Совместно с государственными структурами государственная корпорация «Росатом» берет на себя инициативу в координации и организации работы по созданию и продвижению необходимых цифровых решений для индустрии.
Значение искусственного интеллекта для промышленности
Термин «искусственный интеллект» (ИИ) стал неотъемлемой частью современного словаря, но его часто связывают с женским голосом ассистента, отвечающего на вопросы с легким роботизированным акцентом. Однако на деле ИИ оказывает значительное влияние на различные области нашей жизни уже сейчас, радикально трансформируя ее.
Искусственный интеллект представляет собой набор технологий, которые способны имитировать когнитивные способности человека, включая обучение без заранее заданных инструкций и нахождение решений поставленных задач.
Это позволяет достигать результатов, сравнимых с человеческой интеллектуальной деятельностью, в таких областях, как компьютерное зрение, обработка естественного языка, распознавание и синтез речи, поддержка принятия решений и продвижение передовых ИИ-технологий.
Применение этих технологий уже нашло свое место в промышленности.
На конференции AI Journey-2023 Екатерина Солнцева, директор по цифровизации в «Росатоме», подчеркнула, что вопрос о необходимости ИИ для промышленности больше не стоит, так как многие сектора уже активно используют эту систему. Она также отметила, что в настоящее время ведется работа над созданием отечественной платформы для поддержки полного цикла производства промышленных изделий с использованием ИИ.
«Росатом» также играет ключевую роль в развитии квантовых вычислений в России и представил квантовый компьютер на ионах, что позволит в будущем значительно ускорять работу ИИ, улучшая бизнес-эффективность и привносить инновации в производственные процессы.
Алексей Майков, директор по цифровизации Чепецкого механического завода (ЧМЗ, часть «Росатома»), выразил мнение, что ИИ не только повышает операционную эффективность и уменьшает зависимость от человеческого фактора, но и играет важную роль в сборе и анализе данных, что способствует более быстрому и качественному развитию.
В итоге, благодаря внедрению ИИ, промышленные предприятия могут повысить свои финансовые показатели и стать более гибкими и адаптивными, используя новые бизнес-модели, а также обеспечить высокое качество, скорость и безопасность производства.
Создание благоприятных условий для ИИ в России
Александр Головицин, стоящий во главе программы развития цифровых технологий в корпорации «Росатом», выразил уверенность в том, что Россия на сегодняшний день обладает всеми предпосылками для широкомасштабного применения искусственного интеллекта. По его словам, существуют определенные задачи на производстве, которые могут быть решены с применением искусственного интеллекта. К тому же в России имеется весь комплект поддерживающих технологий ИИ, которые уже находятся в использовании или будут применены в скором времени.
Головицин сообщил, что «Росатом» занимается разработкой экономических моделей применения ИИ, целью которых является повышение успеха, эффективности и инновационности бизнеса. Он подчеркнул, что промышленные предприятия стремятся инвестировать в технологии, которые обещают явную выгоду и ощутимую экономическую отдачу. В этом контексте миссия «Росатома», как лидера в развитии некоторых направлений ИИ, заключается в ускорении процесса снижения издержек для технологий с промышленным потенциалом.
Специалист также отметил, что в большинстве отраслей срок окупаемости инвестиций в новые технологии составляет от трех до четырех лет, что считается достаточно коротким периодом. Важную роль в этом процессе играет государственная поддержка. «Росатом», используя свои мощности, способен инвестировать в проекты с более долгосрочной перспективой окупаемости, тем самым способствуя разработке и внедрению новых решений.
Головицин подчеркнул, что корпорация берется за проекты, веря в их коммерческую и промышленную перспективу.
«Росатом» активно развивает множество направлений в области технологий, что в итоге приводит к синергетическому эффекту. Корпорация стремится представить российской промышленности новые возможности, уже имея репутацию надежного партнера в области инноваций.
Головицин отметил, что упаковка решений в виде понятных и доступных продуктов является важным фактором на пути к успеху. Это подобно тому, как в магазине на полке представлен продукт, который в сочетании с другими технологиями может принести двойную выгоду в определенной отрасли.
Система сотрудничества в промышленности
В «Росатоме» уверены, что для ускорения процесса создания цифровых продуктов одной компании будет недостаточно. Важно объединять усилия для развития промышленного искусственного интеллекта на уровне страны. В этом аспекте «Росатом» берет на себя роль интегратора, предлагая различные варианты взаимодействия: финансирование, технологическую поддержку, образовательные программы, а также совместную разработку и продвижение продукции.
Компания активно ищет лидеров инноваций для формирования эффективных партнерств, направленных на скорейший переход технологий в стадию реального применения. Внедрение новых форм сотрудничества в одном из направлений позволяет стимулировать развитие отраслей национальной экономики. Например, в рамках горнорудного сегмента компании изучается использование ИИ для создания цифровых копий месторождений. Цель заключается в точном определении местоположения рудных тел, что существенно снижает затраты на их добычу.
Такие инновации еще не нашли широкого применения в горнодобывающей отрасли, поэтому «Росатом» инициирует сотрудничество с научными центрами и специалистами различных профилей. После успешного тестирования технологий на собственных предприятиях планируется их внедрение на рынок, рассказал представитель компании.
Искусственный интеллект в преддверии промышленной революции
Эксперты сходятся во мнении, что на сегодняшний день промышленный сектор только начинает осваивать применение искусственного интеллекта. Однако именно в сфере промышленности предстоит самое значимое соревнование будущего, итоги которого могут радикально трансформировать не только саму индустрию, но и наш образ жизни.
В ожидании нейроморфной революции
Термин «нейроморфный» описывает системы, чья структура и принципы работы напоминают биологический мозг. В сравнении с биологическими системами существующие искусственные нейросети и традиционные компьютерные архитектуры проигрывают по энергоэффективности, компактности, способности к обучению и другим параметрам.
Идея заключается в заимствовании новых принципов из биологии для преодоления существующих ограничений в развитии ИИ.
«Ключевым преимуществом нейроморфных систем с точки зрения их практического применения является их энергоэффективность, превосходящая традиционные решения в тысячи раз. Это открывает новые возможности для использования ИИ в робототехнике, интернете вещей, умных устройствах и носимых датчиках. Обогащение нейроморфных решений функцией непрерывного обучения непосредственно на устройстве представляет собой новую главу в развитии автономных ИИ систем,» — отмечает Денис Ларионов, руководитель отдела ИИ в «Цифрум» (подразделение «Росатома»).
Он подчёркивает, что прогресс в области нейроморфных вычислений способен решить множество задач промышленного сектора на качественно новом уровне. К примеру, нейроморфные системы эффективно справляются с управлением динамично развивающимися процессами, такими как контроль за плазмой в токамаках или навигация беспилотных летательных аппаратов (БПЛА).
Они также показывают высокую эффективность в задачах одновременного обнаружения множества объектов, энергоэффективного выявления редких событий и быстродвижущихся объектов, что критически важно для обеспечения производственной безопасности. Более того, нейроморфные процессоры в сочетании с событийными камерами (DVS) способны фиксировать изменения освещённости каждого пикселя с миллисекундной точностью, что позволяет им заменить традиционные физические датчики в задачах диагностики оборудования посредством анализа вибраций.
Усиление мощностей с помощью квантов
С развитием искусственного интеллекта, особенно в задачах, связанных с перебором больших данных, возрастает потребность в более мощных вычислительных системах. Квантовые вычисления, основанные на принципах квантовой физики, обещают значительно ускорить обработку данных, открывая новые горизонты в выполнении сложных алгоритмов.
Особенно выгодно квантовые технологии проявят себя в сфере обучения нейронных сетей. Они позволят оптимизировать выбор данных для обучения, исключая нерелевантную информацию. Это приведёт к более продуктивному обучению моделей, сокращая время и ресурсы, необходимые для этого процесса.
Дмитрий Чермошенцев, исследователь из СП «Квант» (Росатом), утверждает, что квантовые компьютеры смогут значительно ускорить некоторые виды обучения за счёт работы с квантовыми регистрами.
Сегодня перспективным направлением развития считается создание гибридных систем, объединяющих квантовые и классические вычислительные технологии. Это позволит повысить производительность существующих нейросетей без необходимости полной замены их квантовыми аналогами. В будущем квантовое машинное обучение найдёт применение в промышленности, помогая находить более эффективные решения производственных задач, что положительно скажется на работе предприятий.
В «Росатоме» считают, что для достижения значительного прогресса в промышленности и бизнесе необходимо развивать описанные технологии в рамках цифровой экосистемы страны. Такой подход позволит достигнуть синергетического эффекта, умножая достигнутые результаты и способствуя дальнейшему развитию отрасли.
*материал подготовлен с использованием искусственного интеллекта (генеративного контента) на основе открытых источников
