ЦИТМ «Экспонента» представил Engee MIND — модуль ИИ-автоматизации инженерной разработки
На ИТОПК-2026 ЦИТМ «Экспонента» представил Engee MIND — модуль ИИ-автоматизации инженерной разработки в среде Engee. MIND связывает языковые модели с инженерным проектом и позволяет использовать возможности LLM непосредственно при работе с моделями, расчётами и результатами моделирования.
Презентация Engee MIND состоялась на XV Форуме цифровизации оборонно-промышленного комплекса ИТОПК-2026 в Новосибирске. С презентацией выступил генеральный директор ЦИТМ «Экспонента» Никита Богославский.
Языковые модели уже умеют писать код, объяснять алгоритмы и предлагать варианты решения инженерных задач. Но сам инженерный проект устроен сложнее: в нём есть модель системы, параметры компонентов, пользовательский код, библиотеки, настройки расчёта, результаты моделирования, документация и принятые в организации способы выполнения типовых процедур.
MIND связывает языковую модель со всеми этими элементами инженерного проекта. Она получает доступ к инструментам Engee и может не только сформировать ответ, но и выполнить необходимые действия: проанализировать существующую модель, изменить параметры или код, запустить расчёт и обработать его результаты.
При этом MIND не подменяет инженерную среду и не принимает решения вместо инженера. AI выполняет действия, Engee рассчитывает, инженер оценивает результат. После расчёта MIND может использовать полученные результаты для следующего шага работы с моделью. Это позволяет выполнять инженерную задачу итеративно, с расчётом и проверкой каждого варианта.
Отдельный модуль, а не привязка к одной LLM
MIND не является языковой моделью и не зависит от конкретной LLM. Он выступает связующим модулем между выбранной языковой моделью и инженерной средой Engee.
Это означает, что языковую модель можно менять без перестройки инженерного проекта. Один и тот же проект и набор инженерных процедур могут использоваться с разными LLM — в зависимости от требований к модели и инфраструктуре.
MIND поддерживает работу как с облачными, так и с локальными языковыми моделями. Для промышленных предприятий это позволяет использовать MIND в защищённом контуре, где инженерные модели, исходный код, параметры и результаты расчётов остаются внутри инфраструктуры организации.
Это означает, что языковую модель можно менять без перестройки инженерного проекта. Один и тот же проект и набор инженерных процедур могут использоваться с разными LLM — в зависимости от требований к модели и инфраструктуре.
MIND поддерживает работу как с облачными, так и с локальными языковыми моделями. Для промышленных предприятий это позволяет использовать MIND в защищённом контуре, где инженерные модели, исходный код, параметры и результаты расчётов остаются внутри инфраструктуры организации.
Инженерные процедуры можно передать MIND
Для повторяющихся задач в MIND используются Skills — формализованные инженерные процедуры. Skill задаёт, что необходимо сделать, с какими объектами и данными работать, какие действия выполнить и по каким критериям оценить результат.
Так можно формализовать не просто последовательность команд, а принятую инженерами практику выполнения задачи. Например, процедуру проверки модели, настройки регулятора, проведения серии расчётов или обработки результатов.
Это позволяет сохранять инженерную экспертизу в виде процедур, которые MIND может применять при работе с проектом.
Так можно формализовать не просто последовательность команд, а принятую инженерами практику выполнения задачи. Например, процедуру проверки модели, настройки регулятора, проведения серии расчётов или обработки результатов.
Это позволяет сохранять инженерную экспертизу в виде процедур, которые MIND может применять при работе с проектом.
Практические задачи: от анализа модели до миграции
MIND рассчитан на задачи, в которых требуется работать непосредственно с существующей инженерной разработкой. Это может быть анализ модели, подбор и проверка параметров, проведение серии расчётов, настройка расчётных методов, автоматизация повторяющихся операций или перенос разработок из других инженерных сред.
Один из таких сценариев — миграция существующих моделей в Engee.
В частности, в ходе презентации показали применение MIND для переноса энергетической модели из Simulink в Engee. Исходная модель использовала компоненты SimPowerSystems — legacy-библиотеки, для которых прямого соответствия многим элементам нет. Поэтому такой перенос нельзя свести к обычной замене блоков.
MIND позволяет разбирать исходную модель, восстанавливать логику отдельных фрагментов, адаптировать компоненты и пользовательские функции, выполнять расчёты и сравнивать результаты. При обнаружении расхождений модель можно скорректировать и выполнить расчёт повторно.
В команде этот процесс называют переходом от "чёрного электричества" SimPowerSystems к "синему электричеству" Engee.
Engee MIND позволяет использовать языковые модели непосредственно внутри инженерного проекта — там, где есть модели, расчёты, код, результаты и накопленная инженерная экспертиза.
Один из таких сценариев — миграция существующих моделей в Engee.
В частности, в ходе презентации показали применение MIND для переноса энергетической модели из Simulink в Engee. Исходная модель использовала компоненты SimPowerSystems — legacy-библиотеки, для которых прямого соответствия многим элементам нет. Поэтому такой перенос нельзя свести к обычной замене блоков.
MIND позволяет разбирать исходную модель, восстанавливать логику отдельных фрагментов, адаптировать компоненты и пользовательские функции, выполнять расчёты и сравнивать результаты. При обнаружении расхождений модель можно скорректировать и выполнить расчёт повторно.
В команде этот процесс называют переходом от "чёрного электричества" SimPowerSystems к "синему электричеству" Engee.
Engee MIND позволяет использовать языковые модели непосредственно внутри инженерного проекта — там, где есть модели, расчёты, код, результаты и накопленная инженерная экспертиза.
Источник: ЦИТМ «Экспонента»