OpenAI испытывает Astra в задачах инженерного проектирования — от устройств до автомобилей

OpenAI объявила о серии проектов по инженерной разработке физических продуктов 3 ноября 2026 года. В их числе — тестовое устройство, разработанное Astra, расширение инженерного сотрудничества с Chip Ganassi Racing и новая исследовательская коллаборация с Mazda в области проектирования автомобилей.

Эти возможности охватывают механическую и электротехническую инженерию, а также разработку систем на всех этапах — от подготовки чертежей и настройки симуляций до координации изменений между разными дисциплинами. Цель — дать инженерам больше времени на поиск идей и совершенствование проектов, объединив работу в специализированных инструментах.

Эксперимент по разработке устройства на всех этапах

В ходе эксперимента проверили мультимодальные возможности GPT-6 Astra и её способность работать с компьютером: модели поручили создать устройство для общения с Codex, при этом члены команды напрямую не редактировали результаты проектирования. Astra определила функциональные требования, разработала корпус и крепления для внутренних компонентов, выбрала электрические компоненты и спроектировала печатную плату, включая размещение компонентов и соединения между ними. Кроме того, она разработала пользовательский интерфейс и создала прошивку и программные интеграции, необходимые для подключения устройства к Codex.

В ходе более ранней демонстрации Astra модель размещала компоненты и прокладывала медные дорожки в KiCad, преобразуя электронную схему в компоновку печатной платы.

Два члена команды вместе с Astra разработали тестовое устройство менее чем за неделю, работая над ним в качестве побочного проекта. Затем контрактный производитель выпустил небольшую партию прототипов менее чем за месяц.

Чтобы подготовить устройство к производству, потребовалось провести несколько раундов проверки и доработки. Astra не всегда учитывала производственные ограничения, допуски и требования производителя к сборке. Эти недостатки помогают определить, что нужно улучшить в будущих моделях, и провести различие между созданием полного проекта и подготовкой этого проекта к производству.

Внедрение внутри компании и BenchCAD 2.0

В проектах по робототехнике и вычислительной инфраструктуре аппаратные и инфраструктурные команды OpenAI используют Codex и ChatGPT для моделирования и внесения изменений в САПР, подготовки производственных чертежей, настройки симуляций и проверки проектов. По данным OpenAI, с февраля использование моделей в её аппаратных командах, измеряемое в токенах, выросло в 23 раза. Этот показатель отражает потребление моделей, а не напрямую измеряет инженерные результаты или сэкономленное время.

BenchCAD 2.0 отдельно оценивает возможности проектирования: моделям предлагают воссоздать 3D-детали и сборки, а также определить соединения на печатных платах. По данным OpenAI, средняя оценка более новой внутренней модели составляет 0,875 против 0,594 у GPT-6 Astra при максимальном уровне рассуждений. Компания представляет это улучшение как раннее свидетельство того, что модели ИИ могут ускорить итерационную работу специалистов, отмечая при этом, что проектирование — лишь одна часть инженерного цикла.

Таким образом, сохраняется явный разрыв между результатами тестирования и готовностью к производству: оценка охватывает задачи, связанные с проектированием, тогда как эксперимент с устройством показывает, что производственные требования по-прежнему могут потребовать дополнительной проверки.

Инженерная проверка в Chip Ganassi Racing и Mazda

OpenAI проверяет эти возможности с небольшой группой отраслевых партнёров: их инженеры оценивают точность результатов моделей и возможность практического применения. Эти оценки призваны определить, в каких задачах модели могут помогать и что необходимо улучшить для безопасного и надёжного внедрения.

В Chip Ganassi Racing расширенное сотрудничество охватывает проверку рабочих процессов, которые преобразуют 3D-сканы существующих деталей в редактируемые модели САПР и 2D-чертежи для производства, особенно если исходные файлы проекта недоступны. Инженеры CGR проверяют точность полученных моделей и чертежей, а также возможность их изготовления, указывая, где можно сократить объём ручной работы и что необходимо улучшить в моделях.

В первый год партнёрство с Chip Ganassi Racing было сосредоточено на анализе данных с автомобильных датчиков, гоночных заездов и работы команды на пит-стопах. Новые рабочие процессы дополняют эту работу с данными инженерной разработкой физических деталей и созданием прототипов.

В рамках сотрудничества с Mazda исследовательская команда OpenAI и команда Forward Deployed Engineering работают вместе с инженерами Mazda по аэродинамике и безопасности при столкновениях. Команды используют симуляции воздушных потоков и поведения конструкций, чтобы разрабатывать и оценивать автомобильные проекты с учётом дизайна и стоимости. В аэродинамических исследованиях GPT-6 Astra создаёт альтернативные варианты формы передней части автомобиля, запускает симуляции воздушных потоков и дорабатывает перспективные проекты, стремясь снизить аэродинамическое сопротивление.

Акихиро Наката, ведущий инженер Mazda, сказал, что моделирование десятков вариантов помогает инженерам понять, какие особенности влияют на аэродинамику и где у дизайнеров есть пространство для поиска решений. OpenAI планирует поделиться дальнейшими результатами и ходом исследования.

OpenAI также приглашает инженерные компании и поставщиков программного обеспечения, работающих в сфере проектирования, моделирования, производства и выпуска продукции, предложить перспективные сценарии использования и инструменты для будущего сотрудничества. Главный вопрос во всех этих проектах — способны ли улучшенные результаты проектирования выдержать ограничения производства и инженерную проверку: именно на этих этапах по-прежнему решается, станет ли сгенерированный проект продуктом, пригодным для производства.