Специалисты из Российского государственного геологоразведочного нефтяного технического университета имени И. М. Губкина создали искусственный интеллект для использования на предприятиях топливно-энергетического комплекса, который способен сократить время отклика при возникновении пожаров в десять раз – с нескольких минут до десяти секунд. Согласно информации, предоставленной пресс-службой университета, исследователи полагают, что внедрение данной системы позволит снизить материальный ущерб от возгораний на 58%, а также уменьшить риск для человеческих жизней на 75,6%.
Основное отличие разработанной системы заключается в переходе от простого выявления огня к комплексному анализу происшествия. Если ранее нейронные сети осуществляли простую классификацию («обнаружен пожар» или «пожара нет»), то новая система, основанная на визуально-лингвистической модели, оценивает степень опасности, определяет характер инцидента и сразу предлагает оператору оптимальный план действий. Таким образом, модель отвечает не только на вопрос о наличии возгорания, но и на вопросы: «что за тип инцидента», «насколько он критичен» и «какие действия следует предпринять».
Проведение испытаний системы было осуществлено с использованием снимков реальных пожаров на объектах топливно-энергетического комплекса. Она непрерывно анализирует видеозаписи с камер наблюдения, отфильтровывает ошибочные срабатывания, формирует подробный отчет и передает оператору только значимые инциденты. Это позволяет сотрудникам избежать рутинной проверки большого количества сигналов и значительно ускорить процесс принятия решений.
Специалисты нашли решение для преодоления «галлюцинаций» искусственного интеллекта — ситуаций, когда нейронная сеть генерирует неточные сведения из-за ограниченности данных. Достичь этого стало возможным благодаря строгой структуре запросов к модели: она должна опираться исключительно на доступные данные и избегать домыслов. Проведённые испытания продемонстрировали, что эффективность промпта оказывает большее влияние на конечный результат, чем сама конструкция нейронной сети.
Внедрение данной системы в рамках одного объекта потребует не более 500 тысяч рублей. Для функционирования не требуется подключение к интернету, что минимизирует риски утечки информации и несанкционированного внешнего доступа. Данное решение может быть интегрировано в существующие системы безопасности и использоваться параллельно с обычными датчиками.
Возможности применения данной технологии выходят за рамки топливно-энергетического комплекса: она может быть успешно использована на складах, производственных площадках, в портах, вокзалах, торговых центрах и других местах с большим скоплением людей. На основе этой разработки создается комплексная система промышленной аналитики, которая позволит отслеживать использование оборудования, контролировать соблюдение правил использования средств индивидуальной защиты и другие параметры, автоматизация которых затруднена традиционными методами. Реализация проекта осуществляется при поддержке компаний топливно-энергетического комплекса.
