Сергей Собянин: ОЭЗ «Технополис Москва» стала полигоном для внедрения ИИ-решений
Московская промышленность всё активнее переходит на цифровые рельсы. Искусственный интеллект на столичных предприятиях — уже не эксперимент, а повседневный рабочий инструмент. О том, как алгоритмы помогают создавать инновационную продукцию, автоматизировать рутину и делать производство безопаснее, рассказал Сергей Собянин в своём блоге.
Главной площадкой для внедрения ИИ-решений стала особая экономическая зона «Технополис Москва». На сегодняшний день здесь работают более 240 высокотехнологичных компаний, а общее число созданных рабочих мест превысило 33 тысячи.
Точка роста
Технологии искусственного интеллекта уверенно входят в производственные процессы не только на площадках ОЭЗ, но и у участников Московского инновационного кластера. Цифровые сервисы и умные алгоритмы решают сразу несколько задач: помогают выпускать продукцию нового поколения, упрощают внутренние процедуры и делают труд сотрудников более защищённым.
«Важно и то, что эти наработки и лучшие практики московской промышленности не остаются внутри столицы. Мы выстраиваем систему, позволяющую тиражировать их в регионы, — чтобы передовые подходы могли масштабироваться на заводы и производства по всей стране», — подчеркнул мэр Москвы.
Предприятия, желающие внедрить проверенные цифровые инструменты, могут обратиться к онлайн-сервису «Банк технологий». Этот реестр отечественного программного обеспечения и оборудования работает с 2020 года и содержит решения, уже доказавшие свою эффективность.
От школы до операционной
Один из ярких примеров — компания «Некс-Т», известная под брендом NexTouch. Резидент ОЭЗ «Технополис Москва» выпускает 45 типов устройств, и на её интерактивных экранах сегодня занимаются дети в детских садах, школьники и студенты вузов.
В прошлом году предприятие запатентовало уникальную разработку — сенсорный дисплей с жестовым управлением и возможностью отображения трёхмерных изображений. Сфера его применения широка: от наглядных школьных уроков до сложнейших хирургических вмешательств. Производство таких устройств требует ювелирной точности, поэтому на роботизированных линиях задействовано компьютерное зрение. В так называемых чистых комнатах камеры с искусственным интеллектом контролируют установку микроэлектронных компонентов, не допуская ошибок.
Фармацевтика на скорости алгоритмов
Фармацевтическая компания «Р-Фарм», также локализовавшая производство в «Технополисе Москва», использует ИИ для разработки лекарства от болезни Альцгеймера.
Одна из ключевых проблем при лечении заболеваний мозга — гематоэнцефалический барьер, который защищает орган, но одновременно не пропускает внутрь многие лекарственные вещества. Искусственный интеллект помогает обойти это препятствие: он перебирает тысячи виртуальных молекул и конструирует из них те, что способны «обмануть» природную защиту и доставить препарат точно по адресу.
Такой подход экономит учёным тысячи часов ручной работы в лабораториях. А значит, новый препарат может появиться на несколько лет раньше, чем при использовании традиционных методов.
Когда планирование становится искусством
Пока одни компании внедряют готовые технологии, другие столичные производства создают собственные ИИ-решения. Дочернее предприятие группы компаний «Москабельмет» разработало линейку «умных» продуктов для бизнеса. Флагман — система планирования Aps infimum. Она самостоятельно рассчитывает, как максимально эффективно загрузить производственные станки, чтобы сократить сроки выполнения заказов и увеличить прибыль.
Возможности системы впечатляют: она способна одновременно контролировать до 80 производственных линий и до 50 тысяч технологических операций с горизонтом планирования в 90 дней.
Собственный чип для станков
Учёные Научно-исследовательского института молекулярной электроники (НИИМЭ), также резидента ОЭЗ, разрабатывают архитектуру аппаратных решений для искусственного интеллекта. Такие вычислители можно устанавливать непосредственно на станки.
Одно из направлений — создание устройств, которые сокращают временные и энергетические затраты на обработку данных. В перспективе эти технологии найдут применение в системах промышленного мониторинга, технического зрения и обработки сигналов — везде, где ИИ должен работать локально, быстро и безотказно.
Уже сегодня разработки НИИМЭ используются в космической, транспортной и финансовой отраслях, а также на объектах критической информационной инфраструктуры. В прошлом году институт выпустил специальное технологическое оборудование и сверхчистые химические материалы для фотолитографии — базовой операции при производстве микросхем.
Роботы-тяжеловозы
Компания «Мобильные роботизированные системы» — участник Московского инновационного кластера и центра испытаний робототехники — производит линейку автономных устройств «Морос». Они предназначены для работы на заводах и складах. Роботы перевозят тяжёлые грузы и умеют действовать в команде: умная программа автоматически распределяет между ними задачи и прокладывает оптимальные маршруты.
Результат внедрения таких технологий — рост производительности труда в два-три раза, ускорение обработки грузов вдвое, а также оптимизация складских площадей с увеличением ёмкости хранения до 20 процентов.
Контроль без человека
Ещё один участник Московского инновационного кластера, компания «Прикладная робототехника», разработала платформу видеоаналитики для автоматизации контроля на производстве. Система использует нейросети для автоматической отбраковки продукции и проверки качества на производственных линиях. Технология позволяет существенно сократить время на инспекцию изделий и при этом значительно повысить точность выявления брака.
«Внедрение искусственного интеллекта на заводах — ключевое условие конкурентоспособности. Автоматизируя рутину, повышая безопасность и точность производственных процессов, столица шаг за шагом формирует промышленность нового поколения — высокотехнологичную, независимую и эффективную», — резюмировал Сергей Собянин.
Московский опыт цифровой трансформации производства уже выходит за пределы города. Ранее мэр рассказывал о внедрении цифровых сервисов на столичных стройках и распространении этих практик в другие регионы, а также о стандартизации применения ИИ в медицине. Сегодня к этому списку добавилась промышленность — и, судя по темпам, далеко не последняя в этом ряду.
