Сбербанк объединит разработчиков стратегии искусственного интеллекта

Сбербанк займется развитием искусственного интеллекта (ИИ) в России вместе с «Яндексом», Mail.ru Group и «Газпром нефтью», сообщил журналистам президент госбанка Герман Греф. Роль банка он назвал «координирующей», а каждая из корпораций получит «объем своей ответственности», отметил Греф (цитата по «Интерфаксу»). Россия, по его словам, должна быстро войти в пятерку лидеров по развитию технологии.

Представители «Яндекса» и Mail.ru Group отказались от комментариев.

В конце мая состоялось совещание по развитию ИИ с участием президента России Владимира Путина, где рассматривался проект национальной стратегии развития технологии. По итогам совещания президент поручал Минкомсвязи, Сбербанку, «Газпром нефти» и Российскому фонду прямых инвестиций обеспечить рассмотрение проекта стратегии экспертами.

Представители упомянутых Грефом компаний участвовали в совещании с президентом.

Сооснователь «Яндекса» Аркадий Волож обращал внимание на кадровый вопрос. С одной стороны, он предлагал усилить систематический отбор и подготовку людей в области точных наук, математики и программирования «прямо со школьной скамьи». С другой – Волож называл Россию донором специалистов для мировых компаний, поэтому стратегия должна предложить стимулирование (возможно, нематериальное) сотрудников, которые возвращаются работать в Россию. «Яндекс», например, за последние несколько лет вернул около 100 специалистов, напоминал Волож. Кроме того, он напомнил о тестировании ИИ: машины обучаются на реальных данных, а здесь есть опасность чрезмерного регулирования.

Гендиректор Mail.ru Group Борис Добродеев указывал на проблемы с рынком сбыта: сотни компаний обладают хорошими технологиями, но небольшая выручка не окупает инвестиций. Поэтому Добродеев предлагал стимулировать спрос и рынки сбыта. Предправления «Газпром нефти» Александр Дюков также указывал на сложности со спросом на ИИ, который сейчас заметен в финансовой, телекоммуникационной отраслях, ритейле и медиа, а вот промышленность пока в создании спроса не участвует. Между тем ИИ в топливно-энергетическом комплексе имеет масштабный экономический эффект, рассказывал Дюков.

ИИ – довольно обширное понятие. По мнению аналитика «ВТБ капитала» Владимира Беспалова, вряд ли компании будут сообща работать над каким-то совместным проектом или продуктом в сфере ИИ – скорее они будут развивать собственные разработки при координации Сбербанка.

Партнер McKinsey Семен Яковлев предлагал с некоторым упрощением разделить ИИ на пять больших групп: машинное обучение, обработка естественного языка, алгоритмы машинного зрения, боты и робототехника. Интерес к технологии растет, писал он: инвестиции в компании, специализирующиеся на ИИ, в 2018 г. достигли $45 млрд, увеличившись в 3,5 раза по сравнению с 2016 г.

У «Газпром нефти» уже есть несколько способов использования технологии, рассказал «Ведомостям» представитель компании. Например, проект «Когнитивный геолог» ускоряет создание модели месторождения, которое традиционными методами занимает от 12 до 14 месяцев , поскольку требует массы исследований для получения новых геологических данных и обработки их специалистами.

Также компания разработала нейросеть, предсказания которой увеличивают добычу нефти на одном из действующих месторождений. Еще одна система арктической логистики управляет графиком вывоза нефти из месторождений и время планирования и согласования отгрузок сократилось с трех дней до двух часов, рассказывает представитель компании.

Нефтяная отрасль – хороший плацдарм для внедрения технологий машинного обучения и ИИ, поскольку процесс бурения создает огромное количество данных, а стоимость ошибки крайне велика, отмечает управляющий партнер фонда Terra VC Петр Лукьянов. Например, при бурении скважины в море стоимость даже небольшой ошибки составляет десятки миллионов долларов, а использование алгоритмов ИИ позволяет точнее, чем человек, прогнозировать этот процесс и аварийные ситуации и к тому же сокращать количество задействованных в процессе специалистов, поэтому сейчас активно развиваются стартапы, использующие алгоритмы ИИ в нефтегазовой сфере, указывает он. При этом в нефтяной отрасли сейчас эффективно используется лишь 20% данных, остальные только архивируются, поэтому потенциальный эффект от внедрения ИИ огромный, уверен Лукьянов.

В первую очередь ИИ в промышленности нужно применять в высокозатратных процессах, результат зависит от массы разных компонентов и разнится от случая к случаю, считает управляющий директор IT-компании «Цифра» Павел Растопшин. В металлургии, например, ИИ может снизить стоимость выплавки стали. В горной добыче компьютерное зрение может увидеть поломку ковша, что позволяет экономить миллионы долларов, рассказывает Растопшин.