Искусственный интеллект в Челябинской области. Зачем создали Совет и какие проекты уже работают?

Искусственный интеллект

Фото: ru.freepik.com

В Челябинской области создан Совет по искусственному интеллекту. Его возглавил губернатор Алексей Текслер. Власти региона декларируют амбициозную цель – развитие технологий ИИ в регионе.

На первом заседании губернатор отметил, что область уже демонстрирует высокие результаты в цифровизации: занимает лидирующие позиции в федеральном рейтинге по количеству наборов данных для обучения ИИ, внедрила 14 решений в госуправлении и поддержала 12 научных проектов.

«Челябинская область имеет сильные стартовые позиции и хорошие перспективы, чтобы обеспечить для себя лидерские позиции в этой сфере. Мы применяем предлагаемые на федеральном уровне меры поддержки, а также разрабатываем и внедряем дополнительные региональные меры поддержки для IT-отрасли», — заявил Алексей Текслер.

Мы решили узнать мнение экспертов о создании совета и внедрённых научных проектах в регионе.

Зачем создали Совет по ИИ?

Маркетолог IT-Park74 Евгений Крамаренко положительно оценил создание совета.

«В целом, я отношусь к созданию совета очень положительно, потому что эта тема сейчас очень актуальна. И, как любая актуальная тема, там есть и большие проблемы, связанные с тем, что хайповые темы привлекают очень большое количество разных людей. Потому что, как вот несколько лет назад, тему «Умного города» все пытались эксплуатировать, чтобы попасть в тендер и заработать на госконтрактах».

По мнению эксперта, совет поможет упорядочить процесс.

«Создание такого координационного Совета должно сделать всю конструкцию более безопасной, потому что в рамках данной системы участие Минобра, Миннауки и Минпромторга позволяет выявлять, что действительно актуально, что действительно требуется».

Руководитель ООО «Эвалаб» Евгений Алханов подчеркнул важность поддержки проектов в медицине.

«Совет для нас как для разработчика системы поддержки врачей для выявления колоректального рака с помощью ИИ это возможность оперативно взаимодействовать со всеми заинтересованными сторонами в регионе, быть в курсе и по возможность влиять на развитие нашей отрасли».

Первое заседание совета по ИИ

Фото: ПУЛ N74

Какие проекты с ИИ поддерживают в регионе?

Точного списка проектов нет, но эксперты привели несколько примеров. Так компания «Эва Лаб», резидент IT-Park74, разрабатывает систему для диагностики колоректального рака с помощью ИИ.

«Без поддержки региона и федеральных властей такие продукты, как наш polyptron.ai, оставались бы единичными на рынке. Важно, что губернатор готов помогать внедрению ИИ не только в госуправлении, но и в медицине», — заявил Евгений Алханов.

Руководитель R&D МГТУ Игорь Ложкин упомянул проект экомониторинга в Челябинске и Магнитогорске, где стационарные посты анализируют выбросы с применением технологии машинного зрения.

«Я бы отметил проект по экомониторингу как в Челябинске, так и в Магнитогорске. Её реализовывала команда ЮУрГУ. Это стационарные посты для контроля выбросов и текущего экологического состояния. С точки зрения проекта в области ИИ он поддерживается и масштабируется.

Технологии ИИ критически зависят и от качественных данных. Именно на них обучают нейросети. В мире современных ИТ-технологий данные смело можно назвать «новой нефтью».

«В целом, наша область очень хорошо занимается поддержкой информационных технологий. Не всем нужна материальная поддержка, многим она нужна, но очень многим нужен доступ к данным и пилотированию» — отметил Евгений Крамаренко.

При этом эффективность внедрённых ИИ по мнению Евгения Алханова, лучше оценивать в деньгах.

«Как оценивается эффективность уже внедрённых ИИ-решений? Как и везде — в деньгах. И для медицины тоже. Для бюджета — это количество сэкономленных от внедрения денег. Для коммерческих клиник — это возможность заработать больше».

Есть ли риски при внедрении ИИ в госуправление?

Один из самых серьезных рисков —  это безопасность данных. Могут происходить утечки или атаки на системы, особенно при использовании зарубежных технологий. Еще одна опасность — технические сбои. Например, ошибки в современных моделях требуют постоянного дообучения. Эксперты считают, что для минимизации рисков нужны стандарты, аналогичные подходам к промышленной безопасности.

Вопросы вызывает  этичность решений, которые принимают системы с ИИ. Предвзятость алгоритмов, если обучение проведено на нерепрезентативных данных.

«Один из ключевых рисков — непрозрачность алгоритмов и отсутствие подотчетности. Если решения принимаются автоматизированными системами без возможности для граждан или чиновников понять, как они были приняты, это подрывает доверие к государству

Во-вторых, есть риск усиления дискриминации. ИИ обучается на данных, а если эти данные исторически содержат предвзятость, то и алгоритмы будут её воспроизводить. В США, например, были случаи, когда алгоритмы предсказания рецидивов (например, система COMPAS) демонстрировали расовую предвзятость, — рассказала Полина Вертекс, эксперт Кембриджского Центра Альтернативных Финансов, блокчейн аналитик B2C2».

Необходимость качественных данных – вопрос не только этики. Но и банальной работоспособности нейросетевых моделей. При этом специалисты отмечают, что монополизация данных может замедлить развитие всей отрасли. Выход из положения: создание качественных стандартных датасетов при участии госструктур.

«Мы в своей отрасли видели риски, связанные со сбором качественных данных. Без создания открытых датасетов не будет новых продуктов. А вот от их качества будет сильно зависеть эффективность решений. И вот создание таких верифицированных очищенных от персональных данных эталонных датасетов должно стать задачей государства, — подчеркнул Евгений Алханов.

роботехника

Фото: 31 канал

Будут ли в России создаваться собственные чипы и вычислители, адаптированные для работы с ИИ? И хватит ли электричества на прогресс?

Что касается разработки собственных чипов для ИИ, эксперты отмечают сложности, но и первые успехи.

Евгений Алханов констатирует: «Попытки ведутся. Мы сами встречались с несколькими разработчиками, когда искали готовые аппаратные решения для своей системы. Но пока это движешься очень медленно. Нужны большие деньги и соответствующие кадры. Но без своего железа нам будет сильно тяжело на мировом рынке».

Выходом может стать разработка подходов к созданию нейросетей на уже существующих российских чипах. Правда тогда всему Российскому ИИ придется идти вразрез трендам и стандартам индустрии. Например, использовать «свободные» архитектуры процессоров.

 «Да, развитие собственных чипов и вычислителей критически важно, особенно в условиях санкций. Уже есть первые шаги: разработка процессоров на базе архитектур типа «Эльбрус» или RISC-V, инвестиции в производственные мощности (например, проекты «Росэлектроники»). Учитывая приоритетность данной задачи для нашей страны, подобные объединения как Совет по ИИ могут ускорить темпы развития по данному направлению. РнД МГТУ, работая с цифровыми решениями для индустрии 4.0, готова участвовать в тестировании и адаптации таких чипов для промышленных ML-задач, где требуются высокая производительность и надёжность», — заявил Игорь Ложкин.

Еще одна гигантская проблема для развития ИИ на Южном Урале – дефицит электроэнергии. Лидеры индустрии – Гугл, Опен-ЭйАй, Майкрософт вкладывают миллиарды и получают миллиардные государственные субсидии на строительство дата-центров и генерирующих мощностей. Технологии искусственного интеллекта потребляют гигаватты. И цифры будут расти год от года.

Толчок к развитию цифровых технологий в Челябинской области мог бы дать запуск Южноуральской АЭС. Но строительство первого энергоблока – отдаленная перспектива. По предварительным планам первый реактор атомной электростанции может появиться только к концу 30-х годов.

Узнавай новости первым в своем телефоне. Подпишись на телеграм-канал 31tv.ru