Журнал «Агротехника и технологии»
Об искусственном интеллекте в промышленности и сельском хозяйстве говорят все. Но ни один производственник не отправит данные своей автоматизированной системы управления технологическими процессами в чужое облако или вовне внутреннего информационного контура. Между красивыми презентациями на отраслевых конференциях про «ИИ для производства» и реальными технологиями часто лежит огромная пропасть. И имя этой пропасти — недоверие со стороны специалистов и служб безопасности. Как сделать ИИ реальным помощником на заводе, а не модной игрушкой, спроектировав его связь с АСУ ТП и отвязав от интернета и дорогих видеокарт, расскажет автор этой статьи
Сыпучие сельхозматериалы (например, минеральные удобрения, комбикорма или агрокультуры) — это то, что отвечает за рост численности населения, благосостояние всех людей мира и борьбу с голодом. На размер рынка и торговый оборот мало повлияли даже ковид и санкции последних нескольких лет. При всей значимости и экономической емкости сельского хозяйства многие процессы в нем отличаются удивительно низким техническим уровнем — в ряде мировых регионов оборудование все еще функционирует без современной автоматизации и иногда даже с ручным управлением, а контроль качества промежуточного продукта и готового товара до сих пор осуществляется вручную на основании отбора точечных проб каждые четыре часа (100 г из потока 50 т/час). При этом в промежутках между такими проверками непрерывные процессы многотоннажного производства фактически «живут своей жизнью». Если грануляция или другой этап производства «поплыл», узнают об этом в лучшем случае через несколько часов, когда бракованный продукт уже уехал на склад.
Казалось бы, вот идеальная задача для искусственного интеллекта: поставь умные датчики, обучи нейросеть — и получи предсказание качества продукта в реальном времени. Технически это давно решаемо. Но как только речь заходит о внедрении, разговор упирается в стену, о которой на ИИ-конференциях почему-то говорить не любят.
Факторы недоверия
