Эдуард Шантаев подробно рассказал о предназначении технологии генеративного искусственного интеллекта и представил ключевые направления её использования:

– Проектирование и моделирование, включая автоматическую генерацию чертежей в САПР, оптимизацию конструкции изделий на ранней стадии и создание виртуальных прототипов;
– Контроль качества, за счёт генерации эталонных изображений и анализа аномалий на основе синтетических данных;
– Обучение и документация – автоматическое создание инструкций, техдокументации и обучающих материалов, адаптация сложных технических описаний для персонала;
– Техническое обслуживание и предиктивная аналитика, включая моделирование сценариев поломок и рекомендации по ремонту оборудования;
– Производственная оптимизация – генерация расписаний, маршрутов перемещения продукции и симуляция производственных процессов.

Особое внимание в докладе было уделено применению генеративного ИИ в России. С 2022 года интерес к генеративному ИИ в отечественной промышленности значительно вырос на фоне необходимости технологического суверенитета и отказа от иностранных ИТ-решений. Ведущие промышленные и ИТ-компании начинают внедрять ИИ в рамках цифровой трансформации.

Компании Ростех, ОДК, КАМАЗ и другие ведут активную работу по внедрению ИИ в производственные процессы. Также развиваются отечественные платформы ИИ, включая решения на базе ИСП РАН, Сбера, Яндекса и Фонда ИИ. Ведётся разработка отраслевых генеративных моделей, в том числе для машиностроения и металлургии.

Ярким примером практического применения стала цифровая трансформация ПАО «СИБУР Холдинг». Компания активно стремится к внедрению инновационных технологий, включая ИИ, для оптимизации различных процессов, таких как:

– оптимизация производственных потоков: компания применяет передовые технологии, в том числе генеративный ИИ для анализа данных о работе оборудования. Одним из ключевых инструментов является предиктивная система обслуживания оборудования.

Следующим этапом развития стало тестирование Co-pilot инженера-диагноста на базе LLM-модели GigaChat. Этот ИИ-ассистент анализирует текстовые описания аномалий в работе оборудования, формирует гипотезы о возможных причинах неисправностей и предоставляет рекомендации по их устранению.

– продажи и маркетинг: с целью повышения эффективности работы
с клиентами используются инструменты анализа естественного языка, которые помогают находить потенциальных клиентов на новых рынках.

ПАО «СИБУР Холдинг» также использует динамическое прогнозирование котировок при формировании плана производства и реализации продукции. Ожидаемый экономический эффект от масштабирования платформы — более 540 млн рублей в год.

В рамках своего выступления Эдуард Шантаев поделился практическим опытом ФЦПР ИИ по внедрению и использованию ИИ-технологий в интересах государственного управления и промышленности. В частности, он рассказал о следующих направлениях работы Центра:

– Внедрение ИИ в Корпоративный поиск Минпромторга России. Благодаря переходу от классического поиска к векторному удалось значительно повысить релевантность и полноту выдачи, что особенно важно при работе с большим объёмом нормативной и проектной документации;

– Использование больших языковых моделей (LLM) для генерации тезисов — таких как Mixtral 8x7B и Llama3-8b-Instruct — для интеллектуального анализа документов. Эти модели применяются для автоматической генерации тезисов, упрощения понимания сложных технических текстов и ускорения обработки проектной документации;

– Модель машинного обучения для государственной экспертизы проектной документации. Модель продемонстрировала способность выявлять ошибки и несоответствия в проектной документации, такие как отсутствие необходимых расчетов выбросов загрязняющих веществ, несоответствие требованиям к безопасности эксплуатации оборудования и несоответствие экологическим стандартам.

Сессия с участием Эдуарда Шантаева напомнила: генеративный ИИ — это реальный инструмент, который помогает решать прикладные задачи и влияет на развитие промышленности. Представленные примеры продемонстрировали, как технологии ИИ могут быть эффективно встроены в существующие процессы и повысить их эффективность.