Премия Рунета-2020
Россия
Москва
+18°
Boom metrics

Искусство интеллекта

Как нейросети помогают российской экономике развиваться
Алексей КУЗНЕЦОВ
Демонстрация операционного процесса с помощью аппарата для проведения хирургических операций Da Vinci на открытой экскурсии в ГКБ им. Боткина в Москве. Фото: Павел ЛЬВОВ/РИА Новости

Демонстрация операционного процесса с помощью аппарата для проведения хирургических операций Da Vinci на открытой экскурсии в ГКБ им. Боткина в Москве. Фото: Павел ЛЬВОВ/РИА Новости

Искусственный интеллект. Многие его боятся, а вот и зря. Возможности нейросетей можно применить практически во всех сферах жизни. От посадки семян до дизайна интерьеров. И везде ИИ будет хорошим помощником. Вдумчивый анализ больших данных с помощью алгоритмов искусственного интеллекта позволяет находить наиболее эффективные решения, рассчитывать оптимальный маршрут или предлагать нетривиальные подходы.

В России умные технологии стремительно развиваются. И это важнейший приоритет федерального проекта «Искусственный интеллект», куратором которого является Минэкономразвития России. Нейросети используют в своей работе не только крупные корпорации, но и многочисленные стартапы. Результаты их работы уже активно внедряются.

Какие дивиденды от этого получает экономика страны? Вот в этом давайте и разберемся.

Ускоренная разработка лекарств

Возможности ИИ в сфере здравоохранения могут быстро отразиться на качестве жизни граждан. Применений масса. С помощью технологий ИИ можно проводить профилактические обследования, диагностику, подбор оптимальных дозировок лекарств, увеличить точность хирургических вмешательств. В перспективе технологии позволят создать средства и методы лечения, полностью персонализированные под каждого отдельного пациента.

При этом уже в самое ближайшее время генеративные модели позволят в разы сократить время на разработку новых медикаментов. Эта проблема стоит остро. Разработка лекарств с нуля требует десятков миллиардов рублей и долгих лет испытаний и экспериментов. Так что любой прогресс в этой сфере будет нести огромную экономическую и социальную выгоду.

Сразу несколько российских компаний занимаются подобными инновациями. К примеру, компания Syntelly (участник «Сколково») создала платформу, база данных которой содержит более 155 млн молекул. В нее встроены модули для прогнозирования физико-химических, биологических, экологических свойств, токсичности веществ и др.

Фото: Shutterstock.

- Наши технологии машинного обучения позволяют достаточно аккуратно и быстро прогнозировать возможные негативные эффекты, в том числе и для новых, ранее неизвестных молекул. Это позволяет проводить анализ возможных проблем на самой ранней стадии, тем самым сохранить время и деньги, а главное, существенно снизить риски побочных эффектов для людей, - говорит сооснователь платформы, член-корреспондент РАН Максим Федоров.

С разработчиком ПО уже сотрудничает более 30 организаций, среди которых Роспатент (ФИПС), «Артген биотех», Казанский федеральный университет, а также более 1000 пользователей из разных стран мира

Антикризисный помощник диспетчера

Главное достоинство ИИ в том, что после обучения и настройки он может анализировать большие объемы данных, запоминать и самообучаться в процессе. Задача такой технологии - помочь человеку принять правильное решение, предупредить об опасности или сделать его жизнь проще и быстрее.

Так, ученые Центра компетенций Национальной технологической инициативы (НТИ) «Искусственный интеллект» на базе МФТИ разработали систему - помощника диспетчера железнодорожного транспорта на базе ИИ. Она называется «Прогноз».

При любых аварийных или нестандартных ситуациях, когда расписание нарушается, главной задачей диспетчера является введение всех поездов в график. Именно в эти моменты скорость принятия решений является наиболее критичной. Возможность системы оперативно предложить диспетчеру верное решение - главное преимущество разработки.

- Перерасчет производится за три секунды. При этом учитывается около 50 условий и ограничений, - говорит Андрей Новиков, ведущий инженер лаборатории волновых процессов и систем управления МФТИ.

Даже самый опытный железнодорожный диспетчер не сможет так быстро разрешить форс-мажорную ситуацию.

Умные тракторы и комбайны

Сельское хозяйство - одна из сфер, в которой искусственный интеллект уже зарекомендовал себя в качестве незаменимого помощника. Автономная сельхозтехника может применяться для посадки, сбора урожая, внесения удобрений, обработки почвы. Беспилотные дроны способны мониторить посадки, выявлять болезни растений и недостаток питательных веществ. А технологии искусственного интеллекта могут на основании огромного количества данных прогнозировать оптимальный севооборот, объем будущего урожая и выявлять отклонения.

Так, одна из российских компаний уже в течение нескольких лет производит системы автопилотирования умного сельхозтранспорта.

По оценке экспертов, разработка позволяет повысить эффективность агрохозяйства до 30 - 35% за счет экономии топлива, удобрений, химикатов, сокращении времени обработки и т.д.

- Если говорить про комбайны, уборка - очень тяжелая задача по концентрации внимания для механизатора, с которой он перестает справляться через 2 - 3 часа после начала смены. Пропущенные участки в среднем составляют 7 - 12% поля. Чтобы их повторно убрать, нужно потратить дополнительное время и топливо. Автопилот полностью решает эту проблему, - поясняют разработчики.

Сейчас в России работает более 1600 умных тракторов и комбайнов в 30 регионах страны от Псковской области до Приморского края.

Развитие искусственного интеллекта в России

• Россия входит в пятерку стран с собственными генеративными моделями ИИ и в десятку стран по совокупной максимальной мощности суперкомпьютеров.

• 32 % составляет текущий средний уровень использования ИИ в приоритетных отраслях.

• К 2030 году до 95% всех компаний будут применять ИИ, в том числе благодаря господдержке.

• При максимальных инвестициях за 5 лет прогнозируется дополнительный прирост ВВП от массового внедрения ИИ в объеме 11,2 триллиона рублей накопительным итогом к 2030 году.