ИИ не ради хайпа, а ради эффективности процессов

ProКачество: В каких направлениях применяется ИИ и какие виды технологий ИИ наиболее востребованы в РЖД сегодня?

Евгений Чаркин: В августе прошлого года мы запустили беспилотный поезд «Ласточка» на Московском центральном кольце, автоматизированный по третьему уровню сложности. Машинист пока еще остается в кабине для наблюдения, он открывает и закрывает двери, может в любой момент взять управление на себя.  «Ласточка» с помощью различных приборов видит, что происходит вокруг. Автоматизированная система принимает решение снизить или прибавить скорость, остановиться или продолжить движение, подать сигнал. Эта технология ИИ называется «компьютерное зрение». Наши ученые и инженеры планируют завершить испытания бортовых систем и технического зрения по четвертому, наивысшему, уровню автоматизации. В будущем именно они позволят ездить поездам без машинистов.

Про беспилотную «Ласточку», наверное, слышали все. Всего же на данный момент в производственные и непроизводственные процессы РЖД внедрено порядка 38 систем с применением технологий искусственного интеллекта. Они решают задачи эксплуатации и обслуживания инфраструктуры и подвижного состава, управления персоналом, перевозочным процессом, планирования. 

В РЖД наиболее применяемые технологии ИИ – это  сверточные нейронные сети , классические виды машинного обучения, большие языковые модели. В целом это соответствует мировым трендам.

ProКачество: Насколько эффективны технологии ИИ на железнодорожном транспорте? Какие результаты уже дало их внедрение?

Евгений Чаркин: Мы внедряем ИИ не ради хайпа, а как раз для достижения конкретных производственных и экономических эффектов. Наш опыт показывает, что они повышают производительность труда, оптимизируют бизнес-процессы, снижают операционные затраты. 

В РЖД есть показательный пример. С 2020 года мы тиражируем технологию интеллектуального коммерческого осмотра вагонов. Первый этап внедрения технологии на 33 пунктах коммерческого осмотра в два раза окупил затраты на его внедрение. Технология быстрее и точнее находит отклонения в положении и креплении груза на платформе, при этом исключен риск человеческой ошибки. В настоящий момент технология применяется на 61 пункте сети и дала экономический эффект более 1 млрд рублей.

Также машинное зрение сейчас помогает следить за порядком на станциях, подсказывает машинисту о возможных опасных ситуациях и даже помогает осмотрщику проверять качество ремонта вагонов. Все это дает эффекты в виде повышения уровня безопасности перевозок и экономии времени. Успешные кейсы планируем тиражировать.

Испытания прототипа интеллектуального помощника маневрового диспетчера – рекомендательного сервиса, подсказывающего специалисту, в какой очередности подводить поезда к сортировочной горке и пропускать через нее, – показали, что мы сможем получить снижение среднего времени простоя транзитного вагона на 20%, то есть – повышение провозной и пропускной способности железных дорог.

Голосовые сервисы и «умные» чат-боты уже обрабатывают порядка 56% обращений клиентов и пользователей информационных систем, тем самым снижая нагрузку на персонал, сокращая время на ожидание ответов. Также голосовой робот помогает специалистам по управлению персоналом проводить первичные собеседования с соискателями. В месяц он совершает более 8000 звонков, снижая таким образом нагрузку на сотрудников по персоналу. А Корпоративный интеллектуальный помощник позволяет сотрудникам эффективнее работать с документацией. В результате они меньше ошибаются и на поиск, изучение и оформление документов тратят от 30 до 50% меньше времени. 

В целом технологии ИИ освобождают сотрудников от необходимости выполнять трудоемкие, малопроизводительные рутинные операции. Технологии ИИ берут эти задачи на себя, выполняя их оперативнее, качественнее, ускоряя этапы производственных цепочек и процессов. При этом высвободившееся рабочее время персонала направляется в сторону выполнения операций с большей добавленной стоимостью или решения более творческих, управленческих задач. 

ProКачество: Нужно ли специально создавать нормативную базу для регулирования ИИ? Как вы регулируете процесс в компании, в отрасли?

Евгений Чаркин: Процесс внедрения ИИ однозначно нужно регламентировать. Если мы не будем этого делать, мы рискуем выпустить его из-под контроля, что может повлечь за собой принятие неоправданных решений и даже нанести ущерб. Нужно внимательно разрабатывать законодательную базу в области ИИ. 

Недавно вместе с нашими партнерами мы подготовили и опубликовали Белую книгу «Искусственный интеллект в сфере транспорта и логистики». В книге представлены кейсы применения ИИ в компаниях отрасли, рекомендации по внедрению ИИ, методики расчета эффектов и этические аспекты этого внедрения. Кстати, транспорт стал первой отраслью в стране, в которой разработали такой документ. Ознакомиться с документом полезно компаниям, которые только делают шаги в области внедрения ИИ, и более «опытным» организациям. Изложенные в нем рекомендации могут быть интересны компаниям разных отраслей.

В РЖД принят собственный нормативный документ в области внедрения ИИ. С каждым годом число инициатив в этом направлении в РЖД становится все больше и больше. И чтобы систематизировать эту работу, выделить наиболее перспективные проекты, три года назад мы утвердили «Концепцию применения искусственного интеллекта в ОАО «РЖД»

В этом документе определены цели, направления, приоритеты и критерии успеха внедрения ИИ. Документ отвечает на вопросы:

• как организовать подготовку и внедрение проектов с ИИ; 

• какие направления, задачи и технологии выбрать; 

• как определить их эффективность. 

Например, здесь мы четко прописали, что технологии ИИ применяются для достижения целей Стратегии цифровой трансформации ОАО «РЖД», вывода на рынок новых продуктов и услуг, повышения эффективности бизнес-процессов компании. Определили также основной критерий принятия решения о применении технологий ИИ – получение экономического эффекта за счет сокращения производственных расходов или получения дополнительных доходов. 

С этой точки зрения выделили наиболее перспективные на железнодорожном транспорте направления применения технологий ИИ:

• процессы планирования, прогнозирования и управления; 

• автоматизация рутинных операций; 

• повышение безопасности сотрудников и лояльности клиентов. 

Также обозначили, что обязательно учитываем степень зрелости технологии, уровень ее технологической готовности. Это помогает оптимизировать ресурсы и предотвратить эффект обманутых ожиданий.

ProКачество: Внедрение любой новой технологии несет в себе определенные риски. Каковы риски внедрения ИИ и как вы ими управляете?

Евгений Чаркин: Действительно, грамотное управление рисками влияет на результат внедрения любой технологии, ИИ не исключение. Есть несколько элементов управления рисками, которые мы считаем ключевыми:

1. Определение всех потенциальных рисков, связанных с внедрением и использованием ИИ в различных бизнес-процессах. Это могут быть технологические риски, например, сбои или ошибки в работе алгоритмов ИИ. В числе операционных рисков – недостаточная адаптация сотрудников к новым технологиям. Сейчас возросли риски безопасности, особенно угрозы кибербезопасности и конфиденциальности данных;

2. Систематизация рисков по степени их влияния и вероятности возникновения. Этот элемент позволяет приоритизировать усилия по управлению рисками и направить ресурсы на наиболее критичные области;

3. Оценка вероятности возникновения каждого риска и его потенциального воздействия на бизнес-процессы. Этот этап важен для понимания того, какие риски требуют немедленных действий, а какие могут быть отслежены и управляемы в долгосрочной перспективе;

4. Разработка конкретных мер по уменьшению вероятности возникновения рисков или их воздействия. Это могут быть технические меры, например, внедрение резервных систем, усовершенствование алгоритмов. В числе организационных мер – обучение сотрудников, изменение бизнес-процессов, в числе правовых мер – проверка на соответствие законодательству, разработка внутренних нормативных актов;

5. Постоянный мониторинг и контроль реализации мер по снижению рисков, а также за самим процессом использования ИИ. Важно регулярно отслеживать изменяющиеся условия и корректировать мероприятия по управлению рисками;

6. Формирование отчетов для руководства и заинтересованных сторон. Это позволит поддерживать прозрачность и информированность на всех уровнях управления.

ProКачество: Какие из ваших собственных разработок сегодня можно масштабировать на другие компании?

Евгений Чаркин: Ряд наших разработок, в том числе с применением технологий ИИ, можно масштабировать на другие компании и даже страны. В РЖД сформирован экспортный портфель ИТ-решений, в котором 20 систем, 10 сервисов и услуги в области ИТ-консалтинга. Системы, включенные в экспортный портфель, позволяют эффективно управлять бизнес-процессами: контролировать работу подвижного состава, диагностировать его, строить прогнозные графики движения, решать другие задачи.   

В экспортный портфель входит система продажи билетов и управления пассажирским комплексом АСУ «Экспресс». Она обеспечивает оформление более одного миллиарда железнодорожных поездок дальнего и пригородного сообщения в год, а также более двух тысяч запросов в секунду, поддержку более 15 тысяч каналов обслуживания пассажиров. Системой пользуемся не только мы – ее используют в нескольких других странах. Это показатель качества продукта, который уже можно назвать стандартом. 

В рамках реализации особо значимых проектов ИЦК «Железнодорожный транспорт и логистика» мы эту систему модернизировали, добавили функционал, которого нет у зарубежных аналогов. В перспективе в систему будет внедрен функционал с применением технологий ИИ: средне- и долгосрочного моделирования продаж и тарифов, управления назначением поездов и оптимизации вагонного парка, интеллектуальный помощник для пассажиров. К модернизированной версии будет не меньший интерес. 

Системы в РЖД разрабатываются исходя из повышенных требований к безопасности, масштабируемости, функциональности. Поэтому многие из них можно назвать эталонными, высококачественными решениями, которые можно адаптировать к разным компаниям и отраслям. 

Например, предиктивная диагностика высокомощных дизельных агрегатов для тепловозов может быть полезна при диагностике схожих по мощности, типу и режимам функционирования энергетических установок – судовых дизельных агрегатов, двигателей мощных колесных тягачей. 

А опыт, полученный при внедрении дефектоскопии рельсового полотна, может быть полезен при выявлении скрытых дефектов корпусов и ходовой части других видов транспорта. Мы готовы к детальной проработке этих и других идей с заинтересованными партнерами.

Также интерес для других отраслей представляют наши универсальные решения в области управления персоналом, нормирования и охраны труда, взаимодействия с клиентами и сотрудниками, работы с документацией.

ProКачество: Вы затронули тему стандартов. Как думаете, нужны ли стандарты в области ИИ? Или они нужнее в каких-то других направлениях?

Евгений Чаркин: Сфера информационных технологий в целом и сквозных технологий в частности развивается сейчас быстрыми темпами. Вводить здесь стандарты во многих случаях нецелесообразно. Они могут устареть прежде, чем будут согласованы. 

Унификация и стандартизация необходима, например, в области электронного взаимодействия участников грузовых перевозок и соответствующих ведомств в международном сообщении. Здесь кроется большой потенциал для упрощения документов, исключения их дублирования и в конечном итоге ускорения оформления перевозок. Полученные качественные данные могут стать ценным активом, на основе которого можно принимать эффективные управленческие решения, в том числе с помощью ИИ. 

Необходима унификация данных – их объединение из различных источников, например, систем государственных организаций и частных компаний. Унификация устранит дублирование и разрозненность данных и, например, ситуацию, когда один и тот же термин в разных источниках называется по-разному.  Такие очищенные, единые данные при использовании ИИ будут способствовать эффективному принятию управленческих решений. 

ProКачество: Какие планы у компании на будущее развитие направления ИИ в своей работе?

Евгений Чаркин: Технологии ИИ подтвердили свою эффективность в РЖД. Поэтому в перспективе планируем внедрить их во все бизнес-процессы компании и построить все цифровые сервисы холдинга на принципе «сперва искусственный интеллект». Это подход, при котором все решения принимает ИИ, без участия человека, включая действия в случае отклонений и нештатных ситуаций.

Для дальнейшего развития уже создали хорошую базу из наиболее эффективных для нас технологий – сверточных нейронных сетей, больших языковых моделей. Наряду с интеллектуальной поддержкой принятия решений эти технологии получат наибольшее развитие и внедрение.

Искусственный интеллект собираемся подключать к обработке больших данных в процессах управления дорогами. ИИ поможет автоматически увидеть расхождения показателей в мониторинговых системах, определить возможные причины этих расхождений и предоставить варианты решений. Это планы на ближайшие пять-десять лет. 

На горизонте 25-30 лет мы ожидаем, что на сортировочных станциях автоведение будет внедрено повсеместно по высшему, 4 уровню автоматизации, маневровые локомотивы уже испытываем.

И важно отметить, что мы проектируем такое цифровое будущее, в котором робот не вытесняет человека, а создает для него новые возможности, позволяет быстрее принимать эффективное решение. Мы внедряем технологии ИИ, чтобы тем же коллективом сделать больше работы и сделать ее более качественно.