ИИ как экосистема, бизнес и рынок

Рис. 3.17. Система обеспечения здорового оператора. Источник: [144]

Система обеспечения здоровья, безопасности и эффективности работы оператора может предоставлять информацию о рисках для здоровья в реальном времени, моделировать будущее поведение операторов, прогнозировать изменение их поведения, снижать эмоциональную и физическую нагрузку на человека, повышать уровень комфорта, безопасности и удовлетворенности работой.

Комплексные киберфизические системы

Выше мы рассмотрели вопросы мониторинга и применения предиктивной аналитики применительно к отдельным элементам оборудования. Следующая по уровню сложности задача состоит в объединении различных систем для создания комплексной объяснимой и надежной диагностики на уровне атомной станции, на основе анализа процессов предприятия. Концептуальную схему подобной диагностики можно найти в работе [145] со ссылкой на публикацию Арагонской национальной лаборатории старейшего национального исследовательского центра Министерства энергетики США, занятого в том числе вопросами автоматизации АЭС (см. рис. 3.18).

Рис. 3.18. Объяснимая диагностика, основанная на использовании ИИ-технологий. Источник: Арагонская национальная лаборатория

Подобная система включает не только мониторинг и прогнозирование различных элементов оборудования, но также систему планирования ремонтов и закупок необходимого оборудования. Как видно из рисунка, технологии ИИ здесь являются важными элементами многих подсистем. Среди наиболее актуальных задач выделены подсистемы распознавания изображений, количественная оценка неопределенности ^{28Пытается определить, насколько вероятны определенные результаты, если некоторые аспекты системы точно не известны} , контроль и принятие обоснованных решений. Отмеченные на рисунке цифровые двойники в большинстве случаев интегрируют моделирование не только физических процессов, но и модели, основанные на данных, использующие технологии машинного обучения.

Выше мы рассмотрели вопросы мониторинга состояния операторов, работа которых в существенной мере определяет надежность функционирования АЭС.

Условия работы оператора (человека) и состояние оборудования (физических систем) взаимосвязаны. Надежность работы оборудования и человека можно и должно прогнозировать комплексно в их взаимосвязи на основе предиктивных моделей, построенных с использованием ИИ.

Объединение двух составляющих (анализ состояния оператора и анализ состояния оборудования) в одной киберфизической системе, управляемой на базе ИИ, - это актуальная тема, которая, в частности, подробно обсуждается в проекте NPPHCPS (Nuclear Power Plant Human-Cyber-Physical System - АЭС как человекокибер-физическая система) - рис. 3.19.

Главная идея концепции - рассмотрение АЭС как киберсистемы, являющейся пересечением двух систем: физической (оборудование, подверженное нагрузкам) и человеческой (оператор как психофизический объект, подверженный стрессу).

Рис. 3.19. Принципиальная схема использования ИИ-технологий в концепции NPPHCP

Комментируя объем проектов, связанных с использованием ИИ, выполняемых в Госкорпорации "Росатом", следует обратиться к рис. 3.20, где представлено процентное соотношение отраслевых проектов, связанных с различными цифровыми технологиями, по данным доклада компании ЧУ "Цифрум" по состоянию на 2021 г. В то время в Росатоме выполнялось около 200 проектов с использованием технологии искусственного интеллекта. Причем в период 2019-2021 гг. доля проектов, приходящаяся на ИИ-технологии, выросла с примерно 12% до 22%.