Разработка и инкапсуляция в информационно-аналитический контур АИС «Цифра» программных алгоритмов искусственного интеллекта

Заказчик:
Конструкторское бюро цифровых технологий (КБЦТ)
Руководитель проекта со стороны заказчика
Год завершения проекта
2020
Сроки выполнения проекта
Октябрь, 2019 - Сентябрь, 2020
Масштаб проекта
2200 человеко-часов
Цели
Создание и апробаций на действующей информационной системе управления бизнес-процессами технологии и программных алгоритмов существенного повышения качества решения управленческих задач за счет применения искусственного интеллекта.

Уникальность проекта

Разработан и апробирован на информационно-аналитическом контуре АИС «Цифра» новый перспективный подход «безболезненного» внедрения технологий искусственного интеллекта в архитектуру и логику работы информационных систем.

Так называемая «цифровая инъекция» обогащает функционал существующих и эксплуатируемых информационных систем алгоритмами искусственного интеллекта, которые сконцентрированы на повышение эффективности функционирования ИС, сокращение объемов рутинных (повторяющихся) операций по вводу, проверке и корректировке исходных данных, оптимизации групп технического сопровождения ИТ-ресурсов.

В соответствии акцентами, заданными «Национальной стратегией развития искусственного интеллекта на период до 2030 года», мы реализовали уникальную технологию снабжения ИИ исходными данными. DataSet, подаваемый на вход алгоритмов постоянного обучения искусственного интеллекта, проходит многоэтапную обработку, включая разметку, очистку, структурирование.
Использованное ПО

  • Операционная система РедОС.

  • СУБД ClickHouse, PostgreSQL.

  • Jupyter Notebook, Google Colaboratory (опционально)

  • Язык программирования Python

Описание проекта
В качестве информационной системы, на которой проводилось тестирование разработанного программного кода AI-инъекции была выбрана АИС «Цифра». Данная информационная система разработана в недрах Конструкторского бюро в начале 2019 года, является полностью отечественной, включена в реестр Российского ПО.

За достаточно небольшой срок существования АИС «Цифра» нашла свое применения в органах государственной власти и местного самоуправления, предприятиях ОПК и бизнесе. По сути, АИС «Цифра» является основой создания единого информационного пространства организации, состоящего из взаимоувязанного информационно-технологического функционала. Среди основного назначения АИС можно выделить:
  • информационно-аналитическая поддержка принятия управленческих решений;
  • формирование единой базы знаний организации;
  • управление взаимоотношениями с контрагентами;
  • управление деловыми/бизнес-процессами и проектами;
  • непрерывный контроль за деятельностью организации; управленческая отчетность.
В контексте данного проекта нас особенно интересовал процесс принятия управленческих решений. То, как руководитель ведомства или организации рассматривает альтернативы и выбирает нужный вариант. Какая информация, циркулирующая в алгоритмах единого информационного пространства АИС «Цифра» является наиболее репрезентативной, а какими данными можно пожертвовать без существенного негативного влияния на конечный результат.
В ходе проекта был сформирован набор исходных данных (DataSet), состоящий из информационных выборок различных программных модулей АИС «Цифра». Мы консолидировали разные сущности по логики отработки бизнес-процессов; динамики развития взаимоотношений между обществом и клиентами, поставщиками, партнерами; оборотами товаров/услуг; текущей экономической ситуацией региона функционирования общества и т.д. Мы прошли полный путь от подготовки и очистки обучающей выборки до поиска корреляций и формирования нейронной модели.
С помощью нашей разработки, на практике удалось показать, что применение технологии ИИ в автоматизированных информационных системах может существенно повысить их эффективность и тем самым способствовать принятию взвешенных решений. При этом, важно понимать, что процесс обучения AI-инъекции постоянен. Чем большей выборкой данных, влияющих на конечный результат, оперируют алгоритмы искусственного интеллекта, тем более точным будет прогнозирование.
В этой связи, представляется очень здравой и своевременной активность по созданию на уровне государства «цифровых песочниц» и предоставлению и ним доступа для широкого круга российских разработчиков, изложенная в федеральном законе «Об экспериментальных правовых режимах в сфере цифровых инноваций в Российской Федерации».

География проекта

Территория Российской Федерации

Коментарии: 20

Комментировать могут только авторизованные пользователи.
Предлагаем Вам в систему или зарегистрироваться.

  • 13.11.2020 10:40

    Добрый день! А есть ли какие-то требования к изначальной ИТ-инфраструктуре перед внедрением АИС "Цифра"?

    • Сергей Суров
      Рейтинг: 275
      Конструкторское бюро цифровых технологий
      Директор по информационным технологиям
      21.11.2020 19:43

      Наталья, добрый вечер!
      Каких-то специальных требований к ИТ-инфраструктуре нет. Для удобства администрирования и обеспечения высокой скорости конфигурации /реконфигурации ресурсов инфраструктуры желательно инсталлировать АИС «Цифра» на виртуальную машину под управлением гипервизора.
      Если смотреть на вопрос через призму импортозамещения и информационной безопасности, то, АИС «Цифра» - отечественной ПО, включенное в реестр Российского ПО. Конечно, в этом ключе надо использовать российское ПО на всех уровнях, включая операционную систему, систему управления базами данных, различные утилиты.

  • 18.11.2020 23:01

    Сергей, скажите, насколько универсально Ваше решение, построенное на технологии ИИ? Можем ли мы его применить для других информационных систем? Если да, то каковы требования к этим системам?

    • Сергей Суров
      Рейтинг: 275
      Конструкторское бюро цифровых технологий
      Директор по информационным технологиям
      21.11.2020 19:55

      Дарий, добрый вечер! Универсальность - как раз было основным требованием к ИТ-разработке. Наши программисты уделили существенное внимание созданию полнофункционального контура интеграции AI-инъекции с различными автоматизированными системами. В этом проекте АИС «Цифра» взята лишь как одна из ИС для апробации подхода применения технологии искусственного интеллекта для выполнения операционных и аналитических процессов.
      Специальных требований к ИС не выдвигается. Главное – возможность сопряжения программных систем и организации информационных потоков между ними.

  • Андрей Лабутин
    Рейтинг: 128
    Завод им. В.А. Дегтярева
    Начальник отдела Разработки системы управления ресурсами организации. Управления информационных технологий
    25.11.2020 16:36

    Какой стэк в Python?

    Какие именно алгоритмы ИИ используются?
    Какие конкретно задачи эти алгоритмы решают - они же сами по себе не универсальны, ни один, как собственно и выборки (Dataset's). Одна выборка и построенная обученная на ней модель, даже только по продажам, может быть использована один в один в другом месте только с огромными осознанными и непредсказуемыми рисками потери качества прогноза, просто по причине появления новых или неактуальности принятых в модели аналитик.

    • Сергей Суров Андрей
      Рейтинг: 275
      Конструкторское бюро цифровых технологий
      Директор по информационным технологиям
      27.12.2020 00:28

      Добрый вечер, Андрей! Спасибо за вопросы и комментарии. Вы абсолютно правы. Под каждую задачу мы подбираем Train / test наборы данных, функции нормализации и корреляции, задаем параметры нейронной сети – так, чтобы получить наименьшую ошибку. Конечно, здесь есть над чем поработать. Универсальность в том, что внедрение ИИ-вставки не ломает информационную систему, а наоборот, обогащает ее новыми функциональными возможностями. Наши специалисты в области ИИ используют большой спектр технологий и инструментов, среди них: python 3.7+; jupyter notebook (latest); tensorflow; pandas; numpy; matplotlib; seaborn; functools; sklearn.

      • Андрей Лабутин Сергей
        Рейтинг: 128
        Завод им. В.А. Дегтярева
        Начальник отдела Разработки системы управления ресурсами организации. Управления информационных технологий
        28.12.2020 08:43

        Да тут не есть над чем поработать, а поле не паханое!

        Вы придете на предприятие не с готовым решением, а будете задавать гору вопросов о процессе, о данных, об источниках, о возможностях нормализации данных, о местах их хранения, способах доступа и ещё кучу вопросов, для решения которых нужны будут специалисты на местах, а не Ваши специалисты.

        Более того, Вы будете запрашивать данные о бизнес-правилах и граничных бизнес-критериях, для построения модели, потом о тех самых ключевых параметрах для бизнеса, которые лягут в основу гиперапараметров.

        Т.е. - по сути, Вы представляете не какое-то решение, точнее Вы вообще никакого решения не представляете, Вы просто готовы выступить в качестве консультантов по разработке ИИ модели для любого предприятия и видимо для любого процесса.

        Все инструменты, перечисленные Вами являются freeware, т.е. всё это, при наличии специалиста на предприятии, можно сделать и без Вас, особенно понимая, что компетенций во всех областях (сферах деятельности) у вашей компании быть не может.

        Более того, когда предлагают работу с ИИ, часто умалчивают тот факт, что ИИ - это как эксклюзивная машина, собранная под заказ. Вы будете ездить на ней хорошо, только до первой замены масла, а дальше (пересчет модели в связи с появлением новых данных), вам снова понадобятся специалисты, а дальше больше - ваш автомобиль (ИИ предприятия, сделанный консультантами) требует постоянного и длительного ТО, а в случае с ИИ - не просто технической поддержки, а новых консультаций, потому что модель требует уточнений, а это изменение гиперпараметров, а может и появление новых источников или изменение правил - бизнес ведь живой организм.

        И суммы этих ТО в итоге, могут оказаться сопоставимы с суммами стартового договора. И компания становится технологически зависима от компании консультанта.

        В этой связи вопросы
        1. не дешевле нанять собственных 2-3 ИИ специалистов, пусть даже они стоят на рынке от 150 т.р. в месяц?
        2. в чем Ваше конкурентное преимущество перед другими компаниями на рынке, которых уже больше, чем пальцев на руках, предлагающих подобные решения и консультации в области ИИ?

        • Сергей Суров Андрей
          Рейтинг: 275
          Конструкторское бюро цифровых технологий
          Директор по информационным технологиям
          29.12.2020 23:06

          Андрей, с Вами сложно не согласиться. Лишь добавлю, что мы стараемся быть лучше остальных в сфере ИТ и, в частности, в ИИ.
          Для разработки моделей мы используем freeware потому, что не хотим ставить Заказчика в зависимость. Это не «игла». Вы всегда можете продолжить развивать проект сами, или с помощью другого поставщика.
          Рост сумм ТО … думаю это уже в прошлом. В наше время электронные торги, часто на открытых площадках. Все видно. И конкуренция, согласен в Вами – большая.
          Со специалистами, тоже на все так однозначно… Позвольте мне не уходить в нюансы управления ИТ персоналом, особенно талантливым. Спасибо!

          • Андрей Лабутин Сергей
            Рейтинг: 128
            Завод им. В.А. Дегтярева
            Начальник отдела Разработки системы управления ресурсами организации. Управления информационных технологий
            30.12.2020 08:23

            >мы стараемся быть лучше остальных в сфере ИТ и, в частности, в ИИ

            Если Вы стараетесь быть лучше, то хотелось бы это как то увидеть среди технологий. Вы перечислили библиотеки только Python по машинному обучению и ИИ, а также сопутствующие библиотеки (кстати jupyter notebook в списке лишний - это интерактивная оболочка для разработчика), при этом:
            1. перечислили далеко не все даже из популярных, т.е. используете не все возможности даже Python
            2. внутри tensorflow и sklearn по доброму десятку различных алгоритмов машинного обучения, какие именно Вы используете и каков уровень качества полученных моделей, хотя бы пример пары проектов в промышленной эксплуатации?

            >Вы всегда можете продолжить развивать проект сами, или с помощью другого поставщика.

            Это практически всегда полная смена модели - т.е. 60-100% переделка сделанного ранее, с соответствующей стоимостью. Никто не совершенен, а доработка модели или её пересчет происходят потому что что-то радикально изменилось и требуют серьезных усилий, особенно из-за новых источников или новых параметров расчета.

            >Рост сумм ТО … думаю это уже в прошлом. В наше время электронные торги, часто на открытых площадках. Все видно. И конкуренция, согласен в Вами – большая.

            Какие электронные торги? У Вас после внедрения договор техподдержки на руках на сопровождение проекта. На электронные торги выходят тогда, когда решили отказаться от предыдущего поставщика решения.
            Видимо мы друг друга не поняли.

            Если же после исполнения договора вы просто уходите без договора поддержки модели, то это ещё один плюс в сторону сразу найма собственных data science спецов, потому что в этом случае их придется всё равно нанимать, но только когда модель уже создана - что свяжет сразу им руки в работе.

            >Со специалистами, тоже на все так однозначно…

            Везде.

            Риск одинаков - нанять неоднозначность нам или обнаружить неоднозначную квалификацию персонала в нанятой компании. А вот финансовые риски при этом очень сильно разные.

            • Сергей Суров Андрей
              Рейтинг: 275
              Конструкторское бюро цифровых технологий
              Директор по информационным технологиям
              31.12.2020 21:34

              Андрей, еще раз спасибо за Ваши вопросы, замечания и предложения.

              Мы пока не можем похвастаться большим списком реализованных ИИ-проектов для Заказчиков с известными именами. Мы делаем первые шаги в области машинного обучения и ИИ, потому что считаем, что за этим будущее. Мы чувствуем силы и уверенность, что у нас получиться сделать нечто очень и очень интересное в том числе и с использование технологии ИИ. Наш подход, о котором я рассказал в проекте демонстрирует возможность включения ИИ в существующие информационные системы, тем самым привнося в них новые возможности и знания.

              С наступающим Новым годом!!!

  • Сергей Петров
    Рейтинг: 71
    ООО Автомир Воронеж
    Руководитель ИТ проектов
    07.12.2020 22:50

    Сергей, добрый день!
    Вижу Ваше решение еще совсем свежее, но саму идею нахожу весьма интересной. Вы идете по пути спирального развития функционала информационных систем и повышения уровня их «интеллектуальности». В настоящее время тема использования ИИ в ИС различного назначения получает второе дыхание. Удачи Вашей команде экспериментах.

    • Сергей Суров Сергей
      Рейтинг: 275
      Конструкторское бюро цифровых технологий
      Директор по информационным технологиям
      27.12.2020 00:36

      Сергей, спасибо огромное за поддержку! Мы четко видит сферы применения ИИ. Они очень разнообразны… от госуправления до экологии, медицины, безопасности дорожного движения. Главное понять как в каждом конкретном кейсе можно применить ИИ с максимальной эффективностью. В остальном, дело за специалистами в этой огромной и очень перспективной области цифрового развития. Еще раз спасибо!

  • 16.12.2020 20:11

    Сергей, Ваш проект вызывает интерес! Спасибо. Подумаю как применить Ваш подход в информационных системах своей организации.

    • Сергей Суров
      Рейтинг: 275
      Конструкторское бюро цифровых технологий
      Директор по информационным технологиям
      27.12.2020 00:52

      Юлия, да, конечно. Уверен, Вы найдете место для искусственного интеллекта в информационных системах. Для примера могу рассказать, что как раз сейчас мы работаем над одной интересной задачкой прогнозирования потребления мощности объектов недвижимости, раскиданных по разным регионам страны. Задача, на базе 3х летних изменений спрогнозировать потребление каждого объекта на месяц вперед. Конечно, с учетом огромного количества факторов, например: выходные/праздники, температура, время суток, длительность светового дня и т.д. Получаем интересные результаты…

  • Максим Кураев
    Рейтинг: 85
    ООО Бурим Бетон
    Директор
    28.12.2020 16:33

    Сергей, вокруг вашего изобретения разгорелась активная переписка. Но, позвольте, еще вопрос. Какие сроки. Сколько по времени надо учить ваш искусственный интеллект, чтобы получить хороший вариант предсказания?

  • Сергей Суров
    Рейтинг: 275
    Конструкторское бюро цифровых технологий
    Директор по информационным технологиям
    29.12.2020 22:34

    Максим, добрый вечер!
    Спасибо за вопрос. Срок проекта очень индивидуален. Зависит от сложности модели нейронной сети, объема и качества выборки исходных данных, уровня корреляционных связей, конечно, от погрешности предсказания, приемлемой в том или ином случае. Плюс, на длительность проекта оказывает влияние архитектура информационной системы, которую мы обогащаем новым функционалом. Для примера могу сказать, что задача прогнозирования потребления мощности, о которой я писал выше заняла 3 месяца. Но, еще раз отмечу, сроки и трудоемкость очень индивидуальны.

  • 04.01.2021 20:37

    Хотел отметить, что технологии ИИ уже почти 100 лет. Но особую активность она получает именно в наше время. Думаю, это связано с огромными объемами информации, которые постоянно накапливаются в информационных системах. Традиционные инструментарии и технологии к ее обработке не справляются. Необходимо применять более сложные подходы, типа тех, что вы показали в своем проекте.
    Сергей, не буду мучать вас своими вопросами. Думаю, проект полезен. Спасибо!

    • Сергей Суров
      Рейтинг: 275
      Конструкторское бюро цифровых технологий
      Директор по информационным технологиям
      08.01.2021 19:44

      Сергей, спасибо за комментарий и поддержку. Вы правы. Количество информации растет с огромной скоростью. Для выполнения ряда задач не хватает никакого штата операторов. Именно поэтому применение ИИ становиться очень актуальной историей. По сути, мы в искусственном интеллекте делаем первые шаги. Но уже сейчас понятно, что эта область очень перспективна и надо работать дальше. Спасибо!

  • Максим Часовиков
    Рейтинг: 4767
    РАНХиГС
    Директор Проектов проектного офиса ректора
    06.01.2021 03:16

    Я правильно понимаю, что под технологиями искуственного интеллекта понимаются разные техноогии машинного обучения и презде всего нейронных сетей? или сипользуются и другие перспективные технологии? Если да, то какие именно? и ка кпроисходит подбор технологий? методом тыка? или есть у вас принятая какая либо технология?

    • Сергей Суров Максим
      Рейтинг: 275
      Конструкторское бюро цифровых технологий
      Директор по информационным технологиям
      08.01.2021 19:45

      Максим, благодарю за комментарий.
      Абсолютно верно! Мы стоим модели на базе нейронных сетей. Эта технология хорошо изучена, есть большой математический аппарат, каждый шаг достаточно просто объяснить. Нейронные сети можно развивать и адаптировать под изменения той или иной задачи, не переписывая все с нуля. Для каждой сферы применения используем наиболее оптимальные функции активации и оптимизации. Работаем с гиперпараметрами.

Год
Предметная область
Отрасль
Управление
Мы используем файлы cookie в аналитических целях и для того, чтобы обеспечить вам наилучшие впечатления от работы с нашим сайтом. Заходя на сайт, вы соглашаетесь с Политикой использования файлов cookie.