На выставке «ИННОПРОМ» в Екатеринбурге обсудили переход от точечных пилотных проектов к масштабному внедрению искусственного интеллекта на российских предприятиях.
Искусственный интеллект становится главным драйвером мировой промышленности. По данным McKinsey, к 2025 году уже 62% мировых компаний экспериментировали с ИИ-агентами, а аналитики Gartner прогнозируют, что к концу 2026 года до 40% корпоративных приложений будут включать в себя элементы искусственного интеллекта.
Российское государство рассматривает ИИ как один из ключевых факторов технологического суверенитета и экономического роста. Однако отечественная промышленность сталкивается со значительными препятствиями: высокой стоимостью вычислительных мощностей, ограничениями при строительстве центров обработки данных и нехваткой инвестиций.
О том, какую поддержку оказывает бизнесу правительство, на пленарной сессии «ИИ-агенты в промышленности: как перейти от «вечных пилотов» к масштабированию» рассказал заместитель министра промышленности и торговли РФ Василий Шпак.
Скриншот с прямого эфира сессии.
Государство берет на себя самые дорогостоящие расходы
Главными вызовами для отрасли замминистра назвал дефицит вычислительных мощностей и необходимость развития суверенных моделей. При этом он подчеркнул, что отечественные разработчики начинают работу не с чистого листа.
«Основная проблема, с которой нам приходится сталкиваться, – это наличие суверенных моделей и дефицит вычислительных мощностей. Мы это понимаем, но фундамент уже есть, мы работаем не с нуля. Суверенная модель конкурентоспособна. На сегодняшний день многие решения уже доказали свою эффективность в гражданской сфере, и наша задача – адаптировать их для реального сектора экономики: от металлургии до машиностроения.
Государство должно взять на себя самую затратную часть – инфраструктурную», – заявил Василий Шпак.
Центры коллективного пользования и суперкомпьютеры для бизнеса
В качестве практического решения Минпромторг предлагает инструмент Центра коллективного пользования (ЦКП), который поможет адаптировать существующие ИИ-модели под нужды конкретных заводов и фабрик.
«В основе работы ЦКП лежит гибкая логика. Мы ориентируем ресурсы центра не только на обучение моделей с нуля, но и на доработку и обучение уже существующих зарубежных моделей с открытым исходным кодом. Если есть российское решение, которое требует адаптации под жесткие требования безопасности и специфику отечественного производства, предприятие может задействовать наши суперкомпьютерные мощности, чтобы дообучить модель и получить изолированный, безопасный продукт. Также у нас есть инструменты масштабирования через индустриальные центры компетенций (ИЦК)», – пояснил замминистра.
Создание платформы промышленных данных
Вторым критическим барьером на пути к промышленному ИИ остается вопрос владения данными. Самих данных на предприятиях много, но в стране отсутствует культура и механизмы их безопасного обмена. Без этого невозможно обучить эффективный промышленный ИИ.
«В промышленных данных нет дефицита, но проблема заключается в отсутствии механизмов и стимулов для системного обмена данными между организациями. Каждый относится к своим данным как к чему-то ценному, и это справедливо. Но для обучения моделей нужны данные всех организаций. Поэтому нужно преодолевать разобщенность внутри отдельных предприятий, внедрять повторное использование данных и уходить от тех издержек, которые влечет за собой эта разобщенность», – подчеркнул Василий Шпак.
Чтобы решить эту проблему, Минпромторг совместно с Минцифры и ИЦК разработал новые стандарты работы с информацией.
«Мы сформировали подходы к моделям промышленных данных, условиям их обмена и по итогам этой работы представим концепцию Платформы промышленных данных. Она будет работать как распределенная инфраструктура для управляемого и безопасного оборота информации», – резюмировал заместитель министра промышленности.
Создание такой платформы и предоставление госсубсидий на вычислительные мощности (суперкомпьютеры) должно стать тем самым мостом, который позволит российской промышленности выйти из стадии «вечных пилотных проектов» и перейти к массовому внедрению ИИ-агентов в реальном секторе экономики.
Источник: Elec.ru