость всегда остаётся частичной. Датчики подвержены загрязнению, дрейфу показаний и деградации, особенно в системах, работающих с агрессивными средами. По этой причине в современных автономных архитектурах всё чаще используется распределённая сенсорика, позволяющая формировать пространственно-временной профиль параметров, а не опираться на отдельные измерения [7]. Такой подход снижает зависимость от точности одного датчика и позволяет выявлять изменения режима по совокупности признаков.

Алгоритмический уровень автономной системы выполняет задачу интерпретации данных и формирования управляющих воздействий. В инженерных приложениях ключевым требованием к алгоритмам является объяснимость решений и их физическая реализуемость. Алгоритм должен учитывать ограничения конструкции, энергетический баланс, санитарные и технологические нормы. Поэтому в автономных системах AI чаще используется в гибридной форме, сочетая методы машинного обучения с модельно-ориентированными подходами и правилами безопасности [8].

Использование цифровых двойников в автономных инженерных системах рассматривается как один из способов повышения надёжности и безопасности принятия решений. Цифровой двойник в данном контексте представляет собой вычислимую модель, которая отражает ключевые свойства физического объекта и позволяет прогнозировать последствия управляющих воздействий [6]. Для автономных систем особенно важно, что цифровой двойник может использоваться в режиме реального времени или в ускоренном режиме для проверки допустимости решений, предлагаемых AI-модулем.

В инженерной практике цифровые двойники редко бывают полностью детализированными. Чаще используются функциональные модели, охватывающие наиболее критичные подсистемы. В очистных установках такими подсистемами являются зоны интенсивного воздействия на среду, мембранные и фильтрационные модули, а также узлы дозирования реагентов. Проверка решений на уровне цифрового двойника позволяет исключить режимы, которые могут привести к разрушению элементов, превышению санитарных нормативов или вторичному загрязнению.

В работах, посвящённых интеграции искусственного интеллекта в инженерный дизайн, подчёркивается, что цифровой двойник должен быть связан с данными сенсорного уровня и обновляться по мере изменения состояния системы [7], [10]. Такой подход обеспечивает согласование между моделью и реальным объектом, снижая риск расхождения прогнозов и фактического поведения.

В рассматриваемых разработках цифровая модель не всегда выделяется в виде отдельного программного блока, однако её функции распределены между конструктивными и алгоритмическими элементами системы. Конструкция, формирующая информативные режимы, и сенсорика, фиксирующая их динамику, создают основу для построения внутренней модели процесса. Алгоритм интерпретирует эти данные в терминах режимов, а не абсолютных значений, что упрощает проверку решений на соответствие физическим ограничениям [2].

Наряду с указанными направлениями в последние годы развивается класс гибридных инженерных архитектур, сочетающих элементы физического моделирования, распределённой сенсорики и алгоритмов машинного обучения. В таких системах цифровые двойники используются для ограничения пространства допустимых решений, а AI-модули для интерпретации данных и адаптации параметров. Однако практическая реализация гибридных подходов сопряжена с ростом вычислительной сложности и требований к качеству данных, что особенно критично для автономных систем, функционирующих в энергетически и ресурсно ограниченных условиях.

Результаты и обсуждения

Практическая реализация автономных инженерных систем с AI-модулями демонстрирует, что ключевым фактором их эффективности является не уровень сложности алгоритмов, а степень согласованности между конструктивными, сенсорными и аналитическими компонентами. В реальных технологических условиях автономность проявляется прежде всего в способности системы устойчиво функционировать при изменении параметров среды, деградации отдельных элементов и появлении режимов, не предусмотренных при проектировании.

В автономных инженерных системах промышленного назначения AI часто используется на этапе проектирования, например, в генеративном дизайне и оптимизации формы. Однако такие решения остаются преимущественно предэксплуатационными. Эксплуатационная автономность требует иных архитектурных принципов, поскольку система должна принимать решения в реальном времени, опираясь на неполные и зашумлённые данные. В этой связи особый интерес представляют системы обработки и очистки сред, где объект воздействия непрерывно изменяется и формирует сложные обратные связи.

В водоочистных установках автономность осложняется тем, что загрязнители редко представляют собой однородную среду. Их состав может меняться в зависимости от источника воды, времени года, производственных циклов и аварийных ситуаций. Традиционные системы управления, ориентированные на поддержание заданных пороговых значений, часто реагируют с запаздыванием, поскольку измеряют уже сформировавшийся результат. Автономная система, напротив, должна работать с процессом формирования загрязнения.

В этом контексте показателен подход, предложенный Еленой Москвичёвой, в рамках которого очистная установка рассматривается как активная инженерная система, способная выявлять динамику загрязнений внутри технологического процесса [1]. В её работах подчёркивается, что ключевая информация о состоянии среды содержится не только в концентрации примесей, но и в характере их поведения в потоке, включая изменения гидродинамических режимов, структуры турбулентности и распределения фаз. Такой подход позволяет формировать более информативные признаки для алгоритмической интерпретации.

Очистные системы с элементами автономности представляют собой класс инженерных устройств, где интеграция AI имеет наиболее очевидный практический эффект. В таких системах AI используется для анализа данных сенсорного уровня, прогнозирования изменения качества среды и адаптации режима обработки. Однако эффективность этой интеграции напрямую зависит от того, насколько конструкция установки поддерживает получение релевантных данных.

В работе «Водоочистные технологии с элементами искусственного интеллекта» рассматриваются примеры очистных архитектур, в которых сенсорные узлы размещаются в зонах активного воздействия, а не только на выходе системы [1]. Это позволяет фиксировать изменение режима на ранней стадии и корректировать параметры обработки до того, как загрязнение перейдёт в устойчивую форму. Такой принцип особенно важен для автономных систем, где задержка реакции может привести к накоплению загрязнений и снижению ресурса оборудования.

Алгоритмический модуль в таких системах работает с данными распределённой сенсорики, формируя модель текущего режима. На основе этой модели принимаются решения о перераспределении потоков, изменении интенсивности воздействия или переключении модулей. Важно отметить, что алгоритм не действует изолированно, а опирается на инженерные ограничения, заложенные в конструкции. Это снижает риск принятия решений, которые статистически оправданы, но физически недопустимы.

Помимо очистных систем, принципы автономности с AI-модулями активно применяются в сенсорных и энергетических платформах, предназначенных для длительной работы без обслуживания. В таких системах ключевыми задачами являются управление энергопотреблением, самодиагностика и адаптация к изменяющимся условиям окружающей среды. AI используется для прогнозирования нагрузки, оптимизации режима измерений и выявления аномалий.

Общий для этих систем принцип заключается в том, что автономность достигается за счёт перераспределения функций между уровнями архитектуры. Сенсорный уровень должен не только собирать данные, но и участвовать в оценке собственного состояния. Алгоритмический уровень, в свою очередь, должен учитывать деградацию сенсоров и корректировать интерпретацию данных. Подобные подходы описываются в работах, посвящённых интеллектуальным сенсорным системам и цифровым двойникам [6], [7].

В применении к очистным системам этот принцип проявляется в возможности использования косвенных признаков состояния среды. Даже при частичной деградации сенсоров система может продолжать функционировать, опираясь на анализ режимов потока и корреляций между параметрами. Такой подход согласуется с инженерной логикой автономности, где надёжность достигается не за счёт идеальной точности измерений, а за счёт устойчивости архитектуры к отказам.

Анализ существующих архитектур автономных инженерных систем показывает, что большинство решений фокусируется либо на управлении параметрами при условии корректности модели, либо на статистической адаптации без жёсткой привязки к физической структуре процесса. В системах обработки сред это приводит к ряду типичных проблем, включая запаздывание реакции на изменение состава потока, рост нагрузки на конечные модули очистки и снижение ресурса оборудования. Кроме того, в данных-ориентированных архитектурах часто наблюдается разрыв между алгоритмическими решениями и конструктивными возможностями системы, что требует дополнительных уровней защиты и ограничителей.

В инженерных системах адаптация должна рассматриваться как формализуемая функция, а не как абстрактное свойство. Адаптация означает способность системы изменять параметры и структуру своей работы в ответ на изменение условий эксплуатации, сохраняя при этом заданные критерии эффективности и безопасности. Для автономных установок это особенно важно, поскольку вмешательство оператора либо ограничено, либо невозможно.

Различают параметрическую и структурную адаптацию. Параметрическая адаптация предполагает изменение режимов работы в рамках существующей конфигурации системы. Структурная адаптация связана с изменением самой конфигурации, включая перераспределение потоков, подключение резервных модулей или изменение последовательности технологических операций. Структурная адаптация более сложна, однако именно она обеспечивает устойчивость системы при деградации элементов или появлении новых типов возмущений [11].

В системах водоочистки структурная адаптация может выражаться в изменении последовательности очистных модулей, переключении режимов воздействия или перераспределении нагрузки между элементами. В патентных разработках модульность рассматривается как ключевое условие автономности, поскольку она позволяет системе сохранять работоспособность при частичном отказе и адаптироваться к изменению состава загрязнений [3].

Алгоритмическая реализация адаптации требует, чтобы система могла распознавать не только текущее состояние, но и тенденции его изменения. Для этого используются модели прогнозирования, основанные на анализе временных рядов и корреляций между параметрами. В автономной архитектуре важно, чтобы такие модели работали в связке с инженерными ограничениями, исключая режимы, которые могут быть статистически допустимыми, но физически опасными.

Несмотря на потенциал автономных инженерных систем с AI-модулями, их внедрение связано с рядом ограничений. Одним из ключевых является необходимость верификации решений, принимаемых алгоритмом. В инженерных системах недопустимо использование моделей, поведение которых невозможно объяснить или проверить в рамках физических законов. Поэтому автономные системы требуют сочетания AI с модельно-ориентированными методами и цифровыми двойниками [6]. Другим ограничением является деградация сенсорного уровня. В системах обработки сред сенсоры подвержены загрязнению и износу, что снижает достоверность данных. Архитектура автономной системы должна предусматривать механизмы самодиагностики и использование избыточных признаков для интерпретации состояния.

Это усложняет проектирование, но является необходимым условием устойчивой автономности. Наконец, автономные системы ограничены энергетическими ресурсами. AI-модели должны быть вычислительно эффективными, а сенсорика адаптивной по частоте измерений. В противном случае автономность оказывается формальной и не обеспечивает реального преимущества.

Заключение

Автономные инженерные системы с AI-модулями представляют собой результат эволюции инженерного проектирования, в котором искусственный интеллект перестаёт рассматриваться как внешняя надстройка и включается в архитектуру технического объекта наравне с конструктивными и сенсорными элементами. В условиях высокой вариативности среды, неполной наблюдаемости и ограниченных возможностей внешнего управления автономность становится измеримым инженерным свойством, а не декларативной характеристикой системы.

Анализ архитектурных принципов автономных систем показывает, что устойчивость достигается при согласованном проектировании трёх уровней. Физическая конструкция формирует допустимые режимы взаимодействия со средой и создаёт условия для получения информативных данных. Сенсорный уровень обеспечивает наблюдаемость процессов, причём наибольшую ценность представляют распределённые и внутрипоточные измерения, фиксирующие динамику изменений. Алгоритмический уровень интерпретирует данные в координатах физических режимов и формирует решения, проверяемые с точки зрения инженерной реализуемости и безопасности.

Практические кейсы автономных очистных, сенсорных и инженерных систем демонстрируют, что эффективность AI в эксплуатации напрямую зависит от того, насколько данные отражают реальное поведение процесса, а не только его итоговые параметры. Системы, ориентированные на контроль конечных значений, реагируют с запаздыванием и хуже адаптируются к новым режимам. Напротив, архитектуры, работающие с динамикой формирования процессов, обладают большей устойчивостью и ресурсной эффективностью.

В более широком инженерном контексте результаты анализа подтверждают, что автономные системы с AI-модулями требуют отказа от универсальных архитектурных шаблонов. Автономность должна проектироваться с учётом конкретной среды, технологического процесса и ограничений эксплуатации. Использование цифровых двойников, модульных конструкций и адаптивной сенсорики позволяет сформировать архитектуры, способные функционировать в условиях неопределённости без потери безопасности и воспроизводимости результата.

Таким образом, автономные инженерные системы с AI-модулями следует рассматривать как направление, в котором искусственный интеллект становится частью инженерной методологии, а не самостоятельной технологией. Подходы, ориентированные на интеграцию AI в конструкцию и процесс, открывают возможности для создания устойчивых, адаптивных и объяснимых технических решений, применимых в водоочистке, санитарных системах, распределённых инженерных установках и других областях, где автономность является критическим требованием.

Список литературы:

1. Москвичёва Е. Advanced Method and Modular Device for Water Purification and Disinfection: заявка на патент США (provisional patent application) № 63/792,264; дата подачи 21.04.2025. United States Patent and Trademark Office (USPTO).
2. Москвичёва Е. Водоочистные технологии с элементами искусственного интеллекта: интеграция ИИ, нейросетей и ТРИЗ в инженерном дизайне для решения современных технологических проблем. LAP Lambert Academic Publishing, 2025. 190 с.
3. Москвичёва Е. Дизайн и технологии с элементами искусственного интеллекта. LAP Lambert Academic Publishing, 2025. 280 с.
4. Сухомлин В. А. Анализ тенденций развития цифровых двойников нового поколения // International Journal of Open Information Technologies. 2024. Т. 12. № 5. С. 1–12.
5. Chen L., Li Z. Intelligent Sensing and Adaptive Architectures in Environmental Engineering Systems // Environmental Engineering Research. 2023. Vol. 28. No. 3. P. 210–222.
6. Grieves M., Vickers J. Digital Twin: Mitigating Unpredictable, Undesirable Emergent Behavior in Complex Systems // Transdisciplinary Perspectives on Complex Systems. Springer, 2017. P. 85–113.
7. ISO 23247-1:2021. Automation systems and integration — Digital twin framework for manufacturing — Part 1: Overview and general principles.
8. Moskvicheva E. Design and Technologies with Elements of Artificial Intelligence. Intellectual Archive. Natural Sciences / Engineering Sciences. 2025.
9. Moskvicheva E. Integration of Artificial Intelligence in Industrial Design: From Generative Models to Intelligent Automation. Intellectual Archive. Engineering Sciences. 2025.
10. Russell S., Norvig P. Artificial Intelligence: A Modern Approach. 4th ed. Pearson, 2021. 1136 p.
11. Tao F., Qi Q., Wang L., Nee A. Digital Twins and Cyber–Physical Systems toward Smart Manufacturing and Industry 4.0 // Engineering. 2019. Vol. 5. No. 4. P. 653–661.
12. Zhang H., Zhang J. Adaptive Control and Intelligent Systems in Industrial Applications // Journal of Intelligent Manufacturing. 2022. Vol. 33. P. 1461–1475.