53% крупных компаний используют технологии искусственного интеллекта в своей деятельности.
Специалисты оценивают, что к 2025 году эффект от использования таких технологий в России достигнет 1 трлн рублей. Разработчики получают гранты на развитие проектов в сфере ИИ, государством поддержано более 800 решений. Это всё благодаря федеральному проекту «Искусственный интеллект» национального проекта «Цифровая экономика». С 2021 года он реализуется по решению президента.
Делимся успешными кейсами и посмотрим, какую пользу приносят умные технологии уже сегодня.
Умные комбайны и трактора
Огромное поле – как в прямом, так и в переносном смысле – для применения искусственного интеллекта есть в сельском хозяйстве. Дроны способны проводить точечное опыление, мониторить посадки, давать информацию о болезнях, недостатке питательных веществ, оценивать участки почвы, что позволит аграриям прицельно решать проблемы в полях. Нейросети также могут на основании большого количества данных прогнозировать севооборот, объём будущего урожая и возможные отклонения.
Например, ИИ-автопилоты компании Cognitive Pilot уже несколько лет успешно работают более чем на 1500 комбайнах и тракторах. Благодаря умной технике непрокошенных участков совсем нет. В то время как уставший комбайнёр уже через 2–3 часа смены может оставить «хвосты» до метра шириной, их приходится проходить снова. Сельхозмашины с автопилотом способны эффективно работать в тёмное время суток, точно удерживая кромку культуры. За счёт этого сокращается время уборки урожая, меньше потери зерна и расход топлива.
Система автопилотирования на тракторах позволяет выполнять обработку почвы, культивацию, сев, опрыскивание, внесение удобрений, уборку трав, уход за пропашными культурами и т. д. Это повышает производительность до 25%, увеличивает урожайность до 10% за счёт сохранения плодородного слоя (техника проходит поле строго по одним и тем же параллельным линиям), также экономятся топливо, удобрения и семена. Общая экономия хозяйств на использовании ИИ для автопилотирования сельхозтехники достигает 30–40%.
Воронежская компания «Смарт Грэйд» производит линии для очистки и сортировки зерна с использованием технологии ИИ. Умный помощник умеет сортировать по удельному весу, форме, цвету и прозрачности объектов. В начале зерно просеивается через воздушно-решётную машину и поступает на гравитационный стол для сортировки по удельному весу, которым управляет анализатор с ИИ, он оценивает качество материала и оптимизирует настройки оборудования. В финале фотосепаратор с компьютерным зрением анализирует и отбирает зерно по цвету, форме и внутреннему содержанию (отсутствие внутри зерна плесени и микротравм). Процесс очистки и сортировки на семенных линиях «Сапсан» – до 50 тонн в час.
В животноводстве системы компьютерного зрения отслеживают поведение животных, выявляют больных особей в стаде, дают рекомендации по лечению и условиям содержания. Есть также разработки для бесконтактного взвешивания и подсчёта скота. Нейросети помогают и ускорить селекцию животных для выведения особей с нужными характеристиками. Например, более устойчивых к болезням, дающих больше мяса или молока.
В пищевой промышленности ИИ применяется для контроля за выполнением санитарных норм работниками, анализа поведения покупателей, помогает отслеживать качество сырья. В Подмосковье, например, запущено безлюдное производство сырокопчёных колбас с помощью ИИ.
Роботы в металлургии
Искусственный интеллект способен избавить человека от рутинной работы, в частности, от проверки качества сырья, комплектации деталей и т. д. Нейросети способны проводить виртуальные испытания деталей и агрегатов перед выводом их на рынок. Тесты на реальных прототипах требуют больших затрат ресурсов и времени. С частью из них вполне справляются ИИ. Нейросети могут управлять процессами загрузки складов, отслеживая спрос и расход товаров. На самом производстве роботы могут облегчить тяжёлый физический труд, к примеру, по перемещению деталей.
Искусственный интеллект на сталеплавильном производстве контролирует перемещение различных агрегатов, деталей и вовремя сообщает об отклонениях. Это позволяет экономить энергию, другие ресурсы, ускорить процесс принятия решения, уменьшать риск травматизма среди рабочих.
К примеру, по заказу ПАО «Северсталь» специалисты компании «Малленом Системс» разработали программу для контроля положения горячекатаных рулонов стали на конвейерной линии. Как только компьютерное зрение определяет опасное смещение, которое грозит падением, поступает соответствующий сигнал и принимаются необходимые меры по исправлению ситуации. Такая система была внедрена на предприятии в Череповце и позволила предотвращать возможные аварийные ситуации, порчу продукции и сбои в данных системы прослеживания.
Медицина: от диагноза до лекарства
В здравоохранении технологии искусственного интеллекта внедряются во всех направлениях – от диагностики, лечения и прогноза заболевания до обучения медперсонала. Уже к концу 2022 года Россия стала одним из мировых лидеров по разработке и применению ИИ в медицине.
Пожалуй, больше всего решений сегодня представлено в сегменте компьютерного зрения в инструментальной и лабораторной диагностике. Программы помогают врачам анализировать рентген-снимки, результаты КТ, МРТ, маммографии, чтобы быстрее и точнее ставить диагнозы. На основе огромного количества изображений нейросети обучают отличать норму от патологии, визуализировать её и составлять описание. Программа также может отсортировывать весь массив исследований по этому признаку и отправлять изображения с изменениями рентгенологу или же работать в паре с врачом как «цифровой ассистент». Вот лишь несколько примеров.
В Татарстане на уровне всего региона ИИ-сервисы компании «Платформа Третье Мнение» анализируют 4 вида лучевых исследований. Но такие решения используются для расшифровки исследований не только в настоящем, но и в ретроспективном режиме и даже прогнозируют возникновение патологий в будущем. Изучая сотни тысяч архивных изображений, искусственный интеллект пересматривает их на предмет других заболеваний. А также отслеживает потенциальную или негативную динамику, фокусируя внимание врача на пациентах, у которых она наблюдается.
Но это еще не всё. Искусственный интеллект помогает выявлять неизвестные закономерности в течении болезни, подбирать план лечения и лекарства, выявлять группы людей, подверженных определённым заболеваниям, разрабатывать новые лекарства, обучать врачей.
Есть уже и разработки для голосового заполнения медкарт. Учёные Сеченовского университета работают над созданием цифровых двойников пациентов в области кардиологии и онкологии. На такой виртуальной модели можно изучать заболевания, тестировать лекарства и методы лечения без риска навредить реальным пациентам.
Где ещё применяется ИИ?
ЖКХ. Нейросети могут прогнозировать потребление энергии, обнаруживать утечки воды в сетях водоснабжения, определять оптимальные параметры работы котельных, тепловых сетей и электросетей. И даже выявлять мошенничество при потреблении коммунальных услуг – нелегальные подключения к сетям, использование ресурсов в обход счётчиков и т. д.
Железнодорожные перевозки. Это не только беспилотные локомотивы, но и помощь диспетчерам в формировании, погрузке и отправлении составов, предсказание сбоев и поломок до того, как произойдёт неисправность.
