В мире, где промышленность переходит на рельсы Индустрии 4.0, ключевым требованием становится владение глубокими междисциплинарными компетенциями для создания сложных киберфизических систем.
Именно за такими знаниями отправилась в Стамбул группа казахстанских исследователей и студентов кафедры искусственного интеллекта и Big Data факультета информационных технологий и искусственного интеллекта Казахского национального университета имени аль-Фараби, успешно завершив интенсивную программу повышения квалификации в Bahçeşehir University (BAU) в период с 27 ноября по 2 декабря 2025 года.
Тема программы звучала как навигатор в будущее: Optimization of Intelligent Manufacturing Systems Using Digital Twins: Integration of AI and IIoT – Оптимизация интеллектуальных производственных систем с использованием цифровых двойников: интеграция ИИ и промышленного интернета вещей.
Почему BAU? Преодолевая технологический разрыв
Выбор BAU был стратегическим: университет известен передовым опытом в интеграции гетерогенных технологий: от развертывания сетей промышленного интернета вещей (IIoT) до применения алгоритмов глубокого обучения в реальном секторе.
Основной целью стажировки стало не просто освоение теории, но и преодоление критического технологического разрыва между классическим инженерным моделированием и новейшими инструментами генеративного искусственного интеллекта (ИИ).
ИИ-ассистенты: «второй пилот» для инженера
Программа, курируемая приглашенным научным сотрудником, специалистом-тренером Тахой Айдогмушем (Taha AYDOĞMUŞ), была построена как глубокое экспертное погружение, объединяющее фундаментальную теорию цифровых двойников с практикой использования современных больших языковых моделей (LLM).
Вместо устаревающих методов автоматизации, лектор сфокусировался на инструментах нового поколения, таких как Gemini и Claude Code. Было убедительно продемонстрировано, что в современном инженерном процессе эти интеллектуальные системы больше не являются просто поисковиками. Они превращаются в полноценных цифровых ассистентов, или «вторые пилоты» (Second Pilot), способных генерировать оптимизированный программный код, структурировать сложную техническую документацию и существенно ускорять разработку архитектурных решений.
Эволюция цифрового двойника: от тени к мозгу
Теоретический блок программы включал детальный анализ концепции Digital Twins. Была разобрана их иерархия и классификация: от базовых прототипов (Digital Twin Prototype), используемых при проектировании, до сложных агрегированных систем (Digital Twin Aggregate), объединяющих данные от множества активов.
Особое внимание уделялось тому, как именно интеграция ИИ трансформирует цифровую тень. Если раньше это был пассивный инструмент мониторинга, то теперь он становится активной, самообучающейся системой, способной к предиктивной аналитике, прогнозированию отказов и адаптивному управлению производственными процессами в реальном времени.
Практическая работа: генерация кода и борьба с «голодом данных»
Самым продуктивным этапом стала практическая работа: участники провели глубокий аудит архитектуры своего текущего проекта и обсудили конкретные сценарии внедрения ИИ-компонентов совместно с ментором.
Критически важным аспектом, рассмотренным в контексте реального производства, стала проблема несбалансированных выборок (Data Imbalance) – дефицита данных об аварийных ситуациях. Для решения этой задачи были изучены передовые методы использования генеративных моделей для создания синтетических данных (Synthetic Data Generation), необходимых для обучения нейросетей.
Команда на собственном опыте убедилась в эффективности профессионального промпт-инжиниринга, непосредственно генерируя контент, скрипты и модули кода с использованием инструментов Gemini и Claude. Этот опыт наглядно показал, как внедрение современных AI-инструментов может кратно сократить цикл разработки (Time-to-Market) сложных киберфизических систем, освобождая инженеров от рутинных задач.
Заглянуть под капот: «железо» интернета вещей
Для закрепления понимания физического уровня реализации цифровых двойников (IIoT Layer) исследователи посетили специализированную Лабораторию интернета вещей BAU. Здесь они смогли увидеть реальное «железо» – аппаратное обеспечение, стоящее за теоретическими концепциями сбора данных.
Руководитель лаборатории Синан Йигит (Sinan Yigit) продемонстрировал действующие стенды, включая тонкую настройку IoT-шлюзов и работу с промышленными протоколами, такими как MQTT и OPC UA. Он показал, как организовать бесшовный, защищенный поток телеметрии от физических активов к облачным платформам. Эксперты BAU дали ценные прикладные советы по внедрению IoT-решений, уделив внимание нюансам кибербезопасности периферийных устройств, аппаратной совместимости и энергоэффективности сенсоров.
Перспективы: коллаборация на уровне Q1-Q2
Визит завершился продуктивным двусторонним ознакомлением с проектной деятельностью, направленным на поиск синергии. Представители BAU продемонстрировали свои разработки, включая архитектурные паттерны, подходы к обработке больших данных (Big Data) и обеспечению интероперабельности.
Итогом обсуждения стали предварительные договоренности о международном сотрудничестве. В частности, детально обсуждалась возможность написания совместных научных статей для публикации в высокорейтинговых журналах Q1-Q2. Планируемая коллаборация предполагает объединение теоретической и лабораторной базы BAU с прикладным опытом и данными казахстанской группы для проведения глубоких исследований эффективности внедрения ИИ в промышленные среды.
Таким образом, обучение в Стамбуле позволило исследователям сформировать целостную, многоуровневую картину создания цифрового производства: от генерации кода с помощью новейших ИИ-ассистентов до физического сбора данных в лаборатории.
Авторы:
Ассистент-профессор
кафедры искусственный интеллект и Big data
Гульшат Амирханова
Ассистент-профессор
кафедры печати и электронных СМИ
Асель Мусинова
Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.
