Компания «К2 НейроТех» представила шесть основных трендов в области искусственного интеллекта, которые будут актуальны для промышленности к 2025 году. Эти тренды отражают растущий интерес и готовность предприятий использовать ИИ-технологии для оптимизации процессов и улучшения показателей. Среди ключевых направлений выделяются генеративный ИИ, интеграция цифровых двойников, автономные фабрики, предиктивная аналитика, компьютерное зрение и устойчивость.
Первым трендом является генеративный ИИ, который переходит в стадию массового использования. По данным Стэнфордского университета, уже в 2024 году 71% компаний использовали его хотя бы в одной функции. В частности, в химической промышленности генеративные модели помогают ускорить разработку новых материалов, снижая время вывода на рынок. Это приводит к росту выручки и снижению издержек, как свидетельствуют данные Gartner.
Цифровые двойники становятся следующим значимым трендом, уже применяемые 22% компаний, и ещё 34% планируют их внедрить. Они позволяют моделировать процессы и тестировать новые технологии без необходимости проводить реальные испытания, что снижает затраты и риски. Это особенно актуально в химической промышленности для моделирования производства полимеров.
Третий тренд касается автономных фабрик, которые функционируют благодаря роботизации и автономному транспорту. В России наблюдается увеличение числа «темных фабрик», где коллаборативные роботы помогают людям выполнять тяжелые задания и обеспечивают безопасность на рабочих местах. По прогнозам Росстата, к концу 2024 года будет установленная база из 12,8 тыс. промышленных роботов.
Четвертым направлением является предиктивная аналитика, позволяющая прогнозировать вероятные отказы оборудования. Это сокращает затраты на простои техники и увеличивает продуктивность, что особенно важно в нефтегазовой отрасли. Внедрение таких систем уже позволило увеличить выпуск продукции на 10-15%.
Компьютерное зрение также играет важную роль, обеспечивая контроль качества продукции в реальном времени. Системы, использующие ИИ, позволяют выявлять дефекты до 1% и мгновенно удалять бракованные изделия, что снижает затраты на переработку.
Наконец, устойчивость стал приоритетом в управлении энергопотреблением на базе ИИ. Эти решения интегрируются в диспетчерские системы, способствующие экономии ресурсов и улучшению экологических показателей. По данным последнего исследования, 69% проектов ИИ в топливно-энергетическом комплексе продемонстрировали позитивный эффект, включая ускорение процессов и повышение безопасности.
Таким образом, технологии искусственного интеллекта продолжают активно внедряться в российскую промышленность, что позволяет повышать экономическую и экологическую эффективность производств. Как подчеркивает Алексей Зотов из «К2 НейроТех», «владение ИИ говорит о цифровой зрелости предприятия», что подтверждает его значимость в современном производстве.