Российский рынок искусственного интеллекта в 2022 г. вырос на 17%. Значительную роль в его развитии играет государство. ИИ-решения получают грантовую поддержку по федеральному проекту «Искусственный интеллект» национального проекта «Цифровая экономика», который реализуется по решению Президента России.
Материал с портала: «CNews».
Самые востребованные ИИ-решения
По данным Statista, мировой рынок искусственного интеллекта (ИИ) в 2022 г. составил $142,3 млрд, к 2023 г. вырастет до $208 млрд, а к 2030 г. может составить $1,8 трлн. Это одна из самых активно развивающихся технологий.
Российский рынок ИИ в 2022 г. оценивался в ₽647 млрд рублей, это на 17,3% больше, чем годом ранее, подсчитали аналитики Центра компетенций НТИ по направлению «Искусственный интеллект» на базе МФТИ.
Ранее вице-премьер РФ Дмитрий Чернышенко отмечал, что вклад в ВВП российских организаций, использующих технологии искусственного интеллекта, может составить до 2% к 2025 году.
Министерство экономического развития совместно с профильными ведомствами, отраслевыми компаниями и вендорами ИИ-решений проанализировало уровень готовности, эффекты, перспективы масштабирования и барьеры внедрения ИИ в пяти приоритетных отраслях.
В результате из более чем 200 рассмотренных проектов эксперты отобрали на 2023 год 70 наиболее востребованных отечественных ИИ-решений по 14 подотраслям: здравоохранение, животноводство, растениеводство, пищевая, химическая и нефтехимическая промышленности, металлургия, машиностроение, колесный, воздушный, железнодорожный, водный транспорт, строительство, эксплуатация ЖКХ. Делимся успешными кейсами внедрения умных технологий, реализованными по федеральному проекту «Искусственный интеллект» национального проекта «Цифровая экономика».
Российский рынок ИИ в 2022 г. оценивался в ₽647 млрд рублей, это на 17,3% больше, чем годом ранее, подсчитали аналитики Центра компетенций НТИ по направлению «Искусственный интеллект» на базе МФТИ.
Ранее вице-премьер РФ Дмитрий Чернышенко отмечал, что вклад в ВВП российских организаций, использующих технологии искусственного интеллекта, может составить до 2% к 2025 году.
Министерство экономического развития совместно с профильными ведомствами, отраслевыми компаниями и вендорами ИИ-решений проанализировало уровень готовности, эффекты, перспективы масштабирования и барьеры внедрения ИИ в пяти приоритетных отраслях.
В результате из более чем 200 рассмотренных проектов эксперты отобрали на 2023 год 70 наиболее востребованных отечественных ИИ-решений по 14 подотраслям: здравоохранение, животноводство, растениеводство, пищевая, химическая и нефтехимическая промышленности, металлургия, машиностроение, колесный, воздушный, железнодорожный, водный транспорт, строительство, эксплуатация ЖКХ. Делимся успешными кейсами внедрения умных технологий, реализованными по федеральному проекту «Искусственный интеллект» национального проекта «Цифровая экономика».
ИИ в здравоохранении
По состоянию на конец 2022 года, Россия является одним из мировых лидеров по разработке и внедрению искусственного интеллекта (ИИ) в здравоохранении. По оценкам Национального центра развития искусственного интеллекта при Правительстве Российской Федерации за 2021 год, 16% организаций сферы здравоохранения уже внедряют технологии искусственного интеллекта, а 34% планируют в ближайшее время. Это уже позволило в 2021 г. добиться совокупного экономического эффекта в размере более 13 млрд руб.
ИИ способен проводить диагностику на основе анализа изображений
Использование технологий ИИ позволяет выявлять заболевания на раннем этапе, увеличивая шанс на успех лечения и снижая издержки. Это уменьшает финансовую нагрузку на систему здравоохранения в целом, упрощает работу врачей и повышает продолжительность и качество жизни граждан. С помощью технологий ИИ можно проводить профилактические обследования, диагностику, основанную на анализе изображений, подбирать оптимальные дозировки лекарственных препаратов, увеличивать точность хирургических вмешательств. Они также помогают избавить сотрудников медучреждений от рутинной работы. Например, взяв на себя обработку и маршрутизацию обращений пациентов или помогая врачу быстрее заполнять медицинскую карту, переводя его голос в текст. В перспективе применение технологий ИИ позволит создать персонализированные средства и методы лечения.
Российские разработчики предлагают все новые решения для здравоохранения. Например, компания «Диджитал Вижн Солюшнс» разрабатывает систему автоматического анализа медицинских офтальмологических изображений на основе алгоритмов искусственного интеллекта. Сейчас осуществляется доработка модулей анализа сканов ОКТ и фундус фотографий глазного дна.
Компания «ОРИС» при поддержке Фонда содействия инновациям создает интеллектуальную систему определения формы объекта и его автоматического захвата робототехническим манипулятором. Мехатронные машины используются при проведении медицинских операций, протезировании. Управление манипулятором в ручном режиме требует особых знаний и навыков, ведь недостаточно провести его по необходимой траектории – требуется также верно захватить объект, учитывая центр масс и другие параметры. Более того, ручной режим всегда подвержен человеческому фактору. Цель проекта — система, упрощающая ручное управление манипулятором.
Российские разработчики предлагают все новые решения для здравоохранения. Например, компания «Диджитал Вижн Солюшнс» разрабатывает систему автоматического анализа медицинских офтальмологических изображений на основе алгоритмов искусственного интеллекта. Сейчас осуществляется доработка модулей анализа сканов ОКТ и фундус фотографий глазного дна.
Компания «ОРИС» при поддержке Фонда содействия инновациям создает интеллектуальную систему определения формы объекта и его автоматического захвата робототехническим манипулятором. Мехатронные машины используются при проведении медицинских операций, протезировании. Управление манипулятором в ручном режиме требует особых знаний и навыков, ведь недостаточно провести его по необходимой траектории – требуется также верно захватить объект, учитывая центр масс и другие параметры. Более того, ручной режим всегда подвержен человеческому фактору. Цель проекта — система, упрощающая ручное управление манипулятором.
ИИ в сельском хозяйстве
Сельское хозяйство — одна из сфер, в которой искусственный интеллект может оказаться по-настоящему незаменимым помощником. Автономная сельхозтехника (беспилотные тракторы и комбайны, самоходные роботы) может применяться для посадки, внесения удобрений, обработки почвы — все это снизит нагрузку на человека и увеличит объем урожая.
Беспилотные дроны способны мониторить посадки, выявлять болезни растений и недостаток питательных веществ, а это позволяет аграриям оперативно реагировать и точечно решать проблемы в полях. Снимки с беспилотников и космических спутников дают информацию о состоянии почвы, соотношении в ней элементов, что дает возможность вносить только те удобрения, которые необходимы именно этому участку. Технологии искусственного интеллекта могут на основании огромного количества данных прогнозировать оптимальный севооборот, объем будущего урожая и выявлять отклонения.
Беспилотные дроны способны мониторить посадки, выявлять болезни растений и недостаток питательных веществ, а это позволяет аграриям оперативно реагировать и точечно решать проблемы в полях. Снимки с беспилотников и космических спутников дают информацию о состоянии почвы, соотношении в ней элементов, что дает возможность вносить только те удобрения, которые необходимы именно этому участку. Технологии искусственного интеллекта могут на основании огромного количества данных прогнозировать оптимальный севооборот, объем будущего урожая и выявлять отклонения.
ИИ может на основании огромного количества данных прогнозировать оптимальный севооборот
Непрерывный мониторинг важен и в животноводстве. Системы компьютерного зрения способны отслеживать поведение каждого животного в стаде, выявляя аномалии, реагировать на звуки и давать рекомендации по лечению и условиям содержания. Селекционная работа также строится намного лучше, если применять в ней нейросети: искусственный интеллект позволяет определить приоритетные характеристики, которые нужно закрепить — это ускоряет селекцию примерно в 10 раз.
Среди проектов, призванных повысить эффективность сельского хозяйства, создаваемая компанией «Смарт Грэйд» модульная семенная линия «Сапсан» с искусственным интеллектом, которая очищает и сортирует семенной материал с чистотой до 99,99%. Это позволяет повысить урожайность минимум на 20%. Участие человека в процессах минимальное, скорость очистки в семенной линии «Сапсан» до 14 т/час.
На данный момент доработана экспериментальная семенная линия с 2 узлами с интегрированным ИИ и встроенным компьютерным зрением — анализатор пневмосортировального стола и фотосепаратор. Линия успешно проходит испытания, протестировано более 10 культур. Для обслуживания нужен 1 оператор.
В стадии завершения находится третий узел — анализатор линии с алгоритмами «Сверточная нейроная сеть» и «Алгоритм по объектам», результаты которых оценивают качество сортировки и при необходимости передают команды на узлы для оптимизации настроек. Это позволяет получить более точный результат в динамически меняющихся условиях.
Компания «Агроноут» при поддержке Фонда содействия инновациям создает сервис «Точные поля» для повышения экономической эффективности растениеводческого бизнеса через формирование точных почвенно-климатических карт. Они позволяют разрабатывать стратегии адаптивно-ландшафтного земледелия, точно вносить удобрения, СЗР и посевной материал в разных по почвенным условиям участках. Данные задачи решаются с использованием технологий искусственного интеллекта.
Еще один пример — система оценки качества сахарной свеклы в открытом кузове грузового автомобиля, созданная компанией «Малленом Системс». С помощью нейронных сетей выполняется локализация содержимого кузова и обнаружение грязи, ботвы, сколов, снега. По полученным данным выполняется классификация сырья по категориям качества. Точность оценки выше 90%. Система уже внедрена на Знаменском сахарном заводе в Тамбовской области.
Среди проектов, призванных повысить эффективность сельского хозяйства, создаваемая компанией «Смарт Грэйд» модульная семенная линия «Сапсан» с искусственным интеллектом, которая очищает и сортирует семенной материал с чистотой до 99,99%. Это позволяет повысить урожайность минимум на 20%. Участие человека в процессах минимальное, скорость очистки в семенной линии «Сапсан» до 14 т/час.
На данный момент доработана экспериментальная семенная линия с 2 узлами с интегрированным ИИ и встроенным компьютерным зрением — анализатор пневмосортировального стола и фотосепаратор. Линия успешно проходит испытания, протестировано более 10 культур. Для обслуживания нужен 1 оператор.
В стадии завершения находится третий узел — анализатор линии с алгоритмами «Сверточная нейроная сеть» и «Алгоритм по объектам», результаты которых оценивают качество сортировки и при необходимости передают команды на узлы для оптимизации настроек. Это позволяет получить более точный результат в динамически меняющихся условиях.
Компания «Агроноут» при поддержке Фонда содействия инновациям создает сервис «Точные поля» для повышения экономической эффективности растениеводческого бизнеса через формирование точных почвенно-климатических карт. Они позволяют разрабатывать стратегии адаптивно-ландшафтного земледелия, точно вносить удобрения, СЗР и посевной материал в разных по почвенным условиям участках. Данные задачи решаются с использованием технологий искусственного интеллекта.
Еще один пример — система оценки качества сахарной свеклы в открытом кузове грузового автомобиля, созданная компанией «Малленом Системс». С помощью нейронных сетей выполняется локализация содержимого кузова и обнаружение грязи, ботвы, сколов, снега. По полученным данным выполняется классификация сырья по категориям качества. Точность оценки выше 90%. Система уже внедрена на Знаменском сахарном заводе в Тамбовской области.
ИИ на транспорте
ИИ уже широко используется на транспорте. «Умные» светофоры помогают организовать движение по улицам мегаполисов, камеры следят за соблюдением правил дорожного движения. Анализ информации с различных датчиков помогает контролировать исправность транспорта и состояние водителя, а значит, предотвращать аварии. На общественном транспорте ИИ помогает водителю анализировать дорожную ситуацию и прогнозировать ее развитие.
Системы на базе ИИ прекрасно справляются с задачей планирования перевозок на основании спроса и выбора оптимального маршрута, дают возможность организовать безбарьерную систему пропускного контроля.
Системы на базе ИИ прекрасно справляются с задачей планирования перевозок на основании спроса и выбора оптимального маршрута, дают возможность организовать безбарьерную систему пропускного контроля.
Важное направление применения ИИ на транспорте — железнодорожные перевозки
Важное направление применения ИИ на транспорте — железнодорожные перевозки. Системы предиктивной аналитики на базе искусственного интеллекта и больших данных позволяют предсказать поломки локомотивов и повреждения железнодорожного полотна.
Еще одним примером помощи современных технологий могут стать беспилотные локомотивы, работающие под удаленным контролем оператора. Такая схема позволяет увеличить скорость формирования поездов, объем перевозимого груза и безопасность перевозки. А еще экономит до 15% топлива. И конечно, искусственный интеллект способен существенно упростить и ускорить огромную часть работы, которую сегодня выполняют диспетчеры – формирование и перестановка составов, их погрузка и отправление.
В списке новых решений, которые в ближайшее время появятся на транспорте, создаваемый компанией «Нейрокот» программный комплекс анализа степени утомления человека. Разработчики намерены обучить нейронную сеть на основании дата-сета большого размера определять по параметрам голоса признаки усталости человека. Программный комплекс может быть использован для контроля состояния пилотов воздушных судов гражданской авиации, машинистов поездов, водителей пассажирского и грузового транспорта, диспетчеров и т.д.
Еще одним примером помощи современных технологий могут стать беспилотные локомотивы, работающие под удаленным контролем оператора. Такая схема позволяет увеличить скорость формирования поездов, объем перевозимого груза и безопасность перевозки. А еще экономит до 15% топлива. И конечно, искусственный интеллект способен существенно упростить и ускорить огромную часть работы, которую сегодня выполняют диспетчеры – формирование и перестановка составов, их погрузка и отправление.
В списке новых решений, которые в ближайшее время появятся на транспорте, создаваемый компанией «Нейрокот» программный комплекс анализа степени утомления человека. Разработчики намерены обучить нейронную сеть на основании дата-сета большого размера определять по параметрам голоса признаки усталости человека. Программный комплекс может быть использован для контроля состояния пилотов воздушных судов гражданской авиации, машинистов поездов, водителей пассажирского и грузового транспорта, диспетчеров и т.д.
ИИ в промышленности
Искусственный интеллект в промышленности позволяет увеличивать прибыль и снижать затраты. Сегодня ИИ уже используется для поддержки принятия решений, интеллектуального анализа данных. Искусственный интеллект помогает прогнозировать спрос, отслеживать качество сырья, вести мониторинг производства и состояния оборудования, организовывать сбыт товаров. Все это позволяет уменьшить потери и брак, увеличить эффективность и повысить общую производительность труда.
Лидером по использованию ИИ является машиностроение. В этой отрасли искусственный интеллект дает возможность автоматизировать огромную часть рутинной работы. Например, прежде чем запустить любую деталь в производство, необходимо провести множество испытаний. Тесты на реальных прототипах требуют больших затрат времени и множества ресурсов. Интеллектуальные системы могут проводить сотни тысяч виртуальных симуляций, оставляя на реальные испытания только самые важные тесты.
Нейросети отлично справляются и с управлением складскими процессами, планируя спрос и загрузку, прогнозируя потребность в сырье и его количество на складах. Они способны выстраивать логистические цепочки, учитывая сезонность, конкретные особенности хранения и множество других факторов. Это не только сокращает расходы на хранение, но и снижает загрузку складских помещений.
Лидером по использованию ИИ является машиностроение. В этой отрасли искусственный интеллект дает возможность автоматизировать огромную часть рутинной работы. Например, прежде чем запустить любую деталь в производство, необходимо провести множество испытаний. Тесты на реальных прототипах требуют больших затрат времени и множества ресурсов. Интеллектуальные системы могут проводить сотни тысяч виртуальных симуляций, оставляя на реальные испытания только самые важные тесты.
Нейросети отлично справляются и с управлением складскими процессами, планируя спрос и загрузку, прогнозируя потребность в сырье и его количество на складах. Они способны выстраивать логистические цепочки, учитывая сезонность, конкретные особенности хранения и множество других факторов. Это не только сокращает расходы на хранение, но и снижает загрузку складских помещений.
Будущее промышленности — за роботизацией производства
На самом производстве помощниками для персонала уже стали роботы-ассистенты, которые выполняют все перемещения деталей, оставляя сотруднику возможность выполнять только точечные операции. Машины работают быстро и точно, а централизованная интеллектуальная система позволяет дообучать их на полученном опыте, оптимизируя операции и энергозатраты.
Примеров решений на базе ИИ для промышленности уже множество. Так, разработанная «Малленом Системс» система видеоаналитики EYECONT решает задачи повышения безопасности на производстве, предотвращения производственного травматизма и предупреждения чрезвычайных ситуаций. С ее помощью можно контролировать наличие, комплектность и правильность ношения до 15 типов СИЗ, действия сотрудников и возникновения опасных событий.
Компания «ИДИС» работает над системой контроля эксплуатации оборудования, которая сможет обеспечить его безаварийность, надежность, рациональное использование, определить совокупную стоимость владения активами. Решение будет не только предсказывать техническое состояние оборудования, а еще и оценивать причину появления неисправностей и выдавать рекомендации по их устранению. В результате ее внедрения ожидается сокращение простоев оборудования на 15%; аварийных ремонтов — на 80%; сверхурочных работ — на 10%. Срок полезного использования оборудования вырастет на 25%. Разработка ведется при поддержке Фонда содействия инновациям.
Примеров решений на базе ИИ для промышленности уже множество. Так, разработанная «Малленом Системс» система видеоаналитики EYECONT решает задачи повышения безопасности на производстве, предотвращения производственного травматизма и предупреждения чрезвычайных ситуаций. С ее помощью можно контролировать наличие, комплектность и правильность ношения до 15 типов СИЗ, действия сотрудников и возникновения опасных событий.
Компания «ИДИС» работает над системой контроля эксплуатации оборудования, которая сможет обеспечить его безаварийность, надежность, рациональное использование, определить совокупную стоимость владения активами. Решение будет не только предсказывать техническое состояние оборудования, а еще и оценивать причину появления неисправностей и выдавать рекомендации по их устранению. В результате ее внедрения ожидается сокращение простоев оборудования на 15%; аварийных ремонтов — на 80%; сверхурочных работ — на 10%. Срок полезного использования оборудования вырастет на 25%. Разработка ведется при поддержке Фонда содействия инновациям.
ИИ в строительстве и ЖКХ
В строительной отрасли ИИ используется для планирования и мониторинга хода возведения объектов и расходов строительных материалов, контроля рабочих, в том числе соблюдения ими правил техники безопасности. На фоне перехода строительной отрасли к BIM-проектированию становится актуальной задача применения ИИ для автоматизации типовых операций в системе. И, конечно, в этой сфере также возможно использование беспилотной техники.
ИИ-системы находят применение и в сфере жилищно-коммунального хозяйства (ЖКХ). Наиболее сильная их сторона – это прогнозирование энергопотребления. Нейросети, обученные на уже известных данных о потреблении энергии, способны очень точно предсказывать объем, который потребуется в будущем. Но есть и более точечные варианты применения. Например, искусственный интеллект способен обнаруживать утечки воды в огромных и сложных сетях водоснабжения. Для этого используются виброакустические датчики, отправляющие массивы данных для обработки. Нейросеть на их основе точно локализует протечки, и их устранение можно проводить намного проще и быстрее. Такие системы позволяют сократить потери воды до 20%, а значит, сократить затраты на эксплуатацию водопровода, удешевить сам ремонт, и даже улучшить экологическую обстановку.
ИИ-системы находят применение и в сфере жилищно-коммунального хозяйства (ЖКХ). Наиболее сильная их сторона – это прогнозирование энергопотребления. Нейросети, обученные на уже известных данных о потреблении энергии, способны очень точно предсказывать объем, который потребуется в будущем. Но есть и более точечные варианты применения. Например, искусственный интеллект способен обнаруживать утечки воды в огромных и сложных сетях водоснабжения. Для этого используются виброакустические датчики, отправляющие массивы данных для обработки. Нейросеть на их основе точно локализует протечки, и их устранение можно проводить намного проще и быстрее. Такие системы позволяют сократить потери воды до 20%, а значит, сократить затраты на эксплуатацию водопровода, удешевить сам ремонт, и даже улучшить экологическую обстановку.
ИИ способен обнаруживать нарушения в работе сетей энерго и водоснабжения
Еще одна интересная область применения искусственного интеллекта в ЖКХ — это создание цифровых двойников коммунальных сетей. Они помогают правильно подобрать параметры эксплуатации и эффективно управлять котельными, тепловыми и даже электрическими сетями. Результатом становится огромная экономия расходов и сокращение вероятности поломок и аварий.
Это актуально не только для муниципального и городского сектора, но также для частных компаний и предприятий. Искусственный интеллект может помочь в сокращении издержек.
Например, компания «Юнайтед Вотер» разработала систему подачи и очистки питьевой воды WATWELL с профессиональной фильтрацией и оснащенную бесконтактным управлением. Данное оборудование подает охлажденную, горячую и газированную воду. Продукт собирает в реальном времени данные с датчиков для обучения нейронной сети, которая в будущем будет прогнозировать и предупреждать о наступлении возможных поломок оборудования или его отдельных узлов до возникновения ремонтных и аварийных ситуаций.
Это актуально не только для муниципального и городского сектора, но также для частных компаний и предприятий. Искусственный интеллект может помочь в сокращении издержек.
Например, компания «Юнайтед Вотер» разработала систему подачи и очистки питьевой воды WATWELL с профессиональной фильтрацией и оснащенную бесконтактным управлением. Данное оборудование подает охлажденную, горячую и газированную воду. Продукт собирает в реальном времени данные с датчиков для обучения нейронной сети, которая в будущем будет прогнозировать и предупреждать о наступлении возможных поломок оборудования или его отдельных узлов до возникновения ремонтных и аварийных ситуаций.
Государственная поддержка ИИ-проектов
Господдержка проектов в сфере ИИ по федеральному проекту «Искусственный интеллект» национального проекта «Цифровая экономика» является серьезным стимулом для компаний создавать и внедрять новые интеллектуальные решения. Так, до 20 ноября Фонд содействия инновациям принимает заявки на два грантовых конкурса: «Коммерциализация-ИИ» и «Внедрение-ИИ».
Первый — с возможностью получения гранта до 30 млн рублей, направлен на поддержку компаний, планирующих доработку, апробацию и (или) внедрение собственных продуктов, сервисов и решений в области искусственного интеллекта.
Грант по конкурсу «Внедрение-ИИ» предоставляется компаниям для реализации технологического проекта, предполагающего развитие материально-технической базы, кадрового потенциала и решения в области ИИ. В случае победы компания получит грант до 50 млн рублей.
Первый — с возможностью получения гранта до 30 млн рублей, направлен на поддержку компаний, планирующих доработку, апробацию и (или) внедрение собственных продуктов, сервисов и решений в области искусственного интеллекта.
Грант по конкурсу «Внедрение-ИИ» предоставляется компаниям для реализации технологического проекта, предполагающего развитие материально-технической базы, кадрового потенциала и решения в области ИИ. В случае победы компания получит грант до 50 млн рублей.
Источник: «CNews».
