Волшебная сила данных. Искусственный интеллект грозит одолеть даже проблемы ЖКХ

Еженедельная газета научного сообщества «Поиск»: Волшебная сила данных. Искусственный интеллект грозит одолеть даже проблемы ЖКХ

17.11.2023


Впервые беседуя с Максимом ЩЕРБАКОВЫМ, я ловила себя на ощущении, что я о нем что-то знаю. Нет, не то, что он ведет один из проектов программы академического лидерства «Приоритет 2030» в Волгоградском государственном техническом университете. И не то, что в том же вузе руководит кафедрой «Системы автоматизированного проектирования и поискового конструирования» (САПР и ПК). И даже не то, что охотно учит детей в Центре молодежного инновационного творчества основам робототехники. Что-то другое, связанное с победой, лидерством…


Точно, Максим Щербаков — один из финалистов конкурса «Лидер России», когда наставниками этого состязания стали представители крупнейших наукоемких госкорпораций РФ. Это было в 2019 году, и тогда, помнится, представляли его как молодого доктора наук.


— Вы рано защитились? В советское время считалось удивительным, когда доктором становились в 43 года…


— В 2014-м (мне было 35), — отвечает Максим Владимирович, — для нашей кафедры САПРиПК — нормально. Ее же в 80-е годы прошлого века создал профессор Половинкин Александр Иванович, тот самый, который был поклонником ТРИЗ (теории решения изобретательских задач), и сам написал книжку «Автоматизация поискового конструирования». Он пять лет тогда возглавлял наш вуз, активно продвигал его компьютеризацию. Мой научный руководитель Валерий Камаев, доктор наук, был его учеником. Так что защититься до 40 у нас нормально. А сейчас тем более — САПР делает новый виток: если раньше мы помогали проектировщикам решать их задачи, то теперь наша задача — научить машины проектировать машины. Это сложнее, потому что у машин новое — это результат комбинаций имеющегося, они «думают», перебирая известное. Человек же способен сочинить нечто заковыристое, которое за гранью интуиции.


— И что может быть «за гранью» в управлении предприятиями топливно-энергетического комплекса? — буркнула я как обычный гуманитарий. — Там же все строится на измерениях, данных счетчиков…


— Верно, и на основе этих данных мы и проектируем интеллектуальную платформу для оптимального управления транспортом любых ресурсов в ТЭК, — ответил он. — Это поможет оперативно выявлять и купировать разные потери — электричества, нефти, газа, воды, тепла — даже предупреждать поломку оборудования и тем самым снижать потери, возможно, и рост тарифов в ЖКХ.


— С этого момента подробнее, пожалуйста.


— Нет, сначала про данные. Их сбору мы уделяем особое внимание. Еще с момента работы по президентскому гранту и проектам, поддержанным РФФИ (ныне — РЦНИ). Все они вели нас к необходимости честного сбора данных о состоянии сложного оборудования. Мониторинг современной техники — дело тонкое, многослойное, а подходы к техническому обслуживанию написаны полвека назад. Вот и возникает разрыв между «хочу» и «могу». Хочу вовремя подстелить соломку — заменить уязвимый узел до того, как его неисправность приведет в негодность всю систему. То есть хочу перейти от ремонта по факту поломки к ремонту по состоянию — на основе прогнозирования поломки. И, казалось бы, обстоятельства уже позволяют: появились мощные компьютеры, big data, нейронные сети, позволяющие огромные массивы данных быстро обсчитывать, анализировать. Но раньше мы машины учили работать на рафинированных обучающих данных, а теперь у нас другие выборки. Они объемны, а выводы порой противоречивы.

READ  Путешествие в прошлое: как артефакты затонувшего корабля раскрывают торговый мир древности (фото)


Вопрос только в том, что не все данные пригодны для обработки и принятия решений, требуются нетривиальные подходы к предварительной обработке. Поэтому мы лет 8 назад сделали вывод и написали статью «О степени готовности объектов автоматизации к интеллектуальным системам».


— И какой в ней сделали вывод?


— Простой, как в журнале «Крокодил»: «Вы что хотите?» «Ferrari». «А дороги без колдобин у вас есть?» «Таких же не бывает».


То есть бойтесь своих желаний. Прежде чем замахиваться на создание платформы автоматизированного предупреждения аварий надо, во-первых, привыкнуть к системному сбору данных о состоянии сложного оборудования. А, во-вторых, создав такую систему, — объяснить людям, почему машина принимает решение и почему ему надо доверять. Ведь у нас сейчас обычно надежное оборудование работает, работает, а потом раз — и встало. Чинить? А пойди пойми, что в нем вышло из строя. Заменить куда лучше. Но пришло время, когда и не на что, и негде купить то, чем заменить. Значит, надо создавать и внедрять системы, позволяющие заранее определить, когда какое звено в комплексе выйдет из строя, можно ли его починить заранее или надо смириться, что будет оно работать вполсилы. Если мы объясним потребителю системы, как машина принимает решение, мы повысим степень его доверия к выводам машины. Это уже не технико-экономическая задача, а социо-технико-экономическая. Выше уровень сложности. Но стали же мы доверять навигатору при поездках. Тут немаловажным компонентами являются целеполагание и люди, способные правильно и грамотно ставить эти цели.


А для этого надо хорошо знать тему. И тут нам здорово помогла организованная при нашей кафедре так называемая взрослая магистратура.


— Для производственников?


— Да. В 2019 году наш вуз победил в конкурсе программ бакалавриата и магистратуры по искусственному интеллекту. Участвовало много лидеров — 16. Наш ВолгГТУ предложил новую концепцию работы с отраслями. Магистратура — для людей, которые уткнулись в предел профессионального роста. Не в должностной рост, а в потолок своих инженерных способностей. Победив, мы набрали две группы производственников, которые пришли к нам с проблемами своих производств. А мы научили их, как эти проблемы можно решать с помощью системной инженерии.


— Хоть одну проблему как пример приведите…


— ЖКХ. О том, что трубу с водой в микрорайоне прорвало, мы узнаем по бьющему из-под земли фонтанчику. Речь идет о задержке по времени. А если следить за приборами, снимающими показания работы насоса, прокачивающего эту воду, то беду можно обнаружить почти сразу. Или пример с энергетикой: чтобы выявлять перерасход, надо знать, на какой узел улиц поставить прибор учета, где есть риски. Волгоград — город, вытянувшийся на 70 км вдоль реки, и бюджет города не бездонный, наша задача — определить, где может быть точка несанкционированного потребления. Там и надо ставить приборы контроля. В энергетике всегда есть споры между экономической эффективностью и надежностью. То есть наши магистры приходят с производств с подобными задачами, а мы учим их, как через наши модели и проекты решать конкретные задачи. Ведь на любом производстве нет бесконечности ресурсов, нужны программные решения для рационального хозяйствования. Погружаясь в логику экономической эффективности, мы должны оптимизировать, то есть жертвовать.

READ  Публикации как зеркало общих трендов цифровизации: на Урале подвели итоги конкурса «Вместе в цифровое будущее» | Общество


— И вы о пользе сокращения и урезания…


— Нет, я о культурном коде нашего человека, который надо чтить и беречь. Мы его увидели во время пандемии. Незадолго до нее, помните, нам стали рассказывать, что советское здравоохранение (штат поликлиник, все эти диспансеризации) было избыточным, что надо переходить к европейской модели. Но началась пандемия — и европейская модель «без жирка» оказалась парализованной. Нас спас героизм людей, есть у нас такое свойство: выезжать на героизме, а не на расчете, на интересе и на слове «надо». Эти качества у нас есть в культурном коде, их надо ценить, беречь и поддерживать.


— А потом выполненные проекты магистров остаются на бумаге или реализуются?


— Интересный вопрос. Если это инициативные проекты, то с точки зрения управления у вас два пути: а) доказать, что проект нужен, и получить бюджет на его внедрение в практику; б) начать делать в инициативном порядке новое программное обеспечение, которое даст решение для ряда подобных проблем. Интеллектуальную платформу управления техническим состоянием оборудования можно применить и к отрасли, и к транспорту, и к городу. По крайней мере, мы сейчас можем смело говорить про эти три направления. Первое — нефтеперерабатывающее производство, второе — энергетика, третье — водоснабжение. С точки зрения формализации это похожие объекты. В процессе переноса ресурса с одного места на другое он либо употребляется с пользой, либо происходит его техническая потеря, либо нетехническая (крадут), либо он преобразуется в другой ресурс. Получая чистую воду в квартире, мы ее сливаем стоками. В платежках это зовется «водоотведением». Но со стоками все так не заканчивается. Они поступают на очистительные сооружения, где есть ил, который всю поступающую в стоках грязь, заразу «съедает», но если в стоки угодят определенные вещества, то ил они могут уничтожить. То есть надо еще контролировать состав сточных вод и работоспособность ила. Так вот наша идея: 1) объединить все решения; 2) применив новые технологии анализа данных, создать надежную систему, гарантирующую результат.


— Амбициозная цель.


— Да, «Приоритет 2030» — это некий конденсатор полезных процессов. Он как наша интеллектуальная платформа должен собрать пазл из более простых проектов в новое поле деятельности. Выполнять проекты нам помогают два сильных партнера. Входящий в группу компаний «Роснефть» АО «ВНИКТИнефтехимоборудование». У нас в Волгограде прекрасная команда во главе с директором Олегом Горчатовым. Он создает Центр компетенции в области коррозии, а мы помогаем создавать информационные системы. Второй наш партнер — это Научно-технический центр «Россети». Он нам интересен тем, что он видит все потребности страны в энергетике целиком и помогает нам привлекать профессиональных грамотных партнеров. Пока готовых отечественных решений мало, а спрос на них появился.

Весной у нас была конференция по искусственному интеллекту, которую организовал Сбер. Звонкое название — «Путешествие в искусственный интеллект». На нее приехали представители администрации Волгоградской области. А одна из целей, которые ставит наш губернатор, — 5% регионального ВВП получить от новой экономики. «Новой» он называет все, что связано с информационными технологиями. Так вот коллеги и выпускник нашего университета (ныне — первый заместитель Сбера Александр Ведяхин) остановились возле нашего стенда. Мы рассказали о наших работах. После эта тема нашла отражение в обсуждениях, в том числе и с участием губернатора Волгоградской области.

READ  5 игр с лучшей графикой на 2023


— Сколько же вашей кафедре нужно людей для того, чтобы вытянуть проект такого масштаба?


— Пока нас человек двадцать. И хотя мне уже многие говорили, что такого количества не хватит, я — сторонник достигать цель не числом, а умением. Мы — технический вуз, наше направление «Информатика и вычислительная техника» в РФ стало самым востребованным в последнее время. Команда на кафедре сложилась из сильных специалистов нашего университета, партнерских и — главное — недавних студентов, которых увлекала невероятная тема: можно ли спрогнозировать отказ сложного технического оборудования? Порой они приходили к нам после лекций, разговаривали, уже на 2-3 курсах вливались в научные исследования. И постепенно взрослели как профессионалы в нашей «хересной» системе подготовки.


— Какой?


— Если вы возьмете бутылку хереса, то никогда на ней не увидите год изготовления, потому что херес созревает при перемешивании старого и нового вина. Есть ядро основного продукта — наши давние спецы и молодежь, которая, кучкуясь вокруг старших, пропитывается традициями, стилем, привычками, то есть нарабатывает собственный профессионализм, его неповторимый аромат и вкус. Если мы обеспечим устойчивость этой системы подготовки научных кадров, мультиплицируем ее, то вуз получит колоссальные ресурсные возможности.


Беда в том, что наших ребят уже с 3-го курса заманивают на предприятия и фирмы, а мы им говорим: «Не спешите, дойдите до конца. У вас будут и возможности выше, и зарплата».


— Гарантируете?


— У меня есть курс лекций, который я очень люблю: «Системная инженерия». Осмысливая его, я задал сам себе вопрос: «Кого мы готовим? Программистов?» И сам ответил: «Нет, мы готовим специалиста, который может проблему описать на языке предметной области, потом должен найти решение проблемы, а лучше — несколько. Выбрать, по его мнению, лучший, доказать принимающим вердикт по предложенным вариантам, какой самый лучший вариант достижения цели, провести верификацию, валидацию и реализовать предложенное им самим решение». Ребята наши должны готовить себя к такой жизни. Одно дело — выполнять поручения, а другое — определять, формулировать проблемы и самостоятельно их решать. То ты — ведомый, а то сам тащишь воз, придумывая, как, куда и какими средствами.


— Так чем выпускники отличаются от программистов других кафедр вашего вуза?


— У нас бродит шутка: другие кафедры выпускают прекрасных программистов, но нанимают их на работу выпускники нашей кафедры. Они умеют концентрировать умения, работают как системные архитекторы в предметной области. А ведь одна из целей «Приоритета 2030» — создать в вузе Центр цифровых научно-образовательных проектов и разработок, который поможет ВолгГТУ не просто остаться хорошим опорным университетом, но и утвердиться в нашей стране как центр академического лидерства.

Возврат к списку


Опубликовано

в

от

Метки:

Комментарии

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

StakeOnline Casino