На полях восьмой международной конференции по искусственному интеллекту AI Journey 2023 эксперты СИБУРа рассказали о способах повышения эффективности за счёт ИИ в нефтехимии, трендах использования технологии в R&D и генеративных моделях.

Компания уже шестой год использует ИИ для решения широкого спектра задач. По итогам 2023 года в СИБУРе прогнозируют получить от цифровизации и оптимизации процессов более 45 млрд рублей. Половины от этого объема принесут инструменты с использованием искусственного интеллекта (ИИ). Именно они позволят принимать наиболее эффективные решения. Среди них - рекомендательные системы для повышения выхода продукции и снижения ресурсов. Это могут быть как уникальные модели, работающих на отдельных установках, так и системы класса RTO и APC.

Заметный эффект приносит переход к предиктивному (по состоянию) обслуживанию оборудования. Также в СИБУРе активно применяются промышленный интернет вещей, компьютерное зрение, цифровая лидогенерация и ряд других систем, направленных на работу с клиентами, оптимизацию логистических маршрутов и др.

"Все процессы работы компании — это цепочки принятия большого количества решений. Если решения принимаются без данных и их анализа, то они не будут оптимальными. А если данные есть, но их анализирует человек — это будет трудозатратно и слишком медленно. Поэтому нам нужна алгоритмизация, автоматизация и ИИ для повышения скорости обработки всех данных, влияющих на качество решений во всех точках процесса. Наша следующая цель — внедрение ИИ во всех точках принятия важных для бизнеса решений. Мы хотим получать максимально точные и быстрые ответы на любой важный вопрос: какие марки продукции выпускать в ближайшем месяце и в каком количестве, кому продавать, по какой цене, каким транспортом доставить по минимальной цене и т.д. Применение ИИ при принятии решений повысит их качество и скорость, и в итоге даст значительный рост производительности труда и эффективности бизнеса, — рассказала Алиса Мельникова, директор по цифровым и информационным технологиям СИБУРа (на фото). — Одним из важнейших навыков человека для работы с ИИ сегодня становится умение очень четко ставить вопросы. ИИ помогает быстро искать правильные ответы, но точно заданный вопрос — это половина успеха от применения ИИ. А с появлением генеративных моделей этот навык становится еще более ценным".

Областей применения ИИ в нефтехимии также становиться больше. В компании апробируют более 60 пилотов по внедрению ИИ в процессы компании. Одно из новых направлений — автоматизация опытных разработок, например, создание новых полимерных материалов с заданными свойствами, разработка новых рецептур из уже существующих материалов, цифровое планирование экспериментов.

Генеральный директор СИБУР ПолиЛаба Константин Вернигоров привел несколько примеров: "Модели машинного обучения на базе ИИ смогут предсказать свойства материалов, исходя из их химического состава и структуры. Благодаря этому можно быстро оценить новые материалы и выбирать наиболее перспективные для дальнейшего изучения. ИИ может быть использован в процессах синтеза низкомолекулярных и высокомолекулярных соединений: алгоритмы машинного обучения анализируют данные о том, как происходит синтез, и находят оптимальные параметры, благодаря которым выход продукта растёт, а затраты на производство снижаются. Для многих процессов мы пока ещё на этапе тестирования гипотез, но уже точно можно сказать, что будущее применения ИИ в области R&D выглядит очень перспективным".