Российская финтех-компания ЮMoney провела исследование, по результатам которого выяснилось, что более половины россиян (54%) уверены: искусственный интеллект в самом ближайшем будущем перестанет быть чем-то новым и таинственным и будет использоваться как повседневный рабочий инструмент. 70% опрошенных уже активно пользуются достижениями ИИ, но ключевые решения пока что оставляют за людьми. А в ближайшие годы, уверены респонденты, нас ждет гибридный формат работы: ИИ отвечает за рутину, люди занимаются творчеством и принимают финальные решения.
В сегодняшнем дайджесте выясняем, в каких сферах ИИ уже зарекомендовал себя как надежный сотрудник, выполняющий рутинные задачи.
ИИ и Арктика
Профессор Высшей школы производственного менеджмента Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого заявляет: в ближайшие 4 года искусственный интеллект освоит масштабируемые промышленные решения в процессе освоения Арктики. Суровые погодные условия и дорогая логистика могут способствовать тому, что ИИ станет одним из ключевых инструментов освоения региона. В ближайшие 4 года, по прогнозам эксперта, 90% судов оснастят ИИ-помощниками, а полностью беспилотные суда составят от 10 до 15% флота.
Инженеры из МИФИ уже представили новый алгоритм планирования маршрутов на базе ИИ для арктических ледоколов. ИИ анализирует толщину, плотность и направление льдов, учитывает актуальные погодные условия и технические характеристики ледокола. Благодаря этому алгоритму снижается расход топлива, повышается безопасность маневров, а время реагирования на чрезвычайные ситуации сокращается на 15-20%.
ИИ и промышленность
Команда ученых из Мордовского государственного университета имени Н. П. Огарева представила ИИ-консультанта для работы с регламентами и нормативной документацией в промышленной сфере. В разработке ученых источники информации и механизм генерации ответов существуют раздельно. Благодаря такому подходу ИИ выдает ответы исключительно на основе верифицированных данных, а частота его галлюцинаций снижена до минимума. Таким образом, благодаря новому помощнику, сотрудники предприятия, в которое внедрено это решение, смогут находить нужную информацию намного быстрее, чем вручную, и разгрузить свои службы поддержки.
ИИ и металлы
Исследователи из Новосибирского государственного технического университета разработали интеллектуальную систему контроля качества для металлургов. Эта система способна распознать трещины, коррозию и другие повреждения металла, оценивая одно лишь фото. Нейросети, которая лежит в основе системы, не требуется множество снимков в высоком качестве, ее очень просто обучить, и она способна «понимать» суть дефекта.
Испытания на открытых базах снимков прошли многообещающе: нейросеть продемонстрировала точность обнаружения дефектов металла в 87%, а это значительно лучше, чем традиционные методы машинного обучения, в которых признаки дефектов описываются вручную. Разработка очень пригодится там, где собирать вручную тысячи примеров брака изделия сложно и невыгодно.
