Технологии

В Перми создали цифровой двойник оптического волокна

6 Марта 2026

Эта технология открывает новые возможности для цифровизации Крайнего Севера, где инфраструктура связи и датчики работают в условиях экстремального холода и резких температурных перепадов. Точная модель позволяет заранее прогнозировать поведение волоконных линий и навигационных систем, снижая риск отказов и упрощая развёртывание сетей в удалённых регионах. Это особенно важно для развития арктических проектов — от добычи ресурсов до беспилотного транспорта.

Учёные Пермского политеха первыми в мире создали цифровой двойник волоконно-оптических датчиков. Он с точностью до 90% предсказывает поведение оптического волокна в широком диапазоне температур и при разной скорости их изменения.

— Суть разработки — в создании «цифрового двойника» полимерного покрытия. На протяжении нескольких лет мы проводили экспериментальную работу: образцы двух ключевых типов покрытий — внутреннего мягкого и внешнего жёсткого — испытывали в экстремальном диапазоне от –110 до +120 градусов. Их растягивали с разной частотой, нагревали и охлаждали жидким азотом, фиксируя тысячи параметров — как материал деформируется, накапливает и рассеивает упругую энергию, — пояснил первый проректор — проректор по информатизации, профессор кафедры «Вычислительная математика, механика и биомеханика», доктор технических наук Александр Труфанов.

По его словам, такие технологии особенно важны для условий Крайнего Севера. При низких температурах полимеры защитной оболочки становятся хрупкими, меняют свойства, что снижает точность датчиков и может привести к их отказу. Цифровые модели позволяют создавать эффективные навигационные приборы, сенсорные и мониторинговые системы для инженерных и логистических задач в суровом климате.

— Разработанные двойники позволяют создавать сенсорные системы для Крайнего Севера: навигационные приборы для беспилотного транспорта, не зависящие от GPS или ГЛОНАСС, системы мониторинга сложных инженерных конструкций, комплексы контроля нефтедобывающих установок и скважин, — уточнил Александр Труфанов.

Как пишет газета «Известия», команда создала цифровой аналог двух полимеров защитного покрытия — математическую модель их поведения. Для проверки точности учёные провели параллельные эксперименты: натурные — на реальных образцах, а также виртуальные — в программной среде. В обоих случаях меняли температуру, частоту механических воздействий и тип нагрузок — от циклических до постоянных.

— В отличие от существующих подходов, которые оценивают свойства материалов лишь в упругой области и в узком температурном диапазоне, наша методика учитывает экстремальные значения, скорость перехода между ними и изменение механического состояния материала под действием температуры. Это радикально повышает точность прогноза, — отметила доцент кафедры «Вычислительная математика, механика и биомеханика», заведующая лабораторией цифрового инжиниринга машиностроительных процессов и производств, к.т.н. Анна Каменских.

Оптоволоконные микрофоны позволяют фиксировать звук в любой точке волокна и применяются, в частности, при изучении сейсмических процессов. Также существуют датчики температуры и давления, обеспечивающие мониторинг по всей длине волокна, в том числе в нефтедобыче. При этом из-за высокой чувствительности такие системы существенно зависят от температурных колебаний и скорости их изменения.

— От измерительных приборов напрямую зависит безопасность технологических процессов. Навигационные устройства — гироскопы и акселерометры — определяют курс транспортных средств, поэтому крайне важно, чтобы они стабильно и точно работали во всем диапазоне эксплуатационных температур, — резюмировал Александр Труфанов.

Разработка может стать значимым фактором повышения эффективности прокладки оптоволоконных сетей в районах Крайнего Севера. Она позволяет точнее планировать маршруты, прогнозировать затраты на обслуживание и выстраивать системы мониторинга состояния кабельной инфраструктуры, считает доцент кафедры стратегического и инновационного развития Финансового университета при правительстве РФ, кандидат экономических наук Михаил Хачатурян.

Инженеры получают возможность «прогнать» виртуальное оптоволокно через экстремальные температурные режимы ещё на стадии проектирования и заранее определить уязвимые места без риска повредить реальный образец, отметил главный специалист службы цифрового развития и реализации цифровых проектов ФЦПСР Даниил Аржаков. Это снижает стоимость разработки и повышает надёжность систем, предназначенных для Арктики и космических применений.

— Аналогичные задачи в России уже решались, но на другом уровне. Например, компания «Т8» совместно с «Ростелекомом» разрабатывала цифровые двойники магистральных линий связи для удалённого управления и прогнозирования аварий. Пермский политех пошёл глубже — на уровень физики самого датчика. В итоге формируется двухуровневый тренд: одни создают умную сеть, другие — умный чувствительный элемент для экстремальных условий, — пояснил эксперт.

Кроме оптимизации проектирования и эксплуатации, технология демонстрирует высокий потенциал синергии с системами искусственного интеллекта и беспилотными комплексами. Возможно создание полностью автономной инфраструктуры, обслуживаемой роботизированными системами, чьи алгоритмы поведения предварительно отработаны в цифровой среде. Это позволит минимизировать присутствие человека в агрессивных климатических и производственных условиях, считает директор Центра спортивного программирования, алгоритмической робототехники, кибербезопасности и киберспорта Уфимского университета науки и технологий Святослав Пегов.

 

Короткая ссылка:  vestnik-glonass.ru/~NGBjE
07.10.2026
Бывший советник президента РФ по развитию интернета в эфире радиостанции «Говорит Москва» прокомментировал слова американских создателей ИИ о том, что развитие ИИ надо срочно тормозить.
07.10.2026
Генеральный директор Anthropic Дарио Амодеи призвал компании, занимающиеся разработкой ИИ, замедлить темпы развития моделей на фоне растущих опасений по поводу злоупотребления технологиями. Он предложил трёхэтапную схему, которая позволит выиграть время для управления рисками.
06.10.2026
Компания SandboxAQ (бывшая дочка Гугла), занимающаяся искусственным интеллектом и квантовыми технологиями, завершила программу лётных испытаний своей системы магнитной навигации AQNav (MagNav), интегрированной в беспилотный летательный аппарат Lumberjack® компании Northrop Grumman (NYSE: NOC) — беспилотную авиационную систему (БАС) 3-го класса, предназначенную для нанесения односторонних ударов.
05.10.2026
Российские химики сделали важный шаг в разработке чётких правил использования искусственного интеллекта (ИИ) в научных публикациях. Группа из 24 ведущих редакторов, членов редколлегий журналов, академиков и вице-президентов РАН создала свод рекомендаций для «ответственного применения ИИ в подготовке научных текстов».

СТАТЬИ ГЛОНАСС