GE Aerospace использовала собственный генеративный ИИ для создания предварительного проекта гиперзвукового двухрежимного прямоточного воздушно-реактивного двигателя. LLM-инструмент генерирует сотни вариантов компоновки за секунды, тогда как ранее начальная стадия проектирования занимала недели или месяцы. Работа ведется в рамках ускорения разработок по заказу Министерства обороны США.
Простыми словами
Прямоточный воздушно-реактивный двигатель (рамджет) использует скорость самолета для сжатия воздуха, впрыскивает топливо и создает тягу. Такие двигатели работают только на сверхзвуковых скоростях и применяются в гиперзвуковых крылатых ракетах. Ранее инженеры вручную перебирали конфигурации, тратя недели. Теперь ИИ делает это за секунды, предлагая оптимальные варианты под разные сценарии полета. Подробнее — актуальные модели ASIC.
Технические детали
Система встроена в ранний инженерный этап — до испытаний и финального моделирования. ИИ формирует базовую геометрию двигателя и определяет ключевые компромиссы конструкции, одновременно учитывая несколько режимов работы и требований заказчика. В июле 2024 года GE Aerospace уже демонстрировала гиперзвуковой прямоточный двигатель, разработанный за 11 месяцев с тройным воздушным потоком по сравнению с предыдущими системами. Нынешний проект — следующий шаг по ускорению цикла. Компания расширяет применение ИИ и на гражданские проекты, включая программу CFM RISE для узкофюзеляжных двигателей. По нашим наблюдениям, интеграция ИИ на этапе концепции способна сократить общее время разработки гиперзвуковых двигателей на 30-50%, что критически важно для оборонных программ.
Что дальше
GE Aerospace не раскрывает параметры проекта и не сообщает о серийном производстве. Однако технология уже встроена в действующую гиперзвуковую программу через подразделение Edison Works. В годовом отчете за 2024 год компания связывает цифровые инструменты с будущими оборонными контрактами. Аналитик Jefferies Шейла Кахьяоглу прогнозирует, что к 2028 году поставки оборонных двигателей превысят 1000 единиц в год, частично за счет гиперзвуковых и автономных боевых самолетов. Для российского контекста: в РФ промышленные майнинговые площадки в Иркутской области платят около 3-5 ₽/кВт·ч, что делает регион привлекательным для размещения вычислительных мощностей, необходимых для обучения ИИ-моделей. При этом ФЗ-259 «О цифровых финансовых активах» регулирует майнинг, но не затрагивает напрямую ИИ-вычисления. Российским инвесторам стоит учитывать, что ускорение разработок в оборонной аэрокосмической сфере может повысить спрос на GPU-кластеры, что косвенно повлияет на рынок оборудования для майнинга и ИИ.
Комментарии
0