Українські вчені розробили штучний інтелект для аналізу аеродромних покриттів

Науковці з Державного університету «Київський авіаційний інститут» здійснили унікальне дослідження, яке демонструє потенціал штучного інтелекту у вирішенні складних інженерних завдань. Кандидат технічних наук Олександр Родченко розробив інноваційну методику визначення класифікаційного параметра жорстких аеродромних покриттів з використанням сучасних комп'ютерних технологій.

Дослідження присвячене актуальній проблемі оцінки несучої здатності аеродромних покриттів, яка має критичне значення для безпеки авіації. Міжнародна організація цивільної авіації (ICAO) нещодавно запровадила новий метод Aircraft Classification Rating/Pavement Classification Rating (ACR/PCR), що замінить попередню систему оцінювання.

Основна мета дослідження полягала у створенні методики, яка дозволить більш точно та ефективно визначати класифікаційні параметри аеродромних покриттів. Для вирішення цього завдання вчені використали можливості штучного інтелекту, зокрема ChatGPT.

Унікальність методики полягає у застосуванні поліноміальної регресії та методу найменших квадратів для отримання емпіричних формул. Дослідження охоплювало чотири категорії міцності ґрунтової основи: від високої (А) до дуже низької (D) міцності.

Науковці розробили спеціальні математичні формули для кожної категорії міцності, які дозволяють визначати класифікаційний параметр PCR для різних значень навантаження. Наприклад, для категорії А формула виглядає як: PCRА = 0,00052 Fn² + 0,28496 Fn + 3,06987, де Fn — категорійне нормативне навантаження.

Експериментальна перевірка показала високу точність отриманих результатів. Розбіжність між розрахунками за розробленою методикою та комп'ютерною програмою ICAO ACR знаходиться в межах 1−7%, що є вельми точним показником для інженерних розрахунків.

Важливою перевагою дослідження є можливість застосування розробленої методики для широкого діапазону навантажень — від 300 до 1090 кН. Більше того, для деяких категорій міцності методика дає прийнятні результати навіть за меж цього діапазону.

Дослідження демонструє значний потенціал штучного інтелекту в інженерних додатках. ChatGPT не лише допоміг у проведенні регресійного аналізу, але й згенерував програмний код для розрахунків та побудови графіків.

Практичне значення роботи полягає в удосконаленні методів оцінки аеродромних покриттів. Точне визначення несучої здатності має критичне значення для забезпечення безпеки авіаційних перевезень, плануванні реконструкції та утримання аеродромної інфраструктури.

Науковці наголошують, що комп'ютерні технології моделювання та штучний інтелект мають величезний потенціал для вдосконалення будівництва та експлуатації аеропортів. Дослідження Олександра Родченка є яскравим прикладом того, як українські вчені роблять внесок у розвиток світової транспортної інфраструктури.

Результати дослідження можуть бути корисними не лише для авіаційної галузі, але й для суміжних галузей, де необхідні точні інженерні розрахунки з використанням сучасних комп'ютерних технологій.