Комментарии 0
...комментариев пока нет
Спрос со стороны бизнеса на технологии Сбера в области искусственного интеллекта растет
Вопрос применения генеративных моделей для трансформации базовых процессов бизнеса и разработки программного обеспечения в настоящее время крайне актуален, рассказал Андрей Белевцев, старший вице-президент, руководитель блока «Технологическое развитие» Сбербанка во время сессии Сбера «ИИ-трансформация бизнеса – перспективы использования LLM» на конференции «Цифровая индустрия промышленной России» (ЦИПР).
«Это наша принципиальная позиция – развивая AI-технологии, мы предлагаем их компаниями, которые заинтересованы в том, чтобы их использовать, – отметил он. – И мы видим, интерес рынка большой: четыре тысячи бизнес-клиентов в России сейчас подключились и используют API нашей модели для разработки своих собственных продуктов. Их кейсы очень разные, из самых разных областей. Если говорить о промышленных кейсах, то сейчас в нашей библиотеке их около сотни. Мы их проанализировали и отранжировали с точки зрения интереса и возможности их реализации. Если смотреть такие крупные кластеры, это задачи информационной и пользовательской поддержки, задачи по оптимизации производственного процесса, безопасности, контроля качества, управления знаниями и многие другие».
По словам члена правления, исполнительного директора СИБУРа Василия Номоконова, компания совместно со Сбером приступила к реализации и уже добилась первых обнадеживающих результатов в таком кейсе, как ассистент инженера-диагноста состояния оборудования, который на основе аномалий в параметрах работы установки определяет проблему и предотвращает внеплановую остановку. Ассистент помогает на основе простого текстового описания аномалии сформировать гипотезы возможных неполадок и варианты их устранения. Сегодня в Сибуре 200 единиц критических установок, таких как компрессоры, насосы, турбины и так далее, под мониторингом, для которого требуется 4 человека. А в целевой модели при увеличении количества оборудования до 2000 единиц требуемое количество диагностов будет равно 40, при 9000 - 180. ИИ-ассистент на базе LLM позволит усилить возможности диагностов и снизить необходимое количество специалистов при увеличении числа установок под мониторингом. Данный кейс на реальных данных уже доказал свою перспективность и в случае успешного завершения пилотирования и дообучения моделей будет запущен в опытно-промышленную эксплуатацию, рассказал представитель СИБУРа.
Олег Третьяк, начальник Департамента по цифровой трансформации «Газпром нефти», отметил, что пример работы компании с генеративкой – это работа с геологией, когда расчеты надо проводить в нескольких системах, понимать и интерпретировать результаты, на основе этого делать выводы и заключения.
Андрей Бадалов, вице-президент «Транснефти», рассказал, что искусственный интеллект в компании уже используется в системах машинного зрения как на уровне технических систем безопасности, так и в системах промышленной безопасности.
А Федор Минькин, технический директор GigaChat, отметил, что GigaChat может использоваться бизнесом как инструмент принятия решений, исполнения инструкций. Такие инструменты дают возможность использовать информацию между отраслями и создавать инновационные продукты.
«Это наша принципиальная позиция – развивая AI-технологии, мы предлагаем их компаниями, которые заинтересованы в том, чтобы их использовать, – отметил он. – И мы видим, интерес рынка большой: четыре тысячи бизнес-клиентов в России сейчас подключились и используют API нашей модели для разработки своих собственных продуктов. Их кейсы очень разные, из самых разных областей. Если говорить о промышленных кейсах, то сейчас в нашей библиотеке их около сотни. Мы их проанализировали и отранжировали с точки зрения интереса и возможности их реализации. Если смотреть такие крупные кластеры, это задачи информационной и пользовательской поддержки, задачи по оптимизации производственного процесса, безопасности, контроля качества, управления знаниями и многие другие».
По словам члена правления, исполнительного директора СИБУРа Василия Номоконова, компания совместно со Сбером приступила к реализации и уже добилась первых обнадеживающих результатов в таком кейсе, как ассистент инженера-диагноста состояния оборудования, который на основе аномалий в параметрах работы установки определяет проблему и предотвращает внеплановую остановку. Ассистент помогает на основе простого текстового описания аномалии сформировать гипотезы возможных неполадок и варианты их устранения. Сегодня в Сибуре 200 единиц критических установок, таких как компрессоры, насосы, турбины и так далее, под мониторингом, для которого требуется 4 человека. А в целевой модели при увеличении количества оборудования до 2000 единиц требуемое количество диагностов будет равно 40, при 9000 - 180. ИИ-ассистент на базе LLM позволит усилить возможности диагностов и снизить необходимое количество специалистов при увеличении числа установок под мониторингом. Данный кейс на реальных данных уже доказал свою перспективность и в случае успешного завершения пилотирования и дообучения моделей будет запущен в опытно-промышленную эксплуатацию, рассказал представитель СИБУРа.
Олег Третьяк, начальник Департамента по цифровой трансформации «Газпром нефти», отметил, что пример работы компании с генеративкой – это работа с геологией, когда расчеты надо проводить в нескольких системах, понимать и интерпретировать результаты, на основе этого делать выводы и заключения.
Андрей Бадалов, вице-президент «Транснефти», рассказал, что искусственный интеллект в компании уже используется в системах машинного зрения как на уровне технических систем безопасности, так и в системах промышленной безопасности.
А Федор Минькин, технический директор GigaChat, отметил, что GigaChat может использоваться бизнесом как инструмент принятия решений, исполнения инструкций. Такие инструменты дают возможность использовать информацию между отраслями и создавать инновационные продукты.