Аналитики прогнозируют, что вскоре наступит эра разделяемой экономики (shared economy), а искусственный интеллект изменит медицину, сельское хозяйство, промышленность и остальные сферы. По этой причине построение цифровой экономики — один из приоритетов работы правительства РФ. Участвовать в этом процессе будет новая компания группы "Ренова", созданная буквально месяц назад. О том, какую роль берет на себя "Цифра", рассказал генеральный директор компании Игорь Богачев.
Фото: Геннадий Гуляев, Коммерсантъ / купить фото
— Чем занимается "Цифра"?
— Мы строим компанию, которая станет одним из лидеров на рынке промышленного интернета и цифровых систем, в основе которых лежат технологии искусственного интеллекта. Будем создавать программные продукты, которые позволят профессионалам принимать более осознанные решения,— своеобразных цифровых ассистентов.
Люди очень часто путают процесс автоматизации и процесс диджитализации. В первую очередь необходимо научиться мониторить любые процессы и любое оборудование в промышленности. Без этого дальше идти нельзя. Не только в России, но и в мире 90% оборудования не подключено ни к каким сетям, оно никак не мониторятся. Поэтому первые инвестиции, которые мы сделали, как раз в такой продукт, который позволяет объединять любые типы оборудования в сети интернета вещей и начать собирать данные, чтобы понимать, что происходит.
Это нужно, чтобы повысить коэффициент технической готовности и уменьшить время простоя оборудования, снизить производственные риски, предотвратить производственные аварии. Нужно начать собирать данные с уже подключенных машин. Это позволяет планировать склады запасных частей, повышать лояльность клиентов. И в финале мы сможем планировать, что будет происходить с оборудованием и производством.
На одном из российских предприятий, имеющих отношение к обороноспособности страны, где мы внедряли наши решения, удалось за восемь месяцев сэкономить более 100 млн руб. При этом производительность существующего оборудования повысились так значительно, что удалось отказаться от покупки восьми новых станков иностранного производства, а это уже экономия нескольких миллионов долларов.
— Какова ситуация на этом рынке сейчас? Как вы оцениваете перспективы развития вашего бизнеса не только в России, но и в мире?
— Искусственный интеллект (ИИ) — модная тема, о которой очень много говорят. PwC недавно провела исследование, в котором заявила, что технологии искусственного интеллекта добавят к мировому ВВП к 2030 году $15 млрд. McKinsey недавно опубликовало исследование, в котором говорится, что 20% их клиентов уже применяют эти технологии или планируют применять. Это говорит о том, что потенциал большой, а рынок — пока не очень.
Поэтому важно не иметь завышенных ожиданий от ИИ. В ближайшие годы все крупные игроки ИТ-рынка и даже наиболее прогрессивные из производственных компаний инвестируют в ИИ огромные средства, реальные же проекты, которые будут приносить ощутимый доход в промышленности и других секторах будут связаны с очень конкретными методами машинного обучения. Сверхточные нейросети, цепи Маркова, другие прикладные технологии в области ИИ — вот что будет внедряться в среднесрочной перспективе. Мы оцениваем рынок подобных прикладных ИИ-технологий в 2-3 млрд руб. на 2018 год. С годами этот рынок значительно вырастет.
Те, кто раньше начал, имеют больше шансов стать лидерами. У нас есть достаточное количество предпосылок. Высокопроизводительные вычисления вышли на новый уровень. Чипы и сенсоры, которые позволяют собирать данные — с машин или людей, становятся все дешевле и доступнее. По разным оценкам, к 2030 году ожидают от 50 млрд до 200 млрд устройств, которые будут подключены к интернету. Это связано с их дешевизной.
Все больше машинного оборудования подключается к интернету, и объем данных растет кратно ежегодно. Это достаточная база для того, чтобы анализировать данные и применить технологии машинного обучения.
— Почему решили заняться этим в России?
— Мы считаем, что в области искусственного интеллекта российской научной школой накоплен достаточный потенциал для того, чтобы как раз сейчас его применять. У нас сильные программисты, которые в состоянии математические модели переносить в программное обеспечение. Искусственный интеллект — это не про то, как исследовать данные, а про то, как сделать программный продукт, который будет помогать людям. Это маленькие цифровые помощники: для врача, оператора доменной печи, кого угодно.
Чем-то это похоже на автопилот в самолете. Автопилот может управлять самолетом, но пилот сидит в кабине и в любой момент может взять ситуацию под контроль.
— Помимо названных вами примеров из медицины и металлургии в каких еще отраслях могут активно внедряться подобные технологии?
— Металлургия — важный сегмент российской экономики, в котором Россия является одним из мировых лидеров. Технологии, которые реализованы и внедрены в России, также будут востребованы в других странах. Еще одна сфера — химическая отрасль: это опасные производства, поэтому там важно обеспечить дополнительный контроль по предотвращению аварий, вредных выбросов в атмосферу. Наверное, это также любые отрасли промышленности, где есть большие дорогие машины, компрессоры, турбины, шахтное оборудование — все то, что нуждается в мониторинге и предсказании состояния. Выход из строя любого промышленного оборудования, если оно находится в непрерывном цикле производства или удаленно используется, ведет к большим затратам и простоям.
Кроме того, у нас есть возможность в рамках группы ("Ренова") первые эксперименты проводить на себе, активно работая с предприятиями группы. Множество различных решений у нас сейчас находится на стадии отработки и пилотирования. Могу упомянуть работу, которую мы ведем по обеспечению безопасности инфраструктуры аэропортов, управлению очередями и скоплением пассажиров, для обеспечения комфортных и безопасных перелетов. Отдельно ведутся работы по мониторингу оборудования ЖКХ, чтобы уменьшить потери энергии и в конечном счете цифры в квитанции конечных пользователей этой инфраструктуры.
В целом же, прежде чем переходить к технологиям искусственного интеллекта, необходимо научиться мониторить оборудование, нужно подключить его к сетям интернета вещей. Нужно провести цифровизацию производства. Это первый шаг, который мы делаем сегодня. Нужен "промышленный интернет с человеческим лицом", учитывающий принципы взаимодействия машины и оператора, оценивающий роль человека.
Пищевая промышленность и сельское хозяйство — огромный сегмент, где требуется много прогнозировать, умело загружать машинное оборудование. Во всех сферах есть потенциал повышения эффективности за счет автоматизации. В конечном итоге промышленный интернет ведет к тому, что машины начинают взаимодействовать между собой.
— Вы работаете на создание цифровой экономики?
— Цифровая экономика — это новый уровень взаимодействия потребителей и поставщиков. Прекрасный пример — разделяемая экономика, так успешно показывающая себя в скандинавских странах. Наши технологии позволят владельцу оборудования подключить его к интернету вещей и видеть, когда машины недозагружены, предоставлять эти мощности для производства другим предприятиям. Фактически это будет создание новой отрасли — аутсорсинга для производства.
Если говорить о цифровой экономике в масштабах страны, то есть еще несколько важных компонентов: инфраструктура (в том числе правовая база) и кадры. Сейчас большое количество университетов запускает программы, которые направлены на анализ данных.
— Кто главный заказчик ассистентов на базе технологий искусственного интеллекта?
— У нас большое количество переговоров с химическими, металлургическими предприятиями, компаниями нефтегазового сектора, пищевыми и транспортными компаниями. Являясь достаточно крупным инвестором в этот сегмент, мы ведем переговоры с большим количеством компаний на предмет инвестиций, чтобы реализовать наши планы, вывести продукт на рынок раньше. Я верю в то, что в ближайшие два-три года у "Цифры" будет 10-15 заказчиков в каждой из отраслей, где мы создадим готовый продукт, который можно будет масштабировать и предложить другим клиентам. Эти продукты будут влиять на эффективность производства, то есть снижать себестоимость за счет экономии на сырье, электроэнергии, простоях. А также будут повышать конечное качество продукции. В конечном итоге любые технологии должны находить отражение в экономике предприятия, иначе в них нет смысла.
Искусственный интеллект в медицине — это прокачка диагностики, повышение правильности поставленных диагнозов, более быстрый цикл вывода продуктов на рынок.
Для брендов, крупных производителей товаров массового спроса искусственный интеллект — это понимание того, кто их потребители, как строить маркетинговую стратегию и отношения с ними. Мы все сегодня живем в цифровом мире, и понять, как донести до нас наиболее эффективным способом информацию о продуктах и услугах, наладить обратную связь, очень легко. Старые подходы — опросы, фокус-группы — уходят на второй план. Информации, которую человек оставляет о себе в цифровом мире, достаточно, чтобы сделать правильные выводы.