В последнее десятилетие мир накрыла волна разработок в области искусственного интеллекта (ИИ). Как неоднократно заявлял Владимир Путин, за ИИ — будущее всего человечества. Лидер в этой области станет «властелином мира». И хотя Россия пока значительно отстает от США, Японии и Китая, курс в этом направлении уже взят. В 2019 году была принята Национальная стратегия развития искусственного интеллекта, а затем и соответствующая федеральная программа. В Кузбассе некоторые компании начали внедрять AI-технологии на производстве, а некоторые уже готовы предложить собственные разработки для бизнеса. О том, что такое нейросети, чем полезен ИИ для предприятий и каковы перспективы его развития в Кузбассе нам рассказал руководитель отдела искусственного интеллекта компании «Трансмаш» Андрей Сыропятов.
— Цифровизация охватывает все больше областей, в том числе в промышленности, а потребность в решениях, основанных на искусственном интеллекте, растет. При этом больше половины компаний, занимающихся AI-разработкой, сосредоточено в Москве и Санкт-Петербурге. В Сибирском регионе не набралось и десятка. Андрей Олегович, как получилось, что компания из Ленинска-Кузнецкого, так сказать из сибирской глубинки, занялась передовыми разработками?
— Раньше я работал начальником диспетчерской службы и постоянно сталкивался с внушительным объемом данных. Моей главной задачей было поддерживать работоспособность большого количества оборудования, уменьшать его простои, снижать число аварий, повышать производительность. И эффективным оказалось решение не бороться с последствиями и действовать по факту поломки, а идти с опережением и предсказывать негативные ситуации. Я узнал о таком направлении, как ИИ, и загорелся идеей его внедрения в свою работу. С этой целью прошел обучение в Университете искусственного интеллекта (г. Москва). Сейчас руковожу отделом ИИ и успешно применяю свои знания на практике. Наш отдел постоянно расширяется в связи с большим количеством проектов.
— Вы сказали, ИИ может «предсказывать» вероятные поломки. Честно говоря, звучит довольно фантастично. Выходит, оборудование вполне себе работает, а программа уже сигнализирует о том, что требуется ремонт?
— Да, это называется предиктивная аналитика, и она вполне успешно используется. Например, искусственный интеллект предсказывает выход из строя датчиков углекислого газа в Алабяно-Балтийском тоннеле в Москве. Человеку сложно ориентироваться в числовых данных, находить «образы» в цифрах, а вот нейронные сети справляются с этим хорошо.
Согласитесь, что предупредительный ремонт осуществить проще во всех отношениях, нежели разгребать последствия аварийной поломки. У нас пока предсказательные системы слабо развиты, но будущее однозначно за ними.
— Почему «нейронные сети» так называются? У них есть что-то общее с человеческим мозгом?
— Говоря простым языком, это упрощенные модели биологических нейронных сетей. Они способны обучаться и совершенствоваться. В точности, как человек. Если мы покажем ребенку кошку, он сможет отличить ее, скажем, от собаки. При этом, увидев лысую кошку, у малыша возникнут затруднения. Объясним, что это тоже кошка. А еще покажем фото львов и тигров. И в будущем малыш сможет безошибочно различать этих животных. Так и нейросеть постоянно обучается. И чем больше предложенная нами выборка картинок (различные породы кошек, разные ракурсы), тем эффективнее обучение. И вот уже наша нейросеть способна «понять», что на картинке кошка, даже если в выборке не было фотографии данной породы.
— А как нейросети могут помочь человеку в шахте?
— Допустим, произошел порыв полотна ленточного конвейера. Полотно расходится, несколько десятков тонн угля рассыпается. Для очистки конвейера нужна бригада горнорабочих с лопатами. Затем ремонтная бригада устраняет порыв, после чего уголь вновь загружают на конвейер. В среднем требуется несколько десятков человек и от 6 до 12 часов времени. А ведь час простоя конвейера равен часу простоя всей шахты. Результат один: многомиллионные убытки.
При этом у любого оборудования есть нормальный и аварийный режим работы. Специально обученная система способна заметить любые отклонения в работе и сигнализировать об этом оператору, который принимает решение. Он может немедленно остановить конвейер или запланировать предупредительный ремонт наиболее уязвимых мест в ремонтную смену. Такую работу можно провести силами 1-2 человек за пару часов. Выгода очевидна.
А еще нейросети могут определять человека в опасных зонах и формировать отчет для руководства с целью проведения профилактических и предупредительных работ. И это лишь малая часть возможностей ИИ.
— Знаю, что направлений ИИ довольно много. Работа с текстом, звуком, временными данными. А чем занимается ваша команда?
— Сейчас мы занимаемся компьютерным зрением. Это обработка видеоинформации с целью нахождения объектов и их классификации. Например, диагностика стыка ленточного полотна. Видеокамера делает снимок стыка и определяет наличие или отсутствие каждого элемента данного соединения. В результате можно точно сказать о его прочностных характеристиках, а отслеживание в динамике скажет о скорости износа.
Существует целое направление, когда устройство принимает решение самостоятельно, без подключения к внешним компьютерам. Внутри такого автономного устройства находится микрокомпьютер, который обучен решению конкретной задачи. При этом он может даже не зависеть от питания. В случае ЧС устройство продолжит выполнять свою функцию. Конкретный пример — наша камера со встроенной системой компьютерного зрения, которая контролирует нахождение человека в опасной зоне. Может работать в полной темноте (в тепловизионном спектре). В данный момент проходит тестирование в одной из шахт Кузбасса.
— Давайте заглянем в недалекое будущее. Направление AI продолжит стремительно развиваться?
— Думаю, в ближайшие 5 лет на многих промышленных предприятиях региона проведут цифровизацию с элементами ИИ на базе нейронных сетей. На предприятиях, занимающихся открытой разработкой, внедрят транспорт под управлением автопилотов. На некоторых разрезах уже появились такие грузовики.
Контроль безопасности человека доверят системам компьютерного зрения, сведя человеческий фактор к минимуму. Если человек может закрыть глаза на какие-то нарушения, то искусственный интеллект на такое не способен. Он всегда беспристрастен.
На сложных и опасных производствах человек является самым уязвимым звеном. В случае чрезвычайной ситуации он, как правило, долго принимает решения. При этом специально обученный алгоритм способен сделать это мгновенно. Вполне логично внедрять системы ИИ на опасных направлениях в целях защиты людей. В рутинных операциях, где компьютер может безошибочно делать монотонную работу, также желательно исключить человека. Оставив ему управление роботами, ремонт и настройку, т.е. всю творческую работу.
Беседовала Екатерина Сыропятова. Фото автора.