EN

Системы искусственного интеллекта в промышленности

Содержание статьи:

Искусственный интеллект (ИИ) — это область науки, которая занимается разработкой интеллектуальных агентов, то есть систем, которые могут разумно действовать в окружающей среде. ИИ включает в себя множество различных направлений, таких как машинное обучение, обработка естественного языка, компьютерное зрение и робототехника.

ИИ можно классифицировать по различным критериям. Один из основных критериев — это уровень сложности. В зависимости от этого критерия выделяют следующие виды ИИ:

  • Узкий искусственный интеллект или «слабый» ИИ (ANI, Artificial Narrow Intelligence) — это системы, которые способны выполнять только одну или несколько конкретных задач. Например, системы распознавания лиц, системы управления роботами или системы генерации текстов.
  • Общий искусственный интеллект (AGI, Artificial General Intelligence) — это системы, которые способны выполнять широкий спектр задач, сопоставимых с человеческим интеллектом. AGI является гипотетической концепцией, которая пока только находится в стадии реализации.
  • Суперинтеллект (ASI, Artificial Super Intelligence) — это гипотетический вид искусственного интеллекта, который превосходит человеческий интеллект по всем показателям. ASI является предметом спекуляций и научных исследований, но пока не существует никаких доказательств его существования.

Искусственный интеллект — это быстро развивающаяся область науки и техники. За последние десятилетия в этой сфере достигнуты значительные успехи, которые привели к широкому распространению ИИ в различных направлениях. Основные области развития ИИ в настоящее время:

  • Машинное обучение — это сфера ИИ, которая занимается разработкой алгоритмов. Эти алгоритмы могут обучаться на данных без явного указания правил. Машинное обучение является основой для многих современных приложений ИИ, таких как распознавание лиц, обработка естественного языка и перевод.
  • Обработка естественного языка — это область ИИ, которая занимается разработкой алгоритмов, которые могут понимать и обрабатывать человеческий язык. Обработка естественного языка используется в таких приложениях, как перевод, распознавание речи и генерация текста.
  • Компьютерное зрение — это направление ИИ, которое занимается разработкой алгоритмов, которые могут получать и обрабатывать информацию из окружающего мира с помощью камер или других датчиков. Компьютерное зрение используется в таких приложениях, как распознавание объектов, отслеживание движения и виртуальная реальность.
  • Робототехника — это область ИИ, которая занимается разработкой роботов. Роботы могут выполнять различные задачи в автономном режиме. Робототехника используется в таких сферах, как производство, медицина и обслуживание.

В последние годы системы ИИ уже нашли свое широкое применение в самых разных отраслях, далее мы рассмотрим более детально сферы применения искусственного интеллекта.

Основные применения ИИ сегодня

Перечислим отрасли, где уже применяются системы ИИ, а также дадим практические примеры их применения в России.

Первая отрасль — это медицина. В медицине ИИ используется для диагностики заболеваний, разработки новых лекарств и лечения пациентов. Например, ИИ-системы могут использоваться для анализа медицинских изображений, таких как рентгеновские снимки и МРТ-сканы, для выявления заболеваний на ранней стадии. ИИ также используется для разработки новых лекарств, которые могут быть более эффективными и безопасными, чем существующие препараты. В области лечения пациентов ИИ используется для разработки новых методов лечения, таких как роботизированная хирургия и персонализированная медицина. Конечно же, роботизированная хирургия будет невозможна без применения именно аппаратных платформ для искусственного интеллекта. Примером может служить система IBM Watson for Oncology, которая используется во многих странах (в том числе и в России) для анализа медицинских данных и предоставления рекомендаций по лечению рака. Правда, некоторые специалисты считают спорным данное решение, но оно внедрено и работает несколько лет. Также в России разрабатываются ИИ-системы для диагностики заболеваний, такие как система диагностики рака молочной железы на основе анализа маммограмм (уже внедрена в Москве) и система диагностики глаукомы на основе анализа оптической когерентной томографии.

Следующая отрасль — это безопасность. Причем, мы имеем в виду интегральную безопасность (как кибербезопасность, так и другие виды безопасности). В сфере безопасности ИИ используется для предотвращения преступлений, выявления угроз и реагирования на чрезвычайные ситуации. Например, ИИ-системы могут использоваться для анализа видеоизображений для выявления подозрительной активности, для фильтрации спама и фишинговых писем, а также для прогнозирования погодных условий и стихийных бедствий. В России используется система распознавания лиц для обеспечения безопасности на массовых мероприятиях и система анализа видеоизображений для выявления лиц, находящихся в розыске. Кстати, в таких системах ИИ можно реализовать как программными решениями, так и аппаратными, например, с помощью плат ИИ.

Еще одна отрасль применения ИИ — это сельское хозяйство. В сельском хозяйстве ИИ используется для повышения урожайности, автоматизации сельскохозяйственных работ и снижения затрат. Например, ИИ-системы могут использоваться для анализа данных о почве и климате для оптимизации посевов, для автоматизации полива и подкормки растений, а также для прогнозирования урожая. В животноводстве системы ИИ решают проблемы мониторинга состояния животных в стаде или на ферме. Российские фермеры используют системы мониторинга сельскохозяйственных угодий, например, «Агроаналитика» для точного прогнозирования урожая. В агрохолдинге «Мираторг» используется ИИ для разработки систем автоматического управления сельскохозяйственной техникой. Конечно же, в сельском хозяйстве невозможно ограничиться только программным обеспечением на базе ИИ, нужны роботы-манипуляторы, дроны и другая техника, для которой используются специальные платы искусственного интеллекта.

Также стоит отметить широкое применение ИИ-систем в сфере транспорта. ИИ нашел свое применение в этой сфере для решения следующих задач: автономное вождение (беспилотные автомобили), для управления светофорами и регулирования потока автомобилей, для планирования маршрутов общественного транспорта и автомобилей. В РФ компания «Нейрокот» разрабатывает программный комплекс анализа степени утомления человека. ПО будет использовано для контроля состояния пилотов воздушных судов гражданской авиации, машинистов поездов, водителей пассажирского и грузового транспорта, диспетчеров и т.д. Также необходимо понимать, что беспилотные автомобили — это не только сложное программное обеспечение, но и специальные аппаратные платформы для искусственного интеллекта, которые и позволяют осуществлять автономное вождение автомобиля.

Широкое применение нашли системы ИИ в различных секторах промышленности, об этом мы подробнее поговорим в следующем разделе нашей статьи.

ИИ в промышленности

ИИ используется в промышленности для решения следующих задач:

  • автоматизация задач (сборка, сварка, упаковка продукции);
  • управление производством;
  • прогнозирование спроса.

В Российской Федерации компания «КамАЗ» использует систему искусственного интеллекта для управления производством автомобилей. В «Газпроме» ИИ применяется для разработки систем мониторинга состояния газопроводов и скважин. В «Роснефти» внедряют ИИ для разработки систем автоматизации добычи нефти и газа. ИИ для разработки систем управления металлургическим производством применяется в «Северстали». Автоматизированный системы управления технологическими процессами (АСУТП) позволяют эффективно контролировать и управлять производством. В настоящее время системы ИИ активно внедряются в АСУ ТП, например, в России разработаны и начали производится платы ИИ для АСУ ТП.

Примеры применения ИИ в промышленности и народном хозяйстве

К примеру, в дорожном хозяйстве остро стоит проблема обнаружения повреждений дорожного покрытия. Как правило, эта проблема требует больших финансовых и трудовых затрат, которые идут из городского бюджета. Однако, есть эффективное и экономичное решение — это внедрение ИТ-систем на базе аппаратных платформ для искусственного интеллекта. ИИ-системы анализируют данные с датчиков, расположенных под дорожным покрытием. Эти датчики могут измерять такие параметры, как деформация, вибрация и температура.

Еще одно интересное применение систем ИИ — контроль и анализ транспортного потока на автомагистралях. Такие системы возможно производить на основе платы с тензорным процессором. TPU (Tensor Processing Unit) — специальный процессор, который применяется для выполнения операций с тензорами, то есть многомерными массивами данных. Именно TPU нужны для систем машинного обучения и искусственного интеллекта. В сфере транспорта ИИ-системы анализируют данные с камер видеонаблюдения и датчиков, расположенных на дороге. Эти системы могут отслеживать движение автомобилей, определять скорость и плотность потока, а также выявлять потенциальные опасности в дорожном движении.

В последнее время среди молодежи получили распространения СИМ (средства индивидуальной мобильности), такие как электросамокаты и т.д. Однако, часто мы видим брошенные СИМ, где угодно, а это «головная боль» для компаний по аренде таких транспортных средств. Здесь на помощь приходят ИИ-системы, которые анализируют изображения с камер видеонаблюдения. Эти системы могут обнаруживать СИМ, определять их тип и местоположение.

В период жаркой погоды и аномальных климатических условий могут участиться пожары. Чтобы избежать повреждений имущества, производственных помещений и жилья, а также гибели людей и животных применяются ИИ-системы, которые анализируют данные с датчиков, расположенных в зданиях и сооружениях. Эти датчики могут измерять такие параметры, как температуру, дым и задымление.

Сейчас везде используются самые разнообразные счетчики (воды, тепла, газа, электричества и т.д.) и датчики (например, промышленного IoT). А значит остро стоит проблема автоматического снятия данных с них и распознавания показаний. Для определения показаний датчиков по видеоизображению используются ИИ-системы, которые обучаются на наборах данных изображений. Эти системы могут определять показания датчиков, таких как уровень жидкости, давление и температура.

Применений ИИ в промышленности очень много, мы постарались осветить самые интересные и наиболее распространенные. Далее немного расскажем об аппаратных платформах для искусственного интеллекта и их производстве в России.

Российские аппаратные платформы искусственного интеллекта

Производство аппаратных платформ для искусственного интеллекта достаточно развито в странах Запада. В настоящий момент, к примеру, компания NVIDIA производит платформу для инференса моделей ИИ. Также компания Intel добавит ИИ во все свои новые процессоры. Не отстает и AMD, она собирается конкурировать с NVIDIA в сфере выпуска плат искусственного интеллекта.

А как дела в России? Надо отметить, что программа импортозамещения в ИТ охватывает все сферы, даже сферу ИИ. С 2024 года московский разработчик и производитель электронных устройств «АТБ Электроника» будет выпускать аппаратные платформы для искусственного интеллекта.

Карты ИИ будут встраиваться в материнскую плату. С помощью плат искусственного интеллекта можно будет решать самые разные задачи, например:

  • Отслеживание и анализ данных видеонаблюдения на предприятии/ контроль персонала.
  • Распознавание лиц в режиме реального времени.
  • Идентификация транспортных средств.
  • Отслеживание несчастных случаев в опасных зонах.
  • Обнаружение вредителей (грызунов, насекомых и т.д.).
  • Контроль вывоза мусора.
  • Контроль размещения товаров и продукции.
  • Контроль состояния проезжей части и пешеходных зон.
  • Обнаружение повреждений дорожного покрытия.
  • Контроль стоянок СИМ.
  • Контроль и анализ транспортного потока на автомагистралях.
  • Обнаружение и раннее предупреждение пожаров.
  • Определение показаний датчиков по видеоизображению.

Выше мы перечислили далеко не полный перечень задач, которые подлежат решению с помощью российских плат ИИ.

Заключение

Аппаратные платформы для искусственного интеллекта являются важным элементом развития систем ИИ. Они позволяют ускорить и повысить эффективность обработки больших объемов данных. В России также ведется разработка и производство аппаратных платформ ИИ, которые найдут широкое применение в различных сферах. По прогнозам аналитиков через 10-15 лет практически не будет производственных предприятий, которые в своем производстве не используют ИИ. Искусственный интеллект становится незаменимым инструментом в различных отраслях, приносящим инновации и улучшения. В России уже существует ряд успешных примеров применения ИИ, и эта тенденция обещает продолжать расти, определяя будущее технологического прогресса в стране.

Отправьте заявку

Специалист компании свяжется с Вами в течение дня