Ingineria sistemelor mecanice inteligente și evolutive

Prof. univ. dr. ing. dr. ec. Stelian Brad este profesor la Universitatea Tehnică din Cluj-Napoca și dezvoltă o direcție interdisciplinară de cercetare situată la frontiera dintre ingineria mecanică, robotică, inteligență artificială, digital twins și proiectarea sistemelor tehnice inovatoare.

Elementul distinctiv al activității sale îl constituie abordarea integrată a sistemului mecanic modern. În această perspectivă, mecanica nu mai este tratată izolat de control, informație și inteligență, ci ca nucleu fizic al unor sisteme capabile să perceapă, să se adapteze, să învețe, să se reconfigureze și să evolueze. Proiectarea structurii mecanice, cinematica și dinamica, controlul, senzorica, modelarea digitală, inteligența artificială și evaluarea performanței sunt privite ca dimensiuni ale aceluiași proces de inginerie.

Această viziune reprezintă continuarea unei preocupări științifice începute în domeniul roboticii industriale și al proiectării competitive a roboților și extinse progresiv către sisteme robotice reconfigurabile, fabricație inteligentă, sisteme cyber-fizice, robotică autonomă și cognitivă, control adaptiv și inteligență artificială pentru sisteme tehnice.

 

De la proiectarea roboților la sisteme mecanice inteligente

Formarea inițială și prima etapă a activității științifice sunt profund ancorate în ingineria mecanică și robotică: proiectarea structurilor mecanice ale roboților, modelarea cinematică și dinamică, simularea, calibrarea, controlul și optimizarea performanțelor sistemelor robotizate.

Cercetările desfășurate în această perioadă au condus la dezvoltarea unei perspective proprii asupra proiectării inginerești, în care performanța tehnică trebuie analizată simultan cu robustețea, adaptabilitatea, costul, valoarea funcțională și posibilitatea evoluției ulterioare a sistemului.

O parte importantă a acestei activități s-a desfășurat în mediul de cercetare industrială german, inclusiv la Fraunhofer IPA Stuttgart, ceea ce a consolidat orientarea spre transformarea rezultatelor științifice în soluții tehnice aplicabile.

În timp, această linie de cercetare a evoluat de la optimizarea unor mecanisme și sisteme robotice individuale către problema mai generală a proiectării sistemelor tehnice complexe capabile să răspundă unor cerințe dinamice și contradictorii.

Din această preocupare s-au dezvoltat contribuții în proiectarea pentru competitivitate, Design for Excellence, proiectarea sistemelor complexe, proiectarea pentru reconfigurabilitate, inovarea sistematică și rezolvarea contradicțiilor inginerești.

 

Inteligența artificială ca extensie a ingineriei mecanice

În cercetările recente, inteligența artificială este abordată nu ca un domeniu software independent, ci ca o nouă resursă pentru ingineria sistemelor fizice.

O direcție centrală este integrarea metodelor de inteligență artificială cu modelele fizice, raționamentul ingineresc și cunoașterea structurală a sistemului. Sunt investigate arhitecturi generative, explorative și neuro-simbolice, sisteme RAG și agenți AI, precum și metode prin care acestea pot participa la proiectarea, optimizarea, controlul și exploatarea sistemelor mecanice și robotice.

În această perspectivă, AI nu substituie modelul ingineresc, ci îl extinde. Modelele matematice și fizice oferă constrângerile și explicabilitatea necesare, datele descriu comportamentul real, iar AI introduce capacitatea de inferență, anticipare, explorare și adaptare.

Această paradigmă este utilizată în cercetări privind roboți autonomi și cognitivi, sisteme multi-robot, planificarea mișcării, controlul adaptiv, optimizarea comportamentului dinamic, proiectarea echipamentelor și sistemelor de producție și dezvoltarea unor noi forme de interacțiune om–robot.

 

Digital twins, control adaptiv și metrologie inteligentă

O altă direcție urmărită este evoluția conceptului de digital twin de la reprezentarea digitală a unui sistem către un instrument activ de inginerie.

În această abordare, digital twin-ul integrează modele fizice și matematice, date provenite de la senzori, comportamentul sistemului real și mecanisme AI capabile să estimeze, să diagnosticheze și să anticipeze stările viitoare ale sistemului. Legătura bidirecțională dintre sistemul fizic și modelul digital permite dezvoltarea unor strategii de control adaptiv, optimizare și validare continuă.

Același principiu este extins în domeniul măsurării și controlului calității. Cercetările recente urmăresc convergența dintre metrologie, inteligență artificială și robotică cognitivă, cu scopul transformării măsurării dintr-o operație pasivă de achiziție a datelor într-un proces inteligent, în care sistemul poate decide ce trebuie măsurat, cu ce rezoluție, unde trebuie repetată măsurarea și ce semnificație inginerească au rezultatele obținute.

În această perspectivă, metrologia devine parte a buclei cognitive de funcționare a sistemului tehnic.

 

Proiectarea inventivă și evoluția sistemelor tehnice

O componentă distinctivă a activității științifice este cercetarea proceselor prin care pot fi generate sistematic soluții inginerești cu grad ridicat de noutate.

Pornind de la metode precum QFD, Design for Excellence, TRIZ și proiectarea sistemelor complexe, cercetările au fost extinse către proiectarea inventivă asistată de inteligența artificială, rezolvarea contradicțiilor tehnice, anticiparea evoluției sistemelor și explorarea unor spații de soluții care nu rezultă direct din optimizarea incrementală.

În ultimii ani, accentul s-a deplasat către combinarea AI generative și neuro-simbolice cu raționamentul inventiv și cu modele de evoluție a sistemelor tehnice. Obiectivul este dezvoltarea unor sisteme AI care nu doar optimizează o soluție existentă, ci pot participa la descoperirea unor arhitecturi și principii constructive noi.

Această direcție deschide o problematică importantă pentru ingineria mecanică contemporană: trecerea de la computer-aided engineering la forme de AI-augmented engineering, în care inginerul și sistemele inteligente cooperează în formularea problemei, identificarea contradicțiilor, explorarea alternativelor și validarea soluțiilor.

 

Cercetare orientată spre sisteme reale

Un principiu constant al activității sale este legătura dintre cercetarea fundamental-metodologică și demonstrarea rezultatelor pe sisteme tehnice reale.

Domeniile de aplicare au inclus roboți industriali și colaborativi, roboți mobili autonomi, sisteme de producție reconfigurabile, instalații și echipamente inteligente, sisteme de inspecție și măsurare, echipamente destinate agriculturii, sisteme energetice și aplicații pentru infrastructuri și servicii urbane.

În această abordare, realizarea unui prototip nu reprezintă finalul procesului de cercetare. Sunt urmărite succesiv validarea experimentală, maturizarea tehnologică, integrarea în procese industriale, analiza fezabilității și dezvoltarea condițiilor necesare transferului tehnologic.

Experiența acumulată în colaborări cu întreprinderi și organizații industriale a permis formularea unei perspective în care performanța inginerească trebuie corelată cu fabricabilitatea, operabilitatea, fiabilitatea, costul ciclului de viață și valoarea generată prin utilizarea sistemului.

 

Construirea unei școli interdisciplinare de inginerie

O componentă importantă a activității o reprezintă formarea unei comunități de cercetare la interfața dintre robotică, inteligență artificială, sisteme de producție și inovare inginerească.

În cadrul Universității Tehnice din Cluj-Napoca a contribuit la dezvoltarea programelor și laboratoarelor de robotică și, ulterior, la integrarea inteligenței artificiale, a producției digitale și a digital twins în educația inginerească. Cercetările doctorale coordonate acoperă astăzi teme precum robotica autonomă, proiectarea inventivă asistată de AI, sistemele robotice cognitive, Quality 5.0, sisteme energetice inteligente, reziliență și noi modele de interacțiune dintre oameni și sisteme artificiale.

Un obiectiv urmărit este formarea inginerului capabil să lucreze nu numai cu mecanisme și modele fizice, ci și cu date, algoritmi și sisteme inteligente, fără a pierde rigoarea specifică ingineriei.

 

Interfața dintre știință, industrie și ecosistemele de inovare

Activitatea științifică este completată de o experiență extinsă în managementul cercetării, transfer tehnologic și dezvoltarea ecosistemelor de inovare.

În calitate de decan al Facultății de Inginerie Industrială, Robotică și Managementul Producției din cadrul Universității Tehnice din Cluj-Napoca, președinte al Cluj IT Cluster și coordonator al European Digital Innovation Hub DIH4Society, Stelian Brad operează la interfața dintre universitate, industrie, sectorul digital și administrația publică.

Această experiență oferă posibilitatea observării unui sistem tehnic pe întregul său traseu: de la principiu și model matematic la prototip, de la prototip la produs și de la tehnologie individuală la integrarea acesteia într-un sistem economic și social.

Activitatea internațională în domeniul inovării sistematice și proiectării inventive completează această perspectivă, facilitând transferul între comunitățile de inginerie mecanică, proiectare, robotică și inteligență artificială.

 

Direcția de contribuție în cadrul ASTR

În cadrul Secției Inginerie Mecanică a Academiei de Științe Tehnice din România, domeniul principal de contribuție îl reprezintă evoluția ingineriei mecanice către sisteme fizice inteligente, adaptive și cognitive.

Această direcție presupune păstrarea fundamentelor clasice ale disciplinei – mecanică, cinematică, dinamică, proiectare, măsurare și control – și extinderea lor prin modelare digitală, conectivitate, inteligență artificială și metode avansate de proiectare.

O provocare majoră a următoarelor decenii va fi tocmai această convergență. Mașinile și echipamentele nu vor mai putea fi concepute independent de software, date și inteligență, dar nici AI nu va putea conduce în mod credibil sisteme fizice complexe fără modelele, constrângerile și cultura de validare ale ingineriei.

Din această perspectivă, activitatea lui Stelian Brad urmărește dezvoltarea unei inginerii mecanice augmentate prin inteligență, în care omul, modelul fizic, sistemul digital și inteligența artificială cooperează pentru proiectarea și exploatarea unor sisteme tehnice mai performante, mai adaptive, mai robuste și cu o capacitate mai mare de evoluție.

Portofoliul profesional include peste 260 de lucrări științifice și peste 100 de proiecte de cercetare, inovare și transfer tehnologic. Activitatea de cercetare a fost recunoscută, între altele, prin Premiul „Traian Vuia” al Academiei Române pentru științe tehnice, precum și prin rezultate de proprietate intelectuală protejate prin brevet european și brevet național.

Prin convergența dintre inginerie mecanică, robotică, inteligență artificială, proiectare inventivă și transfer tehnologic, preocuparea centrală rămâne aceeași: înțelegerea modului în care sistemele tehnice pot fi proiectate nu doar pentru a funcționa performant în prezent, ci și pentru a se adapta și a evolua într-un mediu tehnologic aflat într-o schimbare accelerată.