Дмитрий Богданов: ИИ-агенты в промышленности требуют качественных данных и контроля человека
Как отмечается в материале, промышленные предприятия переходят от экспериментального использования ИИ к встраиванию агентов в контуры управления. Это позволяет быстрее превращать разрозненные данные в управленческие решения.
По словам директора НОЦ «Газпромнефть Политех» Дмитрия Богданова, в этом процессе преимущество получают компании, у которых уже выстроены сбор данных, их восстановление и шумоподавление, интеграция и цифровые модели. Без этого агенту не на что опираться.
«В наших процессах это особенно заметно в проекте "Автоматизация обработки сейсмических данных с применением искусственных нейронных сетей", который мы реализуем в рамках программы "Приоритет 2030". Однако важно понимать, что ответственность за управление остается у человека», — подчеркнул руководитель НОЦ.
Он также рассказал о подходах к проверке качества моделей. Разработчики намеренно ухудшают исходные данные и оценивают, насколько точно ИИ восстанавливает сигнал до эталонного состояния. Так, в экспериментах по шумоподавлению одна из моделей показывала точность порядка 70%, другая — около 90%. Это позволяет выбирать более надежное для производства решение.
Богданов добавил, что обязательный элемент промышленного внедрения — полное логирование действий и защитные механизмы, которые фиксируют отклонения и блокируют подозрительные операции, чтобы агент оставался контролируемым и воспроизводимым.
Полный материал доступен по ссылке
.png)