ИИ как экосистема, бизнес и рынок

Рис. 3.20. Проекты Росатома, связанные с различными цифровыми технологиями. Источник: Доклад ЧУ "Цифрум" на вебинаре "AI FOR GOOD" 2021 г.

Часть упомянутых проектов была связана с использованием ИИ в решении различного рода задач автоматизации, вторая часть - это научно-исследовательские проекты, связанные с перспективными направлениями развития ИИ.

К прикладным следует отнести проекты по автоматизации деятель-ности обслуживающих департаментов. В этой связи можно назвать проект, выполненный специалистами компании АО "КОНСИСТ-ОС" по внедрению предиктивной аналитики для службы управления персоналом, которая помогает анализировать и выстраивать карьерные траектории сотрудников [146]. Для реализации проекта был накоплен массив данных с 2015 года. Модель, построенная с использованием машинного обучения, позволяет прогнозировать карьерные повышения, рекомендовать, на кого из большого числа сотрудников делать ставку, давать рекомендации по номинированию сотрудников в кадровый резерв.

Безопасность и эффективность систем искусственного интеллекта напрямую зависит от качества данных, на которых строятся модели. В марте 2021 года АО "Концерн Росэнергоатом", ЧУ "Цифрум" и АО "КОНСИТ-ОС" создали отраслевой реестр по учету и хранению паспортов датасетов, который позволяет отслеживать использование данных, определять ответственность и вклад разработчиков систем ИИ.

В Госкорпорации "Росатом" накопился существенный объем датасетов в рамках различных проектов. Реестр служит для упрощения повторного использования уже имеющихся датасетов в других проектах, сокращения времени на подготовку данных для создания новых моделей.

Каждый датасет размещается в реестре вместе с описанием его содержания, назначения и истории использования, что позволяет оценить потенциальную пригодность конкретного набора данных для решения других задач. Наличие реестра позволяет в случае сбоев в работе систем с искусственным интеллектом легко найти исходные данные, на которых обучалась данная нейросеть, провести анализ и внести необходимые корректировки в модель.

Среди перспективных проектов можно назвать Нейроморфный проект, выполняемый в компании ЧУ "Цифрум". Работа над концептом проекта осуществляется в рамках соглашения между МГУ, РАН и Госкорпорацией "Росатом", заключенного на Питерском Эконо-мическом Форуме в 2021 году. В ЧУ "Цифрум" создана команда исследователей, которая сфокусирована на проблематике локального обучения в импульсных нейронных сетях.

Вместе с коллегами из МГУ, РАН, ЧГУ, Сколтеха, "Лаборатории Касперского" и ряда других компаний ЧУ "Цифрум" ведет работу над созданием набора прикладных решений с использованием нейроморфных вычислений, имея в виду как реализацию в железе, так и математическое представление в виде алгоритмов, исполняемых на этом железе.

В 2020 году Госкорпорация "Росатом" и Российский квантовый центр (РКЦ) объявили о создании лаборатории по исследованию в области ИИ на квантовых компьютерах для применения этих технологий в атомной отрасли. Проект по созданию отечественного квантового компьютера (и защищенных квантовым шифрованием каналов связи), рассчитанный на срок до 2024 года, реализуется в рамках Соглашения о намерениях между Правительством Российской Федерации и Госкорпорацией "Росатом" о развитии высокотехнологичной области "Квантовые вычисления".

Следует отметить, что Госкорпорация "Росатом" занимается не только вопросами, непосредственно связанными с развитием атомной отрасли. Имея в своем составе сотни предприятий с высоким научным потенциалом, госкорпорация участвует во многих проектах для нужд самых разных отраслей России. Например, на базе платформы "Аврора" компанией АО "Гринатом" ведется разработка "Модуля Дистанционного Зондирования Земли" для нужд судоходства и мореплавания на Северном Морском пути. В платформу входят модуль "Объекты интереса", который позволяет зафиксировать на карте объекты, за которыми требуется вести наблюдение, модуль "Заказ спутниковых снимков", который обеспечивает объекты интереса данными космической съемки, и модуль "Умная аналитика", который применяет технологии искусственного интеллекта для обнаружения на космических снимках бизнесценности, указанной заказчиком. За отображение снимков и аналитических продуктов отвечает собственный ГИС-Портал, разработанный в отделе исследований.

Здравоохранение и медицина

Перед здравоохранением стоит ряд глобальных вызовов, включая резкий рост распространенности хронических заболеваний среди стареющего населения, появление новых пандемий, включая COVID-19.

В большинстве развивающихся стран нехватка медицинских специалистов увеличивает смертность пациентов, страдающих от различных заболеваний. Недостаток медицинских специалистов не будет преодолен в течение ближайшего времени. Использование технологий поддержки принятия решений на базе ИИ позволяет отчасти решить эти проблемы.

В последнее время аналитики констатируют, что рост использования ИИ в здравоохранении один из наиболее высоких. По данным Grand View Research, за период 2021-2028 гг. [147] мировой рынок решений на базе ИИ в здравоохранении будет расти рекордными темпами - около 42% в год.

По данным компании Cognilytica, процент научных публикаций по применению ИИ в радиологии за последние 10 лет вырос на 700%.

Судить о том, в каких направлениях наиболее активно применяется ИИ, можно по данным о количестве публикаций по разным направлениям медицинской науки (см. рис. 3.21).

Рис. 3.21. Количество исследований с использованием технологий машинного обучения, по данным Pubmed.com, по той или иной специализации

С существенным отрывом лидируют две области - лабораторные исследования и радиология, изучающая применение лучевых методов для диагностики и лечения различных заболеваний.