Сегодня внедрение ИИ-агентов в отрасль энергетики и ТЭК стратегически неизбежно, а потому постоянно ускоряется. Наблюдается переход от точечной автоматизации к интеллектуальным системам, способным принимать решения в реальном времени. По оценкам Минэнерго, к 2027 году 70% компаний ТЭК России будут использовать ИИ. Сейчас уже реализуется более 300 проектов, две трети которых приходится на нефтегазовый сектор с фокусом на нейросетевые агенты для финансово-хозяйственной деятельности.
По данным НОЦ "Газпром-Политех", быстрее всего благодаря ИИ-агентам развиваются предиктивное обслуживание оборудования, оно позволяет снижать простои на 30-40%, а также оптимизация добычи и логистики и анализ данных в реальном времени.
"Важно, что большинство зарубежных решений применяется строго в закрытом корпоративном секторе и не доступно к приобретению на рынке. Необходимо создавать отечественные продукты, тем самым обеспечивая технологический суверенитет", - указывает директор НОЦ "Газпромнефть-Политех" Дмитрий Богданов.
Он отмечает, что среди стран по объему внедрения ИИ-агентов в промышленность лидируют США и Китай, там ИИ-агенты уже интегрированы в 40% сетей электроэнергетики для балансировки нагрузок. При этом Россия стремимся к такому показателю: идет работа над созданием решений, отвечающим запросам отечественного рынка, и обучаются кадры, которые смогут работать с этими технологиями в будущем.
Эксперт рассказал, что за рубежом ИИ-агенты уже частично выполняют рутинные инженерные задачи: анализ данных мониторинга температуры, давления, расхода, базовое прогнозирование сбоев оборудования и оптимизацию сетей. В США и ЕС ИИ-агенты берут на себя 30% задач по PVT-анализу и моделированию скважин, снижая потребность в младших инженерах на 15-20%.
Также системы компьютерного зрения и предиктивной аналитики в энергетике теперь автоматически перебирают массивы изображений ЛЭП, подстанций, ветроустановок, выявляя дефекты и аномалии еще до того, как инженер-диагност посмотрит на снимки. Большой блок - документооборот и коммуникация: генерирующие ассистенты в энергосбытовых и сетевых компаниях уже пишут черновики ответов клиентам, формируют фрагменты отчетов и служебной переписки. Получается, что "железо", расчет и первичная документация все чаще обслуживаются агентами, а люди уходят в сторону постановки задач, проверки рисков и общения с внешним миром.
"Появление ИИ-агентов довольно заметно меняет подход к частичной автоматизации. Раньше архитектура выглядела просто: на нижнем уровне - классическая автоматика, защиты и регуляторы, на верхнем - человек, который, опираясь на SCADA/EMS и бумажные регламенты, решает, как вести блок, станцию или сеть. Теперь между ними возникает еще один уровень - слой ИИ-агента, который постоянно "переваривает" телеметрию, прогнозы погоды и рынка, состояние оборудования, цифровой двойник объекта и на этой основе формирует оператору осмысленные рекомендации", - объясняет заведующий лабораторией доверенного искусственного интеллекта РТУ МИРЭА Юрий Силаев.
Например, оператор может получать советы о том, какие режимы задать, как перераспределить потоки, как добиться нужных показателей по выбросам или КПД. По мнению Силаева, специалист меньше тратит ресурс на механический пересчет вариантов и больше - на оценку рисков, "здравый смысл" и координацию с другими участниками систем.
Александр Винокуров, директор департамента инжиниринга Kept, рассказал, что сегодня многие компании тестируют ИИ лишь в качестве советчиков и им не передается право на управляющее воздействие на оборудование.
Тем не менее системы можно применять в оптимизации управления распределенными энергосетями, проактивном техобслуживании оборудования, повышении точности моделирования спроса. "По мере преодоления этих ограничений ИИ-агенты могут стать ключевым звеном цифровой трансформации энергетики России, повышая ее надежность и эффективность", - говорит Винокуров.
