Промышленный ИИ: как автоматизировать завод, не потеряв безопасность

Промышленный ИИ вступает в новую фазу: фундаментальные модели, физический ИИ и агентные системы берут на себя всё более сложные задачи — от диагностики оборудования до автономной инспекции опасных зон. Но в отличие от цифрового мира, ошибка здесь грозит аварией на реальном объекте. Арти Гарг, главный технолог AVEVA, подчёркивает: ключевой вызов — совместить новые возможности с безопасностью, надёжностью и предсказуемостью.

Один из фундаментов — данные. Промышленные системы хранят информацию в телеметрии, сервисных логах, инженерной документации. Современные технологии позволяют связать эти разрозненные источники и дать оператору подсказки в реальном времени. Автономные роботы и дроны смогут собирать данные в опасных средах без участия человека. Но чем выше автономия, тем строже должны быть правила: фреймворк AVEVA делает упор на безопасность, эффективность и человеческий контроль. Гарг настаивает: ИИ должен дополнять людей, а не заменять их в критических циклах.

Устойчивость — ещё один аспект. ИИ помогает управлять сложными энергосистемами на фоне роста возобновляемой генерации, но сам потребляет ресурсы. Гарг участвует в рабочей группе IEEE, которая разрабатывает стандартную методику измерения углеродного следа ИИ — по электричеству, энергии, воде и углероду. Следующий шаг — автономные системы на производствах, в энергетике и на шахтах. Но для этого, по словам Гарга, нужно не просто внедрить технологии, а перестроить бизнес-процессы, установить защитные барьеры и дать опытным сотрудникам новые инструменты для применения их знаний.