В РСПП обсудили переход компаний от пилотных проектов к внедрению технологий искусственного интеллекта и промышленного интернета вещей
4 Декабря 2019 00:00:00

3 декабря 2019 г.  в РСПП  состоялось заседание рабочей группы по искусственному интеллекту подкомитета по цифровой экономике и инновациям Комитета РСПП по международному сотрудничеству, на котором  обсудили глобальное применение технологий искусственного интеллекта  и промышленного интернета вещей. 

Заседание открыл А.В. Смоленский, Руководитель рабочей группы «Искусственный интеллект» подкомитета по цифровой экономике и инновациям, Директор по развитию бизнеса ООО «Цифра».

С основным докладом выступила Екатерина Ляпина,  Старший консультант ООО “Цифра”, по теме: «Ландшафт использования технологий машинного и глубокого обучения в промышленном интернете вещей».

Эксперты проанализировали проекты исследовательских организаций и компаний из 27 стран. Больше всего публикаций - в США (32%), Китае (12%) и Германии (10%).

Наиболее часто методы машинного обучения применялись в дискретном производстве – 44%, в процессном производстве – 22%, в электроэнергетике – 11%. Ещё  23% проектов находятся на ранней стадии разработки, как правило, это научные работы, посвященные применению методов ИИ в новых сферах для промышленного сектора.

По словам  Екатерины Ляпиной, в текущем году многие компании перешли от стадии экспериментов к промышленному внедрению систем на основе искусственного интеллекта и машинного зрения.

“Методы искусственного интеллекта помогают решать такие задачи, как оптимизация загрузки оборудования, расхода сырья и контроль качества. Набирает обороты относительно новая область применения компьютерного зрения в промышленной робототехнике и автономных системах (автомобили, беспилотные летательные аппараты, корабли)”, - отметила она.

Основным барьером внедрения коммерческих проектов эксперты назвали отсутствие или нехватку данных, корректно описывающих происходящие процессы. Отсутствие доступных наборов данных для научного сообщества тормозит коммерциализацию исследований, которая занимает до двух лет.

Что касается успешных результатов, то они  в основном достигаются междисциплинарными группами, включающими аналитиков данных, IT-специалистов и специалистов той отрасли, в которой решение внедряется.

По итогам заседания были представлены рекомендации для компаний, которые рассчитывают заниматься промышленной автоматизацией. Эксперты призвали проводить хакатоны для решения задач, связанных с применением методов машинного зрения; совместно с другими игроками рынка подготовить наборы обучающих и тестовых данных для ряда основных задач в области промышленной автоматизации, чтобы предоставить возможность исследователям “обкатывать” новые решения; а также наладить отношения с университетами и академическим сообществом в целом для решения более фундаментальных задач в области искусственного интеллекта и последующей коммерциализации полученных результатов в ходе совместной работы.

Материалы
Презентация отчета Д.С. Луковкина.pdf, PDF (4 МБ)
Поделитесь