Спецпроекты

Как искусственный интеллект поможет российским спасателям, экологам и таможенникам

ИТ в госсекторе

Федеральный проект «Искусственный интеллект» нацпрограммы «Цифровая экономика» предполагает внедрение ИИ в повседневную деятельность российских органов власти. Например, с помощью автоматического анализа спутниковых снимков МЧС сможет выявлять аномалии, а Минприроды — находить факты нарушений природоохранного законодательства.

ИИ для российских органов власти

CNews продолжает серию публикаций, подготовленных на основе федерального проекта «Искусственный интеллект», являющегося частью национальной программы «Цифровая экономика». Документ был утвержден президиумом правительственной комиссии по цифровому развитию, использованию ИТ для улучшения качества жизни и условий ведения предпринимательской деятельности.

Среди прочего, документ содержит конкретные планы по цифровой трансформации федеральных органов исполнительной власти (ФОИВ) с помощью технологий искусственного интеллекта. Речь идет о 10 ведомствах: МЧС, ФОМС, Росавиация, ФТС, Россельхознадзор, Росгидромет, Роспечать, Росимущество, Минприроды и Роспатент.

МЧС: автоматический поиск аномалий на спутниковых снимках

Цифровая трансформация МЧС подразумевает внедрение ИИ-решений, которые возьмут на себя ряд важных функций. Среди них автоматическое распознавание повреждений инфраструктуры со снимков ДЗЗ (дистанционное зондирование Земли), а также выявление аномалий и кромки таяния льда на спутниковых снимках. Также искусственный интеллект поможет прогнозировать прохождение циклических паводков, классифицировать входящие потоки сведений и динамически рассчитывать риски на основе прогнозных данных и истории неблагоприятных явлений. Еще один вариант применения — анализ компьютерным зрением межведомственных фото- и видеопотоков в интересах МЧС. По мере внедрения ИИ будут обеспечены сбор, обработка, хранение и предоставление доступа к отраслевым наборам данных и архиву климатических данных.

Цифровая трансформация МЧС подразумевает внедрение ИИ-решений, которые возьмут на себя ряд важных функций. Фото: ru.depositphotos.com

Ожидается, что к 2024 г. будут выполнены ряд количественных показателей. В частности, не менее чем на 80% снимков беспилотных летательных аппаратов и спутникового мониторинга будут автоматически распознаваться повреждения инфраструктуры. Различные аномалии (термоточки, выбросы углекислого газа и др.) смогут определять как минимум на 80% снимках спутникового мониторинга также в автоматическом режиме. Распознавание кромки таяния льда будет определяться на 70% паводкоопасных участков, а для 80% циклических паводков будет проводиться модельное прогнозирование подъема уровня рек. В целом, 90% сведений, подлежащих сейчас ручной классификации, будут обрабатываться автоматически.

Также не менее чем для 10 типов событий будет автоматически проводиться скоринг риска для заданных территорий (термоточки, пожары, подтопления, наводнения, разрушения, гибель на воде, дорожно-транспортные происшествия, техногенные аварии, опасные метеоявления и др.). Для видеопотоков в интересах МЧС обеспечат распознавание как минимум 10 классов объектов и событий. Для моделей и алгоритмов ИИ в реальном времени будут доступны данные не менее чем из 5 климатических моделей с исторической глубиной до 5 лет, а также сведения о происшествиях и чрезвычайных ситуациях по 10 видам событий.

ФОМС: цифровой помощник застрахованных граждан

В рамках цифровой трансформации Фонда обязательного медицинского страхования (ФОМС) будет внедрен созданный на основе искусственного интеллекта сервис «Цифровой помощник», исполняющий функции страхового представителя, который обеспечит интерактивную интеллектуальную навигацию граждан. Он будет помогать записываться на прием или переносить записи в режиме голосового диалога, выдавать рекомендации и уведомления о положенных медицинских мероприятиях, оптимизировать маршруты между специалистами медицинских организаций, а также поможет сократить время ожидания в очереди на госпитализацию и на получение высокотехнологической медицинской помощи.

Также будет внедрен сервис контроля качества оказания медицинской помощи посредством ее интеллектуальной экспертизы, в том числе с возможностью корректировки плана дальнейшего лечения.

Будет обеспечен сбор, обработка, хранения и предоставление доступа к отраслевым наборам, в том числе дата-сеты на основе методики сбора массива показателей системы ОМС, включающие как ключевые, так и косвенные показатели, характеризующие процесс деятельности в системе ОМС. Ключевыми данными для формирования дата-сетов и разметки являются информация об участниках системы ОМС, ресурсной обеспеченности, популяционная информация на основе Единого реестра застрахованных, данные о фактах оказания медицинской помощи и ее характеристиках, о поставленных диагнозах и исходах лечения.

Ожидается, что к 2024 г. на основе размеченной информации по массиву первичных данных системы ОМС будет сформировано до 5 дата-сетов. Каждый год, начиная с 2021 г., будет происходить повышение доли медицинских услуг, соответствующих стандартам качества медицинской помощи, на 5% по отношению к предыдущему году.

Росавиация: система мониторинга жизненного цикла авиационных изделий

В рамках цифровой трансформации Росавиации будут внедрены несколько систем на базе искусственного интеллекта. Среди них система обработки и анализа результатов испытаний и формирования отчетных документов в рамках разработки системы информационной поддержки сертификации авиационной техники. Также будут реализованы система централизованного сопровождения и актуализации эксплуатационной документации воздушных судов российского производства и система мониторинга жизненного цикла авиационной техники. Ожидается ввод в эксплуатацию системы «Аутентичность компонентов воздушных судов», системы обработки визуальных материалов, поступающих с поисковых бортов. Последнее — в рамках цифровой платформы инфраструктуры управления единой системой авиационно-космического поиска и спасания и взаимодействия с другими поисковыми и аварийно-спасательными службами транспортного комплекса, морского транспорта.

Будет обеспечен сбор, обработка, хранение и предоставление доступа к отраслевым наборам данных, в том числе к пополняемому набору визуальных данных результатов поисково-спасательных операций с привязкой объекта поиска на местности к единой базе данных неаутентичных компонентов, находящихся в реестре России.

Ожидается, что к 2024 г. в результате внедрения системы эффективного управления эксплуатационной документацией воздушных судов гражданской авиации будет обеспечено улучшение показателей безопасности полетов за счет оперативного обеспечения актуальной электронной эксплуатационной документацией пользователей воздушных средств, ее мониторинга, а также контроля выполнения работ на воздушных судах. Также планируется повысить эффективность управления технологическими производственными процессами авиапредприятий и улучшить их экономические показатели.

ФТС: автоматическое выявление запрещенных товаров на границе

Цифровизация Федеральной таможенной службы (ФТС) позволит реализовать в Единой автоматизированной информационной системе таможенных органов (ЕАИС ТО) механизмы анализа неструктурированных данных, которые дадут возможность в автоматическом режиме выявлять при ввозе на территорию России товары, подпадающие под запреты и ограничения, а также объекты интеллектуальной собственности.

Также в ЕАИС ТО создадут механизмы анализа снимков инспекционно-досмотровых комплексов (ИДК), позволяющие автоматически выявлять при ввозе в страну товары, попадающие под запреты и ограничения, и проводить автоматическое сопоставление результатов анализа снимков ИДК на предмет соответствия сведениям, заявленным в декларациях на товары. Кроме того, будут сформированы наборы данных для применения систем искусственного интеллекта, для которых будут использоваться данные из центральной базы данных ЕАИС ТО.

Россельхознадзор: дешифровка космических снимков

В деятельность Россельхознадзора будут внедрены ИИ-решения, обеспечивающие: анализ и проверку всех выдаваемых ветеринарных сопроводительных документов (внутреннее перемещение, импорт, экспорт); выявление нарушений при транспортировке и производстве продукции животного происхождения; составление рейтинга добросовестности хозяйствующих субъектов; дешифрирование космических снимков для дальнейшего принятия мер в рамках компетенций Россельхознадзора.

Технологии ИИ будут применяться для сокращения количества нарушений требований земельного законодательства. Фото: ru.depositphotos.com

Технологии ИИ будут применяться для сокращения количества нарушений требований земельного законодательства (неиспользование, зарастание, захламление, загрязнение, разработка карьеров и т.д.), анализа поступающей корреспонденции, распознавания и определения ключевых позиций (тематические слова и словосочетания), формирования «чистых» данных, на основе которых происходит определение тематик и подготовка ответа. Кроме того, будут обеспечены сбор, обработка, хранение и предоставление доступа к отраслевым наборам данных, в том числе по определению контуров полей и культур.

Росгидромет: прогноз погоды с помощью искусственного интеллекта

Цифровизация Росгидромета предполагает внедрение системы сервисов в области гидрометеорологии и мониторинга окружающей среды с применением методов ИИ и глубокого машинного обучения, а также сервиса интерпретации результатов численных прогнозов погоды. Также с использованием искусственного интеллекта будет создана технология наукастинга метеорологических переменных и явлений погоды и технология формирования и ведения единого государственного фонда данных о состоянии окружающей среды и ее загрязнении.

Роспечать: факт-чекинг и сорс-трейсинг сообщений в СМИ

В Роспечати с применением ИИ будут внедрены компоненты программного решения по обеспечению процессов оказания государственных услуг Роспечати, по обеспечению функционирования общедоступного нотного архива предприятия «Российский государственный музыкальный телерадиоцентр» (РГМЦ), а также по анализу отчетных документов и данных из производственных систем, систем электронного документооборота подведомственных организаций Роспечати и организаций, получающих средства государственной поддержки по линии Роспечати. Также появится пилотная версия сервиса по потоковой проверке качестве контента для функционирования медиа-платформы «Орфей».

Кроме того, запланировано внедрение программных решения по анализу спроса, интересов и потребительского поведения граждан России в части концертов классической музыки; сервиса по мониторингу, анализу и представлению сведений о состоянии медиа-отрасли в стране; пилотных версий сервисов по факт-чекингу и сорс-трейсингу сообщений в российском медиа-пространстве; прототипа системы распознавания в реальном времени текущего фрагмента исполняемого произведения с соответствующим позиционированием на нотной строке.

Будут обеспечены сбор, обработка, хранение и предоставление доступа к отраслевому дата-сету, отражающему состояние медиа-отрасли в России, необходимому для функционирования программного решения по автоматизированному сбору, анализу и представлению данных, а также перспективных сервисов по факт-чекингу и сорс-трейсинргу сообщений в российском медиапространстве. Сбор и нормализация данных будет производиться с применением специальных программных решений по мониторингу открытых источников, ведомственных баз данных.

Дата-сет будет содержать информацию о состоянии медиа-отрасли в России в разрезе сред распространения: аудитория (количественная и половозрастная структура, интересы и предпочтения, формы потребления контента), доступность и распространенность сети доставки сигнала (географические характеристики сети передачи данных, мощность передатчиков, пропускная способность каналов связи, степень резервирования и отказоустойчивости), финансово-хозяйственные показатели (структура собственности, экономические показатели рынка в целом и финансовые показатели ключевых отраслевых предприятий, для отрасли во внутреннем валовом продукте России, человеческие ресурсы, занятность и потребность в профессиональных кадрах), а также характеристики распространения отдельных сообщений по тематикам (общественно-политические, социально-значимые, образовательные и т.д.).

На этапе допилотного запуска создаваемых публичных дата-ориентированных сервисов по факт-чекингу и сорс-трейсингу сообщений дата-сет будет доступен только для внутренних служебных целей Роспечати и других федеральных органов исполнительной власти. На этапе промышленной эксплуатации указанных сервисов содержание дата-сета может быть частично раскрыто (за исключением сведений, составляющих служебную информацию ограниченного распространения).

Отметим, что в конце прошлого года Роспечать была ликвидирована, а ее функции были переданы в Минцифры.

Росимущество: нейронные сети для обработки обращений граждан

Для Росимущества с применением искусственного интеллекта создадут три ИС на базе нейронных сетей: для обработки текстовых и голосовых обращений в специализированных чатах и по каналам телефонной связи в части вопросов учета и управления федеральным имуществом, включая формирование голосовых ответов; для оценки федерального имущества с целью определения наиболее эффективного пути распоряжения имуществом; для проведения анализа финансово-хозяйственной деятельности госкомпаний, включая финансовые коэффициенты (ликвидности, финансовой устойчивости, деловой активности, рентабельности) и оценку рисков банкротства.

Будут обеспечены сбор, обработка, хранение и предоставление доступа для использования нейронными сетями к следующим отраслевым наборам данных: база данных федерального имущества; база данных показателей финансово-хозяйственной деятельности государственных компаний и компаний с государственным участием, а также сведений, оказывающей влияние на такие показатели; база данных диалоговых рядов для использования нейронными сетями.

Минприроды: автоматическое выявление незаконной застройки территорий и рубки лесов

В деятельность Минприроды будут внедрены инструменты ИИ, ориентированные на автоматическую обработку мониторинговой информации, обеспечивающие выявление и контролирующие риски возникновения опасных природных и техногенных явлений и процессов. Эти инструменты должны обеспечить прогнозирование ситуаций с выявлением потенциальных последствий и формированием планов реагирования, обеспечивающих минимизацию вреда в режиме реального времени.

Например, по данным ДЗЗ выявлен разлив углеводоров на нефтяной платформе. С учетом текущей гидрометеорологической обстановки ИИ осуществляет выбор расчетной модели развития разлива и определяет меры по предотвращению загрязнения лежек морских млекопитающих и птичьих базаров, расположенных в зоне поражения. Для обучения ИИ планируется использование моделей и ретроспективных данных.

Также запланировано внедрение Единой географической информационной системы Минприроды, обеспечивающей функционирование тематических информационных систем, и обмен данными между этими информационными системами, а также обмен данными с информированными системами иных ведомств (Росреестр, Минкультуры, Минкомсвязи, Минэкономразвития и т.д.).

Должны быть внедрены инструменты ИИ, ориентированные на автоматическую обработку данных ДЗЗ, поступающих в потоковом режиме, во взаимодействии с данными телематических баз данных, разрабатываемых в составе ведомственной программы цифровизации Минприроды. Данные инструменты должны будут обеспечить решение широкого круга задач, связанных с контролем и мониторингом изменений управлением объектами окружающей среды, в том числе: выявление в режиме реального времени фактов незаконной хозяйственной деятельности (застройка территории особо охраняемых природных территорий, рубка вне предоставленной лесосеки, добыча полезных ископаемых вне утвержденного горного отвода и т.д.); выявление потенциально пожароопасных участков и пожаров; бонитировка угодий, выявление категорий и классов среды обитания по данным ДЗЗ.

Искусственный интеллект поможет предотвращать вырубку лесов в России. Фото: ru.depositphotos.com

Также должны быть внедрены инструменты ИИ, ориентированные на автоматическую обработку пространственных и фактографических данных о природных ресурсах, обеспечивающие расчет и экономическое сопоставление размера вреда природным комплексам и объектам, возникающего при реализации проекта хозяйственной деятельности, с размером ожидаемого полезного эффекта от реализации проекта.

В качестве обеспечивающих мер запланировано создание набора инструментов, отвечающих за сбор части кадастровой информации без участия человека по результатам автоматического анализа пространственной информации. Также должен быть обеспечен расчет баланса между выбросами в атмосферу углерода при производстве товаров, поставляемых на экспорт, и поглощенного лесами. Это позволит подготовиться к введению странами ЕС налога на ввозимую продукцию из России и подготовить промышленные предприятия к переходу на наилучшие доступные технологии (НДТ). Рассчитанный баланс сможет поставить барьер между Еврокомиссией и предприятиями-экспортерами.

Роспатент: ускорение предварительной оценки патентов

Цифровая трансформация Роспатента предполагает внедрение следующих ИИ-решений: сервиса интеллектуального поиска в рамках разработки информационной системы «Инфраструктура поиска патентной информации и средств индивидуализации», ускоряющего этап проведения предварительной оценки результата интеллектуальной деятельности на предмет охраноспособности; информационной системы, позволяющей при осуществлении экспертизы средств индивидуализации производить распознавание графических изображений с помощью нейронной сети; сервиса для интеллектуальной обработки данных при предоставлении правовой охраны результатам интеллектуальной деятельности; постоянно действующей инфраструктуры мониторинга патентования новых технологий и методов искусственного интеллекта.

Должны быть обеспечены сбор, обработка, хранение и предоставление доступа к отраслевым наборам данных, включая набор данных мирового патентного фонда (сведения регистрации об объектах интеллектуальной собственности с атрибутным составом по стандартам Всемирной организации интеллектуальной собственности) и набор данных со словесным описанием и графическими изображением товарных знаков, промышленных образцов, наименований мест происхождения товаров и географических указаний с набором атрибутов.

Читайте также:

Государство сократит в три раза расходы на искусственный интеллект: на что потратят оставшиеся 36 млрд руб

Как искусственный интеллект будут внедрять в здравоохранении, транспорте и сельском хозяйстве