Искусственный интеллект и квантовые компьютеры справятся с технологической стагнацией

Искусственный интеллект, квантовые компьютеры и использование "больших данных" станут главными драйверами индустриальной революции, но переход к новому промышленному укладу оказался сложнее, чем предполагали эксперты.

Первая промышленная революция позволила перейти от ручного труда к машинному. Символами второй стали конвейер, электростанция, лампа накаливания и телефон. Третья принесла людям полупроводники, компьютеры и интернет. Концепция текущей, четвертой, была изложена немецким экономистом и основателем Всемирного экономического форума, Клаусом Швабом, еще в 2016 году. Согласно ей, ближайшее будущее будет определяться широким внедрением киберфизических систем, причем не только в производстве, но и в обучении, быту, труде и досуге человека.

Эксперты, представители бизнеса и ученые, собравшиеся на международном форуме "Атомэкспо 2024", отметили, что значительная часть прогнозов относительно темпов появления Индустрии 4.0, оказались чрезмерно оптимистичными.

Так, например, в одном из ключевых элементов Индустрии 4.0 - программах управления жизненным циклом продукта (PLM) от его создания через проектирование, производство, обслуживание и утилизацию, за последние 10 лет не произошло никаких существенных изменений, но до сих пор на многих предприятиях таких систем просто нет. Более того, большая часть примеров успешной индустриальной цифровизации заканчивается в контуре предприятия и не распространяется на поставщиков, что значительно снижает эффективность этих решений.

Еще одним барьером перехода к цифровой экономике стал сохраняющийся и разрыв между богатыми и бедными странами и дешевая рабочая сила в последних. Ситуация, когда компаниям выгоднее размещать производство в странах с дешевой рабочей силой, чем внедрять высокотехнологичные решения, меняется медленно. А в условиях жесткой международной конкуренции, себестоимость продукта и услуги является важным рыночным фактором.

Препятствием стало и медленное внедрение индустриального IoT (интернета вещей), а также недостаток инструментов для обработки данных.

Индустриальный IoT позволяет собирать данных с оборудования и продукции в процессе производства, а также управлять им с помощью информационных систем. При этом встает вопрос о эффективном и безопасном методе передачи такой информации.

По мнению вице-президента "Ростелекома" Бориса Глазкова самый эффектный способ передачи данных в промышленном IoT, это частные мобильные сети - Private 4G, Private 5G.

"Эти сети активно внедряются, их рынок в России и в мире растет двузначными темпами, 20-28% в год. По сути, это обычная мобильная сеть к которой может подключаться компьютер, смартфон сотрудника или IoT-датчик, но при этом она не подключена к сети общего пользования, то есть, изолирована и защищена. Эта технология очень удобна для автоматизации и цифровизации предприятий. Однако, сегодня объем этого рынка еще очень мал. В России он составляет всего полтора миллиарда рублей, при том, что выручка только одного "Ростелекома" больше 500 млрд", - отметил Глазков.

Фокус большинства телеком компаний мира и производителей оборудования все эти годы был направлен на огромный, генерирующий выручку, потребительский сегмент, а оборудование и софт для частных мобильных сетей оставались на периферии их внимания.

Но даже те компании, которые сумели оцифровать свое производство и получить данные на всех этапах создания продукции - от первого эскиза, до отправки на склад, столкнулись с тем, что не умеют эффективно обрабатывать эти данные.

"Развитие индустрии 4.0, которая была во многом была инициирована технологиями интернета вещей, застопорилось из-за нехватки аналитических инструментов, которые позволили бы превращать данные в знания. Я думаю, именно внедрение искусственного интеллекта должно изменить ситуацию", - заявил заместитель генерального директора по цифровым платформам компании "Инновационный Центр "КАМАЗ" Виктор Беспалов.

Директор по цифровизации ГК "Росатом" Екатерина Солнцева также отметила, что технологии искусственного интеллекта, а затем и квантовые компьютеры станут драйвером новой промышленной революции.

"Сегодня происходит переход от пилотных проектов использования ИИ к его полноценному внедрению в промышленность. И если посмотреть на то, как происходит конкуренция в промышленности, то мы видим, что она разворачивается вокруг сроков и стоимости. Насколько быстро вводится в строй промышленный объект, насколько быстро он начинает производить продукцию, стоимость этой продукции, возможность масштабирования производства. Все это зависит от использования передовых технологий. Сейчас это искусственный интеллект, послезавтра квантовые компьютеры. Думаю, на горизонте 15 лет именно квантовые вычисления перевернут мир", - заключила Солнцева.

Вместе с тем ректор НИЯУ МИФИ Владимир Шевченко считает, что системы поддержки принятия решения, которые помогают решать различные интеллектуальные задачи, в том числе и инженерные, с одной стороны повышают нашу эффективность, а с другой приводят к сужению "зоны понимания" человека.

По его мнению, поскольку ИИ в той или иной степени является системой поддержки принятия решений, то сегодня существует задача сохранить слой людей, которые не просто будут использовать ИИ-продукты, но и разделят ценность "понимания".

"Значительная часть инженеров в ближайшем будущем станет пользователями ИИ-систем. Но они не будут знать, что внутри этих "черных ящиков". И мне кажется, что важно сохранить специалистов, которые не просто нажимают на кнопки, но и понимают, "куда ведут провода от этой кнопки". Это ключевая задача. Это сложно, так как есть огромное давление рынка труда, которое подталкивает студентов инженерных специальностей к тому, чтобы сразу встать в позицию пользователя этих систем, начать зарабатывать, а дальше идти по траектории "пользователя", не углубляясь в "понимание". Именно такие навыки сегодня востребованы бизнесом", - высказал свою озабоченность Шевченко.