Международный форум по робототехнике, искусственному интеллекту, инновациям в образовании и подготовке кадров Digital Innopolis Days — 2024 прошёл в Казани с 2 по 4 октября 2024 года. В этом году форум, посвящённый цифровой трансформации — DID, был объединён с конференцией по искусственному интеллекту (ИИ) — AIIN (AI Innovation Network). В течение трёх дней участники обсуждали самые актуальные вопросы внедрения передовых технологий в производство и подготовки квалифицированных инженерных кадров. Участниками форума стали главные компании — ­драйверы технологического процесса: промышленные корпорации, ИТ-компании, университеты, органы государственной власти всех уровней. На площадке форума встретились участники из 154 городов и 11 стран: России, ОАЭ, Казахстана, 
Белоруссии, Индии, Китая, ЮАР, Турции, Ирана, Бразилии и Кипра. Прошли дискуссии об управлении предприятием на основе больших данных, монетизации ИТ-решений, повышении плотности роботизации и эффективности автоматизации промышленности, также о развитии кадрового потенциала и науки для достижения технологического лидерства. Организатором выступил Университет Иннополис (Татарстан), российский вуз, специализирующийся на образовании, разработках в области информационных технологий, робототехнике и искусственного интеллекта.
 

Фото: Digital Innopolis Days

 

 

Одно из пленарных заседаний форума было посвящено теме «Искусственный интеллект как революция производительности». В роли модератора выступил Александр Крайнов, директор по развитию технологий искусственного интеллекта ООО «Яндекс».

 

С приветственным словом к участникам выступили Роман Шайхутдинов, заместитель премьер-­министра Республики Татарстан и Искандер Бариев, директор АНО ВО «Университет Иннополис». Были отмечены растущий уровень ежегодных форумов Digital Innopolis Days, а также увеличение числа партнёров, которые поддерживают мероприятие. Форум позволяет участникам обменяться опытом, установить партнёрские связи, из которых в будущем вырастают новые совместные проекты.

 

Предваряя обсуждения проблематики, Александр Крайнов сказал, что сам ИИ — вещь сложная и вероятностная, внедрение искусственного интеллекта сопряжено с рисками, и его продвижение — с необходимостью устранять некоторые негативные последствия, которые могут возникнуть в ходе достижения поставленных целей. Поэтому внедрении ИИ в реальный производственно-­технологический процесс требует эксперимента.

 

Эдуард Шереметцев, заместитель министра энергетики Российской Федерации, подтвердил, что в энергетическом комплексе необходимо соблюдать осторожность при внедрении ИИ, потому что топливно-­энергетический комплекс (ТЭК) обладает несколькими серьёзными характеристиками. Во-первых, это непрерывность процесса, невозможно прерывать энергоснабжение жилых или производственных объектов, «нельзя менять на ходу колёса у паровоза», подобные действия не всегда могут принести положительный результат. Однако, несмотря на такие ограничения, в настоящее время в ТЭК примерно 40% компаний в той или иной степени используют технологии ИИ в своей деятельности, и в ближайшие три года ещё 18% компаний будут внедрять ИИ-решения в своих процессы. Основным направлением внедрения ИИ является финансово-­хозяйственная деятельность, различные системы помощи, чат-боты, автоматическое чтение документов, то есть всё то, что не влияет на критически значимые бизнес-­процессы. В настоящее время ТЭК находится на третьем месте по использованию ИИ после банковской сферы и области связи.

 

Ключевые сложности тестирования ИИ на объектах ТЭК связаны с неопределённостью деятельности, информационной безопасностью и промышленной безопасностью. Ошибки при внедрении могут привести к сбоям в работе ИТ-систем, потере контроля над оборудованием, повреждением инфраструктуры, утечке данных, материальным и временным потерям из-за простоя.

 

Для того чтобы избежать возможных негативных последствий при внедрении ИИ-технологий, предприятия ТЭК начали проводить испытания на специально создаваемых полигонах, где можно оценить работу в различных, в том числе экстремальных, условиях. Таким образом выявляются узкие места, в которых искусственный интеллект может повести себя нежелательным образом.

 

На ИИ-полигоны ставится списанное, но ещё не выработавшее свой ресурс оборудование, на котором можно проверить различного рода гипотезы, формировать наборы данных (датасеты), исследовать работоспособность комплексов. При программировании ошибки неизбежны, они проявятся рано или поздно, через месяц, год, три года, нужно тестовое оборудование, чтобы убедиться, что программное обеспечение работает корректно.

 

Крупные компании ТЭК уже обзавелись подобного рода полигонами, но необходимо сделать так, чтобы к ним был открыт доступ для малого и среднего бизнеса, мелких стартапов, которые также сильно нуждаются в площадках для тестирования своих технологических решений.

 

Преимуществами полигонов являются осуществимость проверки новых гипотез и экспериментов в контролируемых условиях, возможность формирования датасетов по работе отраслевого оборудования, возможность тестирования ИИ-решений, ускорение ввода в эксплуатацию ИИ-решений за счёт единого окна входа и понятного алгоритма для заказчика при тестировании и развитии продукта, повышение уровня безопасности вводимых ИИ-решений, например, посредством сертификации и аттестации.

 

Необходимо добиться снижения порога выхода ИИ-решений на рынок. Возможным решением могло бы стать наличие квот для студентов на стажировку в крупных компаниях.

 

В настоящее время можно выделить несколько проблем и в то же время предпосылок развития ИИ-полигонов.

 

Отсутствует консолидированная позиция участников рынка по созданию ИИ-полигонов. В случае создания ИИ-полигона крупными компаниями могут возникнуть ограничения доступа для стартапов. Отсутствуют понятные механизмы получения доступа к тестированию решений на ИИ-полигонах. Отсутствует информация для разработчиков о наличии действующих ИИ-полигонов. Отсутствует достаточное количество производственного оборудования для проведения экспериментов. Отсутствуют большие наборы данных, датасеты, сформированные в условиях промышленной эксплуатации оборудования.

 

По мнению Эдуарда Шереметцева, решением существующих проблем могла бы стать консолидация действующих и создающихся ИИ-полигонов под единой «организационной шапкой» (на примере полигонов для роботов). Необходимо формирование единого порядка пользования ИИ-полигонов с представлением доступа компаниям малого и среднего предпринимательства (МСП). Требуется создание механизмов передачи оборудования в ИИ-полигоны при списании с баланса организаций. В случае необходимости формирование правового поля для тестирования и применения ИИ в ТЭК (взаимное признание результатов, стандарты).

 

В перспективе развития ИИ в технологических системах перестанет быть подсказчиком в принятии правильных решений, которым он является сейчас, а станет некоторым узлом, который будет выполнять определённые расчёты и действия, а человек останется наблюдателем. Однако, по видимости, такие времена наступят не скоро, поскольку надёжность и безопасность в ТЭКе будут оставаться доминирующими требованиями в работе.

 

Внедряя ИИ, необходимо помнить об удовлетворённости человека. Конечной целью является не просто цифровизация, а оптимизация бизнес-процесса таким образом, чтобы работник почувствовал себя комфортно, «проникся и воодушевился» новыми идеями, чтобы ему захотелось работать лучше и производительнее.

 

Алиса Мельникова, генеральный директор ООО «СИБУР Диджитал», уверена: сегодня стало очевидно, что ИИ может приносит большой эффект в промышленности. Первое понимание этого стало возникать примерно в 2017 году благодаря информации от зарубежных партнёров. За минувшие семь лет команде «СИБУРа» удалось приобрести большое количество компетенций и реализовать значительное число проектов. Суммарный накопленный эффект более 50 млрд руб., то есть более 10 млрд в год.

 

Половина из этих решений на базе искусственного интеллекта. Другая половина — решения на базе энейблеров (enablers) вспомогательных элементов, которые расширяют возможности процесса разработки, с помощью которых впоследствии всё равно внедряются решения на базе искусственного интеллекта. Таким образом, половина эффекта — это базовая цифровизация процессов, в которых работают люди, и тогда это достигается с помощью программного обеспечения, либо это процессы с применением оборудования, в этом случае применяются датчики, камеры. В результате базовой автоматизации не просто совершенствуются бизнес-­процессы, а одновременно накапливаются данные, которые используются специальными программами для помощи людям в принятии правильных и своевременных решений.

 

Эффект от внедрения ИИ имеет экономическую природу, финансовые показатели работы «СИБУРа» становятся лучше. Эффект — это деньги в кассе, говорит Мельникова, который может выражаться за счёт роста доходов или сокращения убытков, операционных затрат.

 

Различные цифровые решения, в том числе искусственный интеллект, помогают добиться экономического эффекта. Но перед этим необходимо провести огромное количество подготовительной работы. В первую очередь необходима цифровизация базовых бизнес-­процессов. При этом, даже при достаточно высоком уровне цифровизации, нужен предварительный аудит процесса, потому что цифровизация некачественного процесса не приведёт к существенному росту экономических показателей. Именно оптимизация базового бизнес-­процесса даёт основной эффект по повышению производительности труда.

 

В настоящее время на рынке имеются несколько платформ для разработки ИИ, что значительно облегчает работу разработчиков, первопроходцам было значительно сложнее, им приходилось сначала разрабатывать платформу, чтобы уже на ней писать программы искусственного интеллекта. В начале деятельности проводилась цифровизация, создавались компетенции, использовались гипотезы в разных направлениях. Только сейчас, глядя в зеркало заднего вида стало понятно, что ИИ дал примерно половину экономического эффекта.

 

Срок окупаемости цифровой команды «СИБУРа» составил два года. Шёл тщательный отбор гипотез, нужно было понять, что делалось ранее, каков опыт других компаний, причины действий коллег-­разработчиков. Необходимо было отделить правду от мифов. Каждая компания проходит свой срок до достижения точки безубыточности, и жёстких правил в этой области не существует.

 

 

Александр Лукьянов, директор по цифровизации «ДОМ.РФ», считает важной задачей внедрение ИИ в строительную индустрию, хотя бы потому, что данная отрасль даёт 12% ВВП России, или 17,8 трлн руб.

 

В соответствии с национальным проектом «Экономика данных», который будет принят в ближайшее время, каждая отрасль к 2030 году должна вырасти на 6%, а это совершенно невозможно без применения искусственного интеллекта. Анализ мирового опыта показывает, что порядка 35% роста в строительной области обеспечивается за счёт искусственного интеллекта.

 

Объём российского рынка ИИ-решений, по данным правительства РФ, составляет 650 млрд руб., при этом вклад строительной отрасли в ВВП России — 17,8 трлн руб. 29,4% компаний отрасли имеют экономический эффект от внедрения ИИ, прогнозируется 34,1%, таковы среднегодовые темпы роста ИИ в строительной отрасли с 2022 по 2031 год.

 

Основными направлениями применения ИИ в строительной отрасли являются: автоматизация типового проектирования, мониторинг строительных объектов, контроль сроков строительства, предиктивная аналитика, использование ИИ-робототехники на площадках, генеративное проектирование, генеративный дизайн.

 

На базе Минстроя России была создана рабочая группа по внедрению ИИ в строительной отрасли, которую возглавляет «ДОМ.РФ».

 

Задачи рабочей группы заключаются в создании методики оценки проникновения ИИ-технологий, устранении нормативно-­правовых барьеров для внедрения ИИ, формировании реестра отечественных отраслевых решений, выработке решений по обмену данными ИИ-технологий, обучении и методологической поддержке ИИ-решений.

 

Выделяются ключевые проблемы развития ИИ в строительстве: недостаточный объём и низкое качество данных, нехватка квалифицированных данных, недостаток готовых ИИ-решений для внедрения.

 

В настоящее время идёт работа над созданием отраслевой информационной системы, которая позволит собрать ключевые данные, датасеты, которые будут свободно распространяться среди девелоперов для того чтобы не выполнять работу с чистого листа, а использовать уже готовые сведения. На базе единой информационной системы жилищного строительства «наш.дом.рф» собран первый реестр ИИ-решений, в который вошло более сорока успешно апробированных сервисов. Совместно со «Сбербанком» подготовлен учебный курс «Искусственный интеллект в девелопменте», первыми слушателями стали собственные сотрудники. Искусственный интеллект в будущем создаст новые профессии, например, инженер ИИ-проектировщик, инженер по машинному обучению, ИИ-архитектор, инженер по ИИ-безопасности, специалист по ИИ-управлению ресурсами. Нужны не только квалифицированные исполнители, компетентные в области ИИ, но и компетентные заказчики, которые могут понять, что может сделать для них искусственный интеллект.

 

 

Дарий Халитов, старший вице-президент по информационным технологиям ПАО «Ростелеком», считает, что искусственный интеллект является движущей силой изменений и ключом к повышению внутренней эффективности. В текущем году «Ростелеком» принял собственную стратегию по развитию искусственного интеллекта, при этом в планах не стоит создание собственных языковых моделей, в отличие от некоторых других участников рынка. Главной целью является развитие прикладных решений с применением ИИ, в первую очередь систем поддержки принятия правильных решений в сервисах для бизнеса, населения, государственных органов, там, где компания оказывает различные цифровые, не обязательно телекоммуникационные услуги.

 

Для «Ростелекома» искусственный интеллект является внутреннем трендом в рамках цифровой трансформации, и в рамках данного направления при помощи ИИ-инструментов реализуется значительная часть задач. Главная приоритетная задача на ближайшее будущее — обеспечить сотрудников сервисами ИИ, чтобы они смогли сами себя заменить в рутинных операциях.

 

В соответствии с «Национальной стратегией развития искусственного интеллекта на период до 2030 года» уровень доверия граждан к технологиям искусственного интеллекта должен вырасти не менее чем до 80% по сравнению с 55% в 2022 году. «Ростелеком» ставит для себя такие же задачи, добиваясь, чтобы сотрудники знали, что такое ИИ, обладали бы навыками и желанием работы с ним для того, чтобы применять различные современные технологии. Например, как написать запрос, инструкцию или входные данные, которые пользователь отправляет искусственному интеллекту для выполнения конкретной задачи. Искусственный интеллект не является панацеей, с ним ещё нужно научиться общаться, «Ростелеком» инвестирует в обучение, и искусственный интеллект становится настольным приложением для сотрудников. С его помощью можно выполнять распознавание и перевод текста, автоматическое протоколирование встреч.

 

В компании уже появились приверженцы ИИ, которые активно внедрили ИИ в свою работу и демонстрируют значительное повышение эффективности труда. По предварительным оценкам ПАО «Ростелеком», повышение операционной эффективности (сокращение трудозатрат) за счёт цифровизации составляет до 1 млрд руб­лей, время на поиск нужной информации сократилось в 5 раз, эффективность процессов управления персоналом выросла в 4,5 раза. В среднем полученный эффект трудового коллектива численностью 17 тысяч человек от внедрения ИИ сопоставим с экономией работы 63 сотрудников.

 

В число ближайших планов развития ИИ в компании «Ростелеком» входит продолжение внедрения ИИ в продукты и процессы, разработка единой цифровой среды, отраслевые решения. Перспективным направлением считается ИИ-разработка ПО на базе Copilot «Василиса», развитие собственных ИИ-технологий и моделей, научные исследования в области ИИ, разработка и внедрение цифрового помощника и сотрудника.

 

Эффективность бизнес-­процессов и искусственный интеллект — достаточно тождественные понятия. Не стоит ждать от применения искусственного интеллекта ­какого-то хайпа. Прорывные решения могут родиться в ходе конвергенции технологий. Если же говорить про искусственный интеллект исключительно как про монотехнологию, то в этом случае уместно говорить исключительно про повышение операционной эффективности. Для достижения поставленных целей нужно, чтобы произошёл некоторый культурный сдвиг, в результате которого все сотрудники станут тяготеть к технологиям искусственного интеллекта.

 

Иван Оселедец, д. ф.‑м. н., профессор РАН, генеральный директор AIRI, профессор «Сколтеха», высказал свою точку зрения на цели внедрения искусственного интеллекта и почему это не происходит так быстро, как бы хотелось, несмотря на то, что для этого есть три важных компонента: государство и крупный бизнес, у которых есть деньги, большое количество талантливых разработчиков и учёных, существует запрос на квалифицированную инженерную рабочую силу.
Для успешной реализации ИИ-проекта необходимо выполнить полный аудит того, что есть: бизнес-­задачи, существующие наработки, провести оценку целесообразности, выполнить оценку уровня зрелости.
Дальнейшими шагами должны стать поиск решений, обретение понимания необходимости собственной разработки, анализ бизнес-­задачи, кому нужно такое решение.
В России среди участников рынка отсутствуют институт репутации и институт доверия, нужно, чтобы у чиновников, у лиц, принимающих решение в бизнесе, было понимание, кто что может, кто реально ­что-то делает, и в настоящее время таких людей не много.

 

 

Подводя итог пленарному заседанию, Роман Шайхутдинов, заместитель премьер-­министра Республики Татарстан, сказал, что самым главным является развитие образования в области искусственного интеллекта и понимание необходимости внедрения ИИ. Такие цели в Татарстане достигаются путём реализации проекта «Физмат прорыв», путём которого удаётся в профильных классах и кружках выявить детей, которые предрасположены к математике и физике, а затем, исключив их выравнивание, создать «воронку» и направить молодых людей по направлению изучения искусственного интеллекта. В этом состоит будущее страны и основа её развития. Второй составляющей является научно-образовательная и исследовательская деятельность в вузах. Каждый город-­миллионник в России, включая Казань, обладает крупным интеллектуальным потенциалом. Главной задачей сегодня является попытка формализовать и сформулировать направления, в которых Россия будет стимулировать создание национальных платформ искусственного интеллекта. В подобной ситуации важно не возвратиться назад и подсесть на зарубежные платформы, нужно разрабатывать отечественные и обучать наших граждан работать с ними. Велик риск того, что бесплатная зарубежная платформа станет троянским конём. Искусственный интеллект является междисциплинарной технологией в образовании, промышленности и научных исследованиях.

 

В ходе дискуссии участники неоднократно сравнивали искусственный интеллект со слоном, который ощупывают слепые мудрецы. В результате каждый при всей своей мудрости описал слона по-своему. Состоявшееся обсуждение в ­чём-то подтвердило этот тезис. Каждый высказал свою точку зрения, в целом представления совпали, но в деталях были заметны отличия. Состоявшееся мероприятие стало ценным именно тем, что позволило выявить все оттенки сегодняшних мнений об искусственном интеллекте.

Видеозапись: 
https://vk.com/video/@digitalinnopolisdays/

В статье использованы фотографии с сайта Digital Innopolis Days

 

 

Источник журнал "РИТМ машиностроения" № 6-2024