Тема искусственного интеллекта как большого и перспективного направления прозвучала более десяти лет назад и за это время претерпела довольно значительные изменения. Если раньше под ИИ понималась простая автоматизация, то сейчас он объединяет более технологически совершенные проекты, в основе которых лежат сложные алгоритмы и нейросети.
Сегодня спрос на ИИ огромен. По данным IDC, мировой рынок решений, основанных на этой технологии, по итогам 2021 года вырастет на 16% и составит 327,5 млрд долларов. Российский рынок будет расти чуть быстрее, прогнозируют в IDC, - примерно на 18% в среднем в год. По итогам 2020-го он составил 291 млн долларов.
В целом ИИ в нашей стране демонстрирует большой потенциал роста. Его объемы могут увеличиться в 80 раз и достигнуть 160,1 млрд рублей уже к 2024 году, сообщают эксперты. Сильная российская школа естественного научного образования обеспечила многим соотечественникам места в IT-компаниях по всему миру. Кроме того, ИИ-разработки в России развиваются в направлении оптимизации производства и организации труда.
Спрос на искусственный интеллект
Сегодня российские IT-компании предлагают высокотехнологичные решения не только внутри страны, но и по всему миру. Один из крупнейших игроков ИИ-рынка в России - группа ЛАНИТ и входящая в нее компания "Системы компьютерного зрения" открыла офис в Италии, а ее решения поставляются в Японию, Китай, США и в Европу.
Компания была создана как раз в то время, когда ИИ стал рассматриваться в качестве перспективного направления, рассказывает ее сооснователь Владимир Уфнаровский. "Системы компьютерного зрения" занимаются тем, что на основе ИИ-разработок позволяют компьютерам видеть и понимать окружающий мир, взаимодействовать с ним так, словно это делает человек.
За прошедшие десять лет доля ИИ-проектов у группы ЛАНИТ только росла, в частности за счет развития команд, которые научились эффективно адаптировать уже имеющиеся разработки и создавать новые в сотрудничестве с ведущими российскими вузами.
Основная сфера работы ЛАНИТ в области искусственного интеллекта - это промышленность. По словам Уфнаровского, в России это особенно актуально, поскольку исторически ИИ-разработки использовались, например, для оптимизации работы предприятий, в то время как на Западе их все чаще применяют для решения коммерческих задач - оптимизации продаж, предсказания поведения людей.
Умный мониторинг дефектов
Один из самых ярких примеров ИИ в промышленности - так называемая дефектоскопия. При поточном производстве, когда идет выпуск больших объемов продукции, могут встречаться дефекты, не заметные человеческому глазу. Например, мелкие трещины, царапины и вмятины в трубах. Контролировать это с помощью человека очень тяжело и затратно - он может что-то пропустить, к тому же таких людей нужно много.
ЛАНИТ предлагает устанавливать камеры, в том числе в тепловом и рентгеновском спектрах, которые с помощью ИИ отслеживают дефекты в режиме 24/7. Подобная система также полезна и на предприятиях с тяжелыми для здоровья условиями работы. В целом такие решения экономят деньги, повышают качество продукции и эффективность труда, уверены в ЛАНИТ.
Кроме дефектоскопии с помощью искусственного интеллекта можно отсеивать брак, поэтому аналогичные ИИ-решения есть, например, и в фармацевтической отрасли - на заводах по производству ампул. Для них компания "НОРБИТ" (в составе ЛАНИТ) разработала роботизированный манипулятор, который выхватывает из потока бракованную ампулу и утилизирует ее - без нарушения целостности производства на конвейере.
Также искусственный интеллект можно применять, к примеру, для учета леса. При перевозке древесины большой процент груза по тем или иным причинам теряется. Решение "Систем компьютерного зрения" позволяет людям с помощью телефона посмотреть на штабель леса и определить количество, качество и тип бревен.
Кроме того, ИИ применяется для беспилотного транспорта. Например, для карьерных самосвалов или работы на бездорожье, а также для создания цифровых двойников. Так, ЛАНИТ предоставляет технологию для построения 3D-модели города на основе снимков с камеры смартфона.
Оптимизация для операторов связи
В телекоммуникационной сфере искусственный интеллект может применяться как в сугубо коммерческих, так и в инфраструктурных проектах. Одно из решений ЛАНИТ позволяет предсказать поведение абонента. Например, если пользователь одного оператора захочет перейти к другому и будет совершать для этого определенные действия, заложенные в паттерне нейросетей, то система об этом узнает. Анализ происходит с помощью больших данных, которыми оператор делится с системой.
С точки зрения инфраструктуры, ИИ-разработки помогают оптимизировать строительство базовых станций, например, вышек 5G. В отличие от предыдущих поколений, вышки 5G обладают меньшим радиусом действия. Чтобы избежать разрывов связи, их нужно ставить плотнее - экономически это не очень выгодно. Сокращая их количество, стоит понимать, какое у них покрытие, и учитывать, из чего построены здания рядом - материалы по-разному пропускают сигнал.
ИИ дает возможность по снимкам объектов распознать, из чего они сделаны, загрузить их в карту распространения сигнала, чтобы более точно прогнозировать помехи, и в соответствии с этим планировать строительство базовых станций. Карта же строится на 3D-модели города, воссозданной по снимкам.
Оптимизация работы банкоматов
Для финансовой сферы в 2021 году компания "ЛАН АТМсервис" в составе ЛАНИТ разработала решение M3 Cash Management, которое оптимизирует работу банкоматов с точки зрения распределения наличных, объясняет руководитель направления по развитию ПО и решений по безопасности Дмитрий Ахтанин.
По его словам, многие банки считают деньги в банкоматах в простых офисных приложениях и не имеют единого системного подхода к работе с ними в терминалах. Когда наличные лежат в банкомате, они заморожены - банк ими не пользуется. Система M3 Cash Management позволяет банку зарабатывать при использовании этих денег в других направлениях. Кроме того, решение составляет расписание инкассаторских служб таким образом, чтобы снизить затраты на инкассацию, уменьшает время простоя банкоматов из-за недостатка наличных.
Для этого система берет годовую аналитику у банка по всей истории снятия и приема наличных в банкоматах. Затем рассчитывается стоимость потерь от нахождения денег в банкомате - сюда входят стоимость инкассации и оценки денег, ставка рефинансирования и страхование средств. На выходе система дает рекомендации по количеству загружаемых купюр с указанием номинала, степени (частоты) инкассации и экономический эффект от предлагаемого решения.
Интеллектуальная система автоматизации продаж
Применение искусственному интеллекту находится и в B2B-сфере. Система, разработанная подразделением ЛАНИТ, "ЛАНИТ - Би Пи Эм", позволяет по-новому организовать автоматизированный процесс продаж: от сбора необходимой аналитической информации до конкретных рекомендаций продавцам по тактическим вопросам.
Как поясняет руководитель направления "ЛАНИТ - Би Пи Эм" Игорь Ермаченков, система постоянно обучается и помогает сотрудникам принимать сложные решения: предсказывает поведение клиентов, персонализирует предложения, советует наиболее подходящие каналы взаимодействия и адаптирует стратегии продаж к конкретной ситуации. Например, она анализирует все данные о клиентах и предлагает продавцам следующие лучшие действие и предложение, соотносит их с максимальной выгодой для компании.
В последнее время количество информации, на основе которой нужно принимать решения в бизнесе, постоянно растет. И не всегда продавцы могут справляться с большими объемами, своевременно предлагая клиентам нужные решения, продукты и услуги. В этом им как раз помогает система.
Так, она анализирует предыдущий опыт и предлагает оптимальные шаги для дальнейшего общения и перехода потенциального интереса (лида) в возможность. Также у отдела продаж появляется свой коуч на основе искусственного интеллекта - он анализирует информацию об общей результативности и эффективности работы команды.
Система использует ИИ для мониторинга производительности продавцов, отслеживает прогресс и предлагает оптимальные действия, которые стоит совершить для достижения плана. Также она предсказывает успех менеджера за определенный период и подсказывает стратегию дальнейшей работы. При этом важно понимать, что система не принимает финальные решения, а лишь помогает ему сделать правильный выбор.
На этику использования подобных систем постоянно обращает внимание разработчиков президент группы ЛАНИТ Филипп Генс. Хотя сама по себе технология абсолютно нейтральна, она основана на нейронных сетях, названных так по аналогии с человеческим мозгом. Обучаясь на конкретных массивах данных, сети перенимают все установки своих создателей, а люди по своей природе не могут быть объективны. Этические и культурные предубеждения, перенесенные в алгоритмы, могут отразиться на принятии решений искусственным интеллектом. Поэтому системы, основанные на ИИ, до сих пор контролируются людьми, и все же это совсем незначительная плата за возможности технического прогресса.
Распознавание изображений в ритейле и сфере развлечений
Одна из наиболее популярных технологий, разработанных "ЛАНИТ-Терком", - система распознавания объектов по изображениям. Она используется в ритейле.
Применять технологию Image Captioning можно достаточно широко. Например, система по фотографии определяет предмет одежды и подсказывает, в каком магазине можно приобрести такой же или подобный предмет. Также она помогает автоматически распознавать продукты в магазине, позволяя покупателю без контакта с кассиром или терминалом оплачивать их с помощью смартфона.
Другое применение аналогичного решения - распознавание людей. Так, технологию ЛАНИТ используют в мобильном приложении, которое позволяет при наведении камеры на актера, певца или спортсмена узнать его имя. Она также применяется для фейс-контроля в заведениях общепита или на публичных мероприятиях.
Адаптивное образование
Еще одна сфера, где ИИ-разработки "ЛАНИТ-Терком" находят свое применение, - образование. Так, компания достаточно давно работает в сфере адаптивного обучения. Чтобы подстроить учебный курс под конкретного человека, используется машинное обучение. Благодаря такой системе каждый ученик получает собственный образовательный трек, что сокращает время учебы в два раза, одновременно способствуя лучшему усвоению материала, подсчитали в компании.
Кроме того, машинное обучение дает возможность не только проверять корректность формулировок в тестах и генерировать вопросы на основе учебных материалов, но и распознавать ответы, данные человеком в свободной форме - например, в эссе. Платформы электронного образования со встроенными алгоритмами машинного обучения распознают смысл текста и на основе этих данных оценивают учащегося.
Несмотря на новизну, влияние технологий ИИ в некоторых областях уже стало преобразующим. Экспансия ИИ в образовательные технологии, ритейл, банковскую сферу и сферу развлечений только ускорит накопление больших объемов данных для анализа и поддержит развитие отрасли в целом.
Кроме того, глобальный тренд на высокотехнологичные решения в сфере ИИ только подстегнула пандемия COVID-19. По данным IDC, средний ежегодный темп роста инвестиций до 2024 года составит 26,4%. Рост цифровых услуг для частных лиц и крупных инфраструктурных проектов также может простимулировать дополнительную финансовую поддержку со стороны государства, сообщают эксперты.
Подобные перспективы дают возможность дополнительного роста и российским игрокам, уже имеющим профильную площадку и специалистов. Так, на сегодняшний день в составе группы ЛАНИТ в области ИИ работают девять компаний, включая CleverDATA, Datana, SOLUT и Центр компетенций больших данных и искусственного интеллекта.