В лаборатории искусственного интеллекта и нейронных сетей филиала № 11 ООО «ОЦРВ» «Сириус» ведётся работа над 17 проектами с использованием технологий искусственного интеллекта (ИИ). Наш разговор – о том, какие технологии и направления являются предметом исследований.
Александр Любченко, заведующий лабораторией искусственного интеллекта и нейронных сетей филиала № 11 ООО «ОЦРВ» «Сириус»– Согласно общепринятой классификации, технологии искусственного интеллекта подразделяются на три основных класса. Узкий ИИ – это технологии, умеющие решать одну или несколько интеллектуальных задач не хуже, чем человек. Общий ИИ соответствует человеческим возможностям и позволяет решать любое количество задач на уровне, сопоставимом с уровнем человека. Также выделяют искусственный суперинтеллект, превосходящий по возможностям своего создателя – человека. Эта классификация отражена и в Концепции применения ИИ в ОАО «РЖД», утверждённой 14 февраля 2022 года.
Пока в мире не созданы технологии, которые можно отнести к сильному и суперинтеллекту. Существующие чат-боты на базе технологий генеративного ИИ сложны, проходят постоянное обучение и демонстрируют движение к ИИ второго класса, но, на мой взгляд, пока его не достигли.
Все прикладные задачи, для решения которых применяется ИИ на сети, представляют собой первый класс развития технологии, пока без попыток вывести их на следующий уровень. И это диктуется в первую очередь требованиями к безопасности перевозочного процесса и бесперебойности функционирования корпоративных систем. Сначала мы проверяем технологию на узких задачах. Когда убедимся, что добились гарантированной надёжности, сможем постепенно переходить к использованию ИИ более высокого класса, который, думаю, скоро появится.
При этом технология становится всё более востребованной. Количество запросов на внедрение систем с ИИ в производственные и управленческие процессы ОАО «РЖД» постоянно возрастает.
– Специалисты лаборатории ведут 17 проектов, разделённых на шесть тематических направлений. Расскажите немного о каждом из них. Что делается по направлению «Универсальная диалоговая система»?
– Здесь идёт работа с речью и текстовой информацией. Мы стремимся разработать набор взаимосвязанных технологий, позволяющий с лёгкостью создавать прототипы новых решений для всевозможных хозяйств и служб РЖД. Благодаря им известный уже интеллектуальный ассистент «Валера», способный сегодня оперативно находить ответы по Правилам технической эксплуатации, сможет приобретать новые востребованные навыки. Например, автоматическое стенографирование совещаний. Это один из наших проектов, разрабатываемых на данном направлении. Аудиозапись события с помощью технологий распознавания речи обрабатывается и переводится в текстовый формат. При этом выполняется разделение по участникам совещания с указанием меток времени.
Подобные программы существуют на рынке. Но используемые нами нейросети обучены «железнодорожному языку» – пониманию железнодорожных терминов, выражений и названий систем.
– Что подразумевает «Система распознавания технологических операций»?
– Пример работы на этом направлении – уже внедрённый на сети проект нормирования труда с помощью компьютерного зрения. Одним из способов анализа затрат времени при выполнении работ является видеосъёмка с последующим просмотром видеоматериала и визуальной оценкой временных затрат по каждой операции. Процесс обработки в ручном режиме трудоёмкий. Обученный ИИ сам находит человека в кадре, определяет применяемый инструмент. Далее фиксируется привязка инструмента к рукам специалиста и вычисляется отрезок времени работы с инструментом. Система находится в промышленной эксплуатации и отслеживает операции с 35 инструментами путевого хозяйства.
Пока она решает одну задачу. Но в целом есть запрос на развитие функционала, чтобы можно было контролировать соблюдение технологии работ, фиксировать нарушения условий безопасности труда.
– Какие проекты предполагает «Продвинутая аналитика инфраструктуры и перевозочного процесса»?
– В ОАО «РЖД» собирается огромное количество данных, значительная часть которых представлена в структурированном табличном виде. Мы ведём несколько проектов с использованием таких данных. Например, развиваем прогнозную аналитику о состоянии верхнего строения пути, используя данные корпоративных АСУ и диагностических комплексов совместно с методами машинного обучения. Прогнозная аналитика способна представить наиболее вероятный сценарий развития инцидента. На этом основании могут приниматься выверенные решения об объёмах ремонтов, трудовых и финансовых затрат, а также для оптимального планирования работ по содержанию пути.
В проектах мы стремимся использовать ИИ на всех уровнях аналитики – от диагностической до предписывающей. Тем самым стараемся не только обеспечить автоматизацию процесса установления факта возникновения неблагоприятного события, но дать рекомендации по предотвращению его появления в будущем.
– Что входит в «Генерацию изображений, видео и 3D-сцен»?
– Речь об использовании в РЖД генеративных технологий, которые уже существуют в разных сферах жизни. Мы дополнительно обучаем и настраиваем имеющиеся решения под железнодорожную специфику. Подав текстовое описание в дообученную нейросеть, создаём локации или сцены для виртуального пространства. Технология может применяться в различных тренажёрах для обучения и контроля знаний работников.
– Какой проект представляет «Планирование перевозочного процесса с использованием интеллектуальных агентов»?
– На этом направлении работаем над технологией расчёта плана формирования грузовых поездов. Формируем симуляционную среду, в которой воссоздаётся перевозочный процесс заданного полигона. В модели воспроизводятся сотни миллионов различных сценариев, на которых, подобно человеку, обучается интеллектуальный агент (нейронная сеть). Только ИИ учится во много раз быстрее и будет помнить все варианты решений по каждому сценарию. После такой «школы» интеллектуальный агент может быть допущен к реальной работе в качестве помощника профильным специалистам.
– Над чем работаете в «Распознавании и анализе медицинских изображений»?
– Это направление разрабатывается совместно с «РЖД-Медициной». Сейчас делаем исследовательский проект по выявлению очагов рассеянного склероза на МРТ-снимках с использованием глубоких нейронных сетей.
Александр Зубов
Ещё больше интересных новостей в нашем телеграм-канале.
Все наши публикации читайте на канале «Гудка» в «Яндекс Дзене».
