Эпоха «ИИ для»: искусственный интеллект становится главным конструктором и технологом 3D-печати на производстве - 3D ПРОМТЕХ – всероссийский научно-производственный форум

В 2026 году искусственный интеллект перестал быть просто модной темой для конференций. Он стал полноценным участником производства — проектирует детали, следит за качеством каждого слоя, подбирает материалы и даже управляет цепочками поставок. Разбираемся, как мы дошли до жизни такой, что происходит в России и мире, и почему промышленнику уже сегодня стоит присмотреться к «думающим» станкам.

В предыдущих материалах мы рассказали о революции в скорости печати (китайская технология DISH) и о появлении «умных» материалов с памятью формы. Но это только половина истории. Вторая половина — это софт, а точнее — искусственный интеллект, который становится мозгом аддитивного производства.

В пору согласиться с определением академика РАН Валентин Анаников в статье «Эпоха «ИИ для» и интеллектуальная инфраструктура науки и инженерии XXI века»: «Искусственный интеллект не просто дополняет современные технологические процессы, а становится их неотъемлемым интеллектуальным ядром».

И это не просто красивые слова, а фиксация реального сдвига, который произошёл буквально за последние два года. Давайте разберёмся, как менялась роль ИИ, где он уже работает, и что это значит для российского производителя.

Эпоха «ИИ для»: искусственный интеллект становится главным конструктором и технологом 3D-печати на производстве — Схема: Применение искусственного интеллекта в аддитивных технологиях — традиционная последовательная цепочка технологических этапов (темно-желтая круговая стрелка) и сквозная объединяющая технология с обратной связью на основе ИИ (темно-коричневые стрелки.)
Журнал «Аддитивные технологии»: https://additiv-tech.ru/publications/epoha-ii-dlya-i-intellektualnaya-infrastruktura-nauki-i-inzhenerii-xxi-veka.html

Содержание

Как мы дошли до жизни такой: три этапа эволюции ИИ

Валентин Анаников, руководитель лаборатории Института органической химии РАН, в своей статье выделяет три ключевых этапа в развитии искусственного интеллекта:

Этап 1. ИИ как цель (1980–2010-е). Это время фундаментальных алгоритмов: учёные разрабатывали нейросетевые архитектуры, создавали библиотеки, структурировали коллекции сведений, объединённых по определённому признаку. ИИ был самоценной исследовательской задачей. Без этого этапа не было бы ничего современного, но до промышленности тогда было далеко.

Этап 2. ИИ как продукт (2010–2020-е). Появление зрелых коммерческих решений: GPT, Midjourney, GitHub Copilot, системы компьютерного зрения. ИИ вышел из лабораторий и стал доступен миллионам пользователей. Но это всё ещё были «универсальные» инструменты, не заточенные под конкретные инженерные задачи.

Этап 3. ИИ как инструмент (2020-е — настоящее время). Мы входим в эпоху «ИИ для» — термин, впервые официально прозвучавший на Форуме будущих технологий (г. Москва, 21 февраля 2025 г.) На этом этапе ИИ перестаёт быть самоцелью и становится интегральным инструментом внутри других дисциплин: ИИ для медицины, ИИ для химии, ИИ для машиностроения. И, конечно, ИИ для аддитивных технологий.

Ученые стали говорить о том, что ИИ становится не просто инструментом автоматизации, а новым языком описания и преобразования реальности: он дополняет интеллектуальные возможности человека и расширяет горизонты возможного.

Шесть направлений, где ИИ уже меняет 3D-печать

В своей статье Анаников выделяет шесть ключевых трендов применения ИИ в аддитивных технологиях. Давайте посмотрим на них через призму реальных проектов 2025–2026 годов — как зарубежных, так и российских.

1. Оптимизация проектирования и генеративный дизайн

ИИ позволяет автоматически генерировать геометрию детали, оптимальную по прочности, весу и экономии материала. Причём формы, которые предлагает нейросеть, зачастую невозможно создать традиционными методами — только аддитивными.

Мировые разработки:

— Модель на основе фото или рисунка. Европейская компания Math Magic представила технологию Hitem3D, преобразующую обычные изображения в детализированные 3D-модели с разрешением 1536³ вокселей: «объёмный» (англ. volumetric) + «пиксель» (англ. pixel). Для сравнения аналогичные мировые инструменты в настоящее время предлагают максимальное разрешение всего 1024³ вокселей.

Как это работает: цифровое 2D-изображение преобразуется в 3D-модель. Пользователи не скупятся на комплименты, отмечая, что «ИИ генерирует настолько реалистичные 3D-модели, что рука сама тянется их потрогать». Модели полностью готовы к печати на 3d-принтере.

По словам Бо Чжана, руководителя отдела разработки продуктов в Hitem3D, этот инструмент помогает дизайнерам, не обладающим навыками 3D-моделирования, быстро воплощать творческие идеи в высокоточные модели, соответствующие производственным требованиям. Если раньше на создание модели у специалиста по 3D-моделированию с опытом уходило 4-5 дней, то теперь Hitem3D модель можно создать буквально за 3 минуты, причем с ручной проработкой деталей.

— Модель необходимой прочности. Исследователи Массачусетского технологического института (США) создали систему «MechStyle», которая позволяет пользователям менять дизайн 3D-моделей без потери прочности. Система использует анализ конечных элементов и блокирует изменения, которые сделали бы деталь хрупкой. Тестирование на 30 моделях показало: система может обеспечить до 100% сохранения прочности.

Как это работает: загружается или выбирается базовый объект, затем с помощью текстового или графического запроса можно задать желаемый стиль и качества. Генеративная модель ИИ изменяет геометрию, а встроенный симулятор в реальном времени анализирует влияние этих правок на механическую прочность конструкции.

Российские разработки:

— В МГТУ им. Баумана (г. Москва) создаётся первая в мире AI-платформа для проектирования изделий из полимерных композиционных материалов. Система учитывает более 40 параметров (включая анизотропию) и сокращает время проектирования на 30–40%, а стоимость испытаний — на 20%.

Разработку ведёт Центр НТИ «Цифровое материаловедение: новые материалы и вещества» МГТУ им. Н.Э. Баумана. Как поясняет научный руководитель проекта Иван Сторожук, система позволяет получать достоверные прогнозы работы конструкции в реальных условиях.

2. Материаловедение и разработка новых композитов

ИИ помогает предсказывать свойства материалов, подбирать составы и оптимизировать режимы печати.

Российские разработки:

— Учёные Московского авиационного института разрабатывают методы машинного обучения, позволяющие прогнозировать структуру и свойства напечатанных деталей ещё на этапе проектирования. Работа ведётся в рамках крупного научного проекта Министерства образования и науки РФ с участием лаборатории «Гибридные и электрические силовые установки» и Центра аэрокосмических материалов и технологий Передовой инженерной школы МАИ.

Как отмечает руководитель лаборатории Николай Иванов, использование аддитивных технологий в некоторых случаях позволяет реализовать решения, которые невозможно воплотить никаким другим способом. Один из результатов уже известен: напечатанный корпус электродвигателя для БПЛА оказался на 25% легче классического аналога.

3. Контроль качества и дефектоскопия в реальном времени

Самая большая боль аддитивного производства — брак. ИИ учится замечать дефекты на стадии печати, а не после.

Российские разработки:

— Зеленоградская компания «Лазеры и аппаратура» (спикер Форума «3DПРОМТЕХ – 2026») запустила в серию промышленные 3D-принтеры МЛ7-С со встроенной «системой машинного зрения собственной разработки». Как сообщила пресс-служба Департамента инвестиционной и промышленной политики Москвы, система распознаёт и анализирует контур обрабатываемой детали в реальном времени, что позволяет создавать продукцию с максимальной точностью:

— Установка используется на предприятиях двигателе- и машиностроения, а также в аэрокосмической, автомобильной и железнодорожной отраслях. Она может работать с металлическими порошками из хромоникелевых и кобальт-хромовых сплавов, нержавеющей стали, алюминия, титана и цветных металлов.

4. Управление производственными процессами и цифровые двойники

ИИ позволяет создавать точные цифровые копии оборудования и процессов, моделировать термомеханические напряжения и прогнозировать отказы до запуска печати.

Российские разработки

— Промышленные принтеры «Росатома» (RusMelt 310M) работают на полностью отечественном ПО, унифицированном со всей линейкой оборудования. В 2026 году Росатом планирует выпустить более 50 промышленных 3D-принтеров для печати металлом по различным технологиям.

Принтер RusMelt 310M включён в Реестр промышленной продукции, произведённой на территории России. Основные покупатели — предприятия космической, авиационной и нефтегазовой отраслей, предприятия ОПК и вузы.

5. Персонализация продукции

ИИ автоматизирует адаптацию изделий под индивидуальные параметры — особенно важно в медицине и спорте.

Российские разработки

— Разрабатываются технологии биопечати и магнитоэлектрические композиты для медицинских применений.

Российские учёные активно развивают это направление, и один из ярких примеров — разработки Балтийском федеральном университете им. И. Канта (мы уже писали о вузе в материале об «умных» материалах).

В Научно-образовательном центре «Умные материалы и биомедицинские приложения» БФУ им. И. Канта создали собственный модуль печатающей экструзионной головки для DIW-печати (Direct Ink Writing). Устройство работает с биочернилами на основе коллагена и позволяет формировать трёхмерные структуры, максимально приближённые к натуральным тканям.

Особенность разработки — инженерная простота. Печатающая головка сама напечатана на обычном FDM-3D-принтере, легко заменяется, не требует дорогих комплектующих, а использование одноразовых шприцев исключает сложности с очисткой и калибровкой. Встроенный редуктор позволяет работать даже с вязкими материалами — от силиконовых герметиков до плотных гидрогелей.

Учёные БФУ разрабатывают собственные коллагеновые биочернила, которые будут доступнее зарубежных аналогов. Сырьё получают из медуз и побочных продуктов мясной и рыбной промышленности — кожи и сухожилий. Это превращает доступные отходы в ценное биомедицинское сырьё, что делает технологию одновременно экономически выгодной и этически нейтральной.

Чтобы усилить прочность и «живучесть» таких материалов, исследователи комбинируют коллаген с природными веществами — танинами, гиалуроновой кислотой, хлоридом кальция. В результате получаются биоструктуры с заданной пористостью и градиентами жесткости, максимально похожие на натуральные ткани.

Ученые отмечают, что важный аспект разрабатываемой технологии —оптимизация параметров 3D-печати для создания сложных структур с заданной пористостью и градиентами жесткости, максимально приближенных к натуральным тканям.

В январе 2026 года стало известно о новом этапе работы: учёные Пермского политеха (ПНИПУ) и БФУ им. Канта совместно создают композиционные костные имплантаты. Они усиливают коллаген, выделяемый из отходов рыбной промышленности, гидроксиапатитом — основным минералом костных тканей. Такие материалы можно использовать в качестве биочернил для 3D-печати костных имплантатов, что открывает перспективы в стоматологии, челюстно-лицевой хирургии и травматологии.

6. Интеграция с цепочками поставок и логистикой

В эпоху децентрализованного производства ИИ помогает решать, где и когда печатать деталь, управлять складскими запасами цифровых моделей и прогнозировать спрос. Особенно важно, что эта тема становится предметом системного обсуждения в российском профессиональном сообществе.

Самарский университет им. Королёва 27 февраля 2026 года провёл практический семинар «Аддитивные технологии: технологическое лидерство ключевых отраслей промышленности». Организаторами выступили вуз и АО «Лазерные системы» — отечественный производитель 3D-оборудования (спикер Форума «3D ПРОМТЕХ – 2026»).

Ключевые темы семинара включали:

Экономика: ROI аддитивного производства vs. традиционного — прямое сравнение окупаемости инвестиций;
Применение ИИ и цифровых технологий для сокращения сроков и стоимости выпуска продукции;
Отечественное оборудование и ПО для аддитивного производства (локализация);
Применение аддитивных технологий при реверс-инжиниринге и импортозамещении изделий для энергетической, нефтегазовой, авиационной и машиностроительной техники.

Для участников была организована экскурсия в центр аддитивного производства университета, где представлены установки АО «Лазерные системы», работающие с отечественными материалами. Семинар показал, что российские предприятия и вузы уже перешли от обсуждения абстрактных перспектив к расчёту конкретной экономической эффективности аддитивных технологий и их интеграции в производственные цепочки.

Такие мероприятия формируют базу для принятия инвестиционных решений: когда промышленник видит не просто красивые образцы, а цифры ROI и реальные кейсы внедрения, он может осознанно планировать развитие собственного производства.

Мы видим, что Россия не догоняет, а создает свое: научная школа встроена в глобальную повестку, но с важной поправкой: мы формируем собственные компетенции, не копируя западные решения.

Взгляд в будущее: ИИ как новая индустриальная норма

Международная конференция «AI4X», прошедшая в Сингапуре в июле 2025 года, собрала ведущих исследователей из Google, NVIDIA, MIT и подтвердила глобальный тренд: ИИ становится ускорителем научных открытий, а не изолированной областью.

При этом российские ученые и производственники понимают, что полностью отечественное ПО для 3D-принтеров — ключевое условие технологической независимости.

Как отмечает в своей статье академик Анаников, ИИ занимает центральное место в Индустрии 4.0, обеспечивая адаптивность, гибкость и интеллектуализацию всех стадий жизненного цикла продукции.

Что значит ИИ для промышленников?

Попробуем перевести всё вышесказанное на язык практических выводов.

1. ИИ — это не про «заменить человека», а про «дать инженеру суперсилы».

Как отмечают разработчики платформы МГТУ им. Баумана, новые цифровые инструменты позволят инженерам работать с композитами так же привычно, как с металлом или пластиком, сразу понимая стоимость и реализуемость проекта. ИИ берёт на себя рутину — расчёты, проверки, подбор параметров — и освобождает время для творчества.

2. Российские решения уже есть и они работают.

От принтеров со встроенным машинным зрением зеленоградской компании «Лазеры и аппаратура» до AI-платформы для композитов МГТУ им. Баумана и технологий прогнозирования свойств авиационных деталей в МАИ. Эти разработки не уступают мировым, а в чём-то (например, в платформе для композитов) и опережают их.

3. Время присматриваться к отечественному софту.

Разработчики отечественных принтеров параллельно работают над созданием собственного российского программного обеспечения (ПО). Отечественное ПО для принтеров — это не задача импортозамещения, а независимая разработка, которая уже сегодня готова к промышленной эксплуатации.

4. Кадры становятся системной задачей.

Российские технические вузы и колледжи все больше внимания уделяют подготовке специалистов по аддитивным технологиям. Важно, чтобы уже в ближайшем будущем на новом отечественном оборудовании было кому работать.

Эпоха «ИИ для» — это не очередной технологический хайп. Это смена парадигмы, в которой искусственный интеллект становится инфраструктурой, а не приложением. Как электричество в XX веке или интернет в начале XXI, ИИ превращается в базовую среду, внутри которой разворачиваются все остальные процессы — от проектирования детали до управления логистикой.

Искусственный интеллект становится не просто инструментом автоматизации, а новым языком описания и преобразования реальности — и этот язык стоит начинать осваивать уже сейчас.

Источники: