Цифровая инженерия потребует в будущем новых методов, процессов и инструментов

На фундаментальном уровне сейчас можно выделить несколько групп основополагающих областей исследований в области инновационных цифровых технологий, применяемых в цифровой инженерии.

Основой цифровизации является искусственный интеллект, в частности, представление знаний и логического анализа, а также технология семантики, разработанная на основе онтологий и сообществ семантической сети. К основным направлениям исследований в этом направлении относятся:

• Создание моделей, посредством различных цифровых инструментов, включая использование цифровых двойников. Работы по категоризации моделей и создания логической архитектуры для представления свойств каждой категории моделей и их взаимосвязей по отношению друг к другу.

• Моделирование процессов производства и проектирования, для создания логических моделей. Это необходимо для визуализации и представления процессов, а также понимания отношений зависимости инженерных элементов/компонентов.

• Онтологии для выражения цифровых дополнений с чётко определённой семантикой, что позволяет или усиливает интеграцию моделей, их повторяемость и возможность повторного использования в производстве похожих элементов продукта. Это позволяет сохранять, дорабатывать, модернизировать и курировать готовые модели для совместного использования в будущем, на этапах разработки и за пределами дисциплин, команд и организаций.

• Стандартизация в цифровизации процессов:

– Централизованная стандартизация;

– Децентрализованная стандартизация и сопоставления;

– Распределённая детальная эволюционная конвергенция с онтологиями.

Отдельно стоит рассмотреть в аспекте развития всей отрасли, такой немаловажный вопрос, как цифровые механизмы доверия и защиты доступа к банкам накопленных знаний. Учитывая распределённый характер оцифрованной и подключённой к облачным хранилищам инженерной среды, надёжность оцифрованных инженерных объектов (особенно моделей и цифровых двойников) является сейчас критической проблемой.

Какие цифровые механизмы доверия понадобятся для обмена знаниями в будущем, если будут созданы централизованные решения «Авторитетные источники доверия», представляющие собой облачные хранилища баз данных по инжиниринговым разработкам? Какие конкретные механизмы доступа и проверки необходимо будет использовать в таких системах? Какие другие распределённые цифровые механизмы могут быть включены в процесс добавления данных и проверку их достоверности, актуальности и валидности? Перспективные, на данный момент времени типы механизмов включают:

• Централизованные механизмы доступа и проверки информации;

• Децентрализованные механизмы, например, несколько баз данных в разных доменах облачных сервисов, с определёнными иерархическими или сетчатыми структурами;

• Распределённые механизмы, например, с использованием цифровой подписи, распределённой сертификации ключей и атрибутов доверия, основанного на фактических данных, и блокчейне.

• Гибридные механизмы.

Первостепенное значение в кластере кибербезопасности доступа к технологическим разработкам имеет обеспечение безопасности цифровой инженерии и цифровых предприятий. Тревожный сбой в области кибербезопасности может стать фактором, блокирующим цифровую инженерную трансформацию. Существует множество интересных областей исследований в поддержку безопасности цифровой инженерии, вот лишь некоторые из них,

• Контроль доступа к оцифрованным инженерным объектам (особенно двойного или целиком военного назначения);

• Инженерная вычислительная целостность в распределённой цифровой инженерной среде;

• Управление идентификацией и атрибутами в цифровой инженерии;

• Распределённые механизмы доверия и безопасности, основанные на технологии блокчейна;

• Обнаружение вторжений в распределённую цифровую инженерную среду.

Кластер больших данных и машинного обучения: в оцифрованной и подключаемой информационной среде, учитывая беспрецедентные большие объёмы данных, характеризующиеся своим размером, скоростью дуплексного обмена, разнообразием, достоверностью и представлениями, необходимо проектировать и создавать надёжные системы искусственного интеллекта и модели машинного обучения, включая инструменты и алгоритмы для обнаружения знаний из больших данных. Такой подход необходим, чтобы обеспечить производительность, объяснимость, надёжность, защищённость, устойчивость, научную целостность вычислений в цифровой инженерии. Некоторые основополагающие области исследований в этом кластере включают:

• Облачные платформы для больших объёмов данных в цифровой инженерии;

• Манипулирование большими данными для цифровой инженерии;

• Аналитика больших данных и машинное обучение для получения знаний на основе наблюдений за системой и её окружением;

• Системная инженерия с интенсивным использованием информационных потоков, в сочетании с идеями и выводами, полученными на основе данных с помощью анализа, искусственного интеллекта и машинного обучения.

Без сомнения, многие другие интересные и важные области не были отражены этом материале из-за обширности их применения. Вот некоторые из таких вопросов:

• как обеспечить правильное взаимодействие человека и машины в цифровой подключаемой среде?

• Командное сотрудничество в обмене и обработке информации цифрового инжиниринга;

• Оценка переработки и повторного использования цифровых объектных моделей и цифровых двойников;

• Анализ воздействия на окружающую среду.

В стремительном развитии стратегии цифрового инжиниринга, системная инженерия становится академической областью, целью которой является разработка теории, методов, моделей и инструментов для поддержки практики цифрового инжиниринга в формирующейся реальности. Важнейшей задачей в области цифровой инженерии является оцифровка разработки и производства инженерных объектов, включая модели, наборы данных, продукты, функции, сервисы и процессы. Это позволяет быстро внедрять и использовать инновационные цифровые технологии. В рамках цифровизации уникальная идентификация играет решающую роль для обеспечения отслеживания информации и подотчётности в жизненном цикле систем. В потоке цифровой инженерной информации происхождение также играет решающую роль, позволяя отслеживать отношения зависимостей между инженерными объектами и улучшая воспроизводимость модели.

Развитие цифровой системной инженерии будет способствовать внедрению алгоритмов шифрования, а также накоплению необходимых знаний, методов, технологий. Все эти процессы потребуют более квалифицированной подготовки и обучения рабочей силы.