В 2023 году Главгосэкспертиза России разработает модуль прогнозного анализа и начнет коммерческую эксплуатацию. В настоящее время система проходит пилотное тестирование, а ее разработка продолжится в 2024 году. Это подразумевает начало внедрения элементов искусственного интеллекта в обработку и анализ огромных объемов данных, накопленных в информационных системах департамента с начала перехода на электронный документооборот. Что такое обучаемые механические алгоритмы и нейронные сети и как они делятся мощью с естественным интеллектом.
За последние годы экономический и социальный сектор России расширил использование решений искусственного интеллекта в 1,5 раза. Об этом рассказал Владимир Путин на международной конференции по искусственному интеллекту и машинному обучению. При этом президент подчеркнул, что ‘искусственный интеллект не заменяет медицинских работников и учителей, но может служить верным и эффективным помощником.’Он используется для того, чтобы дать учителям время на воспитание детей, помочь врачам в профилактике, раннем выявлении заболеваний и дистанционном мониторинге здоровья человека…’.
От повседневности к творчеству
Уже сегодня искусственный интеллект фактически становится профессиональным цифровым ассистентом или ‘умным ассистенткой’, помогая автоматизировать многие процессы государственной экспертизы. И роль здесь особенно ценна, учитывая необходимость быстрой обработки и анализа большого объема данных, ранее накопленных и повторно загруженных в информационную систему, о чем именно Ирек Файзуллин, глава Минстроя России, говорил и задал основной вектор цифровых дискуссий на заседании IX Всероссийского государственного специализированного учреждения.
‘Мы уже перешли на 100% машиночитаемый формат и на 100% переводим наши стандарты в цифровую форму. И эти стандарты будут переведены в цифровую форму всеми органами власти, чтобы осуществить переход к искусственному интеллекту в области экспертизы во всех областях’, — сказал Ирек Файзуллин, министр также подчеркнул необходимость внедрения нового подхода к техническому регулированию и контролю качества в строительстве. И в связи с этим роль специалистов только возрастает.
‘Ведется большая работа по сокращению инвестиционного цикла. Многие нормативные акты меняются. Обязанности специалистов совершенно другие. Перейдя на принцип автономии с точки зрения технического регулирования, мы значительно усилили ответственность специалистов. А также главный инженер и архитектор проекта – GIPS и другие, которые подписывают разрешения на ввод в эксплуатацию гэпов и объектов’, — сказал министр.
Искусственный интеллект востребован сегодня, в основном, там, где узкоспециализированные специалисты с уникальными способностями занимаются большим количеством рутинных процедур. Именно в этом заключается человеческий капитал Главгосэкспертизы России. 726 специалистов сертифицированы в 43 областях государственной экспертизы. Более 3 из 1 специалистов имеют сертификаты по 2 и более специальностям.
‘Нам нужно переложить все повседневные функции на машины. Специалисту придется решать более сложные и творческие инженерные задачи, у него будет больше времени и возможностей для применения своих знаний и уникальных способностей. В том числе для управления жизненным циклом и затратами. Автомобиль с этим не справится. Поэтому в ближайшем будущем ничто не заменит естественный интеллект, то есть человеческий’, — убежден Игорь Манылов, руководитель Главгосэкспертизы России.
Дорожная карта нейронных сетей
Компания Experience, являющаяся основным источником больших данных в строительстве, одной из первых в отрасли внедрила идею прогнозирования или ‘прогностического’ анализа.1 Это автоматизированный способ изучения данных и прогнозирования различных факторов на их основе, позволяющий эффективно управлять объектами на протяжении всего их жизненного цикла. Именно эта цель заявлена при формировании стратегии поэтапной цифровизации Главгосэкспертизы.Это переход от бумажного документооборота к электронному в 2015 году и к единому цифровому пространству в 2022-2024 годах. Достижение этого рубежа означает новый уровень интеграции информационных систем и новый подход к анализу и обработке содержащихся в них данных. В то же время основным условием дальнейшего спроса на данные и их быстрого оборота является перевод в машиночитаемый формат. На данный момент предполагаемый объем загружаемых документов приближается к 300 миллионам машиночитаемых файлов. Имеется около 19 миллионов экспертных заключений и около 8000 пояснительных текстов.
Основной проблемой является накопленный массив неструктурированных данных, что делает практически невозможным их обработку без помощи искусственного интеллекта.
Сборник задач для профессионалов в ‘Умном помощнике’
‘База стандартных замечаний’ (BTZ) является первым пилотным проектом Главгосэкспертизы в части подготовки данных для искусственного интеллекта. Начиная с 2023/1 года, в заполнении базы данных приняли участие более 600 экспертов, включая главных экспертов во всех областях деятельности.
Измерения в ходе пилотных испытаний BTZ показали, что система оказалась очень востребованной: в 1 квартале 2023 года использование данных из базы стандартных комментариев составило 19,78%. Во 2 квартале – 27,4%, в 3 квартале – 36,9%. По предварительным итогам 4-го квартала, доля использования стандартных комментариев в деятельности специалистов приближается к 40%.
Сегодня в отдельной группе экспертов тестируется модуль искусственного интеллекта для проверки неструктурированных документов. Их знания и практические навыки в основном используются для формирования когнитивной части модуля искусственного интеллекта. Эксперты также участвуют в составлении и тестировании текстовых и графических каталогов, элементов структурной лингвистики, используемых для интеллектуального поиска, распознавания текста и других автоматизированных алгоритмов.
‘Основная задача на этапе отбора данных и загрузки их в нейронную сеть — найти наилучший баланс между избыточностью и достаточностью. При работе с каталогами важно точно сформулировать контекст задачи и четко определить цели и границы поиска машины. Это позволит вам не упустить самое важное в проектном документе, и в то же время снизить уровень так называемого ‘шума’ при выдаче результатов, и в целом повысить его качество и надежность для дальнейшей профессиональной работы, можно будет исключить все лишнее, — говорит редактор российской Главгосэкспертизы. ‘Важно отметить, что это не так’, — говорит Андрей Тузлуков, главный специалист отдела информатизации, связи и инженерных мероприятий Департамента инженерного обеспечения.
В ходе пилотного тестирования с помощью экспертов было разработано и структурировано около 1500 различных комментариев в формате машинного обучения, по всем областям знаний и проектам. Кроме того, 500 тысяч стандартных комментариев и 130 тысяч экспертных заключений легли в основу обучающих материалов для нейронных сетей. Сюда входят документы, которые ранее были оформлены специалистами в текстовом формате (docx) и переведены в машиночитаемые форматы.
В общей сложности в библиотеку данных машинного обучения (dataset) было загружено более 1200 миллионов текстовых фрагментов из экспертных заключений и проектных документов.
В 2024 году запланированы мероприятия по переобучению нейронных сетей на основе более чистых данных.
Работа над ошибками
На данный момент принят методологический документ Главгосэкспертизы, который регламентирует работу с технологией искусственного интеллекта, и некоторые внутренние нормативные акты. Таким образом, нейронная сеть уже активно задействована в рутинной части работ по проверке и прогнозному анализу данных в инспекционной системе. В частности, задача автоматического поиска несоответствий нормативным документам и других отклонений от требований разделов проектной документации перешла к машинному обучению. Это позволяет специалисту быстро найти место возможной ошибки, указанное машиной.
‘Учитывая тот факт, что объем отдельных проектов, представленных на экспертизу, может достигать 10 миллионов файлов, помощь искусственного интеллекта будет очень важна для сокращения времени проведения экспертизы и повышения качества проектной документации’, — говорит первый заместитель руководителя Госэкспертизы России Вадим Андропов.
Кроме того, по словам Вадима Андропова, внедрение технологий искусственного интеллекта в экспертизу имеет большой мультипликативный потенциал для всей строительной отрасли. Одновременно с разработкой алгоритмов машинного обучения проектная группа Главгосэкспертизы работает над интеграцией базы данных стандартных замечаний с образовательной программой Учебного центра Главгосэкспертизы.
Вам понравилась данная статья? Мы надеемся, что вы узнали много нового.