Когда ИИ догоняет инженера

Ещё несколько лет назад идея использования искусственного интеллекта в сфере проектирования газоснабжения казалась чем-то отдалённым и, если честно, малоприменимым. Казалось бы — зачем сложному техническому процессу, основанному на СНиПах, СП, чертежах, нормативных таблицах и расчётной практике — нужны нейросети, обученные на текстах?

Однако мы постепенно обнаружили, что ИИ способен быть не просто подсказчиком «в духе Википедии», а реальным помощником, способным выполнять инженерные задачки, проводить первичные расчёты и помогать с нормативной базой. И сегодня всё больше специалистов по газоснабжению признают: нейросеть может быть полезным участником проектного процесса. Но только при одном условии — если её правильно понимать и грамотно использовать.

Что может ИИ — на практике

На разных инженерных форумах появляются поводы для обсуждения компетентности ИИ в инженерных вопросах. Одна из таких тем — сравнение работы популярных нейросетей на примере расчётов гидравлики. И итог очевиден: из всех протестированных моделей только ChatGPT (на базе GPT-4) показал корректную работу при условии, что ему заданы чётко очерченные рамки:

«Произведи гидравлический расчёт газопровода по СП 42-101-2003, расход газа — 77 м³/ч, давление на входе — 2,5 кПа, протяжённость — 150 метров, труба ПЭ 100 SDR 11».

Результат соответствует методике расчета потерь давления, принятой в СП.

Главное, что удивляет профессионала — Искуственный Интеллект не просто «придумал», а явно опирался на текст нормативных документов, а это уже не просто фантазия, а осознанный алгоритм.

Почему остальные ИИ отстают?

Проведённый тест показал, как важно понимание локального контекста — а именно российских нормативов.

• DeepSeek (Китай) — пытается опираться на логические формулы, но совершенно не знает специфики СНиПов или отечественных СП. Потери давления — на 0,5 кПа выше допустимого.
• GigaChat (Сбер) – делает структурно правильные выводы, но без математической составляющей. Сильно «переживает» за «вежливый ответ», а не техническую точность. В одном из тестов даже выдал отрицательное значение потери давления.
• YandexGPT-5 – показал полное отсутствие устойчивой инженерной базы. Пытается вытаскивать обрывки формул, но результат — абсурд: при протяженности 150 м потери практически отсутствуют, что невозможно.

Вывод: на сегодняшний день наиболее инженерно-ориентированной моделью остаётся ChatGPT (GPT-4), особенно при использовании на английском языке или при чётком указании российских документов в запросе.

Где ИИ уже помогает инженеру — конкретные примеры1. Первичные гидравлические расчёты

ИИ может быстро оценить, какой диаметр трубы выбрать, рассчитать потери давления, сравнить ПН трубу или металлическую при определённых параметрах. Особенно полезно для проверки гипотез «на берегу».

2. Разбор требований из нормативов

Например: «Уточни, что говорит СП 62.13330.2011 по минимальной глубине заложения ПЭ-трубы в зоне непроезжей части».
ИИ вытаскивает цитату, даёт сноску и пояснение. Быстрее, чем ты сам найдёшь в оригинале.

3. Пояснительные записки и ТЗ

ИИ отлично умеет составлять черновики описательной части проекта — например, название и суть раздела «Основные решения по газоснабжению» или первые абзацы раздела по охране труда.

4. Генерация расчётных формул

Например: «Напиши формулу для расчёта давления на выходе из газопровода с учётом коэффициента сопротивления, вязкости и длины, по методике СП 42-101-2003».
ИИ предложит несколько подходов, параметров и даже проверит размерность. Это экономит массу времени, особенно при повторяющемся типовом проектировании.

5. Работа с таблицами, макросами, Excel

ИИ может:

• подсказать, как построить расчёт в Excel,
• автоматически сгенерировать макрос на VBA или формулу,
• комплексно связать входные переменные и результат.

Где ИИ ещё НЕ справляется

🤔 Абсолютно полагаться на ИИ пока нельзя:

• Нет ответственности: нейросеть не несёт последствий за неправильный расчёт — они останутся на инженере.
• Он НЕ заменит лабораторку, аудит, авторский надзор или акт о давлении.
• Путается в ПУЭ, ГОСТах, особенно при отсутствии ссылок на актуальную редакцию.
• Часто путает единицы измерений, особенно когда речь идёт о переходе между bar, kPa, МПа, м³/ч и л/с.
• Не всегда корректно учитывает температурные поправки и сезонные условия.

ИИ не про расчёт, а про ускорение мышления

Пожалуй, главный плюс — ИИ не делает за инженера, а помогает думать быстрее. Он помогает:

• выйти из «зависания» над банальной задачей,
• сохранить внимание на других инженерных проблемах,
• разобраться в редком разделе без долгих поисков.

Как раз для опыта, стратегического мышления и критического взгляда ИИ оставляет место вполне достаточно.

Как ИИ будет развиваться в газоснабжении

В ближайшие 2–3 года с большой вероятностью появятся:

Настоящий вызов — не в коде, а в культуре использования

ИИ — не магия. Это лишь новый инструмент в руках грамотного проектировщика. Ровно как когда-то вместо линейки и калькулятора в обиход вошли AutoCAD и SCAD.

Главное требование — понимать, не подменяет ли нейросеть твою профессиональную ответственность за решение. Ты должен быть уверен, по какому методу она считает, какие исходные данные использует, что «внутри» ответа.

Заключение

Таким образом искусственный интеллект уже сегодня стал полезным и перспективным помощником для инженеров в области проектирования систем газоснабжения. Правильно сформулированный запрос, чёткие исходные данные и знание нормативной базы позволяют получать быстрые и в ряде случаев — корректные инженерные расчёты. Однако ИИ не заменяет экспертизу, опыт и ответственность проектировщика. Его сила — в обработке информации и ускорении рабочего процесса. Его слабость — в отсутствии контекста и инженерного мышления.

ИИ уже стучится в двери чертёжных и ПТО-отделов. Осталось только впустить — с умом и проектной дисциплиной.