«Цифровой рой» на заводе: распределённый ИИ меняет управление производством
Российские учёные создали на базе ИИ программный комплекс, значительно ускоряющий оптимизацию производств.Внедрение комплекса поможет предприятиям снизить операционные затраты и ускорить цифровую трансформацию промышленности, создавая основу для массового внедрения интеллектуальных решений в реальном секторе экономики.
Специалисты Санкт-Петербургского политехнического университета им. Петра Великого (СПбПУ) разработали комплекс алгоритмов на базе мультиагентного подхода, позволяющий значительно повысить эффективность оптимизации децентрализованного производства в сравнении с существующими методами.
В основе решения – распределённая система, где множество независимых участников-агентов (люди, станки, роботы, программные модули, логистические узлы или даже отдельные участки производства) взаимодействуют друг с другом и средой, чтобы вся система работала эффективно. Оптимизация реализуется путём поэтапной коммуникации интеллектуальных агентов, уточняющих сценарии управления производственными процессами с учётом индивидуальных планов и новых данных.
Партнёрство науки и бизнеса снижает порог внедрения ИИ
Испытания показали, что алгоритмы на базе мультиагентного подхода находят решения той же оптимальности в 10 раз быстрее классических методов, а при увеличении времени моделирования превосходят заданные технологические параметры системы. Ожидается, что разработка найдет применение в различных отраслях. В частности, в нефтегазовой сфере она может использоваться для более точного распределения ресурсов при бурении и проведении геолого-технических работ, что потенциально повышает эффективность добычи. Прототип уже проходит доработку с использованием реальных производственных данных.
Разработка ведется при поддержке федеральной программы «Приоритет-2030» в партнёрстве с компаниями «Газпром нефть», «Идеалстрой» и «Газпромнефть НТЦ». Сотрудничество с промышленными компаниями даст возможность подготовить комплекс программных решений с отраслевыми библиотеками для быстрой интеграции в существующие системы поддержки принятия решений и повышения качества управления производством.
От точечных алгоритмов к экосистеме
Комплекс алгоритмов интегрирован в цифровую платформу анализа мультимодальных данных ПОЛАНИС которую разрабатывают специалисты СПбПУ в рамках одного из трёх ключевых научно-технологических направлений развития университета – «Искусственный интеллект для решения кросс-отраслевых задач».
Система предназначена для управления данными и компьютерного моделирования производственных процессов с применением нейросетевых технологий. ПО принимает информацию в любом формате, позволяет задавать параметры расчётов и использовать алгоритмы машинного обучения. Платформа ПОЛАНИС универсальна: её можно внедрять в промышленности, логистике, энергетике и других отраслях для повышения эффективности управления и ускорения цифровой трансформации.
Архитектурная гибкость и открытость экосистемы ПОЛАНИС создают фундамент для тиражирования комплекса алгоритмов на базе мультиагентного подхода за пределы отдельных производственных задач, открывая новые возможности для межотраслевого внедрения, позволяя предприятиям внедрять адаптивное управление ресурсами без кардинальной перестройки существующей ИТ-инфраструктуры.
Глобальный спрос на российские алгоритмы
В России активно формируется научно-техническая база для перехода от точечных ИИ-решений к масштабируемым мультиагентным платформам для оптимизации производства.
Так, решения Группы компаний «Генезис Знаний» (резидент «Сколково»), разработанные в партнёрстве с ведущими российскими учёными, востребованы не только в России, но и за рубежом. Например, для ОАО «РКК «Энергия» разработаны мультиагентные системы управления грузопотоком МКС, сменами ГОГУ, нештатными и аварийными ситуациями и другими приложениями. Для ОАО «РЖД» разработаны системы стратегического управления движением поездов, а также оперативного диспетчерского управления. ОАО «Раменское приборостроительное конструкторское бюро» – разработка мультиагентных систем адаптивного построения полетных заданий для истребителей. ОАО «РКЦ «Прогресс» – разработка мультиагентной системы управления группировками космических аппаратов («рой спутников»).
Среди зарубежных заказчиков ГК «Генезис знаний» – компания EADS (Германия), для которой разработана мультиагентная система управления производством авиалайнеров. Для итальянской компании Iaccubucci/ Modular Galley Systems AG разработаны системы управления цехами производства оборудования для самолётов. Для Airbus (Франция) – мультиагентная система управления производством авиалайнеров. В числе заказчиков также британские компании Multi-Agent Technology, Barloworld, Lego (США) и Coca-Cola.
Импортозамещение как трамплин для экспорта
Уже сегодня российские разработки демонстрируют конкурентоспособность на глобальном рынке, предлагая адаптивные решения для децентрализованных производственных экосистем. Разработка учёных СПбПУ органично продолжает этот вектор: подобные комплексные системы создают надёжный фундамент для ускоренного импортозамещения и повышения технологической устойчивости промышленности России, а также закладывают основу для последующего расширения экспорта российских интеллектуальных продуктов.
