人工智能在航天器设计领域是前沿？还是噱头？

随着近年人工智能的快速发展，无论是大模型还是知识库，正在慢慢的影响着各行各业，那么在我们熟悉的航空航天领域，人工智能是否能帮助设计还是仅是个噱头那？

能够实现更广泛设计空间探索的近乎实时的性能计算，到使用任务要求作为输入来生成以前未曾考虑过的高性能变体的生成算法，人工智能的机会是巨大的。

但这仍然是一个相对未经测试的领域，工程团队在将其投入生产之前正在寻求其可靠性和可行性的进一步证据。

这是因为设计和模拟领域的人工智能计划陷入了困境。这并不是因为算法不起作用。它们确实有效。真正的问题在于数据。

如果您是航空航天、航天或国防制造商，您可能已经拥有数 TB 的 CAD 文件、仿真输出和测试结果。但这些数据干净吗？相关吗？结构化吗？如果不是，AI 工具就没有任何可学习的内容，也无处可去。

正因如此，对许多工程领导者来说，AI 仍然更像是一个流行词，而非一项重大突破。为了释放其价值，我们需要让工程师重新掌控全局，打造基于结构化数据、可追溯逻辑和领域专业知识的工程师在环 AI。

-重要的不是模型，而是数据-

航空航天业从来就不缺乏复杂性。模拟航天器性能（例如轨道动力学、热屏蔽和结构载荷）需要精确的物理和高保真建模。

如今的人工智能算法功能强大，

但缺乏燃料：高质量、可用且可立即用于模拟的数据。

工程数据与业务数据不同。它很少被结构化。基于 B-reps 或 NURBS 的 CAD 几何体不利于 AI 处理。

仿真结果通常隐藏在孤立的文件夹中，与特定的求解器绑定，并且通过脆弱的工作流程生成，当您尝试扩展它们时，这些工作流程就会中断。

大多数航空航天组织没有数据湖，更像是一片沼泽。而人工智能无法从沼泽中学习。

-为什么航天器设计是一项独特的挑战-

航天器系统高度集成。质量分布、热耗散或空气动力学的变化可能会对整个设计产生连锁反应。

例如，提高热性能可能需要增加表面积，从而增加阻力并改变结构载荷路径。这些相互依赖的关系会减慢迭代速度。多物理场仿真需要数天才能收敛，并且每次发生变化都必须重新运行。如果没有强大的自动化和计算能力，对机器学习 (ML) 模型进行数千次运行的训练几乎是不可能的。

即使自动化已经到位，工作流程也常常会中断。轻微的 CAD 问题就会导致网格划分失败。求解器崩溃会导致运行中途终止。如果没有强大的流程，即使是精心设计的实验也会产生碎片化的数据。

如果没有受管控的工作流程（版本化、可审查和物理感知），任何机器学习都无法提供工程师可以实际使用的结果。

因此结果不是缺乏人工智能能力，而是缺乏可用的输入。

-工程师们开始寻找突破的地方-

尽管面临这些挑战，具有前瞻性的工程团队仍在寻找以有意义的方式应用机器学习的方法，特别是在可重复模拟和高速度回报的领域。

曾一家全球航空航天公司，计划利用人工智能优化热交换器的内部几何结构。

首先，他们对几何结构进行参数化，使其易于调整。然后，他们实现了实验设计流程的自动化，在不到八小时内运行了 400 多个高保真模拟。

这个清晰的结构化数据集成为了替代模型的训练平台，该模型可以预测完整的速度和压力场，而不仅仅是一些概要指标。

由于推理时间以毫秒为单位，团队在模型周围部署了一个优化器，以便实时运行逆向设计研究。过去需要数周才能完成的工作，现在只需几分钟就能完成，而底层数据的质量和一致性使其成为可能。

在最近的一次研讨会上，工程师们训练了一个替代模型，用于根据机翼后掠角和机身长度等参数预测气动性能。

训练完成后，该模型将驱动一个逆向设计循环：输入一个目标，例如在1200英里的航程内最大化有效载荷，并在几秒钟内生成可行的机身。

在高保真数据的指导下，数千次由优化器驱动的迭代最终形成了可用于任务的设计方案。凭借高质量的数据和灵活的几何形状，工程师们从评估设计转向生成设计。

这些成果并非黑盒人工智能所能实现。它们是由结构化建模、仿真感知几何和可追溯逻辑实现的。这些正是可认证、工程在环设计所需的要素。

-如何判断是否适合机器学习-

如何知道你的工作流程是否已准备好进行机器学习

并非所有工程问题都需要机器学习，但有些问题非常适合机器学习。关键在于了解两者的区别。问自己三个问题：

1. 你的问题是否有坚实的物理基础？

机器学习建立在物理学之上，而非取代物理学。如果您的模拟工具已经能够很好地解决物理问题（例如考虑流体流动、热传递和结构分析），那么这将是一个坚实的基础。这些问题会生成对机器学习非常有用的结构化数据。

2. 模拟速度是否是瓶颈？

机器学习在取代一些速度缓慢的程序时表现出色。如果您花费数小时甚至数天运行高保真模拟，经过训练的替代模型可以提供近乎即时的预测。但是，如果您的模型已经非常快速高效，那么机器学习可能就无法提供显著的优势。

3. 您是否拥有正确的数据——或者是否有创建数据的方法？

没有数据，就没有机器学习。即使是最先进的模型，如果没有结构化、可靠的数据集，也会失效。

如果您的工作流程已经生成了清晰、可重复使用的模拟结果，那么您就处于有利地位。如果没有，您需要一种方法来大规模生成这些数据。

还需要考虑模型输出的可用性。有些人工智能系统可能会提供乍一看令人印象深刻的设计几何图形，但却无法提供明确的检查、改进甚至制造方法。

在采用任何人工智能驱动的设计工具之前，请先问问自己：“我能追溯到我最初的物理模型吗？我能做出改变吗？我能在生产中信任它吗？” 如果答案是否定的，那么该工具的长期价值将是有限的。

如果这些数据没有版本控制、不可追溯且与基于物理的模型不相关，那么信任和认证将无法实现。

-怎么使用AI-

如果您对以上问题的回答是肯定的，那么下面是如何开始使用 AI 的方法。

明确预测目标：

从您想要预测的物理结果入手，例如升阻比、压降或热阻。明确目标可以指导数据收集和建模，因此目标越明确，数据生成就越有针对性。

大规模生成高质量数据：

这是最难、也是最关键的一步。使用稳健的建模方法，确保即使参数发生大幅变化也不会失效。您需要快速模拟每个模型而无需干预，这就需要一个能够在 GPU 上原生运行的求解器，并且无需手动创建和修复贴合人体的网格。

如果工作流程无法大规模运行且不中断，您将无法获得可用的数据。

训练稳定、准确的模型：

使用适合您物理领域的机器学习框架，例如 NVIDIA PhysicsNeMo。优先考虑透明度和迭代，而非一次性准确率。

融入您的工作流程：

您的工程师无需成为数据科学家。机器学习模型应该能够融入您现有的工具，并感觉像是工作流程的一部分，而不是一个独立的系统。如果预测快速、准确且易于理解，工程师就会使用它们。

构建可追溯性和治理：

每个设计决策都应该可检查。这意味着版本控制逻辑、模拟检查点和结构化输出都应可供审查，而不仅仅是渲染。

-从炒作到影响-

人工智能在航天器设计中的应用并非停滞不前，而是在不断扩展。那些看到实际成果的组织将模拟数据视为资本，而非一次性产出。他们正在投资强大的流程、明确的目标和可扩展的数据集—因为如果没有正确的数据，即使是最好的人工智能也只是猜测。

工程判断仍然占据主导地位。但借助合适的AI工具，工程师可以探索更多，迭代更快，并做出更明智的决策。在太空领域，每次迭代都需要耗费时间、质量和金钱，单靠速度是不够的。

可靠的速度、可追溯的逻辑、可仿真的几何结构以及可认证的输出，提升工作效率，才是真正的工程工作流程区别于AI炒作的关键所在。