Внедрение технологий искусственного интеллекта в России выходит на качественно новый уровень. Если вчера главной задачей было создание условий для развития этой сферы, то сегодня к числу приоритетов добавилось максимальное расширение использования искусственного интеллекта (ИИ). Особенно на производстве, в сельском хозяйстве, здравоохранении и других значимых отраслях. О том, почему это так важно и что дает применение технологий искусственного интеллекта, — в материале «Ленты.ру».
Искусственный интеллект — это базовая технология, которая будет главной движущей силой мировой экономики в ближайшие десятилетия, поэтому отношение государства к нему особое. За последние пять лет в России были созданы основные механизмы для развития в этой сфере. Появилось шесть специальных исследовательских центров, заработала система грантовой поддержки разработчиков ИИ, в рамках которой за два года поддержано более 600 ИИ-проектов. Предприятия и организации могут приобретать отечественные решения по льготным ценам.
Таковы данные Национального портала в сфере искусственного интеллекта
По словам главы государства, между странами «идет ожесточенное соперничество». «От того, каких результатов мы добьемся, зависит место России в мире, наш суверенитет, безопасность и состоятельность нашей страны, наши возможности на качественно новом уровне решать задачи экономического, промышленного, социального развития», — считает президент России.
К 2030 году Россия намерена обеспечить себе технологический суверенитет и глобальное лидерство в области искусственного интеллекта. Поэтому развитие ИИ в России продолжается несмотря на санкционное давление, а внедрение новых технологий в приоритетных отраслях находится в центре внимания государства и бизнеса.
Проникновение искусственного интеллекта в нашу жизнь уже гораздо шире, чем кажется с позиции простого обывателя. ИИ помогает управлять предприятиями, строить дома и промышленные объекты, выращивать урожай, лечить и учить людей. Он используется для обработки больших объемов данных, помогает выявить скрытые закономерности и упрощает решение многих задач.
По словам вице-премьера Дмитрия Чернышенко, «более 52 процентов крупных организаций страны уже внедряют искусственный интеллект в своей деятельности». Только в 2021 году российская экономика за счет применения ИИ получила дополнительно 300 миллиардов рублей, а общий вклад российских организаций, использующих технологии искусственного интеллекта, в ВВП составил более 22 триллионов рублей.
Россия является одним из мировых лидеров в разработке и внедрении ИИ в медицине. Об этом говорится в аналитическом отчете «Эффективные отечественные практики на базе технологий искусственного интеллекта в здравоохранении», опубликованном в феврале 2023 года. По оценкам авторов отчета, 16 процентов медицинских организаций уже используют ИИ, 34 процента — планируют внедрить его в ближайшее время. Совокупный экономический эффект от применения этих технологий в здравоохранении в 2021 году составил 13 миллиардов рублей.
Одно из ключевых направлений — использование компьютерного зрения для анализа медицинских изображений. Например, компания «Платформа Третье Мнение», восемь сервисов которой повышают точность интерпретации и обучены находить более ста видов патологий на самых различных исследованиях, в том числе флюорограммах, рентгенограммах, маммограммах, КТ легкого и головы, а также используются для обработки лабораторных анализов с целью нахождения признаков лейкоза. Разработки компании «Платформа Третье Мнение» были оценены врачами в рамках эксперимента по внедрению технологий компьютерного зрения в московское здравоохранение и активно применяются в десятках частных и государственных клиниках страны.
Компания «Нтех лаб» разработала систему обработки, оценки и нейровизуализации исследований головного мозга NTechMed CT Brain. Приложение анализирует многослойные изображения медицинских исследований в формате DICOM и с помощью алгоритмов ИИ проводит комплексную оценку состояния головного мозга.
Это помогает выявить возможные риски, разработать план лечения и подобрать препараты для конкретного больного. Например, компания «К-Скай» разрабатывает платформу прогнозной аналитики Webiomed, которая позволяет оценить факторы риска и вероятность развития 40 самых распространенных заболеваний, включая сердечно-сосудистые и сахарный диабет.
Сразу несколько крупных научных центров разрабатывают технологии создания цифровых двойников. Например, ученые Сеченовского университета планируют к 2025 году завершить разработку прототипов для лечения онкологии и кардиологических заболеваний. Компания «Таргетта» разработала образовательную VR-платформу для отработки практических навыков специалистов по рентгенографии. Платформа Syntelly, разработанная учеными Сколтеха и НТУ «Сириус», позволяет в разы сократить сроки разработки медицинских препаратов.
Кроме того, искусственный интеллект берет на себя множество рутинных функций, которые отнимают драгоценное время у специалистов. Например, группа компаний ЦРТ разработала решение Voice2Med для голосового заполнения медицинских протоколов. Эта разработка была отмечена премией правительства РФ и сегодня используется уже в 60 регионах страны.
Сельское хозяйство — это одна из тех сфер, где искусственный интеллект уже давно стал по-настоящему незаменимым помощником. Однако 2023 год оказался особенным: начались массовые поставки систем автопилотирования тракторов на основе искусственного интеллекта в российские агрохозяйства. Более 100 машин вышли в апреле на поля 15 российских регионов, разработчиком стала компания Cognitive Pilot, «дочка» Сбера и Cognitive Technologies.
Наибольшую популярность в России завоевали технологии «точного земледелия», основанные на применении беспилотников, космических спутников и анализе больших массивов данных. Искусственный интеллект помогает мониторить состояние почв, поддерживать в них необходимое содержание микроэлементов, оперативно и точечно решать проблемы с болезнями растений и распространением вредителей.
Анализируя свежие снимки и многолетние данные, такие системы помогают выявить риски и спланировать оптимальный севооборот. К ним относятся облачный сервис «История поля» от компании «Геомир» (его использует уже более двух тысяч агрохозяйств), приложение «СкайСкаут» от компании «ИнтТерра» (разработчики обещают сократить расходы на 30 процентов за счет правильной расстановки приоритетов и оптимизации процессов), система «Агротроник» от ГК «Ростсельмаш» и многие другие.
Похожие системы, основанные на компьютерном зрении, используются в тепличных хозяйствах, животноводстве и птицеводстве. Например, на птицефабрике в Татарстане всеми процессами сбора и движения яиц с 2020 года управляет искусственный интеллект на базе программного решение Amaks.
Искусственный интеллект и нейросети позволяют примерно в десять раз ускорить селекционную работу. Например, буквально накануне выхода данной публикации генетики из ИППИ РАН, Сколтеха и МФТИ сообщили о разработке алгоритма, который упростит предсказание функций генов у сельскохозяйственных растений, создавать новые сорта с необходимыми характеристиками с его помощью станет намного проще и быстрее.
Машиностроение — одна из ключевых отраслей промышленности, здесь особенно важно тщательно контролировать и синхронизировать все производственные процессы. При создании станков и агрегатов приходится учитывать множество параметров — от рыночной конъюнктуры и перспектив развития предприятий-потребителей до качества сырья и отдельных компонентов.
Искусственный интеллект позволяет автоматизировать огромную часть рутинной, но необходимой работы. Например, прежде чем запустить любую деталь в производство, нужно провести множество испытаний.
Такие системы особенно активно развиваются в оборонной промышленности, авиа- и судостроении, автопроме и других отраслях, где в финале опытные образцы приходится тестировать людям.
Искусственный интеллект способен выстраивать логистические цепочки, учитывать сезонность, особенности хранения и множество других факторов. Все это не только сокращает расходы на хранение, но и снижает загрузку складских помещений. Например, одно из крупнейших металлургических предприятий — Новолипецкий металлургический комбинат — развивает у себя целый технологический кластер, задача которого обнаруживать подобные «узкие места» и находить способы их устранения.
Отличными помощниками на производстве становятся роботы-ассистенты, которые выполняют все перемещения деталей, оставляя сотруднику возможность совершать только точечные операции. Машины работают быстро и точно, а централизованная интеллектуальная система позволяет дообучать их на полученном опыте, оптимизируя операции и энергозатраты.
Системы, построенные на алгоритмах искусственного интеллекта, находят применение и в сфере жилищно-коммунального хозяйства. Одна из наиболее сильных сторон ИИ — это прогнозирование энергопотребления.
Нейросети, обученные на исторических данных об использовании электроэнергии в разное время суток, способны точно предсказывать объем, который потребуется в будущем. Например, ученые Ярославского государственного технического университета разработали приложение, с помощью которого возможно с высокой точностью спрогнозировать расходы на электричество в каждый час грядущей недели. Изобретение позволяет пользователям сэкономить до десяти процентов платы за энергопотребление.
Искусственный интеллект способен обнаруживать утечки воды в сетях водоснабжения. Например, информационная система «Цифровой водоканал», разработанная компанией «Русатом Инфраструктурные решения», моментально фиксирует аномалии в расходе воды и подает сигнал диспетчерским службам. ИИ позволяет точно определить место утечки, а значит предотвратить разрастание аварии и снизить потери воды в несколько раз.
Такие виртуальные системы помогают эффективно управлять котельными, тепловыми и даже электрическими сетями. Ведь на компьютере можно смоделировать самые разные ситуации и просчитать экономический эффект.
Результатом таких экспериментов становится существенная экономия расходов и сокращение вероятности поломок и аварий. Нейросети могут даже выявлять мошенничество при потреблении коммунальных услуг, например, нелегальное подключение к сетям или использование ресурсов в обход счетчиков. Созданием виртуальных двойников для ЖКХ занимается компания Sitronics Group, в проекте уже участвует более 200 городов по всей стране.
Железнодорожные перевозки — еще одна сфера, где технологии искусственного интеллекта уже прижились. Например, нейросети, используя предиктивную аналитику, предсказывают сбои и поломки в локомотивах задолго до того, как они реально произойдут. В итоге прогнозирование неисправностей сокращает время простоя и ремонта техники до 70 процентов.
С виду это самая обычная «Ласточка», но машиниста в кабине нет. Поезд управляется автоматически с помощью комплекса технического зрения, разработанного инженерами из АО НИИАС (ОАО РЖД). Машинист с помощью определенных команд сможет включить этот автоматический режим, и под его контролем поезд будет двигаться по Московскому кольцу.
Сейчас продолжаются испытания машинного зрения — инженеры тестируют распознавание сотен препятствий, причем в разное время суток и в разных погодных условиях. Поезд должен уметь быстро просканировать препятствие, обработать видеосигнал, передать его в систему безопасности и оперативно отреагировать — сбросить скорость и остановиться.
Искусственный интеллект также берет на себя огромную часть задач по формированию и перестановке составов, их погрузке и отправлению. Это существенно упрощает и ускоряет работу диспетчеров.
В соответствии с дорожной картой развития отрасли правительство России до 2030 года направит около 24,6 миллиарда рублей на развитие в стране технологий искусственного интеллекта. Объем ожидаемого внебюджетного финансирования составит 112,6 миллиарда рублей.
С учетом ухода из России ряда иностранных компаний и сервисов у разработчиков в сфере ИИ, а также всей отечественной IT-индустрии появляется уникальная возможность форсировать развитие и внедрение своих разработок в различных отраслях экономики. И этот шанс никто не собирается упускать.