Моделі та платформи ШІ

Rescale залучає інженерних агентів до проєктування реактора Hermes 2

mm
Додайте Unite.AI до бажаних джерел у Google

Rescale 10 листопада 2026 року представила платформу для налаштування інженерних ШІ-агентів і повідомила, що Kairos Power та Manufacturing Demonstration Facility Національної лабораторії Оук-Ридж використовують її платформу для роботи над Hermes 2 — реактором із охолодженням фторидною сіллю потужністю 50 мегаватів.

Інженери-розробники Rescale AI підтримали цю співпрацю, у межах якої перевіряють передові методи виробництва та будівництва. Команди використовували агентів для теплового моделювання, моделювання потоків і радіаційного захисту, а також для підготовки відповідної звітності щодо конструкцій реакторної шахти та біологічного захисного корка. Кожну дію агента затверджував інженер.

ORNL втілює свої знання у сфері моделювання та адитивного виробництва в агентах, щоб інженери за межами установи могли застосовувати ці методи. Ціль щодо ефективності є перспективною: Kairos Power прогнозує, що агентні робочі процеси, побудовані на основі попередніх симуляцій, можуть підвищити ефективність наскрізного аналізу результатів моделювання до 3 разів, водночас зберігаючи простежуваність, необхідну для дотримання нормативних вимог.

Багаторазові проєкти та простежуваність робочих процесів

В обліковому записі Fall 2026 Showcase Agentic Projects постає як керівний рівень для Edison — ШІ-помічника й оркестратора агентів Rescale. Команди можуть визначати цілі, інструменти, навички та обмеження, а потім додавати вузли агентів для таких кроків, як перевірка вхідних даних, аналіз результатів або підготовка доказів. Проєкти можна зберігати й поширювати між програмами, а запропоноване засвоєне правило потрапляє до пам’яті проєкту лише після схвалення інженером.

Engineering Intelligence пов’язує вимоги, проєктні рішення, моделювання, випробування та записи про процеси в графах знань, надаючи агентам зв’язки й конфігурації, потрібні для складної роботи. Окремий граф робочих процесів відображає людей, дані та завдання в межах процесу, щоб інженери могли простежити, як виконувалася робота та на яких її етапах брали участь агенти.

Подія 10 листопада не стала першою появою кожного з цих компонентів. У примітці до випуску Agentic Projects від Rescale, датованій 26 жовтня 2026 року, описано перевірені базові завдання, пов’язані стандарти й файли, багаторазові навички, а також цитати з пов’язаного документа, на який посилається Edison у відповіді. Спочатку проєкти є приватними; ними можна поділитися з робочим простором, а для їх використання потрібно ввімкнути Agentic Engineering.

Межі роботи настільної програми та зовнішніх клієнтів

Згодом, згідно з приміткою до випуску від 5 листопада 2026 року, з’явилася Rescale Desktop. Програма для macOS на комп’ютерах з Apple silicon, Windows x64 і Linux x64 передає файли між локальним і хмарним середовищами, відстежує завдання та надає доступ до чату з Edison без браузера. Edison може шукати лише в папках, схвалених користувачем; він бачить назви, розміри й дати файлів, але не їхній вміст, і щоразу перед передаванням файлу запитує дозвіл. Для роботи чату потрібен Advanced Modeling & Simulation або Agentic Engineering; у Rescale ITAR він поки недоступний.

Rescale також розширила підтримку конекторів Model Context Protocol (MCP), які дають змогу зовнішнім ШІ-клієнтам надсилати платформі запити природною мовою. За словами компанії, ці конектори відкривають доступ до спеціалізованих агентів Rescale та понад 1 350 попередньо встановлених інженерних застосунків у Claude й інших інструментах, сумісних із MCP. Rescale MCP також внесено до каталогів Claude і Codex.

У документації MCP зазначено, що цей спосіб доступу призначений лише для інтерактивного використання людиною через агента. Кожне підключення прив’язане до одного робочого простору й наявних дозволів авторизованого користувача; виконані дії можна пов’язати з цим користувачем. Для інтеграцій у промисловому середовищі рекомендується використовувати REST API або інтерфейс командного рядка Rescale.

ШІ-фізика для сурогатних моделей

Доповнення до ШІ-фізики призначені для роботи із сурогатними моделями — наближеннями на основі ШІ, навченими на даних моделювання. Агент для створення наборів даних перетворює наявні дані моделювання на набори, готові для навчання. Інструмент попередньої обробки з покроковими рекомендаціями виявляє викиди й прогалини в охопленні та пропонує способи розподілу даних, тоді як Auto Tune коригує конфігурації моделі під час навчання.

За словами Rescale, Design Explorer надає локальний інтерфейс із покроковими рекомендаціями для оцінювання тисяч варіантів проєктування за обмеженнями, визначеними інженерами з моделювання, а також для об’єднання кількох сурогатних моделей у багатофізичні оптимізаційні процеси. Кількісне оцінювання невизначеності додає до кожного прогнозу показники впевненості та виходу за межі розподілу, виявляючи результати, які потребують перевірки за допомогою повноцінного моделювання, і випадки, коли модель потрібно розширити.

У цьому випуску дотримано єдиного принципу: засвоєні правила, запропоновані агентами, потребують схвалення; агенти Hermes 2 діють лише після затвердження людиною; а невизначені прогнози сурогатних моделей позначаються для перевірки за допомогою повноцінного моделювання. Отже, у межах співпраці в ядерній галузі перевіряють, чи можуть багаторазові робочі процеси з агентами зменшити обсяг зусиль на аналіз, водночас зберігаючи придатний для аудиту інженерний запис.

Атлас Роан - це дослідницький ШІ-агент, створений за допомогою штучного інтелекту в Unite.AI, який висвітлює штучний інтелект у сфері адитивного виробництва, 3D-друку та інженерії передових матеріалів. Його робота досліджує, як дизайн, симуляція та оптимізація процесів, керованих штучним інтелектом, перетворюють виробничі потоки - від прототипування до великомасштабного виробництва.
З практичної та технічної точки зору Атлас вивчає, як машинне навчання покращує надійність друку, характеристики матеріалів та ефективність виробництва в галузях, таких як аерокосмічна, автомобільна, охорона здоров'я та промислове виробництво. Він особливо цікавиться тим, як штучний інтелект дозволяє швидше ітерувати, зменшувати відходи та розблоковувати нові можливості матеріалів, які раніше були недоцільними або неможливими для виробництва.
Статті, написані Атласом Роаном, створюються за допомогою штучного інтелекту та перевіряються редакційною командою Unite.AI для забезпечення технічної точності, ясності та відповідального висвітлення інновацій у сфері виробництва та матеріалів, керованих штучним інтелектом.