+7 (345)256-83-55
Инженерные изыскания
Проектная документация
Услуги инжиниринга
Российский практический опыт применения ИИ в промышленности
Авторский материал
В данной статье мы подробно изучим государственные проекты по стимулированию ИИ технологий, а также рассмотрим реальные производственные кейсы по их применению на отечественных производственных предприятиях.
Ранее мы публиковали статью с общей информацией об искусственном интеллекте (ИИ), где было подробно рассказано о самой технологии ИИ, как ее получить, а также какие задачи она способна решить в производственном секторе. Помимо этого, также была представлена краткая информация о подготовительных мероприятиях для разработки собственной модели ИИ.
В данной статье мы подробно изучим государственные проекты по стимулированию ИИ технологий, а также рассмотрим реальные производственные кейсы по их применению на отечественных
В данной статье мы подробно изучим государственные проекты по стимулированию ИИ технологий, а также рассмотрим реальные производственные кейсы по их применению на отечественных
Для развития технологий искусственного интеллекта со стороны государства прилагаются особые усилия. Например, в 2020 году был запущен федеральный проект “Искусственный интеллект” национального проекта “Цифровая платформа”, на развитие которого на 2021-2023 годы было предусмотрено более 16 млрд рублей.
По программе уже созданы шесть специальных исследовательских центров в следующих научных и образовательных организациях: Сколково, ИТМО, МФТИ, Иннополис, НИУ ВШЭ, ИСП РАН. Запланировано также открытие 40 программ магистратуры и 10 бакалавриата по ИИ, а государственную поддержку получат около 1200 стартапов по данному направлению.
В исследовании Центра компетенций МФТИ “Искусственный интеллект”, опубликованного прошлой весной, отмечено, что годовое финансирование сферы ИИ удвоилось с принятием федерального проекта.
Внедрение технологий ИИ в отечественные компании дает плоды в виде дополнительных 300 млрд рублей, которые получила российская экономика в 2021 году. По словам заместителя председателя правительства Дмитрия Чернышенко, в 2021 году наиболее заметный прирост показал финансовый сектор — 69 млрд рублей и сектор ИКТ — 55 млрд рублей. По мнению Чернышенко, необходимо усилить внедрение прикладных решений по ИИ в реальный сектор и ускорить цифровую трансформацию приоритетных отраслей экономики.
По программе уже созданы шесть специальных исследовательских центров в следующих научных и образовательных организациях: Сколково, ИТМО, МФТИ, Иннополис, НИУ ВШЭ, ИСП РАН. Запланировано также открытие 40 программ магистратуры и 10 бакалавриата по ИИ, а государственную поддержку получат около 1200 стартапов по данному направлению.
В исследовании Центра компетенций МФТИ “Искусственный интеллект”, опубликованного прошлой весной, отмечено, что годовое финансирование сферы ИИ удвоилось с принятием федерального проекта.
Внедрение технологий ИИ в отечественные компании дает плоды в виде дополнительных 300 млрд рублей, которые получила российская экономика в 2021 году. По словам заместителя председателя правительства Дмитрия Чернышенко, в 2021 году наиболее заметный прирост показал финансовый сектор — 69 млрд рублей и сектор ИКТ — 55 млрд рублей. По мнению Чернышенко, необходимо усилить внедрение прикладных решений по ИИ в реальный сектор и ускорить цифровую трансформацию приоритетных отраслей экономики.
Государственная поддержка
Направления ИИ в строительной сфере
В феврале этого года замглавы Минстроя Константин Михайлик на круглом столе в НИУ МГСУ отметил, что ведомство считает необходимым развитие ИИ в области строительства, где необходимы идеи и решение конкретных проблем. По мнению замглавы Минстроя, за счет использования продуктов на основе ИИ прирост в строительной области может достигнуть 2,5% внутреннего валового продукта в год. Он выделил два направления, где можно применить технологию:
По мнению экспертов, основными барьерами затрудняющие внедрение ИИ в строительную отрасль являются:
- Комплексное развитие территорий (КРТ), где с помощью ИИ-решений можно намного быстрее и дешевле проводить поиск, анализ и отбор территорий для вовлечения их в процессы КРТ;
- Применение в работе Главгосэкспертизы для анализа результатов инженерных изысканий, проектной документации и набора данных, проведения машинной обработки и индексирования данных.
По мнению экспертов, основными барьерами затрудняющие внедрение ИИ в строительную отрасль являются:
- недостаток машиночитаемых данных, а также их неполноценное качество;
- малая доля компаний, использующих технологию цифрового моделирования;
- отсутствие единой платформы, объединяющей все источники информации.
Искусственный интеллект в отечественной инженерной практике
Компания ДОМ.РФ является одним из активных игроков в отечественной отрасли, внедряющим технологии ИИ в производственные процессы. В частности, в прошлом году руководитель подразделения “Аналитические сервисы” ДОМ.РФ представил пилотный проект по анализу темпов строительства многоквартирных домов для выявления вероятных срывов сроков ввода их в эксплуатацию. В данном случае модель ИИ работает с фотографиями, сделанными в ходе строительства объекта.
На сегодняшний день эта система на основе машинного обучения нейросетевых моделей получает структурированные и машиночитаемые данные от 3,5 тысячи застройщиков, возводящих 9,5 тысяч домов. По этим данным система автоматически выявляет объекты, темпы строительства которых не укладываются в проектную декларацию. Таким образом участники с проблемными объектами получают оповещения от системы.
Еще один интересный кейс с применением нейросетей представлен в секторе топливно-энергетического комплекса. Специалисты компании Роснефть разработали самостоятельное приложение для обработки сейсмограмм с помощью нейросетевых алгоритмов. Интерпретация сейсморазведочных данных может занимать недели при их обработке вручную. Но с помощью разработанной технологии, специалистам удалось сократить этот объем с 80 рабочих часов до 7 часов без непосредственного участия специалиста.
Данное решение позволило не только сократить трудозатраты, но также исключить фактор субъективной оценки интерпретатора, так как нейросетевый алгоритм основан на математических моделях. Прототип программы успешно протестирован на реальных сейсмоданных.
На сегодняшний день эта система на основе машинного обучения нейросетевых моделей получает структурированные и машиночитаемые данные от 3,5 тысячи застройщиков, возводящих 9,5 тысяч домов. По этим данным система автоматически выявляет объекты, темпы строительства которых не укладываются в проектную декларацию. Таким образом участники с проблемными объектами получают оповещения от системы.
Еще один интересный кейс с применением нейросетей представлен в секторе топливно-энергетического комплекса. Специалисты компании Роснефть разработали самостоятельное приложение для обработки сейсмограмм с помощью нейросетевых алгоритмов. Интерпретация сейсморазведочных данных может занимать недели при их обработке вручную. Но с помощью разработанной технологии, специалистам удалось сократить этот объем с 80 рабочих часов до 7 часов без непосредственного участия специалиста.
Данное решение позволило не только сократить трудозатраты, но также исключить фактор субъективной оценки интерпретатора, так как нейросетевый алгоритм основан на математических моделях. Прототип программы успешно протестирован на реальных сейсмоданных.
Выводы
Как было отмечено выше, внедрение технологий ИИ позволит строительной отрасли прирасти на 2,5% внутреннего валового продукта в год. На сегодняшний день в России наиболее активными игроками в освоении ИИ является финансовый сектор и ИКТ.
Однако в строительной отрасли и других секторах экономики существуют реальные производственные задачи, требующие конкретных продуктов на основе цифровых технологий. Соответственно, стартапы, способные предложить инновационный подход в решении поставленных отраслью задач, смогут рассчитывать не только на государственную поддержку, но и в перспективе претендуют на выгоду с того самого прироста ВВП.
Однако в строительной отрасли и других секторах экономики существуют реальные производственные задачи, требующие конкретных продуктов на основе цифровых технологий. Соответственно, стартапы, способные предложить инновационный подход в решении поставленных отраслью задач, смогут рассчитывать не только на государственную поддержку, но и в перспективе претендуют на выгоду с того самого прироста ВВП.
Получите развернутую консультацию и коммерческое предложение уже сегодня
Остались вопросы?
Я ознакомлен(а) с политикой обработки персональных данных, размещенной на сайте, и даю согласие на обработку персональных данных.
ООО "ПРОМЫШЛЕННЫЙ
КОНСАЛТИНГ"
КОНСАЛТИНГ"
info@pk-tmn.ru
+7 (345) 256-83-55
625023, Тюменская обл.,
г. Тюмень, ул. Одесская, д.9
г. Тюмень, ул. Одесская, д.9
