Как нейросети проникают в Татарстан: люди, компании и кейсы, которые двигают ИИ-революцию

Разработчики на полном серьезе говорят о создании физического искусственного интеллекта — в форме роботов, которые знакомы с законами физики и могут заменить людей на складах и заводах не на уровне конкретной функции, но целиком. Надоевшая страшилка о том, что миллионы людей останутся без работы, как никогда приблизилась к реальности Фото: ru.freepik.com

Да кто такой этот ваш ИИ?

«Вижу, что вы нарушаете! Здесь нельзя курить!» — ругается через динамик у камеры искусственный интеллект (ИИ) возле казанского IT-парка. ИИ-решения следят за порядком на казанских дорогах, ищут воров в супермаркетах, управляют грузовиками и даже пытаются сделать слепых зрячими. Сбер — один из главных разработчиков искусственного интеллекта в России — ждет прироста ВРП Татарстана только от внедрения ИИ-технологий к 2030 году на уровне 8%, т. е. плюс примерно 345 млрд рублей. Но достаточно ли этого?

Революцию, которую в мире творит ИИ, не замечать уже не получается. Визионеры от Билла Гейтса до Нассима Талеба оптом пишут статьи о том, как нейросети изменят все. Журнал Times очередной топ-100 посвящает лицам ИИ, правда, включив в их число наряду с крупнейшими разработчиками, например, актрису Скарлетт Йоханссон, убедительно продемонстрировавшую светлое (или не очень) будущее с машинами, превосходящими людей, в фильме «Она». Из топ-5 самых быстрорастущих стартапов 2024-го четверо занимаются ИИ, по данным Growjo, они за год привлекли инвестиций в совокупности на $7,5 миллиарда. В конце концов, в топ-5 самых дорогих компаний мира — сплошь технологические компании: Microsoft, Apple, Nvidia, Alphabet и Amazon. Причем этим летом Nvidia, специализирующаяся на чипах и одной из первых создавшая свою ИИ-платформу, стала лидером по капитализации, правда, ненадолго — в сентябре акции продемонстрировали рекордный обвал за всю историю американского рынка. Тем не менее.

«Если вы хотите понимать, что происходит в мире в области искусственного интеллекта, надо следить не за ChatGPT от OpenAI и не за Илоном Маском, а за тремя компаниями-триллионерами, включая Nvidia», — советовал летом один из экспертов «БИЗНЕС Online». Гендиректор корпорации Дженсен Хуанг весной провел презентацию нового чипа Blackwell, которую в России не заметил почти никто. А бизнесмен на полном серьезе говорил о разработке физического искусственного интеллекта — в форме роботов, которые знакомы с законами физики и могут заменить людей на складах и заводах не на уровне конкретной функции, но целиком. Для этого он создал целую омнивселенную, имитирующую реальность для обучения роботов, и показал на примере мегасклада без единого человека, как все это может работать. Надоевшая страшилка о том, что миллионы людей останутся без работы, как никогда приблизилась к реальности. Но и это еще не все.

«Технологические сдвиги всегда меняли баланс политических сил. История человечества — это история войн за ресурсы. Но сегодняшний прогресс позволяет дешево удовлетворить потребности большинства людей в продуктах и товарах первой необходимости. Умереть с голоду сегодня практически нереально, „бунты кастрюль“ ушли в прошлое. Второе — нет оружия, которое принципиально изменило бы ход любых военных столкновений. Третье — информационная автократия, по Гуриеву, в самых разных странах через социальные сети позволяет вполне успешно создать нужную властям картинку — и весь мир начал потихоньку инкапсулироваться. И вот искусственный интеллект может переродиться в технологию, которая способна сломать минимум два из этих трех факторов и реально изменить мироустройство», — предупреждает один из экспертов «БИЗНЕС Online».

Общепринятое понимание, что искусственный интеллект должен соответствовать или превосходить человеческий, разбивается о вопрос, что есть человеческий интеллект Фото: ru.freepik.com

Но что такое искусственный интеллект? В российском законодательстве определения этому нет — да и регулирования тоже, есть только нормативный акт об экспериментальных правовых режимах в сфере цифровых инноваций. Например, с лета в нем есть положение о страховании рисков, если ИИ в его существующем виде все-таки кому-то навредит. Другие страны в правовом поле шагнули куда дальше: в ЕС есть свой регламент, в Китае, Казахстане и т. д. Общепринятое понимание (со времен Алана Тьюринга), что искусственный интеллект должен соответствовать или превосходить человеческий, разбивается о вопрос, что есть человеческий интеллект. А если смотреть на все это как на технологию, то вырисовываются следующие этапы, которые, впрочем, тесно взаимопроникают друг в друга:

• системы автоматизации;
• работа с большими данными (big data);
• машинное обучение;
• большие языковые и мультимодальные модели, генеративные нейросети;
• физический ИИ.

Лидеры отрасли — США и Китай. Хуанг говорил о физическом ИИ, у нас чаще говорят о машинном обучении. По данным глобального ИИ-индекса – 2023 от британского агентства Tortoise Media, Россия заняла лишь 30-ю строчку из 62, набрав 23,7 балла из 100 возможных. Наши модели искусственного интеллекта, несмотря на отставание, «не сильно хуже», рассказывал в интервью «БИЗНЕС Online» гендиректор Института AIRI Иван Оселедец. Глава Сбера Герман Греф отмечал, что отставание между Россией и США в искусственном интеллекте составляет от 6 месяцев до 1,5 года. А по данным зампреда правительства Дмитрия Чернышенко, РФ находится на 4-м месте в мире по количеству больших языковых моделей.

В России общая потребность в квалифицированных кадрах в области искусственного интеллекта оценивается примерно в 10 тыс. специалистов Фото: ru.freepik.com

Кадры, деньги — два столпа: что мешает развиваться?

Стоп-факторов развития искусственного интеллекта в мире множество. Начиная с технических — нехватка вычислительных мощностей, высокое энергопотребление, дефицит качественных размеченных данных для обучения моделей, заканчивая неготовностью компаний и правительств использовать новые технологии. А если на разработку нет спроса — как ее развивать? По данным Оксфордского индекса готовности правительства к внедрению искусственного интеллекта, Россия находится на 38-м месте из 193. Хотя, казалось бы, президент РФ Владимир Путин еще в 2017 году заявил, что страна, добившаяся лидерства в создании ИИ, «будет властелином мира». Что мешает? Эксперты, опрошенные «БИЗНЕС Online», выделили несколько фундаментальных факторов.

Кадры. Дефицит «сеньоров» в IT-сфере несоизмерим с дефицитом квалифицированных специалистов в области искусственного интеллекта. «Мы задумали большой проект по ИИ — нашли ресурсы, железо, партнеров, все! Но не нашли лидера, и от идеи пришлось отказаться», — говорит топ-менеджер одной из крупных татарстанских IT-компаний. Таланты покупаются технологическими гигантами, кто-то уезжает из России. Например, судя по его телеграм-каналу, страну покинул известный специалист по машинному обучению преподаватель КФУ Евгений Разинков. В итоге реализовывать наполеоновские планы местным компаниям просто не с кем.

Общая потребность в России оценивается примерно в 10 тыс. специалистов. «Проблему можно свести к двум факторам — это кадры и деньги. ИИ, как и любая технология, которая находится на хайпе, изначально перегрет деньгами. Все кадры собраны у нескольких крупных технологических компаний», — отмечает технический директор ООО «Цифровая платформа КАМАЗ» Павел Беседин. А директор исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта Университета Иннополис Рамиль Кулеев подчеркивает, что важно образование не только разработчиков, но и заказчиков на местах, чтобы они могли правильно написать техзадание, сформулировать требования, принять работы и т. д.

Дороговизна вычислительных мощностей. Искусственный интеллект обучают суперкомпьютеры, процесс требует колоссального количества вычислительных ресурсов, а железо в Россию нормально не завозится из-за санкций. И даже если бы завозилось, суммы, о которых идет речь, близки к космическим. Для понимания: Эрик Шмидт, бывший генеральный директор Google, пересказывая в Стэнфорде свой диалог с главой OpenAI Сэмом Альтманом, сообщил, что тот оценивает потребность в инвестициях на развитие ИИ в $300 миллиардов.

И так на всех уровнях. Корреспондент «БИЗНЕС Online» обнаружила одно-единственное объявление о продаже флагманского ИИ-процессора Nvidia H200GPU на Avito. На Западе его цена — $41,5 тыс. (или 3,7 млн рублей), здесь же продавец ответил, что товар с доставкой до Москвы обойдется примерно в 5 млн рублей с НДС. «Есть такой популярный ресурс „Хабр“. За последние полгода я там видел одну-единственную публикацию, что компании реально удалось привезти себе целых четыре новые карточки ускорителя от Nvidia», — рассказывает директор Института искусственного интеллекта КФУ Дмитрий Чикрин. Источник, может, и не очень репрезентативный, но сам кейс показательный.

У крупных компаний вроде «Яндекса» и Сбера вычислительные мощности есть. В топ-500 суперкомпьютеров 2024 года попали 7 компьютеров из России, хотя они сильно упали в рейтинге. «Большие мощности нужны для прорывных технологий, этим у нас занимается не так много компаний. Конечно, никому не нравится покупать оборудование на 30–40 процентов дороже рынка, но коллеги из „Яндекса“ или Сбера при необходимости смогут себе это позволить. А для большинства прикладных целей большие кластеры не нужны. Скажу больше: если совсем припрет, большинство практических задач можно решить на сервере с игровыми графическими ускорителями. Такое не совсем по правилам, но это будет работать и стоить в разы дешевле», — отмечает старший руководитель группы отдела данных и машинного обучения ICL Сергей Щербаков.

Слева — встраиваемый ИИ-модуль Nvidia Jetson Nano, выпущенный в 2019 году, производительностью 472 гигафлопс. Справа — Nvidia Jetson Orin, плата визуально точно такая же, но ее производительность составляет уже 40 терафлопс — в 100 раз выше! Фото предоставлено экспертом

Татарстан, кстати, один из немногих регионов за пределами Москвы и Санкт-Петербурга, где активно строятся свои ЦОДы, так что шанс есть. Тем более, как рассказывал «БИЗНЕС Online» директор IT-парка Руслан Власов, центр обработки данных в технопарке на Петербургской планируют усилить железом, чтобы поддержать ИИ-разработки резидентов.

В России не работают венчурные инвестиции. «В РФ небольшой внутренний рынок, если сравнивать с Америкой и Китаем, где сосредоточены, наверное, две трети глобальной экономики. В России стартапам сложно, потому что нет рынка венчурного капитала. Но есть фонды корпораций, государственные институты фондирования для финансирования этих разработок. Чтобы быть конкурентными, российским компаниям важно выходить на зарубежные рынки. В контексте ИИ-компаний подобное особенно важно, потому что больший рынок — это больше данных, а данные — условие роста для таких компаний», — отмечает основатель фирмы «Технократия» Булат Ганиев. Вот только российское происхождение стартапов многим иностранным партнерам уже 2,5 года кажется слишком токсичным.

Никто не готов вкладываться в неочевидный результат. «Никогда заранее нельзя предсказать эффект от внедрения того или иного ИИ-решения на конкретном предприятии. Даже если ты ставил его 33 раза и всегда был хороший результат, то на 34-й раз все может перестать работать, потому что выяснится, что данные у этого заказчика кривые», — отмечает Щербаков.

По моей оценке, если 10 процентов прототипов ИИ-решений переходят в стадию проекта и показывают результат, это очень хороший КПД. Такова особенность технологии.

Сергей Щербаков старший руководитель группы машинного обучения ICL

Поэтому скорость развития технологий искусственного интеллекта в разы превышает скорость их внедрения. Во-первых, не все готовы к достаточно низкому КПД из идеи в проект. Во-вторых, внедрение ИИ зачастую требует перестройки процессов работы внутри компании, а это всегда сложно и больно. И в-третьих, не у всех есть необходимые для работы данные.

Крупные компании пытаются создавать внутреннюю разработку. «В России экономика госкорпораций: 400−500 компаний дают основной финансовый импульс с вершины „экономической пищевой цепочки“. Они говорят: „Мы сами все сделаем, мы сами потратим все свои деньги“. Как в таких условиях формироваться новым компаниям? Да, есть государственный закон о том, что какой-то процент закупок должен идти на МСП, но он недостаточный и легко обходится. Для экономического прорыва нужен баланс компаний, которые способны сосредоточить большое количество ресурсов на задаче, и небольших игроков», — рассказывает Ганиев.

Как результат — многие существующие ИИ-решения… невысокого качества. Чат-боты в чистом виде пока сложно назвать эффективным инструментом для работы, считает Чикрин. «Это уровень не очень сообразительного помощника, который очень часто ошибается. Причем невозможно предсказать, где они ошибутся, а где — нет. Все системы ведут себя абсолютно по-разному, дают абсолютно разные ответы на один и тот же вопрос. И на самом деле квалифицированному специалисту проще самому сделать, чем задать вопрос нескольким моделям и попытаться понять, какой из них правильный. Сейчас это уровень, который пригоден либо для специалистов малого уровня квалификации, либо для баловства», — признает директор Института искусственного интеллекта КФУ.

Один из главных амбассадоров ИИ в Татарстане — глава минцифры РТ Айрат Хайруллин Фото: «БИЗНЕС Online»

ИИ в госсекторе — «большой брат» и спичрайтер чиновникам

В Татарстане более 20% органов исполнительной власти используют технологии искусственного интеллекта, говорят данные доклада национального центра развития искусственного интеллекта при правительстве РФ по итогам прошлого года. При этом республика не входит даже в топ-11 лидеров рейтинга. Особенно неутешительными выглядят цифры по среднему уровню финансирования планов по ИИ в исполнительных органах — в 2023 году он достиг в РТ не более 1% (притом что в Пензенской области — 22,2%, Новгородской области и Чувашии — 11,1%). Словом, есть куда стремиться.

Индекс IQ выше, чем интеллектуальная зрелость: насколько «умным» смотрится Татарстан в IT-рейтингах

Один из главных амбассадоров ИИ в Татарстане — глава минцифры РТ Айрат Хайруллин. В 2019 году он создал должность уполномоченного по ИИ в республике, назначив на нее Булата Замалиева. В тот момент это выглядело примерно как назначение омбудсмена по межгалактическим путешествиям. Но в результате Татарстан стал первым регионом, который принял нормативно-правовой акт, регулирующий деятельность в области ИИ. 

Министр сразу сам увлекся нейросетями, создав на волне хайпа чат-бот AiratAI, и рассказывал в интервью, что некоторые посты в его телеграм-канале пишет искусственный интеллект. Видимо, делает это неплохо: в ближайшее время заработает «Госпромпт» — ИИ для татарстанских чиновников. Сервис позволит служащим эффективно использовать большие языковые модели, не обладая навыками промпт-инжиниринга. Они будут использовать уже настроенные под определенные цели чаты.

«Наша цель на 2025-й, чтобы в среднем более 30 процентов задач государственных служащих выполнялось на 30 процентов быстрее и на 20 процентов качественнее. То есть у чиновников, в нашем понимании, должно освободиться время как минимум для того, чтобы они могли заниматься в том же „Госпромте“ задачами, связанными с созиданием, оптимизацией процессов», — рассказывает Замалиев. Проект в пилотном режиме планируют запустить уже в этом году в нескольких ведомствах.

Другой амбициозный проект, который анонсировал Хайруллин на встрече с IT-компаниями, — акселератор ИИ-стартапов в IT-парке, которым обещают предоставить вычислительные мощности и доступ к крупным организациям.

Булат Замалиев: «Наша цель на 2025 год, чтобы в среднем более 30 процентов задач государственных служащих выполнялось на 30 процентов быстрее и на 20 процентов качественнее» Фото: «БИЗНЕС Online»

Уполномоченный по ИИ в РТ в разговоре с «БИЗНЕС Online» отметил, что работает с командой над двумя типами проектов: институциональными и прикладными. К первому, например, относится проект «Единое окно», где каждый татарстанец может предложить идею для создания ИИ-решения. Правда, пока сервис не особо популярен, а последние предложения вносились полгода назад. Может, дело в том, что «Единое окно» в Казани — это еще и сервис освидетельствования у психиатра и нарколога для ГИБДД? Есть у Татарстана и свой реестр ИИ-решений, впрочем, коммерческие компании не спешат вносить в него свои проекты, так что пока это витрина разработок центра цифровой трансформации РТ.

К прикладным можно отнести проекты по видеоаналитике. Например, «Урам». За полгода благодаря аналитике видеопотока с уличных камер городские службы выявили почти 2 тыс. бездомных собак. К слову, все камеры города оснащать искусственным интеллектом слишком дорого, поэтому система запускается в разных местах поочередно, чтобы охватить максимальную территорию.

Теперь к решению хотят добавить и распознавание «закладчиков», рассказывали на недавней коллегии минцифры РТ. Кроме этого, планируется расширить решение Ntechlab, используемое в IT-парках Татарстана — там ИИ по громкоговорителю отгоняет от здания курильщиков-нарушителей. Также в планах представить телеграм-бот для поиска свободных мест на парковке. Решение уже готово, но пока к нему подключено малое количество камер.

Одна из ключевых разработок — «Сити-софт», модель, анализирующая благоустройство Казани, состояние дорог и дорожной разметки, качество освещения, заснеженность зимой Фото: «БИЗНЕС Online»

ИИ в Казани

Казанский центр городской трансформации, родившийся из управления информационных технологий и возглавляемый Дмитрием Кремлевым, — структура парадоксальная. Он находится в стареньком здании на Груздева, которое делит еще с несколькими муниципальными управлениями. Поднимаясь по обшарпанной лестнице на четвертый этаж, решительно не понимаешь, как сюда можно заманить топового айтишника. А при этом место стало кузницей кадров федерального уровня. Пару лет назад бывшего руководителя управления Рифата Ханнанова позвали в качестве замглавы аппарата вице-премьера Дмитрия Чернышенко, еще одного бывшего цифровизатора Казани Антона Тараева пригласили помощником тогда «цифрового» вице-премьера, а в прошлом году он возглавил департамент архитектуры платформы «ГосТех» «Ростелекома».

Да и по уровню цифровых решений Казань регулярно получает признание на уровне страны. Так, по IQ-индексу минстроя в категории «Крупнейшие города» столица РТ заняла почетное 3-е место, уступая только Москве и Санкт-Петербургу.

Одна из ключевых разработок — «Сити-софт», модель, анализирующая благоустройство Казани, состояние дорог и дорожной разметки, качество освещения, заснеженность зимой. Считывающие устройства установлены на 25 автобусах (охватывая 22 маршрута, или около 800–900 км) и 10 мусороуборочных машинах. Точность аналитики достигает 85–90%. А с этого сентября «Сити-софт» будет выявлять избыточный наклон световых опор, навалы мусора вдоль дорог и на точках сбора отходов.

Работает также сервис контроля за грузовиками, которые везут сыпучий груз, не накрытый тентом или покрывалом. Опасное для едущих следом автомобилистов нарушение уже выявляет порядка 40 камер. И это еще не все. «Центр городской трансформации совместно с подрядчиками обучает искусственный интеллект, который помогает выявлять нарушения, включая движение по тротуарам на электроскутерах и катание на самокатах с двумя и более людьми», — сообщил начальник отдела цифровых проектов МБУ «Центр городской трансформации» Иван Гыбин.

В следующем году планируется научить ИИ контролировать нормативное состояние рекламного инвентаря и остановочных павильонов. Но заявки, созданные с помощью искусственного интеллекта, все еще нужно выполнять людям, а рабочих рук не всегда хватает. Иногда могут валиться сотни заявок в день, в тот момент, когда службы физически способны обработать лишь единицы, говорит Кремлев. Поэтому следующая задача — умная маршрутизация сигналов, полученных от ИИ, и дополнительное информирование, если сроки исправления нарушений затягиваются.

Кроме этого, центр городской трансформации работает и с большими языковыми моделями, чтобы облегчить жизнь сотрудникам казанской мэрии. «Мы создаем систему с большим выбором языковых моделей, чтобы сотрудники могли их использовать без страха, что информация куда-то утечет. Все будет храниться на наших серверах», — объясняет руководитель учреждения. Это, как ожидают в центре, поможет существенно повысить качество подготовки документов.

Искусственный интеллект в Татарстане появился с Рифката Минниханова, когда на дорогах установили камеры, которые выписывают штрафы Фото: «БИЗНЕС Online»

ИИ-визионеры

«С кого начался искусственный интеллект в Татарстане? Я думаю, с Рифката Минниханова, когда на дорогах появились камеры, которые выписывают штрафы», — говорит один из экспертов нашего издания. Конечно, сейчас ведутся дискуссии, считать ли видеоаналитику полнометражным ИИ, но как прабабушка технологии гипотеза вполне рабочая. Тем более что Рифкат Минниханов до сих пор, и будучи президентом Академии наук РТ, особое внимание уделяет беспилотному транспорту. Так, он сообщал, что к 2035 году КАМАЗ достигнет максимального уровня автоматизации на дорогах общего пользования. А на сегодняшнем международном цифровом форуме Kazan Digital Week Рифкат Нургалиевич проводит на эту тему круглый стол высокого уровня «Искусственный интеллект в транспортных системах», на котором лично выступает с одноименным докладом.

При Минниханове в АН РТ создается аналитический центр по искусственному интеллекту, который возглавляет Айрат Хасьянов, совмещая статусы вице-президента академии и заместителя директора IT-парка. За плечами у ученого создание ИТИС КФУ, руководство «Школой 21» Сбера и цифровое проректорство в КНИТУ-КАИ. Хасьянов уверен, что Татарстану по силам стать ИИ-столицей России, мол, научная школа здесь есть, инфраструктура создана.

Кстати, о научной школе. В этом году в КФУ начал работу новый Институт искусственного интеллекта, которым руководит Чикрин. Один из главных кейсов его команды — беспилотники. Институт работает в партнерстве с КАМАЗом и Минским тракторным заводом, на конвейер которого уже в следующем году должен выйти малый трактор.

Кроме этого, директор Института искусственного интеллекта КФУ создал систему лидарно-сонарного зрения для слепых и слабовидящих людей. Датчики посылают сигнал (вибрацию) на специальные браслеты и помогают человеку ориентироваться в пространстве. Другая задумка казанских ученых — передавать сигнал об объектах прямо в сознание человека. «Мы провели опыты, которые позволяют при помощи лидаров через мочки ушей передавать человеку информацию. Чтобы он представлял в своем сознании, как и на каком расстоянии выглядят объекты и где они находятся», — говорит Чикрин.

Другие две области разработки КФУ — коллаборативные роботы и системы машинного зрения и машинного очувствления. «Когда на производстве хотят что-то автоматизировать, предлагается это роботизировать, то есть поставить робота, который что-то будет делать. Но его нужно запрограммировать — и на этом обычно все заканчивается. Коллаборативный робот позволяет обойтись без программистов, повторяя за человеком нужные операции», — рассказывает Дмитрий Евгеньевич.

Квалифицированных программистов для роботов в природе можно найти, но в нашей республике их меньше, чем пальцев на одной руке

Дмитрий Чикрин директор Института искусственного интеллекта КФУ

С 2021 года в Университете Иннополис работает возглавляемый Кулеевым один из 6 исследовательских центров в сфере ИИ в России. В его копилке почти 100 патентов и 9 продуктов в реестре отечественного ПО, а в числе индустриальных партнеров — СИБУР, «Татнефть», ТАНЕКО, «Аэрофлот», «Синара-Транспортные Машины» и другие компании. Как рассказал «БИЗНЕС Online» директор исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта Университета Иннополис, самым первым ИИ-направлением вуза было компьютерное зрение. Сейчас оно используется для анализа рентгеновских и КТ-изображений, а также гистологических препаратов, в промышленности же позволяет контролировать продукцию: например, с помощью него институт реализовал коммерческие проекты по автоматизации предрейсового осмотра транспорта, контролю качества сварки, поиску дефекта внутри газопроводов и… взвешиванию свиней.

С помощью машинного обучения и математических моделей Кулеев с командой решает задачи предсказания спроса, управления складскими остатками, разрабатывает информационные системы, которые позволяют извлекать из массива накопленных в компаниях данных важную информацию, создавая графы знаний и выстраивая связи между понятиями, а также помогать принимать решения на их основе. Кроме того, прогнозирует свойства материалов и молекул, предсказывает структуру материалов, обладающих заданными свойствами. «Если брать последние три года, то стоимость проектов, которые мы реализовали, используя технологии искусственного интеллекта, — порядка 2 миллиардов рублей», — констатирует ученый.

Управляя крупнейшим татарстанским телеком-оператором, Айрат Нурутдинов провел внутри компании радикальную цифровую трансформацию и внедрил ИИ-решения для радиопланирования и оценки качества работы сотрудников контакт-центра Фото: «БИЗНЕС Online»

Автором целой плеяды научных работ по искусственному интеллекту является гендиректор «Таттелекома» Айрат Нурутдинов. Минимум пять публикаций, написанных им в соавторстве с профессором КФУ Рустамом Латыповым, проиндексированы в ведущей научной базе данных Scopus — объектом его научного интереса является биоинспирированный подход в разработке ИИ-систем.

Айрат Нурутдинов о нейросетях и чат-ботах: «Вероятность получить оскорбительный ответ близка к 100 процентам»

Управляя крупнейшим татарстанским телеком-оператором, Нурутдинов провел внутри компании радикальную цифровую трансформацию и внедрил ИИ-решения для радиопланирования и оценки качества работы сотрудников контакт-центра. А теперь «Таттелеком» строит собственный ЦОД, который в перспективе может стать хорошей базой для развития ИИ-технологий в республике.

КАМАЗ разрабатывает различные модели машинного обучения, которые могут оценить вероятность того или иного события Фото: ru.freepik.com

Оптимизировать и автоматизировать: зачем ИИ корпорату?

Долю бизнеса, который так или иначе использует технологии искусственного интеллекта, ни один из собеседников «БИЗНЕС Online» оценить не рискнул — и мы обратились к самим компаниям.

КАМАЗ разрабатывает различные модели машинного обучения, которые могут оценить вероятность того или иного события. Они используются, например, для прогноза спроса на пассажирский транспорт в Набережных Челнах и Москве. Кроме этого, в компании занимаются задачами комбинаторной оптимизации — это быстрый поиск из большого количества объектов наиболее оптимального, как, например, при поиске такси в приложении. На КАМАЗе его используют для решения логистических задач: как для оптимизации работы конвейера на заводе, так и для сервиса «Челнок» — гибрида общественного транспорта и такси, которое работает в Набережных Челнах. Также автогигант разрабатывает решения технического компьютерного зрения для управления роботизированной линией. «Например, сварку делает робот — это такая умная рука, которая может двигать сварочный аппарат, но швы могут быть неровные. Нужно смотреть на эту линию и поправлять», — объясняет Беседин. Кроме этого, компания с помощью компьютерного зрения контролирует использование сотрудниками средств индивидуальной защиты, спецодежды и решает задачи эргономики.

«Татнефть» применяет технологию ИИ для распознавания разливов нефти на снимках, нарушений техники безопасности, выявления сухих деревьев вблизи ЛЭП, внедряла видеоаналитику на своих предприятиях. «Татнефть Цифровые технологии» со специалистами ИТМО разработала систему «Акела» на основе генеративного ИИ, обучила ее на 500 нормативных актах, и теперь она умеет консультировать сотрудников по профессиональным вопросам.

У ICL есть несколько решений на базе ИИ для различных задач и отраслей, но сейчас один из основных фокусов компании сделан на разработку двух собственных продуктов Фото: «БИЗНЕС Online»

У ICL в портфеле есть несколько решений на базе ИИ для различных задач и отраслей, но сейчас один из основных фокусов компании сделан на разработку двух собственных продуктов. Первое решение — по видеоаналитике для касс самообслуживания, которое оповещает, если человек не отсканировал товар. Второй продукт — решение для анализа, классификации и формирования ответов на обращения клиентов. «Оба этих продукта начинались как истории для отдельных клиентов, но потом получили собственное развитие и масштабирование на других клиентов, а также регистрацию в реестре отечественного ПО», — рассказал Щербаков.

В одном из дивизионов холдинга «ТаграС», УК «ТМС групп», автоматизировали с помощью искусственного интеллекта видеоконтроль соблюдения требований охраны труда. На производственных площадках компании установлено 250 камер видеонаблюдения, каждые сутки они записывают 6 тыс. часов видео. «Ранее материал просматривал сотрудник, возможности которого покрывали около 2 процентов всего видеопотока», — рассказали «БИЗНЕС Online» в компании. В 2023 году в цехе ремонта бурового оборудования нейросеть начала выявлять нарушения в носке спецодежды и средств индивидуальной защиты. Проект планируют расширить на весь реестр недопустимых рисков, которые могут привести к несчастному случаю и распространить на весь дивизион компаний.

У «Нэфис Косметикс» в стадии разработки находится проект по планированию продаж с применением ИИ, он нацелен на повышение точности и оперативности прогнозов при снижении трудозатрат. Проект планируется реализовать в первой половине 2025 года, сообщили в компании «БИЗНЕС Online».

Более 45 млрд рублей составляет накопленный эффект СИБУРа за счет цифровизации и оптимизации процессов. «Около половины этого эффекта компании приносят инструменты с использованием ИИ, позволяющие принимать наиболее эффективные решения, и средства, собирающие данные для этих инструментов», — отмечали в пресс-службе СИБУРа.

В Татарстане работают примерно три десятка компаний, которые имеют в своем портфеле ИИ-продукт или разрабатывают ИИ-решения на заказ Фото: ru.freepik.com

Что дальше?

Кроме крупных корпораций, в Татарстане работают примерно три десятка компаний, которые имеют в своем портфеле ИИ-продукт или разрабатывают ИИ-решения на заказ. Причем пришли к этому они разными путями.

Так, «Технократия» открыла отдельное направление — Technokartos AI — для разработки агентов на основе больших языковых моделей, цифровых ассистентов, copilot-систем для бизнеса. «Есть большой потенциал использования сервисов на базе больших языковых моделей в бизнесе и госсекторе. Это новая парадигма работы с цифровыми сервисами, новые операционные системы в каком-то смысле. В ближайшие пять лет компании будут конкурировать на уровне способности адекватно имплементировать эти технологии», — отмечает Ганиев.

Некоторые решения родились из насущных проблем. В 2017 году студент КФУ Руслан Кахаберидзе писал диплом по оптимизации производства на животноводческих комплексах. О проблемах отрасли он знал не понаслышке — его отец работал главным технологом на птицеводческом комплексе «Ак Барс» в Пестречинском районе. Вместе с другим студентом-айтишником, Маратом Винокуровым, они собрали первый прототип системы CloudD, которая объединила все потоки данных с более 100 корпусов, в каждом из них находится до 80 тыс. птиц. Это данные по уровню влажности, температуре, тому, сколько пьют курицы, сколько едят, по расходу корма и воды и другим метрикам. С 2022-го в систему добавилась аналитика, а также команда разработала телеграм-бот под названием «Тавык-бот», где собрала всю базу знаний о содержании птиц, он даже может определить заболевание птицы по фото, пока точность постановки диагноза достигает 60–65%, рассказал Кахаберидзе «БИЗНЕС Online».

«На фондовых рынках мира сейчас торгуется около 55 тысяч компаний. Мы анализируем их все!» — рассказывал в интервью «БИЗНЕС Online» сооснователь финтех-компании Ranks Артур Зарипов. Его команда создала ИИ-инструмент для аналитики акций и инвестиций. Он позволяет прогнозировать по 150 показателям падение и рост российских и зарубежных компаний.

А что дальше? Вероятно, через год картина отрасли будет совсем иной. Бурное развитие генеративного ИИ позволяет легко закрывать с помощью мультимодальных моделей те задачи, которые решались только с помощью классического компьютерного зрения. И так по всем направлениям.

Компетенции в области узкого ИИ, которые были востребованы буквально год назад, уже устаревают. Хайп вокруг больших языковых моделей произошел два года назад, и нет гарантии, что еще через два года вдруг не вырастет другая технология.

Рамиль Кулеев директор исследовательского центра по ИИ Университета Иннополис

Ученый убежден, что точно будет рост междисциплинарных решений на стыке наук и технологий. «Это искусственный интеллект в химии, физике, материаловедении, биологии, фармакологии, где технологии ИИ уже создают настоящую революцию. Появление новых видов материалов с особыми свойствами, лекарств, аккумуляторов энергии, микропроцессоров сильно повлияет на большое количество отраслей, начиная от сельского хозяйства и заканчивая промышленностью, и на экономику в целом», — заключил он.