«У тех, кто игнорирует искусственный интеллект, есть риск остаться за бортом». В каких сферах применяют ИИ российские компании
Ежегодно рынок ИИ растет в полтора раза
Александр Ханин, руководитель Центра искусственного интеллекта МТС:
В ближайшие пять лет 58 процентов всех крупных компаний как в России, так и за границей трансформируют свои бизнес-процессы, опираясь на решения на базе искусственного интеллекта. Эта отрасль активно развивается: в прошлом году в мире больше 20 ИИ-стартапов стали «единорогами». Каждый год этот рынок растет на рекордные 50%, а значит, у тех, кто ИИ игнорирует, существует риск остаться за бортом в самое ближайшее время. Есть масса индустрий, где есть смысл инвестировать в разработки: телеком, логистика, ретейл, финансы, медицина.
Нейросети упрощают администрирование
Артем Засурский, вице-президент по стратегии и развитию АФК «Система»:
Голосовыми помощниками и чат-ботами сегодня уже мало кого удивишь, но это лишь видимая верхушка айсберга под названием искусственный интеллект. Большая часть возможностей не так очевидна. ИИ может существенно упростить и ускорить самые разные процессы: сортировку и вывоз мусора, инвентаризацию складов, учет ресурсов и так далее.
К примеру, входящий в нашу корпорацию лесопромышленный холдинг Segezha Group сейчас тестирует мобильное приложение, которое оценивает объем круглого леса с помощью компьютерного зрения. То есть нейросеть помогает человеку быстрее и точнее вычислить объемы древесины, сложенной штабелями на земле или уже погруженной в лесовоз. Для инвентаризации древесного сырья на территории Сегежского ЦБК задействовали дрон и построили 3D-модель складов. Такая технология уже применяется при строительстве крупных промышленных объектов и для контроля за сырьем в металлургии.
С алгоритмами проще планировать урожай
Сергей Ткаченко, директор по цифровым технологиям агрохолдинга «Степь»:
Уверен, что сельское хозяйство — один из самых благоприятных секторов экономики для внедрения искусственного интеллекта. В нашем холдинге, например, все тяжелые тракторы оборудованы автопилотами; мало того, что они независимы от человека, так еще и «общаются» между собой. Например, в этом году во время посевных работ мы провели эксперимент: запустили навстречу друг другу два посевных комплекса, работающих на автопилоте. Несмотря на то что у машин было прицепное оборудование шириной в несколько десятков метров, они справились на отлично. Мы получили идеально засеянное поле. Последнее междурядье, где комплексы встретились, получилось чуть уже, чем остальные, но в пределах погрешности сигнала GPS, то есть не больше двух сантиметров.
ИИ помогает холдингу с планированием, когда нужно одновременно учесть сотни требований, соблюдая запросы агрономов, коммерсантов и десятка других отделов. Алгоритмы рассчитывают, где и какая техника нужна в данный момент, чтобы не было дефицита или, наоборот, простоя. Еще один пример: мы создали нейросеть, которая умеет распознавать яблоки на деревьях. Коптеры полетали над нашими садами и помогли нам создать его полноценную 3D-модель. Так ИИ оптимизировал процесс прогнозирования урожая.
Более быстрому внедрению искусственного интеллекта в сельском хозяйстве мешает лишь одно ограничение — годовой производственный цикл. Любую нашу идею мы можем проверить только на следующий год.
ИИ в e-commerce рекомендует товары лучше человека
Александр Фокин, руководитель направления разработки поисковых технологий и платформы компании OZON
ИИ — важная составляющая в современной электронной коммерции. С его помощью можно автоматизировать закупки, ценообразование и техподдержку, рассчитать, где нужны новые пункты выдачи товаров, или роботизировать склады, как это сделал Amazon.
Важнейшая часть нашей работы — поиск товаров и их рекомендация пользователям. Например, в OZON автоматические e-mail-рекомендации работают лучше, чем те, что подготовил человек, — показатель соотношения кликов к числу показов (CTR) выше на десятки процентов. Благодаря качественной рекомендательной выдаче за квартал мы смогли значительно увеличить GMV (Gross Merchandise Value, суммарная стоимость всех товаров или услуг, проданных на маркетплейсе. — Прим. ред.). Похожая ситуация и с рекомендациями товаров на сайте: автоматические подборки работают лучше, чем те, что подготовил человек, — показатель соотношения кликов к числу показов (CTR) выше на десятки процентов.
Искусственный интеллект помогает бороться с онкологией и коронавирусом
Анна Мещерякова, гендиректор компании «Третье мнение»:
Применение технологий искусственного интеллекта — один из главных трендов в современной медицине не только на Западе, но и в России. ИИ успешно распознает патологии на диагностических снимках. Еще в апреле наша компания оперативно отреагировала на резко возросшее количество КТ органов грудной клетки — мы разработали алгоритм, который всего за две минуты оценивает объем поражения легких, выявляет COVID-19 и определет тяжесть заболевания (по нормативам врачу на эту процедуру отводится 15 минут. — Прим. ред.). Подмосковный Минздрав одним из первых оценил эту технологию, сейчас она используется в семи российских регионах, включая Москву, в том числе в клиниках «Медси».
Помимо алгоритма анализа КТ, недавно в одном из «ковидных» госпиталей Москвы мы внедрили сервис видеоаналитики в палатах «красной зоны». Софт в режиме онлайн анализирует информацию, получаемую с камер в палатах пациентов, и распознает критические события, которые уже случились или могут произойти с больными. Если что-то не так, медсестра получает сигнал тревоги. Благодаря такому «компьютерному зрению» скорость реакции медперсонала на экстренные события в палатах COVID-положительных пациентов увеличилась в 50 раз. Раньше состояние больного проверяли по определенному протоколу — раз в два часа.
Сегодня искусственный интеллект в медицине освобождает медиков от рутины и позволяет им уделять больше внимания пациенту. К сожалению, на внедрение решений на базе ИИ в нашей отрасли уходит гораздо больше времени, чем в e-commerce или сельском хозяйстве, потому что необходима плотная и кропотливая работа data scientist в паре с опытным врачом.
Андрей Гаража, гендиректор Oncobox
В последние десять лет активно продвигается, в том числе на уровне Минздрава, концепция персонализированной медицины, подразумевающая подбор пациенту определенного лекарства на основе его индивидуальных особенностей. Если для некоторых областей медицины это скорее маркетинговый ход, то для онкологии это крайняя необходимость: тут индивидуальный подход помогает спасать жизни, и заметную роль в этом процессе играет искусственный интеллект.
Наша работа начинается там, где заканчивается «гайдлайн», когда перед врачом встает вопрос: чем лечить человека, если стандартная терапия ему не помогает? С помощью молекулярно-генетического тестирования и оригинальных алгоритмов анализа данных мы предоставляем врачу второе мнение о том, какой препарат может быть наиболее эффективен в конкретном случае.
Несколько лет назад мы запустили совместный проект со Школой анализа данных «Яндекса» по модификации известных алгоритмов машинного обучения для работы с ограниченным объемом данных, поскольку невозможно собрать большую группу пациентов с абсолютно одинаковым типом опухоли и известным статусом ответа на терапию. Параллельно мы начали формировать базы данных, содержащие молекулярно-генетические профили опухолей и здоровых тканей, результаты клинических исследований, информацию о сигнальных связях внутри живой клетки и механизмах действия противораковых препаратов.
Oncobox с помощью ИИ анализирует молекулярные особенности конкретной опухоли и рассчитывает индивидуальный рейтинг эффективности практически всех доступных таргетных и иммунотерапевтических препаратов (их сейчас более 170).
Например, у пациента с четвертой стадией рака, благодаря предсказанию ИИ, удалось достичь крайне позитивного ответа на лечение двумя препаратами, которые не входят в «гайдлайны» по лечению данного типа рака, а применяются в терапии совершенно других опухолей, то есть онколог никогда бы не назначил их без второго мнения от Oncobox. Лечение продолжалось почти четыре года, и сейчас пациентка в стадии ремиссии.
С 2018 года мы проводили проспективное клиническое исследование для 250 сложных пациентов в России и за рубежом, по каждому из них решалось, какое лекарство назначить. В 70% случаев выбор терапии, основанной на наших рекомендациях, позволил остановить рост опухоли, а для части пациентов — достичь очень хорошего ответа с уменьшением новообразования и исчезновением метастазов. Конечно, ИИ не решает за врача, но может дать ему наилучший совет, основываясь на молекулярной биологии и клинических исследованиях.