18 ноября 2018 11:08

Компьютерам – «зелёный»

Системы дополненного интеллекта, кибербезопасности и оптимизации вагонопотоков помогут поднять эффективность работы

Компания IBM уже много лет разрабатывает различные индустриальные решения. Например, в железнодорожной отрасли, в том числе и в России, IBM нарабатывает опыт, как, используя современные информационные технологии, повысить эффективность и сократить издержки компаний.
Андрей Филатов, генеральный директор IBM в России и СНГ
– Андрей Викторович, в каких случаях на помощь железнодорожникам приходит компьютерная аналитика?
– Национальная компания французских железных дорог SNCF внедрила сенсоры, которые собирают акустическую информацию с колёсных пар во время прохождения по полотну пассажирских поездов. По анализу этой информации можно прогнозировать, в каком месте полотно требует ремонта или где возможны отказы технических устройств. Когда начинаются акустические изменения фона, это значит, что-то происходит, и наша система аналитики, которая обрабатывает информацию, поступающую с сенсоров, указывает на неисправность или необходимость замены. Таким образом можно предотвратить аварии.
Компания IBM уже много лет фокусируется на индустриальных решениях. Так, для железнодорожной отрасли мы накапливаем знания относительно того, как с помощью информационных технологий сделать компании более прибыльными и конкурентоспособными.

– Как вам видится место и роль железных дорог в транспортной системе России?
– Для России характерна конкуренция не внутри железнодорожной отрасли (здесь, скорее, мы наблюдаем сотрудничество и взаимодействие участников рынка), а конкуренция железнодорожного транспорта с автомобильным, авиационным и трубопроводным. Мы видим, как на рынке может быстро меняться распределение сил. К примеру, сервисы заказа такси. Так, как делают это сейчас, ещё несколько лет назад никто не делал. Но пришли новые информационные технологии, и стало совершенно иначе.

– Многие считают, что ИТ-безопасность – это борьба с компьютерными вирусами.
– Термин «кибербезопасность» включает в себя намного более широкий спектр вопросов. Мы можем повысить физическую безопасность пассажиров, используя системы видеонаблюдения с компьютерным анализом изображения в режиме реального времени. Исследованиями доказано, что ни один оператор не может фокусировать своё внимание более чем на 20 минут. Когда ему ставят 8–10 экранов, оператор не в состоянии полностью концентрироваться. И если происходит какое-то экстраординарное событие, к примеру, инцидент с проносом оружия, то оператор видеонаблюдения в большинстве случаев ничего не замечает и, соответственно, не реагирует. Эти системы видеонаблюдения работают постфактум. Да, когда инцидент уже случился, можно потом в процессе расследования отмотать кадры назад и посмотреть, что же было на самом деле. Но, используя системы видеоаналитики, можно поручить компьютеру проводить видеонаблюдение. При появлении опасного объекта или подозрительной нестандартной активности, при фиксации необычного поведения, оценивая анализ прошлых подобных ситуаций, хранящихся в памяти компьютера, можно их сравнивать и делать предположения. И тогда система, мгновенно обработав информацию, может подсветить подозрительный объект и дать сигнал оператору. А оператор уже решает, надо ли вызывать экстренные службы для проверки тревожного сигнала или предмета.

– То есть компьютер в нештатной ситуации будет подсказывать человеку решение?
– Совершенно верно. Компьютер, конечно, не может дать абсолютной гарантии. Но повышение эффективности на 10–20% в критической ситуации уже позволит спасти огромное число жизней. Когда мы говорим про так называемый «интернет вещей» (среда промышленных датчиков и устройств, подсоединённых к сети интернет), то анализ состояния движущихся и недвижимых объектов железнодорожной инфраструктуры (мосты, эстакады), используя определённые датчики и сенсоры, тоже позволяет прогнозировать отказы и предотказные состояния. Системами видеонаблюдения также можно регистрировать наличие посторонних объектов на путях, например, застрявший на переезде автотранспорт, посылать мгновенный сигнал в кабину машиниста и обеспечить автоматическое реагирование ещё до того, как машинист осознает, что произошло. В результате будут сэкономлены секунды, метры тормозного пути, спасены человеческие жизни.

– Как правильно распределить ответственность между человеком и обслуживающим его компьютером на железной дороге?
– Мы сейчас отходим от термина «искусственный интеллект» и всё чаще используем другой термин – «дополненный интеллект». Эти системы обладают возможностями машинного обучения. Чем больше они работают, чем больше собирают и анализируют информации, тем более умными они становятся. Эти системы делают всё более точные прогнозы, обеспечивают более качественное реагирование.
В отличие от искусственного интеллекта такие системы дополняют возможности человека. Там, где люди не справляются, они получают помощь от дополненного интеллекта. У каждого из нас очень мощный вычислительный инструмент в голове – мозг. Всего где-то пять суперкомпьютеров в мире имеют более высокую производительность, чем человеческий мозг. Но мозг не способен постоянно работать на пиковой производительности.
К тому же человек – не многофакторный процессор, и он не может обрабатывать большой объём информации одновременно. Это общая проблема операторов видеонаблюдения. И здесь нам приходит на помощь компьютер, который обладает способностью обработать колоссальное количество данных за считаные секунды. Он выдаёт оператору подготовленную информацию, которая позволяет принять правильное решение. Без компьютера такую информацию даже самый наблюдательный оператор получить не сможет. И решение оператора без компьютерной подсказки не будет оптимальным.
Безусловно, опыт и интуиция могут помочь, например, дежурному по станции, который имеет большую практику. Но когда за пульт микропроцессорной централизации садится вчерашний студент, шанс ошибиться у него довольно высок. И тут помощь компьютера, который обладает системой накопленных знаний, чрезвычайно важна. Чем больше система работает на железной дороге, тем больше она «самообучается», тем более полезным помощником она становится. Но мы не рассчитываем, что компьютерная система, какой бы технологически продвинутой она ни была, заменит специалиста железной дороги и сама примет правильные решения. В любом случае решение должен принимать человек и нести за это ответственность.

– А что касается «умной» сортировочной станции?
– Это направление автоматизации. Оно позволяет рутинную работу автоматизировать. Бывает, что как раз человеческий фактор может оказаться негативным. Там, где надо делать одну и ту же относительно простую работу, повторяющиеся действия, которые легко описать и задать соответствующий чёткий алгоритм. И такие однообразные действия надо делать изо дня в день. Регулярно и эффективно. Человек с рутинной работой обычно справляется не очень хорошо. Могут вмешаться социально-психологические факторы: плохое настроение, семейные проблемы, нездоровье. Вполне может так случиться – отвлёкся и совершил ошибку, которая будет стоить компании больших денег.
Сортировочная станция – это достаточно понятный технологический процесс. Можно запрограммировать все варианты событий. И эту серьёзную задачу вполне можно поручить автоматике. Оператор же при этом должен наблюдать и мониторить, при этом есть система, которая предупреждает сбои и нештатные ситуации.
Поэтому мы смотрим на технологии, как на разные возможности в зависимости от той задачи, которую надо решить. Есть задачи, где уместна полная автоматизация процессов. Человек же должен принимать управленческие решения и те, которые нельзя превратить в алгоритмы.

– В каком направлении вы сейчас сотрудничаете с компанией ОАО «РЖД», где сейчас более всего на железной дороге нужна компьютерная аналитика?
– Мы более 20 лет работали сначала с МПС, а с ОАО «РЖД» – с момента его основания. Основное сотрудничество идёт по аппаратным решениям – это серверы, системы хранения, программное обеспечение для ИТ-задач. Железнодорожный холдинг был одним из первых потребителей «мейнфреймов» IBM – класса больших компьютерных систем. Они широко использовались в системах продажи железнодорожных билетов в режиме реального времени. Локальная сборка серверов и мейнфреймов IBM уже сейчас ведётся в России – в рамках программы «OEM» (производитель оригинального оборудования).
Совместно с РЖД и Российской экономической школой мы принимаем участие в создании Центра исследований цифрового транспорта – об этом недавно объявлялось в рамках форума «Открытые инновации». В церемонии подписания участвовал глобальный руководитель IBM по сотрудничеству с транспортной отраслью Ди Вадделл.
Вместе с РЖД мы проводим тестирование пилотных технологий, которые могут применяться на железной дороге. Готовим специалистов, способных применить новейшие технологии для решения задач транспортной отрасли. Мы будем привлекать наших международных экспертов, чтобы такие решения реализовывать, наполнять данными, делать пилотную эксплуатацию, тестировать, показывать, как это работает. Если экономическая эффективность доказана, то можно запускать проекты непосредственно по внедрению в железнодорожном холдинге. Это более правильный подход, чем просто копировать и перенимать опыт других компаний. Поскольку многие технологии новые, то длительного опыта эксплуатации ни у кого нет. Надо перестать смотреть на чужой опыт, а вместо этого следует создавать свои лучшие практики. И за счёт этого получать конкурентное преимущество.

– За какими компьютерными технологиями будущее?
– Когда мы берём новую технологию, то проверяем её на своих данных и ситуациях. Только так можно строить передовой бизнес. А новых технологий сейчас появляется много – блокчейн, интернет вещей, системы дополненного интеллекта, машинное самообучение. Очень важна скорость овладения технологиями, нельзя отставать. Если мы будем смотреть, что и как делают другие, то окажемся позади всех.
Поэтому создание такого центра исследований, где РЖД является основным учредителем и заказчиком, очень правильный шаг.

– Как компьютерная аналитика может помочь в сфере управления движением и управлении вагонопотоками?
– Мы сделали предварительные наброски, как снизить масштабы движения порожних вагонов на сети РЖД. Расчёты показывают, что можно сократить издержки и сэкономить немало денег. В этой области системы компьютерной аналитики, которые могут всё просчитать в режиме реального времени, очень хорошо себя проявляют. Потому что это колоссальной сложности задачи, и ресурсов человеческого ума здесь недостаточно. Проблема, по всей видимости, не только в нехватке вагонов, а в не совсем оптимальном их использовании компаниями-операторами и грузовладельцами. А аналитическая логистическая система IBM как раз позволит оптимизировать маршруты.

Беседовал Игорь Ленский

 


Оставить комментарий

Защита от автоматических сообщений:

Защита от автоматических сообщений

Georgezor 01.12.2017 03:34:13
<a href=http://федоскинская.рф>квартиры в подмосковье</a>
Пн Вт Ср Чт Пт Сб Вс
      1 2 3 4
5 6 7 8 9 10 11
12 13 14 15 16 17 18
19 20 21 22 23 24 25
26 27 28 29 30    

Выбор редакции

Летний призыв