Искусственный интеллект в наши дни — одно из наиболее востребованных направлений развития науки

Интервью с Владимиром Котовым, президентом Ассоциации разработчиков, изготовителей и поставщиков средств индивидуальной защиты (Ассоциации «СИЗ»), про искусственный интеллект в охране труда и промышленной безопасности в России.

— Владимир Иванович, ИИ требует инвестиций, ведь дело это дорогостоящее. Где деньги взять?

— Инвестиции в ИИ стабильно растут последние 10 лет. В 2021 году были зафиксированы рекордные вложения со стороны частных инвесторов — примерно $125,4 миллиарда. В 2022 году объем частных инвестиций в ИИ был в 18 раз больше, чем в 2013-м. Его стремятся адаптировать к использованию буквально везде: в военном деле, образовании, бизнесе, борьбе с мошенничеством, электроэнергетике, производственной сфере, на транспорте, в торговле, в сельском хозяйстве, даже в ресторанах и пивоварении.

— Как много предприятий готово довериться роботу? Какие именно компетенции ему можно отдать?

— Доля компаний, внедряющих ИИ, к концу 2022-го стабилизировалась. Предприятия, которые применяют такие решения, добились снижения затрат и увеличения доходов. Ключевыми областями применения ИИ в бизнес-сфере являются автоматизация процессов, компьютерное зрение и виртуальные агенты. В целом, согласно результатам ежегодного исследования, доля компаний, внедрявших ИИ в 2022 году, увеличилась более чем вдвое по сравнению с 2017 годом.

Российские компании стараются не отставать от мировых трендов, в том числе и в сфере применения ИИ. Объем российского рынка искусственного интеллекта в 2022 году достиг 647 миллиардов рублей, что на 17,3 процента больше, чем годом ранее. Эти данные приводятся в исследовании, которое аналитики Центра компетенций НТИ по направлению «Искусственный интеллект» на базе МФТИ представили в июле 2023 года.

— Насколько активно ИИ используется в сфере охраны труда и промышленной безопасности?

— Согласно отчету, к началу 2022 года в России насчитывалось порядка 400 компаний, работающих в сфере искусственного интеллекта. Среди них:

77 разработчиков инструментов бизнес-аналитики;

76 разработчиков технологий компьютерного зрения:

55 разработчиков решений в сфере обработки естественного языка;

54 медицинских проекта;

49 разработчиков ПО для анализа данных.

Множество изделий этих компаний используют в работе отечественные промышленные предприятия. На конец 2021 года 16 процентов российских предприятий уже использовали искусственный интеллект или внедряли его, и большинство из этих предприятий — крупные.

Так, ИИ следит за безопасностью работников Быстринского ГОКа (входит в «Норникель»). Искусственный интеллект, разработанный специально для предотвращения несчастных случаев, распознает отсутствие необходимых средств защиты на работниках и сигнализирует руководству. Он имеет дополнительный модуль Face ID, идентифицирующий персонал по лицу. Участки дробления, измельчения, сушки, отгрузки готовой продукции, технологический участок и центральные ремонтно-механические мастерские находятся под круглосуточным видеонаблюдением.

Разработка следит за наличием у работников спецодежды, защитных касок с обязательным применением подбородочного ремня, защитных очков и других средств защиты. Скоро она сможет распознавать и фиксировать использование страховочной привязи при выполнении работ на высоте. Сейчас подобный искусственный интеллект, отвечающий за безопасность, внедрен на нескольких предприятиях Норильского и Кольского дивизионов «Норникеля».

В августе 2023 года Магнитогорский металлургический комбинат завершил проект по внедрению системы предотвращения нахождения персонала в опасных зонах. Решение, основанное на технологии машинного зрения, позволяет за счет фиксации перемещений работников повысить безопасность и снизить риски производственного травматизма.

Специалисты коксового цеха и дирекции охраны труда и промышленной безопасности определили места, где работникам может грозить какая-либо опасность. Далее на коксовых машинах установили специальные датчики, которые определяют расстояние, на котором сотрудник находится от включенного оборудования. При сближении коксовых машин с работником на радиометку, выданную ему в начале смены, поступает вибросигнал. В этот же момент на коксовой машине включается световая и звуковая сигнализация и происходит блокировка ее механизмов. А для удобства идентификации работника применяются персональные RFID-метки (транспондеры), нанесенные на каску.

«Росэнергоатом» (входит в госкорпорацию «Росатом») начал внедрение системы умной видеоаналитики еще в 2019 году на Кольской АЭС. Проект позволяет контролировать использование средств индивидуальной защиты (СИЗ) на атомных электростанциях. Нейронная сеть анализирует видео с камер наблюдения, тем самым полностью автоматизируя выявление нарушений при применении СИЗ в производственных помещениях, где находятся действующие электроустановки. Система позволяет выявлять и регистрировать 95-98% нарушений, сократить количество несчастных случаев в 8 раз.

В 2021-м систему включили в реестр российского ПО. Планируется, что к февралю 2024 года она появится на девяти из 11 российских АЭС.

Тот же «Росэнергоатом» в 2021 году испытал на Калининской АЭС новейший роботизированный комплекс противопожарной защиты с элементами искусственного интеллекта. Многофункциональный робототехнический комплекс противопожарной защиты машинных залов атомных станций не имеет аналогов в России и в будущем применение данных комплексов может быть распространено на электростанции традиционной энергетики, предприятия нефтегазовой, космической и других отраслей промышленности.

Применение в устройстве робототехнических средств с элементами искусственного интеллекта позволило существенно расширить технические возможности и технологию пожаротушения. Так, система сканирует помещение не только по температуре, но и содержанию в воздухе горючих газов, в том числе водорода. Кроме того, роботы сами определяют необходимый режим тушения с учетом вида исходного события, динамики развития аварийной ситуации и запаса огнетушащих веществ.

Для тушения пожаров эта система использует компрессионную пену. Она обволакивает горящую поверхность и образует плотное пенное покрытие, которое не позволяет проникать кислороду. Благодаря этому горение прекращается практически моментально и в разы сокращается время тушения пожара.

— Расскажите подробнее о фирмах, разрабатывающих новинки ИИ и о самих изобретениях.

— Российская компания Napoleon IT создала модель предсказания несчастных случаев в железнодорожной сфере. Перед этим была выявлена проблема: высокий процент инцидентов с отрицательными последствиями, вызванными определенным физическим или эмоциональным состоянием сотрудников. За 15 лет были собраны личные и профессиональные данные сотрудников, данные о тренингах и обучении персонала, данные о состоянии материальный базы, используемой сотрудниками. На их основе удалось построить модель экстремального градиентного бустинга с точностью предсказания инцидента с конкретным сотрудником 80 процентов и до 85 процентов, указывая группу лиц, кто с большой степенью вероятности примет участие в инциденте.

Были найдены неочевидные закономерности: если у сотрудника день рождения и он полностью погружен мыслями в это событие, то это повышает вероятность возникновения несчастного случая. Также неукомплектованность бригад может спровоцировать инциденты, например, выходит неполная бригада, люди не успевают очистить от снега пути. Такая спешка может привести к несчастным случаям из-за отсутствия достаточного количества сотрудников. Анализ больших объемов данных позволяет заранее просчитать и предсказать вероятность возникновения таких ситуаций и принять соответствующие меры: усилить человека напарником в день рождения или вывести дополнительных людей в непогоду. Предиктивные модели хороши естественной возможностью повлиять на негативный исход и очень зарекомендовали себя.

Другая российская IT-компания — КРОК в 2019 году разработала программную платформу «Цифровой рабочий». Ее модули созданы в интересах руководителей предприятий и служб ОТиПБ, главных инженеров, директоров по производству и самих работников, которые трудятся в зонах риска. Система в режиме реального времени помогает следить за соблюдением правил охраны труда и промбезопасности, выявлять нарушения технологических процессов, предупреждать угрозы и оперативно оповещать заинтересованных лиц. В 2020 платформа была обновлена. В новой версии особое внимание уделено аналитике данных, которые могут одновременно поступать с камер видеонаблюдения, умных касок и других датчиков.

Решения компании были внедрены у таких гигантов, как «Газпромнефть», «Сибур», «Росэнергоатом», «РусГидро», «ФосАгро», «Транснефть» и ЛУКОЙЛ.

В конце 2022 года «Крок» представила отечественную систему дистанционного контроля промышленной безопасности как компонент решений класса MES.

СДКПБ работает на базе платформы PhoenixDS с применением нейронных сетей, позволяет в 2 раза сократить число нарушений норм технологического режима и с точностью до 98 процентов прогнозировать вероятность наступления инцидентов промышленной безопасности (ПБ). СДКПБ классифицирует события ПБ согласно уровням опасности, выявляет отклонения, позволяет оперативно оценить риски возникновения инцидентов и на самой ранней стадии предотвращать их развитие на объектах повышенной опасности (ОПО). Такой подход обеспечивает более высокий уровень промышленной безопасности. Кроме того, система позволяет автоматически передавать обезличенную информацию о статусе ПБ объекта в автоматизированную информационную систему Ростехнадзора.

Это только часть решений, внедренных на отечественных предприятиях и касающихся охраны труда и промышленной безопасности. Развитие подобных технологий, которые могут повысить безопасность труда в стране, необходимо поддерживать и всячески поощрять. И здесь стоит подумать о коллаборации ИТ-компаний, производителей СИЗ, отраслевых ассоциаций, органов власти и, конечно, самих промышленных предприятий.

Сайт Ассоциации «СИЗ»: https://asiz.ru/

Источник