Машинный разум на конвейере

Как нейросети меняют российскую промышленность

Отечественные предприятия стремятся активно использовать умные алгоритмы на разных участках производства, в логистике и документообороте. В применении искусственного интеллекта (ИИ) особенно преуспели атомная, нефтегазовая и металлургическая отрасли. Вскоре могут появиться даже маркетплейсы с готовыми ИИ-продуктами для участников рынка.


ИИ ЗАШЕЛ НА ПРОИЗВОДСТВО

Искусственный интеллект входит в число топ-технологий, которые определяют мировое лидерство, констатировал на онлайн-дискуссии АНО «Цифровая экономика» заместитель министра промышленности и торговли РФ Василий Шпак. Самым передовым государством в этой области является Китай, заметил он. Эксперт считает: «Если Россия потеряет конкурентоспособность в сфере ИИ, страна рискует утратить свою политическую субъектность».

Цифровые нейросети – давно не футурология, а ряд прикладных решений, с которыми каждый из нас сталкивается постоянно, отметил директор направления «Искусственный интеллект» в АНО «Цифровая экономика» Алексей Сидорюк. Это оплата по биометрии, умные голосовые помощники, рекомендательные алгоритмы сервисов, распознавание медицинских снимков. При этом применение ИИ на производстве обсуждается нечасто, подчеркнул эксперт.

Сбербанк провел опрос представителей рынка о внедрении искусственного интеллекта в промышленности. Выяснилось, что

только 11% российских компаний из 302 опрошенных используют решения на основе ИИ

Об этом рассказал старший управляющий директор, начальник управления национального развития искусственного интеллекта Сбербанка Владимир Авербах. По его словам, самые применяемые технологии – распознавание текста и компьютерное зрение.

Владимир Авербах, Сбербанк:

– Только 26% промышленных компаний планирует внедрять ИИ на горизонте четырех лет, 17% – трех лет. Почти половина (46%) предприятий пока не собираются использовать эту технологию.

В.Авербах напомнил, что Сбербанк является Центром компетенций в рамках реализации федерального проекта ИИ, включающего пять направлений:

  • компьютерное зрение;
  • обработка естественного языка;
  • рекомендательные и интеллектуальные системы поддержки принятия решений;
  • распознавание и синтез речи;
  • перспективные методы и технологии ИИ.

 

В.Шпак отметил, что предприятия находятся на разных стадиях готовности к цифровизации. Регулятор для облегчения перехода на ИИ-технологии предлагает участникам рынка меры господдержки.

В числе последних инициатив:

  • в понедельник, 4 октября экспертной группой при правительстве РФ принято решение о создании в стране шести исследовательских центров по ИИ до 2024 года. Гранты до 1 млрд рублей в рамках федпроекта получат Сколтех, МФТИ, Институт системного программирования им. В.П.Иванникова, университет «Иннополис», ИТМО и ВШЭ;
  • в сентябре фонд «Сколково» сообщил, что выдаст разработчикам 5 млрд рублей в виде грантов;
  • в августе принято решение о субсидировании части затрат на разработку конкурентоспособных нишевых аппаратно-программных комплексов для ИИ.


РОССИЙСКИЕ И ЗАРУБЕЖНЫЕ ВНЕДРЕНИЯ

В.Авербах отметил активное применение ИИ в иностранных компаниях. Например, Porsche организовал автономное управление производственной линией, где искусственный интеллект контролирует перемещение кузовов автомобилей между платформами обработки на разных уровнях здания. Danon с помощью нейросетей моделирует спрос на пищевую продукцию. Это позволило снизить потери скоропортящихся товаров на 30 процентов. Компания BMW проверяет качество авто на базе компьютерного зрения, что позволяет устранить до 99% случаев производственного брака. Горнодобывающая компания Rio Tinto, применяя ИИ, определяет уровень усталости рабочих. Водители грузовиков получили умные кепки, которые проводят электроэнцефалографию, что снизило травматизм на месторождениях.

В России во внедрении ИИ особенно преуспели нефтегазовая и металлургическая промышленность

Лидеры рынка активно инвестируют в умные решения по всей технологической цепочке. Тренд отметил директор по стратегическим проектам ГК «Цифра» Павел Федосов. Эксперт привел в пример ряд кейсов.

Павел Федосов, ГК «Цифра»:

– Мы запустили полностью беспилотные автономные самосвалы, которые проехали более 35 тыс. километров. Такое использование ИИ будет «драйвить» всю экономику. Также начинаем масштабировать кейс по предотвращению поломки дробильного агрегата при добыче руды. Один час простоя такого оборудования обходится в 10 тыс. долларов. Технология компьютерного зрения позволяет распознавать момент, когда произойдет инцидент.

Руководитель направления «Внутренние инновации» ПАО «КАМАЗ» Евгений Чухонцев сообщил, что компания реализует два проекта в сфере ИИ.

Евгений Чухонцев, «КАМАЗ»:

– Один из них – распознавание дефектов обработки деталей перед их покраской с точностью 90 процентов. Некачественное антикоррозийное покрытие изделий влечет за собой претензии от потребителей и финансовые потери. Реализация инициативы привела к сокращению брака продукции на 30 процентов.

«Газпром нефть» использует ИИ в течение трех лет по ряду направлений, рассказал руководитель центра разработки и монетизации данных компании Анджей Аршавский. В геологоразведке это система интерпретации материалов аэросъемок и цифровой двойник лаборатории. В разработке месторождений – оптимальное расположение скважин. Также работают: цифровое зрение в бурении, умное управление арктической логистикой, аналитическим видеонаблюдением и прогнозированием продаж на АЗС.
Эксперт рассказал об испытанных решениях, готовых к тиражированию.

Анджей Аршавский, «Газпром нефть»:

– При добыче сырья компания тратила 100 млн рублей в год на кислотную обработку для растворения частиц породы. Это повышает продуктивность нефтяных скважин. Треть этих процессов не окупается из-за неопределенности геологической информации и человеческого фактора. В год тратилось около 650 человеко-часов на формирование программ такой обработки и подбор лучших горных выработок. С ИИ 80% скважин стали продуктивнее.

В атомной отрасли на фоне других технологий ИИ занимает значительную долю – 14%

Этот факт отметил заместитель гендиректора компании «Цифрум» (входит в ГК «Росатом») Антон Запрягаев. Промышленный интернет, в свою очередь, аккумулирует 11% разработок, AR и VR (дополненная и виртуальная реальность) – 8%, системы распределенного реестра – 3 процента.

В числе успешно работающих проектов:

  • Применение компьютерного зрения и видеоаналитики на Кольской АЭС: мониторинг опасных зон, контроль перемещения людей, использования средств индивидуальной защиты.
  • Оптимизация применения реагентов на умном руднике. ИИ также управляет закупками и выгрузкой готовой продукции, сортировкой отходов производства, учетом электроэнергии.
  • Интеллектуальный анализ текстовых документов для предприятий отрасли. Ранее специалист затрачивал полчаса на работу с одной страницей текста. С учетом того, что проект строительства АЭС, например, содержит 209 применяемых стандартов документации, двум экспертам потребовался бы год для ее обработки без ИИ.

Антон Запрягаев, «Цифрум»:

– ИИ уже является для нас коммерческой и немного рутинной технологией. Хотя нельзя сказать, что она полностью стандартизирована. Сегодня компания не планирует создавать кардинально новые решения в этой области. Мы хотим сделать применение нейросетей скучным, не вызывающим ажиотажа, боязни, простым и понятным процессом. У нас это получается.


ДРАЙВЕРЫ И БАРЬЕРЫ

Реализация ряда проектов с применением ИИ невозможна без поддержки научного сообщества, констатировал А.Запрягаев. Так, федеральную программу по созданию нейроморфной системы компания внедряет в партнерстве с университетами. Задача высшей школы – повысить скорость решений с ИИ для применения в реальном времени, снизить стоимость обучения нейросетевых моделей.

«Газпром нефть» создала научно-образовательный центр «Искусственный интеллект в промышленности». Структура объединяет команды программистов и аналитиков компании с учеными Сколтеха, ИТМО, ВШЭ и другими. Совместными усилиями уже созданы алгоритмы машинного обучения для сейсмологического анализа, нейросети для поиска нефти в горных породах по фото, а также вычислительные модули цифрового симулятора гидроразрыва пласта.

Анджей Аршавский, «Газпром нефть»:

– Мы испытываем проблему нехватки данных для обучения моделей ИИ. Трудность связана с тем, что технологические процессы постоянно меняются, а информация перестает быть актуальной. Необходимо искать решения обучения на малом объеме данных, а также нестандартные методы применения ИИ. Мы надеемся, что научные коллективы помогут нам в этом.

В числе трудностей для взлета ИИ А.Аршавский также назвал отсутствие индустриальных наборов данных, цифровых двойников ключевых процессов и недостаточную оцифрованность технологических и бизнес-процессов. Эксперт «Газпром нефти» отметил, что

создание маркетплейса по продаже ИИ-продуктов может сильно повлиять на развитие направления

Это позволит применять наработки, которые сделаны другими компаниями. Особенно в смежных областях.

Согласно упомянутому опросу Сбербанка, в числе барьеров для роста ИИ – нехватка специалистов с необходимыми компетенциями (50%), низкая ожидаемая окупаемость инвестиций в нейросети (41%), недостаток качественных данных (32%).

В.Авербах предложил учредить за продвижение технологий ИИ некий аналог госпремии. По его словам, нужно стимулировать конкретных топ-менеджеров, которые понимают, что такое национальные приоритеты, и внедряют решения на основе нейросетей. Эксперт Сбербанка также считает, что разработка методики оценки бизнес-кейсов могла бы стимулировать обмен лучшими практиками.

Изображения: RSpectr.com, Freepik.com

ЕЩЕ ПО ТЕМЕ:

Ум зашел за грантом
Российские власти простимулируют разработку и внедрение искусственного интеллекта в реальный бизнес