Фото: Cfoto / Global Look Press
Решения на базе искусственного интеллекта (ИИ) постепенно становятся неотъемлемым инструментом бизнеса. Объем российского рынка ИИ стабильно растет от года к году. Так, в 2022-м он составлял почти 650 млрд руб., а еще в 2021 году показатель достигал около 550 млрд руб. Такие данные в конце сентября привел Дмитрий Чернышенко, вице-премьер правительства России, в своем выступлении на стратегической сессии по развитию ИИ до 2030 года. Потенциал у искусственного интеллекта колоссальный, уверены власти.
«Раскрыть его как раз поможет обновленная Национальная стратегия развития искусственного интеллекта до 2030 года. Она включает в себя меры по развитию инфраструктуры, науки и кадров, а также поддержку внедрений», — заявил Чернышенко.
Национальную стратегию развития ИИ на период до 2030 года президент России Владимир Путин утвердил в 2019 году. Ее главная цель — обеспечение ускоренного внедрения нейросетей в экономику страны. С прошлого года правительство работает над обновлением этой стратегии. Документ предусматривает реализацию комплекса мер, направленных на повсеместное внедрение таких технологий в отраслях экономики, социальной сфере и системе госуправления. При реализации стратегии к 2030 году 5 тыс. организаций получат льготный доступ к вычислительным мощностям для разработки ИИ, 95% всех компаний будут применять искусственный интеллект, в том числе благодаря господдержке. Кроме этого будут запущены 300 научно-исследовательских и прикладных проектов, в том числе с международным участием, рассказал Чернышенко.
Согласно исследованию Института статистических исследований и экономики знаний (ИСИЭЗ) НИУ ВШЭ, сегодня две трети (65%) организаций — пользователей решений на базе ИИ применяют такие технологии пока в тестовом (экспериментальном) режиме, изучая и оценивая возможности новых решений для бизнеса. Самыми востребованными ИИ-технологиями являются компьютерное зрение, распознавание речи, рекомендательные системы, биометрия и обработка естественного языка. Больше всего нейросети нужны компаниям для улучшения или создания продуктов и бизнес-процессов. При этом организации отдают предпочтение преимущественно российским продуктам.
Российский рынок ИИ в цифрах:
- на 18% вырос рынок ИИ в России в 2022 году по сравнению с годом ранее,
- более 20% компаний в ключевых отраслях используют технологии ИИ,
- 95% компаний финансового сектора внедрили технологии ИИ в основные процессы,
- более 400 млрд руб. составит экономический эффект от снижения операционных расходов организаций за счет применения ИИ до конца 2023 года,
- свыше 11 трлн руб. может получить ВВП страны к 2030 году благодаря внедрению нейросетей.
Пищевая промышленность вошла в число приоритетных подотраслей для внедрения искусственного интеллекта в 2023 году. Уже сегодня технологии на базе ИИ успешно применяются здесь на всех этапах — от планирования производства до доставки готовой продукции в магазины. Искусственный интеллект помогает прогнозировать спрос, контролировать соблюдение санитарных норм, отслеживать качество сырья, вести мониторинг производства. Рассказываем о некоторых ИИ-решениях в практике российских производителей продовольствия и какие задачи они решают.
Сортировка и контроль качества сырья
Сырье часто является неоднородным, на конвейере могут оказаться недозрелые или испорченные плоды, инородные предметы и т.д. При ручной сортировке не исключена вероятность попадания продукта с дефектом на дальнейшее хранение. На помощь приходит искусственный интеллект. Например, российская компания «Малленом Системс» разработала интеллектуальную систему «ВИСКОНТ.Свекла», помогающую оценивать качество сахарной свеклы еще на этапе приемки.
Читайте на РБК Pro «Чуть-чуть пониже»: к какому курсу сможет прийти рубль к концу года Топ-7 стран для переезда за границу по учебной визе Экономика нищеты: почему российские сотрудники будут все беднее Дорогая нефть, слабый рубль, геополитика: что будет с российскими акциями
С помощью нейросетей система выполняет оценку содержимого кузова грузового автомобиля на наличие грязи, ботвы, сколов и снега. По полученным данным выполняется классификация сырья: переработка или хранение.
Цена ошибки при приемке сырья может быть велика, так как отправка некачественной свеклы на длительное хранение может привести к порче значительного объема сырья и большим экономическим потерям для предприятия, поясняется на сайте разработчика. Точность решений, принимаемых работником пункта приемки, составляет в среднем 60–70%, в то время как система на основе ИИ делает это с точностью выше 90%. Технология, в частности, применяется на Знаменском сахарном заводе компании «Русагро» в Тамбовской области.
Мониторинг труда рабочих на конвейерной линии
Система видеоаналитики «Morigan.Lean» от российской компании «Матллер» предназначена для предприятий, которые используют ручной труд: упаковку, фасовку, выкладку, сборку. Решение на основе компьютерного зрения мониторит производительность сотрудников, выявляет ошибки или возможности для оптимизации труда. Над рабочими местами на предприятии устанавливаются камеры, нейросеть видит каждую операцию, сделанную сотрудником. Система позволяет получать статистику индивидуальной производительности каждого из сотрудников в режиме онлайн, контролирует соблюдение регламентов процесса производства, санитарных норм, ведет учет простоя оборудования и т.д.
Решение применяется, например, на птицефабриках «Моссельпром» (ГК «Черкизово»), «Павловская» (УК «Русское поле»), «Ярославский бройлер». Предприятия отмечают после внедрения «умной» системы рост производительности труда на 15–50%. «В рабочей зоне установлены лишь несколько видеокамер, а основные агрегаты — промышленные компьютеры — вынесены из рабочей зоны. Система с легкостью может быть перенесена на любое рабочее место. Управлять процессами и контролировать их можно практически на всех основных технологических операциях», — рассказывает заместитель гендиректора «Ярославского бройлера» Сергей Терещенко.
Контроль соблюдения санитарных норм на производстве
Предприятия группы компаний «Дамате» по переработке индейки в Пензенской области уже не первый год используют нейросети для контроля соблюдения санитарных норм. Речь идет о системе искусственного интеллекта «Direktiva: санитария», которая работает в паре с механической мойкой рук. ИИ-решение, позволяющее снизить риск инфекций и переноса бактерий на производство, разработала российская компания «Коннектом».
Система использует технологии компьютерного зрения. Камера распознает лицо сотрудника, и на экраны выводится инструкция по правильной обработке рук, соответствующей европейскому стандарту EN-1500. Фиксируется количество мыльной пены, контролируются тщательность и продолжительность движений. В зависимости от того, насколько действия работника соответствовали регламенту, выставляется статус. Система не позволит сотруднику пройти через турникет в чистую зону производства, если обработка рук была выполнена не по регламенту.
«Дамате» стала первой российской компанией, которая полностью передала контроль за санитарной обработкой рук сотрудников искусственному интеллекту, снизив таким образом влияние человеческого фактора до минимума.
В «Дамате» система реализована и много лет успешно применяется в ежедневной деятельности, рассказывает советник генерального директора по информационным технологиям группы компаний «Дамате» Ольга Чебунина: «Для любого пищевого предприятия санитарная безопасность, в частности чистота рук, — крайне важный пункт. При входе на производство сотрудники обязаны обработать руки по определенному строгому регламенту. Следят за этим интерактивные экраны, камеры и серверы. Миновать турникет, преграждающий дорогу в чистую зону, человек может только после дальнейшей сушки и дезинфекции рук. Искусственный интеллект работает 24 часа в сутки, обмануть систему очень сложно, поэтому руки персонала всегда гарантированно чистые, а выпускаемая продукция качественная и безопасная».
С 2021 года в России под руководством Минэкономразвития реализуется федеральный проект «Искусственный интеллект» национального проекта «Цифровая экономика». Он предусматривает развитие кадрового потенциала, стимулирование научных исследований, финансовую поддержку разработки новых и внедрения существующих ИИ-решений. Поддержано уже более 800 проектов. На базе ведущих вузов и научных организаций (НИУ ВШЭ, Университет ИТМО, Сколтех, Университет Иннополис, ИСП РАН, МФТИ) работают шесть исследовательских центров.
Источник: rbc.ru