Нейронные сети способны создать популярный музыкальный хит или заменить Джона Траволту на фотографии приятеля. Они также нашли применение в энергетической отрасли: занимаются поиском нефти, разработкой смазочных материалов и мониторингом состояния техники. Навык взаимодействия с искусственным интеллектом теперь воспринимается как вид спорта, по нему организуют соревнования. По информации из онлайн-журнала «Энергия+», стало известно, как на одном таком мероприятии участники борются за нечто большее, нежели медали и трофеи — они стремятся завоевать перспективное будущее.

Преобразовать энергетический сектор

Во Всероссийском открытом конкурсе по искусственному интеллекту TECH SQUAD, организованном в рамках выставки современного цифрового искусства «Цифргауз» в Петербурге, приняли участие начинающие инженеры и студенты технических специальностей 2–4-х курсов вузов страны. Чтобы попасть в список претендентов, будущие конкурсанты успешно преодолели строгий квалификационный отбор. Дистанционный этап проходил почти два месяца подряд, привлекая внимание свыше четырёхсот студентов из 34 образовательных учреждений, расположенных в 18 городах России.

Любой участник имел право подать заявку самостоятельно — даже если у него пока не сложилась команда. Организаторам удалось объединить одиночек и сформировать продуктивные группы. Тем не менее многие программисты изначально приходили на турнир вместе с партнерами из одного учебного заведения или региона. Стремление принять участие объясняется несколькими причинами: для одних — шанс проявить себя и продемонстрировать потенциал, для других — возможностью оказаться приглашенными на стажировку или трудоустроиться в ИТ-подразделение «Газпром нефти».

Финальная стадия конкурса собрала девять коллективов общей численностью сорок три участника, показавших наилучшие результаты на предварительных испытаниях.

«Вам предстоит придумать решение, способное преобразовать энергетическую отрасль посредством внедрения искусственного интеллекта», — именно так сформулировали задание организаторы турнира.

Молодым разработчикам предстояло научить нейросеть выявлять мельчайшие повреждения трубопроводов. Ранее обследование проходило путем визуального осмотра всей протяженности коммуникаций — трудоемко, затратно и утомительно. Сейчас контроль осуществляется дистанционно благодаря изучению снимков рентгенографии и прочих источников данных. Здесь активно применяется искусственный интеллект. Ожидается, что вскоре нейросети смогут эффективно обрабатывать такие задачи в полном объеме, взяв на себя всю рутинную аналитику.

Возможности машины ограничены

Конкурсантов соревнований подготовили собственные нейросетевые модели, создали интуитивно понятный интерфейс для пользователей и продумали интеграцию решений в инфраструктуру цифровой нефтегазовой компании. На разработку ушло примерно 70 часов, однако финальная презентация должна была уложиться всего лишь в семь минут.

Такой формат мероприятия позволяет работодателям находить талантливых специалистов, а студентам знакомиться с практическими задачами бизнеса, осваивать современные технологии и обмениваться мнениями с профессионалами индустрии.

Артур Артиков, представлявший команду-победителя «ХАХАХА» на чемпионате TECH SQUAD, заявил: «Нам выпал бесценный шанс потрудиться над актуальной задачей, рассмотреть разные способы её разрешения и пообщаться с компетентными судьями. Эта практика отлично показала уровень нашей подготовки!»

Специалисты из команды Spark отметили, что эксперту требуется около получаса на детальное исследование рентгеновского снимка с обнаруженными нарушениями. После внедрения искусственного интеллекта работа ускорится, хотя человеку всё равно придется контролировать процесс, ведь человеческий взгляд остаётся более чувствительным и внимательным, чем цифровая система.

«Окончательное решение всегда остается за человеком, имеющим богатый профессиональный опыт, поскольку машина способна допускать ошибки», — пояснил представитель команды Wallcreepers Алексей Мелькевич.

Уровень точности анализа дефектов у различных команд варьировался между 50 и 60 процентами. Некоторые пропущенные системой погрешности были крайне незначительными — их размер составлял буквально 1–2 пикселя на изображении.

Несмотря на общую цель, предложенные варианты оказались разнообразными. Например, ребята из команды «IT from ИТ» реализовали решение, которое работает даже на маломощных серверах. Другие же сосредоточились на создании мобильных версий системы, позволяющих вести диагностику прямо на объектах добычи.

Революция искусственного интеллекта

Крупнейшие игроки энергорынка устраивают технологические турниры, стремясь привлечь молодых специалистов, готовых перевернуть отрасль.

Искусственный интеллект — это уже реальность, а не далекое будущее. Его внедрение охватывает сферу производства и логистики, причем масштабы распространения постоянно растут. С развитием технологий появляется необходимость в людях, умеющих нестандартно мыслить и применять полученные знания в производственных процессах.

«Именно такие кадры нужны компаниям для эффективного использования возможностей нейросетей», ― сказал член жюри чемпионата TECH SQUAD, генеральный директор фирмы-разработчика цифровых решений «Газпром нефти» Владимир Кушвид.

Кирилл Поздняков, руководитель единого оператора ИТ-инфраструктуры «Газпром нефти», также убежден, что прогресс искусственного интеллекта неизбежен.

«Сегодня практически невозможно встретить людей, незнакомых с аббревиатурой GPT, ведь она давно перестала ассоциироваться исключительно с маркой мотоциклов. Пора признать, что искусственный интеллект способен принести гораздо больше пользы», — отметил Поздняков, обращаясь к участникам турнира.

Затем он поделился историей, рассказав, как после окончания университета устроился работать в сельскохозяйственное учреждение, привлеченный первыми доступными тогда компьютерами. Тогда исследователи использовали линейные уравнения для расчета оптимальных схем посевов пшеницы, и оказалось, что вычислительная техника делает это эффективнее и оперативнее человека. Сегодня мы наблюдаем аналогичную революцию, только теперь она связана с технологиями нейросетей.

Первые исследования в сфере искусственного интеллекта стартовали ещё в шестидесятые годы прошлого века. Советские ученые занимались вопросами обучения конечных автоматов и применяли алгоритмы машинного обучения для игры в шахматы. В августе 1974 года советская программа «Каисса» завоевала титул первого чемпиона мира среди компьютерных шахматных приложений.

Подводя итоги конкурса, декан факультета технологий искусственного интеллекта Университета ИТМО Семен Краев выразил благодарность каждому участнику. Он подчеркнул, что сами по себе их усилия уже значимы, поскольку ребята осознанно вложили своё время в изучение новых направлений.