Тема: 🧠Искусственный интеллект уже работает для энергетики
Руководитель Лаборатории искусственного интеллекта Школы управления СКОЛКОВО Александр ДИДЕНКО рассказал журналисту «ЭПР» об основных сценариях и паттернах применения ГИИ в энергетике и промышленном производстве.
«Распространенная классификация решений на базе текстовых ГИИ делит их на чатботов, ассистентов (копилотов) и агентов. Промышленные ИИ-ассистенты и, в намного меньшей степени, ИИ-агенты — самый частый сценарий ГИИ в промышленности. Они позволяют техникам, инженерам по эксплуатации или ремонтникам получать доступ к знаниям о производственной линии, производимом объекте или фабрике целиком, используя самый естественный интерфейс в мире — человеческий язык.
Простой кейс в этом классе — Enterprise AI ядерной станции Diablo Canyon Neutron, который обеспечивает мгновенный поиск по тысячам лицензий, схем и протоколов без выхода в интернет. AI-боты Shell, подкрепленные графом знаний, помогают технологам и геофизикам быстро находить выдержки из архивных отчетов и проверять гипотезы, что повышает точность R&D-процессов и ускоряет разработку новых материалов. Apache совместно с Intellicess разработали помощника для инженеров по бурению, отвечающего на вопросы по истории более чем 200 скважин с помощью GPT-3.5/4 и векторного поиска.
Более сложные решения аргументируют статичные тексты потоковой информацией с датчиков. На выставке Hannover Messe 2024 компания AWS представила виртуального ассистента для ремонтников, в котором система на базе языковой модели Amazon Bedrock извлекает из автоматически распознанных технических мануалов и потока IIoT-данных релевантные фрагменты. Она включает их в промпт языковой модели, взаимодействующей с ремонтником, благодаря чему существенно сокращается время поиска причин неполадок.
Похожую архитектуру используют в прототипе Bosch: здесь LLM Claude обращается к знаниевому графу и данным с датчиков, выстраивая рекомендацию по оптимальным параметрам работы оборудования.
Еще одна ось усложнения решений — добавление ИИ-ассистентам умения работать вне текстовых модальностей (например, в визуальной). Так, «Большой Ватт» China Southern Power Grid объединяет языковую и визуальную обработку в широком диапазоне рабочих задач — от анализа регламентов до распознавания дефектов изоляторов на фото c дронов.
В целом, область технического обслуживания и ремонта (ТОиР) наиболее богата примерами ИИ-ассистентов. NorthWind Technical предложила систему AlarmIQ, объединяющую аварийные сигналы PLC/SCADA и историю заявок для анализа причин отказов. IBM также создала ассистента для ремонтников, добавив в его память историю ремонтов и документацию.
Дальше всех пошла итальянская Acciaierie Bertoli Safau: дообучила нейронку, изменив непосредственно ее внутреннее содержание, на данных CMMS и руководствах создав Generative AI Copilot, позволяющий механикам получать консультации на нескольких языках.
Часто ИИ-агента соединяют с ERP-системой предприятия и дают ему инструментарий для взаимодействия с ней. Так, Petrobras запустила Petronemo — ИИ-ассистента для морских платформ и нефтепереработающих заводов (НПЗ), который синхронизируется с ERP-системой, получает данные с датчиков и формирует заказы на запчасти, сокращая время диагностики и бюрократические задержки.
В России «Норникель» внедряет внутреннего LLM-бота для технологов, обеспечивающего доступ к тысячам патентов, технических инструкций и лабораторных данных. Сибур разрабатывает локального AI-ассистента на базе GigaChat для диагностики оборудования с учетом ограничений на передачу данных за границу. Эти проекты направлены на снижение простоев и ошибок персонала, где даже процентное повышение коэффициента готовности оборудования обеспечивает значительный экономический эффект.
