Yandex Data Factory и резидент Сколково RRT Global договорились о сотрудничестве. В партнерстве будет разработан новый продукт - система автоматизированной оптимизации производства (RTO - real time optimizer).
RRT Global специализируется на технологиях нефтепереработки и оптимизации химико-технологических систем. Новая разработка позволит выявлять проблемные моменты в производстве и устранять факторы, которые снижают производительность. В основе технологии - предсказательная аналитика и метод машинного обучения "Матрикснет", разработанный "Яндексом".
Использование "Матрикснета" и экспертиза "Яндекса" в области анализа данных позволят повысить качество работы классических термодинамических моделей, которые традиционно используются для описания нефтехимических процессов. В разработке и оценке эффективности системы поможет опытная установка, которой располагает RRT Global.
Руководитель нефтегазового центра "Сколково" Марат Зайдуллин уверен, что новая технология сегодня очень перспективна и востребована. "Тут можно говорить о стыке нескольких направлений, - отметил он. - Как было сказано на презентации, это работа с большими объемами данных и экспертиза со стороны промышленности. Проект не требует существенных затрат, работа ведется только за счет оптимизации существующих режимов. И можно добиться внушительных результатов".
Предлагаемая система - это, по сути, советник оператора. Сейчас человек принимает решения самостоятельно на основании своего опыта. Не всегда учитываются всевозможные отклонения в режимах, в качестве поступаемого сырья, в температуре воздуха. Все это трудно учесть и описать математически, но принимать во внимание просто необходимо. Разработчики стремились, с одной стороны, исключить человеческий фактор, а с другой - вычленить именно то, что больше всего требуется оператору для качественного выполнения задания.
"На основании истории работы выявить те правила, те режимы, при которых наиболее оптимально работает установка - вот задача новой технологии", - сказал Марат Зайдуллин. Он объяснил, что установка учится на истории, на том, что делали люди последние несколько лет. "По большому счету, мы имеем дело с искусственным интеллектом. Выработанные подходы будут применяться не только в нефтехимии и металлургии, но и добыче нефти и других отраслях", - заключил Марат Зайдуллин.
До сих пор RRT Global в основном специализировалась на технологиях нефтепереработки и оптимизации химико-технологических систем (ХТС). Научно-исследовательский центр компании расположен в Санкт-Петербурге. Она имеет офисы в США и Индии.
Yandex Data Factory уже имеет успешный опыт применения алгоритмов машинного обучения в промышленности. Для Магнитогорского металлургического комбината (ММК) YDF разработала сервис оптимизации расхода ферросплавов при производстве стали. По оценкам заказчика, годовая экономия в результате использования сервиса может превысить 275 млн руб.
В 2014 году на конференции LeWeb в Париже "Яндекс" объявил о создании Yandex Data Factory. Это международное направление "Яндекса" для решения бизнес-задач компаний, которые имеют дело с большими массивами данных. Технологии "Яндекса" - машинное обучение, распознавание образов и речи, глубокие нейронные сети, обработка естественного языка - все это позволяет проанализировать данные и получить решение поставленной задачи. Помимо технологий, необходимых для обработки "больших данных", "Яндекс" располагает сильнейшими экспертами в этой области.
Уже почти девять лет "Яндекс" готовит специалистов в области анализа данных в ШАД. Школа анализа данных "Яндекса" была открыта в сентябре 2007 года. В ней преподают машинное обучение, компьютерное зрение, анализ текстов на естественном языке и другие направления современных компьютерных наук. В 2014 году в Высшей школе экономики при участии "Яндекса" был открыт факультет компьютерных наук, в составе которого есть департамент анализа данных и искусственного интеллекта и департамент больших данных и информационного поиска.
В конце июня - начале июля 2016 года рекомендательный сервис, разработанный Yandex Data Factory специально для Магнитогорского металлургического комбината (ММК), прошел приемочные испытания в кислородно-конвертерном цехе (ККЦ) комбината и введен в опытно-промышленную эксплуатацию. Предварительное тестирование показало, что экономия ферросплавов при использовании данного решения составляет в среднем 5%. Годовая экономия может превысить 275 млн руб.