Доклады АМАН. Т. 26, № 1. С. 16–28.
Читать статью Содержание выпуска
DOI: https://doi.org/10.47928/1726-9946-2026-26-1-16-28
EDN: KCFMLE
ФИЗИКА
| УДК 004.8; 004.94 | Научная статья |
Инженерные системы нового поколения:
как ИИ повышает эффективность
проектирования и оптимизации
Бавижев Михаил Данильевич
доктор физико-математических наук, профессор, вице-президент, директор, Научно-исследовательский центр, Акционерное общество Научно-производственное предприятие «Радий» (Москва, Россия), лауреат Государственной премии РФ в области науки и техники, действительный член АМАН, ORCID: https://orcid. org/ 0000-0003-3074-5591, SPIN-код: 9409-0418, Mbavizhev@mail.ru
Рахманов Александр Алексеевич
профессор, доктор технических наук, Советник генерального директора, Московский научно-исследовательский телевизионный институт (МНИТИ) (Москва, Россия), заслуженный деятель науки РФ, al.al.rakhmanov@gmail.com
Бавижев Заур Рамазанович
cтарший научный сотрудник, Акционерное общество Научно-производственное предприятие «Радий» (Москва, Россия), zu588@mail.ru
Аннотация. Рассматриваются современные подходы к применению искусственного интеллекта (ИИ) в инженерных исследованиях и разработке сложных технических систем. Анализируются ключевые скептические позиции: вероятностная природа ИИ, проблема «чёрного ящика», феномен неотличимых дипфейков и отсутствие у моделей юридической ответственности — и показывается, что большинство из них связано не с технологическими ограничениями ИИ, а с неверными ожиданиями и отсутствием регламентов применения. Показано, что современные модели ИИ уже сегодня превосходят человека в рутинных, многократных и систематических инженерных операциях, повышая качество, скорость и предсказуемость разработки. Делается вывод о стратегической необходимости интеграции ИИ для обеспечения конкурентоспособности инженерных коллективов.
Ключевые слова: искусственный интеллект, инженерные исследования, системная инженерия, MDAO, дипфейки, анализ требований.
Финансирование. Работа не выполнялась в рамках фондов.
Конкурирующие интересы. Конфликтов интересов в отношении авторства и публикации нет.
Авторский вклад и ответственность. Авторы участвовали в написании статьи и полностью несут ответственность за предоставление окончательной версии статьи в печать.
Для цитирования. Бавижев М. Д., Рахманов А. А., Бавижев З. Р. Инженерные системы нового поколения: как ИИ повышает эффективность проектирования и оптимизации // Доклады АМАН. 2026. Т. 26, No 1. С. 16–28. DOI: https://doi.org/10.47928/1726-9946-2026-26-1-16-28; EDN: KCFMLE
Поступила 05.01.2026; одобрена после рецензирования 05.02.2026; принята к публикации 12.02.2026.
© Бавижев М. Д., Рахманов А. А., Бавижев З. Р., 2026
Список использованных источников
1. Goodfellow I., Bengio Y., Courville A. Deep Learning. MIT Press, 2016.
2. Bishop C. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer, 2006.
3. INCOSE. Systems Engineering Handbook. 5th Edition, 2023.
4. ISO/IEC 23894:2023 Artificial Intelligence — Risk management.
5. Rasmussen C., Williams C. Gaussian Processes for Machine Learning. MIT Press, 2005.
6. ISO/IEC 22989:2022 Artificial Intelligence — Concepts.
7. Бахия Т, Хамизов Р. Х., Бавижев М. Д., Конов М. А. Влияние СВЧ-обработки клиноптилотита на его ионнообменные кинетические свойства // Сорбционные и хромотографические процессы. 2016. Т. 16. № 6. С. 803–812.
8. Бавижев М. Д., Рахманов А. А. Мобильная воздушная активная фазированная антенная решетка на базе роя БПЛА: концепция, моделирование и прототипирование // Научный Вестник ОПК России. 2025. № 4. С. 15–23.
9. Рахманов А. А., Бавижев М. Д. Распределенная АФАР с синтезированной стохастической апертурой на базе роя малых космических аппаратов // ИзвестияРАРАН. 2025.№ 4. С. 23–31.
10. Новости Росссийского рынка. Приборы и системы, 2013. https://303421.selcdn.ru
11. FMI Standard 3.0 — Functional Mock-up Interface. Modelica Association, 2022.
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.