ИТМО и нефтегазовая компания «Роснефть» запустили совместную научно-исследовательскую лабораторию «Современные цифровые решения в промышленности». На базе университета студенты и аспиранты, сотрудники ИТМО и «Роснефти» будут решать промышленные задачи с помощью искусственного интеллекта, который помогает разрабатывать месторождения и прогнозировать добычу нефти и движение льдов. Также в лаборатории будут готовить специалистов, способных разрабатывать цифровые решения для промышленности. Об открытии и других совместных проектах рассказали на ежегодной встрече «AIMission: погружение в мир интеллектуальных технологий с ИТМО».

Новая лаборатория станет хабом, который включит в себя сразу несколько направлений. В ней не только продолжат развивать уже существующие совместные проекты, но также будут проектировать новые цифровые технологии с элементами математического моделирования и искусственного интеллекта, заниматься диагностикой промышленного оборудования и развивать робототехническое направление.

«Искусственный интеллект применяется уже практически повсеместно. Но здесь мы сталкиваемся с несколькими вызовами. Во-первых, нужно готовить профессионалов, которые действительно понимают, что такое искусственный интеллект, и досконально в нем разбираются. Во-вторых, не всегда хватает инфраструктуры для проведения высокопроизводительных вычислений. Крупные IT-компании и университеты могут не справиться с этими вызовами в одиночку, поэтому важно объединить наши усилия», — пояснил ректор ИТМО Владимир Васильев.

Владимир Васильев. Фото: Дмитрий Григорьев / ITMO.NEWS

На открытии лаборатории ИТМО презентовал несколько проектов, которые уже реализуются совместно с компанией «Роснефть». Сейчас партнеры работают над программным комплексом «РН-Сейсм», он помогает решать задачи геологоразведки — планировать размещение скважин и мониторить разработку месторождений. В рамках другого совместного проекта разрабатываются алгоритмы машинного обучения для прогнозирования добычи нефти и управления заводнением.

Также ИТМО и «Роснефть» развивают модели машинного обучения, которые предсказывают для морских судов ледовые условия в Арктике на период от двух месяцев до трех лет. А для моделирования производственных процессов и обучения специалистов применяется технология цифровых двойников и IT-решения компании и университета — облачный сервис SMILE.Cloud и open-source фреймворк автоматического машинного обучения FEDOT.

Кроме того, в 2023 году команда ИТМО совместно с «РН-Технологии» запустила поисковый проект «Полигон развития наукоёмких цифровых решений "Роснефти"». Его цель — создание для нефтегазовой отрасли ИТ-продукта на основе программного обеспечения компании, способного обеспечить решение научно-исследовательских задач и подготовку отраслевых специалистов и студентов вузов на современном уровне. Основной задачей пилотного проекта в 2023 году стала интеграция части программных продуктов корпоративной линейки ПО «Роснефти», сервисов для обеспечения сквозного движения информации и взаимодействия цифровых двойников, инструментов индивидуального образования для решения типовых научно-инженерных задач и подготовки отраслевых специалистов.

«Сегодня "Роснефть" — технологический лидер отрасли. Специалисты компании разработали более 20 уникальных программных продуктов, востребованных не только на нефтегазовом рынке РФ. И для наукоемких ИТ-решений компании мы берем лучшее. Университет ИТМО является одним из мировых лидеров по компьютерным наукам и ИИ, в области робототехники и защиты информации. На протяжении последних нескольких лет мы привлекаем команды университета к проектам НИОКР, стараясь максимально использовать их сильные стороны и компетенции», — прокомментировал директор департамента технического регулирования и развития корпоративного научно-проектного комплекса «Роснефть» Эдуард Тимашев.

Новая лаборатория расположится в одном из корпусов университета по адресу Биржевая линия, 14. Для обучения новых моделей искусственного интеллекта задействуют вычислительно-информационную инфраструктуру, платформенные решения и программные библиотеки, разработанные в исследовательском центре «Сильный ИИ в промышленности» ИТМО. В работе нового подразделения будут участвовать около 30 человек, среди которых студенты и аспиранты университета. Они получат опыт проектной деятельности и компетенции, необходимые для трудоустройства в компанию.

«Искусственный интеллект — движок развития современных компьютерных технологий, в том числе и в нефтегазовой отрасли. Его совмещение с традиционными методами компьютерного моделирования позволяет повысить точность и скорость расчетов и увеличить заблаговременность прогнозирования. Корпоративная лаборатория "Роснефти" в ИТМО станет точкой роста для молодых специалистов в сфере промышленного искусственного интеллекта», — отметил директор мегафакультета трансляционных информационных технологий ИТМО Александр Бухановский.

Александр Бухановский. Фото: Дмитрий Григорьев / ITMO.NEWS

Какие IT-проекты развивают в ИТМО

«AIMission: погружение в мир интеллектуальных технологий с ИТМО» — ежегодная встреча, которую проводит университетское сообщество AIM club. Уже второй год ученые исследовательского центра «Сильный искусственный интеллект в промышленности» ИТМО рассказывают об итогах работы и технологических новинках представителям бизнеса и СМИ.

Экосистема для создания ИИ

Сейчас экосистема насчитывает более 40 готовых фреймворков и библиотек, с помощью которых разрабатывают и обучают прикладные системы искусственного интеллекта. Инструментами пользуются сотрудники Google, NVIDIA, Uber и других крупных компаний, отметил руководитель группы научно-технического развития исследовательского центра «Сильный искусственный интеллект в промышленности» ИТМО Николай Никитин.

ИТМО разрабатывает разные IT-решения как доступные обычным пользователям, так и профессионалам, решающим специфичные задачи. Например, облачный сервис SMILE.CLOUD предоставляет инструменты моделирования технологических процессов и управленческих решений. Платформа может прогнозировать работу двигателя, классифицировать поломки скважин, сегментировать изображения и решать другие задачи, даже если данных для этого недостаточно. А облачная платформа DataMall позволяет поддерживать жизненный цикл проектов, основанных на больших данных, — например, проводить распределенные вычисления, проектировать ML-пайплайны, работать с многомерными данными.

Спроектировать и сделать город привлекательным для людей

На встрече ученые Национального центра когнитивных разработок ИТМО представили и другие разработки в области искусственного интеллекта. С помощью алгоритмов можно за несколько минут протестировать разные сценарии планировки и проектирования промышленных комплексов еще до начала строительства. При этом искусственный интеллект учтет особенности территории, природные условия и нормативные требования. ИИ-помощника уже тестируют на планировании и проектировании промышленных объектов и портовых сооружений в Арктике, отметил научный сотрудник исследовательского центра «Сильный искусственный интеллект в промышленности» ИТМО Сергей Кудинов.

Искусственный интеллект также помогает планировать и управлять городской застройкой. По словам старшего научного сотрудника исследовательского центра «Сильный искусственный интеллект в промышленности», директора Института дизайна и урбанистики ИТМО Сергея Митягина, платформа цифровой урбанистики YourMaps агрегирует данные из разных открытых источников и позволяет оценить город по разным параметрам — например, доступность транспорта, загруженность дорог и обеспечение инфраструктурой вроде больниц и школ. Эти данные позволяют специалистам понять, где и каких строительных объектов не хватает сейчас и как их внедрение повлияет на городскую среду в перспективе.

Другой ИИ-помощник, сервис «Трудовые ресурсы», анализирует потенциал городов и их привлекательность с точки зрения трудовой миграции. Это помогает предпринимателям решить, где лучше разместить промышленное предприятие. Например, если в городе уже есть градообразующее производство, строить второе может быть не очень выгодно — все нужные специалисты будут уже трудоустроены.

Подобрать работников и проконсультировать в бизнес-решениях

Зачастую предпринимателям приходится принимать и другие бизнес-решения. Но как заблаговременно сделать правильный выбор, если информации недостаточно, а сотрудники компании могут ошибиться? Прибегнуть к системе поддержки принятия решений STAIRS. Она поможет рассчитать, сколько времени и ресурсов потребуется для реализации проектов, и вовремя внести коррективы в план. Система полезна в разных областях — от планирования обустройства месторождений и проектирования малоэтажных общежитий до технического обслуживания самолетов и других сложных систем, рассказала старший научный сотрудник исследовательского центра «Сильный искусственный интеллект в промышленности» ИТМО Анна Калюжная.

Проконсультироваться по профессиональным вопросам теперь также можно у алгоритмов. Ученые ИТМО разработали интеллектуального ассистента «Акела», который за считанные минуты поможет найти нужную информацию о компании. Сейчас «Акела» хорошо разбирается в вопросах техники безопасности и охраны труда, а в перспективе разработчики планируют расширить функционал системы и дообучить ее на других данных компании, отметил руководитель проекта, старший научный сотрудник исследовательского центра «Сильный ИИ в промышленности» ИТМО Денис Насонов.

Другая бизнес-задача, которую можно поручить алгоритмам, — поиск новых сотрудников, считает инженер исследовательского центра «Сильный ИИ в промышленности» ИТМО Анастасия Лаушкина. Сервис «Эксперт HR» формирует профиль должности и кандидата, генерирует вопросы для онлайн-интервью, проанализирует видео-ответ и формирует отчет, насколько кандидат подходит компании.

Спрогнозировать поведение пользователей с помощью ИИ

Как спрогнозировать изменение в поведении потребителей во время кризиса? Можно не рисковать в реальном мире и сымитировать социальные или экономические потрясения в виртуальном мире, уверяет младший научный сотрудник исследовательского центра «Сильный искусственный интеллект в промышленности» ИТМО Антон Кованцев. Модели машинного обучения синтезируют искусственный кризис, например подорожание товаров, по заданному сценарию, анализирует реакцию потребителей и прогнозируют, как можно подготовиться, если такая ситуация возникнет в реальной жизни.

Смоделировать реакцию пользователей, чтобы обучить, тестировать и оценить качество работы рекомендательных систем, способен симулятор Sim4Rec. Его разработали команда «Сбера» и младшего научного сотрудника исследовательского центра «Сильный искусственный интеллект в промышленности» ИТМО Антона Лысенко.