«В системах высокой ответственности еще долгое время ИИ будет именно помощником»

Искусственный интеллект постепенно становится частью ключевых промышленных отраслей, включая самые технологически сложные сектора, такие как атомная энергетика. Для отрасли, где цена ошибки крайне высока, внедрение ИИ требует особого подхода, развитой инфраструктуры и строгих законодательных рамок. О том, как технологии искусственного интеллекта входят в производственные процессы, проектирование и международные проекты «Росатома», в интервью «Коммерсантъ-Технологиям» рассказал директор по информационным и цифровым технологиям госкорпорации Евгений Абакумов.

Выйти из полноэкранного режима

Развернуть на весь экран

— Сегодня искусственный интеллект — одна из ключевых тем технологического развития. Какую роль вы видите для ИИ в атомной отрасли? Может ли он не просто помогать человеку, но и брать на себя ответственные решения?

— Внедрение искусственного интеллекта в атомной отрасли — это не просто модный тренд, а стратегическое направление развития нашего бизнеса. Мы ведем серьезную работу по интеграции ИИ-технологий в ключевые бизнес-процессы: от проектирования и конструирования до производства и эксплуатации. Наша корпорация, насчитывающая более 420 тыс. сотрудников, несет колоссальную социальную ответственность. В городах присутствия Росатома проживает более 2,5 млн человек, включая семьи наших работников и всю связанную социальную инфраструктуру.

В рамках цифровой трансформации мы активно исследуем и внедряем передовые ИИ-решения, сотрудничая с ведущими технологическими компаниями рынка. Особое внимание уделяется автоматизации производственных процессов; оптимизации проектирования и повышению эффективности эксплуатации. Есть такое понятие, как физически вдохновленная модель, именно такие модели мы и берем за основу применения ИИ в нашей отрасли. Например, при создании новых видов материалов или при математическом моделировании, когда нечеткая логика помогает сокращать сроки расчетов и разработки новых перспективных решений.

Как и во всем мире, мы движемся к новым элементам этой технологии. Несмотря на сложность сбора и обработки необходимых данных для обучения систем, наши исследования уже показывают первые результаты. Специальные ИИ-агенты способны существенно облегчить работу инженеров и ученых, взяв на себя часть рутинных задач и помогая в решении сложных технических вопросов.

Еще одно направление — искусственный интеллект в сложных технических системах. Это прогнозирование производственных процессов, регулирование рецептур при процессных производствах, прогнозирование состояния сложных технических узлов и агрегатов, все, что связано с атомной станцией как нашим ключевым продуктом.

Есть также аспект применения ИИ на стыке техники и человека. Особенно это заметно в сфере выполнения опасных производственных задач, где каждый шаг требует предельной точности и надежности. Сегодня мы наблюдаем активное развитие и внедрение передовых ИИ-решений: системы технического зрения уже не просто экспериментальные разработки, а полноценные инструменты в арсенале корпоративных систем, а чат-боты и процессная автоматизация стали неотъемлемой частью цифровой трансформации бизнеса.

Мы верим, что искусственный интеллект может стать элементом комплексного технологического предложения «Росатома» и ведущих компаний страны на международном рынке, укрепляя позиции России как технологического лидера.

— Видите ли вы интерес к российским комплексным решениям за рубежом?

— Интерес к российским технологическим решениям на международном рынке действительно есть. На текущий момент мы активно работаем над расширением географии присутствия, фокусируясь прежде всего на странах с нашими инфраструктурно-энергетическими проектами. И здесь стоит отметить, что партнеры проявляют значительный интерес не только к традиционным атомным проектам, но и к современным разработкам в области искусственного интеллекта и языковых моделей. В Беларуси мы предлагаем системный подход к развитию ИИ-инфраструктуры на государственном уровне.

Для того чтобы зарубежные партнеры начали активно использовать российские технологии, требуется время. Это естественный процесс, в ходе которого формируется доверие и понимание того, что мы способны обеспечить технологический суверенитет наших решений. Наше атомное предложение выходит далеко за рамки традиционных решений. Мы создаем комплексную экосистему, включающую современные технологические продукты, интеграционные решения для государственных систем, а также развитую образовательную инфраструктуру. Мы тесно сотрудничаем с ведущими техническими вузами страны — МГТУ им. Баумана, МИРЭА, университетом Лобачевского и МИФИ. Вместе мы создаем мощную базу для подготовки специалистов и развития технологий. Также мы наблюдаем интерес к нашему опыту в сфере управления данными и защиты критической инфраструктуры.

— Подключает ли «Росатом» партнеров к проектам по внедрению ИИ или же реализует их исключительно своими силами?

— Мы работаем с лидерами рынка Сбером и «Яндексом» для применения языковых моделей в общих процессах. При этом создаем свои модели, интегрированные в наши флагманские продукты: математическое моделирование, проектирование, прежде всего T-Flex, PDM и Logos. Мы уверены, что такая сложная технология может развиваться только в партнерстве, концентрируя усилия на прикладных применениях, которые видны в конкретных отраслях.

— Какие результаты внедрения ИИ вы могли бы отметить?

— Результаты внедрения искусственного интеллекта в «Росатоме» уже приносят ощутимую пользу в разных направлениях нашей деятельности. Например, в топливной компании мы добились значительных успехов в оптимизации производства циркониевых трубок. Благодаря ИИ-системам удалось наладить точное регулирование рецептуры и параметров технологического процесса, что существенно повысило качество продукции.

Машиностроительный дивизион успешно применяет технологии технического зрения. Специальные алгоритмы анализируют рентгеновские снимки изделий, обеспечивая стопроцентный контроль качества выпускаемой продукции.

Композитное производство также не осталось в стороне. Здесь внедрены системы видеоаналитики, которые в режиме реального времени контролируют процесс изготовления композитных нитей, отслеживая их толщину и автоматически корректируя производственные параметры.

Есть проекты по контролю средств индивидуальной защиты. Национальный центр физики и математики развивает технологии анализа поведения персонала в сложных условиях. «Росэнергоатом» вместе с дивизионом РАСУ исследуют функционирование отдельных элементов атомной станции. ВНИИАЭС развивает мониторинг и предиктивный анализ. Мы применяем вибродиагностику станков и агрегатов для оптимизации ремонта.

В корпоративных процессах используем распознавание образов — от входящих документов до применения RPA там, где интеграция дороже. Примеров много. Важно системно двигаться дальше и понимать, какие элементы станут основой информационных технологий «Росатома» и наших предложений партнерам.

— Какова роль ИИ в реакторах четвертого поколения и термоядерных установках?

— Искусственный интеллект вряд ли возьмет на себя полное управление реакторами и термоядерными установками в ближайшем будущем, но его значение в этих сферах постоянно растет. В процессе проектирования ИИ выступает как вспомогательный инструмент, способный эффективно оценивать архитектурные решения и предлагать оптимальные последовательности технологических процессов. Благодаря высокой скорости вычислений, системы искусственного интеллекта значительно снижают нагрузку на вычислительные мощности при проведении сложных расчетов. Особенно значим вклад ИИ в компьютерное материаловедение — он ускоряет моделирование и оптимизацию материалов с заданными свойствами по аналогии с фармацевтическим синтезом. При этом важно понимать, что в критически важных системах полного делегирования управления искусственному интеллекту не предполагается. В обозримой перспективе ИИ будет выполнять роль помощника, автоматизируя рутинные операции и поддерживая специалистов в их работе. Такой подход обеспечивает оптимальное сочетание возможностей технологий с необходимостью сохранения человеческого контроля над процессами.

— Позволяет ли текущая инфраструктура интегрировать ИИ в атомную энергетику? И играют ли здесь роль центры обработки данных (ЦОДы)?

— Центры обработки данных играют важную роль в развитии искусственного интеллекта — это те самые «дома», где живет и работает ИИ. Важно понимать, что это не обычные дата-центры: они требуют особого проектирования и значительных энергозатрат. Мы предлагаем создать крупные технологические кластеры рядом с объектами атомной энергетики — теми, что развиваются согласно генеральной схеме ее развития. Эти кластеры станут катализатором развития ИИ и информационных технологий в России. Наш план затрагивает не только строительство и эксплуатацию ЦОДов, но и более широкие аспекты — технологический суверенитет в сфере вычислительных технологий, разработку моделей и создание прикладных сервисов.

Реализация таких масштабных проектов требует объединения усилий всего технологического сообщества. Одна компания, каким бы крупным игроком она ни была, не сможет справиться с этой задачей в одиночку. Только совместными усилиями мы сможем создать мощную технологическую инфраструктуру будущего.

— Насколько сложна интеграция ИИ в отрасль?

— Интеграция искусственного интеллекта в промышленную отрасль — это комплексный процесс, который имеет свои особенности. Языковые модели представляют собой относительно простое направление для профессиональных разработчиков. Однако, когда речь заходит о внедрении ИИ в сложные технические системы, возникают серьезные вызовы. В отличие от языковых моделей, технические системы часто работают с разрозненной информацией, которую непросто структурировать и использовать для обучения ИИ. Функциональные особенности каждой системы создают дополнительные препятствия для внедрения ИИ-решений, а строгие требования информационной безопасности в промышленной сфере только усложняют процесс.

Есть также вопросы информационной безопасности и изучения поведения ИИ в технических системах со стороны регуляторов. Здесь большие задачи, которые предстоит решать всему сообществу.

— Как вы оцениваете перспективы интеграции ЦОДов в состав энергетических объектов?

— На мой взгляд это перспективное, но сложное направление. Сегодня центры обработки данных потребляют много энергии, а рядом — электростанции, которые эту энергию производят. Если объединить их, можно добиться серьезного синергетического эффекта.

Драйвером такого сближения выступает бурный рост высоконагруженных вычислений, прежде всего в сфере искусственного интеллекта. Современные ИИ проекты требуют уже не десятков, а сотен мегаватт мощности. В мире уже появляются дата центры, по энергопотреблению сравнимые с целым энергоблоком атомной станции. Понятно, что обеспечить такую мощность в условиях мегаполиса практически невозможно — подобные проекты неизбежно тяготеют к источникам генерации. С этой точки зрения, интеграция дата-центров и генерирующих станций – это наиболее перспективное решение в средне- и долгосрочной перспективе. В России уже реализован проект размещения ЦОДа рядом с Калининской АЭС. Однако масштабирование такого подхода требует налаживания эффективного межведомственного взаимодействия — без скоординированной работы профильных ведомств и отраслевых участников достичь поставленных целей будет затруднительно. И такой диалог уже идет — на разных площадках активно обсуждаются варианты, как найти баланс интересов двух важнейших отраслей.

На I Международном симпозиуме по ИИ в атомной энергетике, организованном МАГАТЭ, особо подчеркивалась значимость малых модульных реакторов (ММР) как перспективного технологического решения. Ключевые преимущества ММР — компактность и мобильность — позволяют решать задачу энергообеспечения центров обработки данных (ЦОД) даже в удаленных и труднодоступных регионах. Возможность гибкого масштабирования дает шанс увеличивать вычислительные мощности постепенно, следуя за ростом потребностей. При этом размещение ИИ рядом с местами потребления данных способно стать серьезным толчком для развития технологий.

— Участвует ли «Росатом» в работе по созданию единого стандарта ЦОДов?

— Действительно сегодня «Росатом» принимает активное участие в формировании стандартов для центров обработки данных в России. Компания не ограничивается отдельными инициативами — ее работа носит системный характер и охватывает сразу несколько ключевых направлений.

Когда мы начали погружаться в тему, стало очевидно: в отрасли не хватает системности. Еще недавно российские ЦОДы в основном следовали международным стандартам сертификации. При этом было очевидно: чтобы правильно классифицировать ЦОД по уровню надежности (исходя из топологии инженерной инфраструктуры), нужны собственные четкие критерии. При этом каких-либо национальных требований не существовало, хотя еще в нацпрограмме «Цифровая экономика» была отмечена необходимость и начата разработка отечественной модели классификации ЦОД. Эта разобщенность заметно тормозила развитие рынка.

Вместе с профессиональным сообществом мы взялись за решение этого вопроса комплексно и уже достигли первых значимых результатов. Во-первых, в этом году удалось добиться важных поправок в закон «О связи» и закрепление официального определения ЦОД. Это фундаментальный шаг — теперь у всех участников рынка единое понимание предмета. Появилась правовая основа для дальнейшей стандартизации.

Во-вторых, мы активно участвуем в разработке собственной российской системы классификации ЦОДов. В рабочей группе — около двадцати ключевых экспертов из ведущих ЦОДов страны. Мы не копируем чужие наработки, а создаем систему, которая учитывает особенности России и актуальные требования к цифровой инфраструктуре.

В этом году мы также присоединились к техническому комитету (ТК) 120 при Росстандарте, в планах которого в ближайшее время – возобновление работы над ГОСТ «Центры обработки данных. Инженерная инфраструктура. Классификация».

Также, год назад Минстроем был принят свод правил по проектированию зданий и сооружений ЦОД, работа над которым при активном участии отрасли продолжалась около двух лет, этот документ станет неплохим подспорьем для проектировщиков.

Зачем мы это делаем? Чтобы выстроить четкую, современную систему требований к ЦОДам. Нам важно обеспечить прозрачность и независимость процедуры классификации ЦОД — ведь именно она служит ключевым инструментом при принятии решений о размещении информационных систем (и государственных, и корпоративных) в инфраструктуре нужного уровня устойчивости.

В итоге все участники рынка получат ясные критерии по надежности, устойчивости и эффективности. А это значит, что отрасль сможет развиваться еще увереннее и быстрее

— Какие направления применения станут определяющими в ближайшем будущем?

— В ближайшем будущем мы увидим активное развитие трех ключевых направлений применения искусственного интеллекта: предиктивная аналитика, техническое зрение и ИИ-агенты для проектирования и конструирования, в том числе подходы, основанные на физически вдохновленном ИИ. Эти направления будут развиваться параллельно, создавая единую экосистему интеллектуальных решений. Особенно перспективным выглядит их интеграция с системами цифровых двойников и автоматизированного управления производством.