Контакты
Телефоны
+7 (499) 348-23-19,
Электронная почта
ru@enecagroup.com
Найти
Искусственный интеллект
5+
Штат специалистов
по Data Science
10+
Проектов
автоматизации ИИ
15+
Интеграций ПО с ИИ
Процессы
и методика работы
Интеллектуальный анализ требований

Технологии искусственного интеллекта, такие как обработка естественного языка (NLP) и машинное обучение (ML), могут использоваться для автоматического извлечения требований из текстовых источников, таких как документация, отзывы пользователей и социальные сети. Это может значительно сократить время и усилия, необходимые для ручного определения и анализа требований, а также повысить точность и полноту собранных требований.

Автоматическое создание модели

Методы искусственного интеллекта, такие как генеративно-состязательные сети (GAN) и обучение с подкреплением (RL), могут использоваться для автоматического создания системных моделей на основе высокоуровневых спецификаций. Это может сократить время и усилия, необходимые для ручного создания моделей, а также повысить уровень абстракции и универсальности создаваемых моделей.

Проверка интеллектуальной модели

Технологии искусственного интеллекта, такие как экспертные системы на основе правил и алгоритмы машинного обучения, можно использовать для автоматической проверки моделей на соответствие требованиям и выявления потенциальных проблем или аномалий. Это может сократить время и усилия, необходимые для ручного выполнения задач проверки, а также повысить точность и надежность полученных результатов проверки.

Автономное принятие решений

Такие методы искусственного интеллекта, как глубокое обучение с подкреплением (DRL), можно использовать для обучения автономных агентов принятию решений в сложных и неопределенных условиях. Это может быть особенно полезно в критических с точки зрения безопасности системах, где своевременное и точное принятие решений необходимо для предотвращения опасностей и несчастных случаев.

Перспективы ИИ в проектировании

ИИ можно использовать для улучшения процесса принятия решений человеком и повышения общей эффективности процесса MBSE. Например, алгоритмы машинного обучения могут применяться для анализа больших объемов данных, сгенерированных во время разработки системы, что позволяет получить информацию, которую можно использовать для оптимизации конструкции и производительности системы.
ИИ также может помочь автоматизировать определенные аспекты процесса MBSE, такие как управление требованиями и проверка. Например, методы обработки естественного языка (NLP) можно использовать для извлечения требований из текстовых источников, таких как контракты, правила и стандарты, а затем автоматически отображать их в системных моделях. Это может сэкономить время и уменьшить количество ошибок, связанных с ручным выявлением и анализом требований.

Возможности ИИ в проектировании

Еще одна область, где ИИ может применяться в MBSE, — это имитационное моделирование. Алгоритмы машинного обучения можно использовать для автоматического создания и оптимизации системных моделей на основе входных данных, таких как показатели производительности, условия окружающей среды и отзывы пользователей. Это может помочь сократить время и ресурсы, необходимые для разработки и тестирования системных моделей, при одновременном повышении точности и надежности результатов.

Инструменты и сервисы

Python: Основной язык программирования для разработки ИИ-решений; TensorFlow и Keras: Библиотеки для создания и обучения нейронных сетей; PyTorch: Фреймворк для машинного обучения, особенно эффективный в области компьютерного зрения и обработки естественного языка; Scikit-learn: Библиотека для классического машинного обучения и анализа данных; Pandas: Инструмент для обработки и анализа структурированных данных; NumPy: Библиотека для работы с многомерными массивами и математическими функциями; AWS (Amazon Web Services): Облачная платформа для развертывания и масштабирования ИИ-решений; Microsoft Azure: Облачные сервисы для разработки, тестирования и управления приложениями; Yandex Cloud: Российская облачная платформа для хранения данных и вычислений; Autodesk Revit: Программное обеспечение для информационного моделирования зданий (BIM); Dynamo: Среда визуального программирования для Revit, расширяющая возможности BIM.

Области
и сферы применения

Компетентность наших услуг позволяет нам работать в разных сферах

Промышленные предприятия
Химическая и нефтехимическая промышленность, фармацевтическая промышленность, машиностроение, металлы и деревообработка,
легкая и пищевая промышленности, ЦОДы, очистные сооружения
Инфраструктурные объекты
Сети (тепло-, водо-, электро-, газоснабжения, связи), трансформаторные подстанции и ЛЭП, очистные и водозаборные сооружения
Административная и коммерческая недвижимость
Бизнес-центры, гостиничные комплексы, офисные помещения, спорткомплексы, торгово-развлекательные центры, паркинги, кинозалы, фудкорты, рестораны, магазины
Жилые комплексы
Жилые комплексы, виллы, таунхаусы, резиденции, индивидуальные жилые дома, благоустройство, градостроительство
Традиционная энергетика
Водогрейные котельные на природном газе, водогрейные котельные на древесном топливе, паровые котельные на природном газе, котельные с теплоносителем термомасло, паровые котельные на древесном топливе, ТЭЦ, Мини-ТЭЦ на базе когенерации и тригенерации, ТЭЦ, Мини-ТЭЦ на базе микро-ГТУ, ТЭЦ, Мини-ТЭЦ на базе ДГУ
Возобновляемая энергетика
Ветроэнергетика, солнечные электростанции, биогазовые комплексы, тепловые насосы, энергоисточники на свалочном газе, фотоэлектростанции
Примеры
наших работ
Доказываем свой профессионализм делом. О крутых специалистах, большом опыте и полной отдаче работе можно написать много, вместо этого мы подтвердим свои намерения делом.
Проект
Инструмент ИИ для прокладки инженерных систем
Услуга
Искусственный интеллект
Проект
Автоматизация прокладки инженерных сетей
Услуга
Искусственный интеллект
нам доверяют
Заказчик
ООО «Bel HUAWEI Technologies»
Локация
Беларусь
Категория объекта
Центры обработки данных

Компания ЭНЭКА на стадии конкурса по выбору проектировщика подтвердила наличие в штате необходимых специалистов, опыта, квалификации, финансовой состоятельности для реализации подобного объекта.
Компания "Bel HUAWEI Technologies Ltd." хочет отметить, профессионализм и высокую квалификацию сотрудников, благодаря которым, все работы были выполнены в соответствии с условиями договора.

Смотреть отзыв
Заказчик
МАПИД
Локация
Беларусь, Минский р-н п. Сонечный
Категория объекта
Жилые комплексы более 100 000 м.кв.
Специалисты и руководство компании всегда готовы оказать полную консультационную поддержку по вопросам проектирования и строительства. Все предложенные решения и рекомендации были актуальны для нашего объекта.
Выражаем благодарность за проделанную работу и рекомендуем компанию  ЭНЭКА для выполнения вышеупомянутых работ и услуг. 
Смотреть отзыв
Заказчик
ООО "РАССЭ"
Локация
Пермский край, Нытвенский район, н.п. Уральский
Категория объекта
ТЭЦ, Мини-ТЭЦ ГПА и турбин, АБХМ

ООО "РАССЭ" выражает благодарность коллективу компании ЭНЭКА за оперативность при разработке проекта, за квалифицированную работу и за индивидуальный подход к нашему объекту. 
Специалистами компании ЭНЭКА оперативно оказывается экспертная помощь в решении технических вопросов в рамках авторского надзора. 

Смотреть отзыв
Реализованные проекты
Мы работаем с локальными и глобальными компаниями из разных отраслей, что позволяет нашим сотрудникам приобретать уникальный опыт, создавая проектные и инженерные решения с учетом особенностей и потребностей бизнеса наших клиентов
Смотреть портфолио