記者見到西安交通大學(xué)機(jī)械學(xué)院青年教師李響時，他正在中國西部科技創(chuàng)新港力行樓，調(diào)試該學(xué)院團(tuán)隊研發(fā)的智能運(yùn)維大模型。“這款大模型如果構(gòu)建成功，將廣泛應(yīng)用于多類型高端裝備。”這位90后博導(dǎo)，對這款大模型盡快落地應(yīng)用充滿信心，期待著它為國家重大裝備的安全運(yùn)行提供堅實(shí)保障。

目前，李響和團(tuán)隊研發(fā)的智能運(yùn)維算法，已成功應(yīng)用于航空航天、智能制造、交通運(yùn)載等多個領(lǐng)域，顯著提升了裝備的運(yùn)行效率和安全性。在表面貼裝產(chǎn)線關(guān)鍵設(shè)備智能運(yùn)維領(lǐng)域，李響帶領(lǐng)團(tuán)隊實(shí)現(xiàn)了高速貼片過程多源工業(yè)大數(shù)據(jù)的智能處理，能夠精準(zhǔn)“診斷”設(shè)備健康狀態(tài)，并提前幾小時預(yù)警故障，破解了人工運(yùn)維傳統(tǒng)低效的難題。

“飛機(jī)微裂紋問題，發(fā)現(xiàn)得越早越好。”針對飛行器結(jié)構(gòu)長周期退化過程中早期微裂紋監(jiān)測難題，李響和團(tuán)隊基于大數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能分析算法，研發(fā)了飛行器疲勞試驗損傷定位系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠在高噪聲環(huán)境下，對監(jiān)測信號中的微裂紋故障特征進(jìn)行智能提取。這項技術(shù)在某國產(chǎn)重要型號飛機(jī)全機(jī)靜力疲勞試驗中，已得到成功應(yīng)用。

然而，在李響看來，“人工智能在傳統(tǒng)工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用還是任重道遠(yuǎn)。”目前，他和團(tuán)隊正在挑戰(zhàn)多源數(shù)據(jù)融合的高速飛行器結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測。“智能運(yùn)維現(xiàn)在是人工智能與機(jī)械工程深度交叉融合的領(lǐng)域。”李響坦言，將最新的理論方法與工程實(shí)際問題相結(jié)合，是工程類學(xué)術(shù)研究的關(guān)鍵所在。

但是，AI技術(shù)發(fā)展迅猛，面對復(fù)雜科研問題時，很難憑借單一學(xué)科的知識體系去完整攻克難題，難免會有“力不從心”的時候。這是李響學(xué)生時期苦惱的問題。作為“國家級青年人才”，李響曾走過這樣的“苦惱”路。

2019年，在美國國家自然科學(xué)基金會智能維護(hù)系統(tǒng)產(chǎn)學(xué)研聯(lián)合中心從事博士后研究工作期間，李響接觸到了工業(yè)大數(shù)據(jù)的前沿技術(shù)。這促使他將研究方向逐漸從經(jīng)典力學(xué)轉(zhuǎn)向人工智能與機(jī)械工程交叉領(lǐng)域。2021年，李響回國并入職西安交通大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院后，面對國內(nèi)高端裝備智能運(yùn)維痛點(diǎn)，他以敢于勇闖科研“無人區(qū)”、持續(xù)向“新潮”科學(xué)技術(shù)發(fā)起挑戰(zhàn)的信念，全身心投入到科研攻關(guān)中，他也希望能夠引導(dǎo)學(xué)生涉獵更多領(lǐng)域知識，不斷創(chuàng)新。

李響分享了團(tuán)隊正在做的一項動態(tài)視覺振動測量的新興前沿技術(shù)，“這在國際上也算空白，基本沒有現(xiàn)成經(jīng)驗可參照。”團(tuán)隊經(jīng)過大量實(shí)驗，提出可行技術(shù)路線后，仍需要不斷“試錯”，從眾多技術(shù)方案中選出最合適的方案，但仍存在太多不確定性，“這個過程是很辛苦的，也是很有意義的。”李響認(rèn)為，重大裝備、高端裝備智能運(yùn)維是與國家重大戰(zhàn)略需求相關(guān)，就像研究院門口寫著的標(biāo)語：“為國鑄器，智造未來”，這也正是李響團(tuán)隊的信條。

當(dāng)AI能聽懂裝備的“心跳”，中國制造的脈搏才會更強(qiáng)勁。“未來，我和團(tuán)隊將致力于推動新一代人工智能賦能的高端裝備智能運(yùn)維快步發(fā)展。”李響目光炯炯，滿懷期待。