Нейросетки берут контроль
Совещание по использованию ИИ в Минэкономразвития состоялось 17 ноября. «По поручению вице-премьера Дмитрия Григоренко Минэкономразвития провело анализ потенциальных направлений для внедрения искусственного интеллекта в сфере контроля и надзора. Эта работа является частью системной цифровой трансформации государственного управления», — рассказал «Эксперту» статс-секретарь — заместитель министра экономического развития Алексей Херсонцев. Технология ИИ позволит, по его словам, перейти от тотального контроля к риск-ориентированному подходу.
Как уточнили в аппарате вице-премьера Дмитрия Григоренко, одна из поставленных задач — внедрить ИИ минимум в 3 ведомственные информационные системы (ВИС). «Предложения будут проанализированы Минцифры совместно с Минэкономразвития и аналитическим центром при правительстве. После проведенного анализа перспективные предложения будут внесены в ведомственные программы цифровой трансформации на 2026 год и плановые годы», — добавил представитель вице-премьера, подчеркнув, что рассмотренные на совещании примеры еще не финальные.
В целом правительство ожидает, что от внедрения ИИ в надзорные процессы повысится точность аналитических данных, снизятся временные затраты контролёров, часть специалистов высвободятся для более сложной, не технической работы, и, как итог, повысится качество надзора, пояснил представитель вице-премьера Дмитрия Григоренко.
Как Минэкономразвития предлагает использовать ИИ в надзоре:
- Ростехнадзору рекомендовано применять ИИ для распознания видеопотока с беспилотников (БАС) при наблюдении за линейными объектами, а также для распознания текстов документов. Ранее гендиректор «Роскосмоса» Дмитрий Баканов предлагал использовать ИИ, например, для выявления «атавизмов в ГОСТах» по приемке космической техники к эксплуатации;
- Роспотребнадзору рекомендовали применять нейросети для обработки видео с камер слежения в школах, детсадах, соцучреждениях для фиксации действий персонала; для поиска объектов (магазинов, ресторанов и гостиниц) по картографическим сервисам;
- Россельхознадзор может использовать ИИ для анализа видеопотока с беспилотных систем, осуществляющих наблюдение за полями;
- Росздравнадзору предлагают использовать ИИ в сфере анализа оборота лекарственных средств;
- Росприроднадзору поручено проинформировать о реализации пилотного проекта по дистанционному зондированию Земли (ДЗЗ) совместно с «Роскосмосом»;
- Роструду предложено заняться развитием интеллектуального помощника на базе больших языковых моделей на платформе «Гостех», а также использовать ИИ для анализа данных о работодателях, в том числе о незаконных трудовых отношениях с самозанятыми.
В совещании также участвовали представители Росреестра и Рособрнадзора, но в протоколе (имеется в распоряжении «Эксперта») конкретных рекомендаций им не выдано.
Реализация этих сценариев технически осуществима уже в ближайшее время, отмечает замглавы Минэка Алексей Херсонцев: «Необходимые технологии искусственного интеллекта уже созданы и доступны. Основная задача сейчас — адаптировать их под специфические бизнес-процессы каждого контрольно-надзорного органа и интегрировать в повседневную работу».
Что говорят в надзорных органах
Свои письменные предложения надзорные органы в дальнейшем должны направить в аналитический центр при правительстве. Этот орган совместно с Минцифры и Минэком должны будут до 25 декабря проанализировать идеи и принять финальные решения об их реализации, пояснил источник в правительстве.
Инспекторы Россельхознадзора применяют беспилотники (более 60 машин) при проведении выездных обследований для осмотра и фиксации нарушений обязательных требований, но фото- и видеопотоки пока анализируются вручную — без применения средств автоматизации, рассказала «Эксперту» замруководителя Россельхознадзора Светлана Алексеева: «Мы провели совместно с подведомственной научной организацией ФГБУ „Всероссийский центр карантина растений“ эксперименты с компьютерным зрением — по автоматическому распознаванию карантинных сорняков и вредителей искусственным интеллектом в материалах, полученных с БАС. Точность определения в зависимости от объекта и стадии его жизненного цикла варьируется от 70 до 97%». На основе этих результатов планируется разработать полноценную концепцию анализа и распознавания вредителей растений и почв, и внедрить практику использования ИИ в контрольную деятельность, отмечает она.
В целом с помощью БАС и спутниковых снимков Россельхознадзор мог бы выявлять зарастание или захламление ценных сельхозугодий, несанкционированные свалки и карьеры, признаки карантинных зон и карантинных объектов, а также снятие плодородного слоя почты; в ветеринарии — выявлять нарушения в содержании и разведении животных, например, наличие ограждения территории хозяйств, обеспечивающих защиту от проникновения диких животных, или размещение навоза на специальных площадках для складирования и обеззараживания побочных продуктов животноводства, рассказали в ведомстве. Также с прошлого года Россельхознадзор уже анализирует с помощью ИИ цепочки прослеживаемости цифровых ветеринарных сопроводительных документов при обороте животноводческой продукции, добавляет она.
Как пояснили «Эксперту» в Росприроднадзоре, пилотный проект по ДЗЗ, который готовится к запуску в 2026 году, касается обнаружения индикатора риска в части ведения горных работ за лицензионными границами. Ведомство выступит заказчиком сервиса. «Планируется получить комплекс отчётов по результатам спутникового мониторинга на примере нескольких десятков лицензионных участков. Снимки будут анализироваться тестовыми нейросетевыми моделями, способными выявлять риски выхода за пределы установленных границ участков недр», — пояснили в пресс-службе Росприроднадзора.
В пресс-службе Роскосмоса «Эксперту» рассказали, что проект с Росприроднадзором — лишь один из треков отработки методик применения космических технологий и нейросетевого аналитического сопровождения. Созданный госкорпорацией комплекс отраслевых геосервисов «Цифровая Земля» объединяет данные космической съёмки и инструменты на базе ИИ: он включает сервисы по семи отраслевым направлениям — лесное и сельское хозяйство, недропользование, экология, строительство, землепользование и ЧС. Обучением нейросетевых алгоритмов для этих сервисов занимается «дочка» «Российских космических систем» (РКС), коммерческий оператор услуг ДЗЗ компания «Терра Тех». Суммарно уже обучено более 100 уникальных нейросетевых алгоритмов, рассказали «Эксперту» в «Роскосмосе». В корпорации считают, что нужно законодательно закрепить обязательность по использования данных ДЗЗ в отчётности на всех этапах получения лицензий и при осуществлении контрольно-надзорных мероприятий по направлению недропользования и экологии.
В других надзорных органах не ответили на запросы «Эксперта». В Минцифры также оставили запрос без ответа.
Оценка специалистов
Из перечисленных проектов проще и дешевле всего будет внедрить ИИ для распознавания документов, поиска объектов на карте, аналитики данных о работодателях, считает замдиректора консалтинговой компании «АРБ Про» Роман Копосов. Эти технологии уже «обкатаны» в банках, ритейле, промышленности.
Создание федеральных систем видеоаналитики почти всегда требует больших вложений и сталкивается с вызовами в области передачи и хранения данных, соглашается директор департамента расследований компании по информационной безопасности T.Hunter Игорь Бедеров: «К примеру, анализ видео в школах и детсадах требует развертывания тысяч камер и мощной ИИ-инфраструктуры. Ранее Минцифры оценивала схожий федеральный проект более чем в 2 млрд руб.».
Относительно легко будет внедрить ИИ для анализа трудовых отношений, так как уже имеется большой массив данных в этой сфере, считает, в свою очередь, руководитель проектов компании «Интеллектуальная аналитика» Тимофей Воронин: «Весьма эффективна связка технологий БАС-ИИ. Это может помочь добиться увеличения эффективности использования БАС в гражданском секторе. Но и эта инициатива будет затратной, так как требует увеличения парка беспилотников».
Больше новостей читайте в нашем телеграм-канале @expert_mag