Как приручить искусственный интеллект?

Садится человек в беспилотное такси и говорит вслух: «Ничего себе — автомобиль без водителя!». В ответ раздается голос: «Вообще-то, я сложнейший искусственный интеллект для решения бизнес-задач, а такси — это так, для души». С такого анекдота началось обсуждение серьезной темы — роль искусственного интеллекта (ИИ) в атомной промышленности. На круглом столе в рамках «Атомэкспо-2022», который прошел в «Сириусе» в ноябре, спикеры рассуждали, изменит ли ИИ мир или это просто помощник человека.

Искусственный интеллект как идея появился давно, еще во времена создания первых компьютеров. С тех пор развитие ИИ шло волнами: были периоды, когда интерес к нему терялся, финансирование сокращалось, исследования тормозились и казалось, что человечество навсегда отказалось от реализации  этого замысла. Сейчас ИИ активно применяется в медицине, финансовой отрасли, аналитике, в промышленном секторе и даже в атомной промышленности. 

Где сегодня на производствах применяют ИИ? 

Порядка 14 % всех проектов, которые реализует «Росатом» в рамках большой программы цифровизации, посвящены нейротехнологиям и искусственному интеллекту. По мнению атомщиков, ИИ позволяет существенно повысить эффективность многих производственных процессов. Основные области применения: видеоаналитика, мониторинг оборудования, предиктивная (прогнозная) аналитика и анализ неструктурированных текстов.  

«Три года назад мы завершили пилотный проект в области искусственного интеллекта, обкатывали на закупках, там, где очень много рутинных данных.  Создали историю формирования цен договоров и автоматизированную проверку технических заданий, для того чтобы пользователи — инициаторы закупок — совершали меньше ошибок», — описывает внедренные технологии директор по цифровизации АО «ТВЭЛ» («Росатом») Евгений Гаранин.

Например, в системе казначейства ИИ позволил буквально «убрать» человека, который раньше перебивал одну и ту же информацию из документа в документ (договора, счета, счета-фактуры). Эти данные сейчас вносятся автоматом. Еще один проект — проверка научно-технических отчетов на наличие фактических ошибок.

Фото: Andrea De Santis / Unsplash

Также Евгений Гаранин поделился дальнейшими планами применения возможностей искусственного интеллекта: «Кто участвовал в тендерах, знает про толстые тома документов, которые поступают в закупочную комиссию. Их листают, проверяет нумерацию страниц, соответствие стандартам, требования к ТЗ. Мы оттуда пытаемся полностью исключить человека, оставив только главу, где закупочная комиссия ставит автограф по результатам проверки решений. Вторая мечта — научить машину автоматически генерировать научно-технические отчеты».

Флагманский проект компании — производственно-технологическая платформа «АтомМайнд». Она создавалась как платформа для предиктивной аналитики и управления качеством продукции. Но в процессе разработки ее решили сделать производственной платформой для всего технологического цикла компании  «ТВЭЛ» — крупнейшего российского производителя ядерного топлива. 

«АтомМайнд»

Проект представляет собой low-code-платформу, которая встраивается в IT-ландшафт предприятия и обеспечивает быструю разработку сервисов и приложений. Функционал «АтомМайнд» включает механизм прогнозирования технического состояния оборудования. За счет непрерывного мониторинга и своевременной диагностики система определяет вероятность наступления отклонений в работе оборудования и позволяет устранить дефекты еще до того, как они успеют повлиять на ход производства.

Сейчас на предприятии реализован пилотный проект по управлению качеством. Система умеет в определенный момент длительного технологического цикла предсказывать качество исходного продукта, то есть дает понять, выгодно эту партию с экономической точки зрения производить дальше или нет. Если это не рационально, то можно ли перенастроить оборудование, чтоб качество стало приемлемым. Дополнительно подключается система предиктивной аналитики, где специалисты могут влиять на качество с помощью ремонта техники — например, если требуется и система это заметила, остановить и починить какой-то станок. Применение данной разработки приносит реальную денежную прибыль. В следующем году планируется запустить тиражирование этой программы на все заводы топливного дивизиона, а позже представить ее широкому рынку. 

От самолетов до свиней

Ректор университета «Иннополис» Александр Тормасов рассказал, что сейчас в вузе идет работа более чем над 100 проектами для промышленных предприятий. Половина из них связаны с искусственным интеллектом в разных областях и направлениях.  

«Мы сделали внутритрубную диагностику, которая позволяет облегчить работу специалистам, ходящим по трубопроводам и проверяющим его пригодность. В результате сроки работ на 100 км исследований от одного месяца свели к трем дням, используя робота и алгоритмы распознавания. Такая автоматизированная диагностика экономит не только физическое время, но и повышает точность. Кроме того, мы делаем инспекцию турбинных лопаток, фюзеляжей самолетов, работаем во многих направлениях», — привел несколько примеров Александр Тормасов.    

Также в институте разработали анализ производственной территории для крупных предприятий, в который входят: выявление экологических проблем, определение границ площадей карьеров, инспектирование техники и людей. Эти процессы уже хорошо отработаны и используются на практике. Еще одно направление работы ученых — инвентаризация состояния активов, например системы энергоснабжения, ее качества, а также выявление ошибок, нарушений охранных зон. Все это теперь делают автоматизированные системы.

«Большие идеи»: программа ли я дрожащая или право имею?

Читать

Есть примеры применения ИИ в нетривиальной области — физике. Здесь идет разработка новых материалов — не только структурированных, но и катализаторов, прогнозирование их свойств. Искусственный интеллект применяется сейчас и в сельском хозяйстве. Новые технологии позволяют оценивать болезни свиней по их внешнему виду и узнавать вес животных, не ставя их на весы. 

Есть ли стандарты для роботов?

По данным компании «Иннопрактика», которая работает со многими крупнейшими промышленными холдингами страны, основной запрос от предприятий касается предиктивной аналитики. На практике это анализ выхода из строя оборудования, его обслуживание по регламенту и потребности, прогнозирование критических событий, рекомендательные системы, интеллектуальные помощники, оптимизация производственных процессов. 

«У нас есть совместный проект с „Зарубежнефтью“ по внедрению системы оптимизации плана геолого-технических мероприятий при разработке нефтяных месторождений», — приводит практический пример заместитель исполнительного директора — директор по стратегическим партнерствам компании «Иннопрактика» Анастасия Павленко

«Выстраивая наукоемкие проекты в интересах российской науки и промышленности, мы видим некие тренды, на которые хотим обратить внимание:  развитие технологий вычисления в области искусственного интеллекта, фокус на данных и междисциплинарность», — обобщает эксперт.

Фото: DeepMind / Unsplash

По мнению специалистов, прогресс последнего десятилетия во многом обязан взрывному развитию технологии вычислений и появлению все большего числа моделей с миллиардными параметрами. За это время в 300 тысяч раз увеличились вычислительные мощности, что требует огромных ресурсов и наличия мощных компьютеров. 

На это обратил внимание председатель технического комитета по стандартизации № 164 «Искусственный интеллект» Сергей Гарбук. С его слов, в подавляющем большинстве случаев искусственный интеллект сегодня — это машинное обучение. Его методы позволяют получать решение в отсутствии аналитических моделей, но имеют неприятную особенность.

«Зачастую поведение машин сложно предсказать в реальных условиях эксплуатации. Это огромная проблема. Стандарты, которые мы разрабатываем, направлены на унификацию методов испытаний таких алгоритмов машинного обучения, испытаний, которые гарантируют функциональную надежность и безопасность технологий искусственного интеллекта в определенных, предусмотренных условиях», — разъясняет Сергей Гарбук.

В отличие, например, от здравоохранения или транспортной отрасли, в области промышленности разработка стандартов находится на начальной стадии. По его словам, сотрудники комитета готовят сейчас опрос предприятий по технологиям ИИ, которые требуют стандартизации. В первую очередь упор делается на здоровье сотрудников, качество продукции и надежность оборудования. 

Машины за или против человека?

Трудно представить эффективную работу любой разведки мира во время Второй мировой войны без анализа текстов, шифровок и эффективную армию в конце ХХ века, которая не использовала бы предиктивные алгоритмы, чтобы получать правильную траекторию ракет, напоминает об истоках ИИ научный руководитель Национального центра физики и математики Александр Сергеев.

По его мнению, искусственный интеллект — это продукт цифровой эпохи, в основе которого лежит побитовое представление информации. В 1950-е годы человечество решило, что будет развивать цифровую обработку информации, и живет в этой парадигме до сих пор, где достигло серьезных высот. Уменьшение топологического размера чипов привело нас к цифровой эпохе. 

Фото: Possessed Photography / Unsplash

«За искусственным интеллектом будущее, но оно будет не цифровым. Мы сейчас видим, как мы уходим от цифры. Придем к обществу 5.0, когда будем смотреть друг на друга и не понимать, реальный это человек или воплощение искусственного интеллекта. По планам это случится уже лет через 30», — делится своими предположениями академик. 

Ему оппонирует Александр Тормасов: «Цифровой алгоритм возобновляемый и повторяемый. 

Нам нужен работник, который делает работу, как раб, беспрекословно повторяя ее из раза в раз. 

Мы можем сделать это с помощью искусственного интеллекта. Ответ лежит не только в стандартизации, но и в новой математике, которая еще до конца не разработана».

Участники дискуссии сходятся в том, что искусственный интеллект находится только в стадии развития и еще обязательно повлияет на многие процессы и будет близок к человеческому. Задача людей — не бояться ИИ и правильно им распорядиться. 

Мы всегда должны быть чуть выше искусственного интеллекта, и в этом залог нашего человеческого будущего.

«Когда люди делают роботов, и они работают — это нормально. Но когда роботы начинают проектировать себе подобных — это уже страшно. Здесь мы должны быть начеку»,  — предупреждает Александр Сергеев.

«Если восстание машин неизбежно, надо, чтобы оно было управляемым нами. В противостоянии человека и машины главное —  остаться на стороне победителя, а для этого нужно поработать для создания правильного искусственного интеллекта, возглавить восстание машин», — поддерживает коллег директор по цифровизации госкорпорации «Росатом» Екатерина Солнцева.

Ссылка на трансляцию круглого стола «Применение искусственного интеллекта в промышленности и атомной отрасли»:

Оцените статью
Поделись знанием

Рекомендуем

1
Искусственный интеллект будет консультировать на «Госуслугах» #искусственный интеллект #услуги 02 февраля 2024 17:35
2
Поразительно и пугающе: подборка видеороликов, сгенерированных нейросетью #искусственный интеллект #видео 20 февраля 2024 11:30