Чем активнее в рабочих процессах используется искусственный интеллект, тем чаще возникает вопрос: нужно ли тестировать ИИ и как контролировать качество его работы? Обеспечение надежности и качественная валидация данных, поступающих от умных систем, — не просто задача, а необходимость. Особенно в отраслях, где цена ошибки — человеческие жизни, аварии, простои и крупные финансовые потери. О том, как эффективно проверять данные ИИ в нефтегазовой отрасли, рассказывает Диана Непокойчицкая, директор проектов дивизиона разработки и тестирования IBS.
Современные технологии искусственного интеллекта не способны полностью заменить человека. Бизнес требует безопасных, ответственных и прозрачных методов внедрения умных решений. Лучшее понимание того, как выстроить эффективные системы контроля ИИ, дают примеры успешной реализации трех масштабных проектов в нефтегазовой сфере.
Одна из компаний отрасли внедрила систему предиктивной аналитики компрессорных станций. Для этого на основе исторических данных о работе оборудования разработали и обучили несколько моделей ИИ. Искусственный интеллект отслеживает показания сотен датчиков в реальном времени и показывает состояние всех систем на интерактивной панели. Система оценивает состояние каждого узла, фиксирует отклонения от нормы и предупреждает о рисках аварий.
Решение анализирует большие массивы данных и формирует прогнозы за секунды. Оповещения системы локализуют узел, который может быть причиной инцидента. Это помогает специалистам компании экономить огромное количество времени, но технолог всегда проводит экспертную валидацию результатов работы ИИ, и решающее слово остается за человеком. Такой подход позволяет достичь баланса между надежностью и скоростью принятия решений.
На протяжении жизненного цикла любого промышленного оборудования перестраиваются его режимы работы, проводится ремонт отдельных узлов, меняются климатические условия и возникают другие факторы, которые могут повлиять на результаты прогнозирования в моделях машинного обучения. Чтобы это не снижало точность прогнозов, в умную систему встроили модуль автоматизированного дообучения.
С его помощью система с заданной периодичностью получает данные за прошедший интервал, использует их для дообучения моделей ИИ и обновляет свои алгоритмы с учетом изменений в технологическом процессе. При таких корректировках важно исключить ошибки, поэтому дообучение системы проходит под контролем специалистов.
Другая нефтегазовая компания использует искусственный интеллект, чтобы увеличить выработку продукции. ИИ в режиме реального времени рассчитывает рекомендуемые параметры. Операторы оценивают их расхождение с фактическими показателями на сводном дашборде и опираются на эти рекомендации при управлении производственными процессами.
Систему построили на основе исторических данных, которые постепенно устаревают в связи с изменением режима работы оборудования, поэтому важно отслеживать, на каких участках алгоритмы отстают от реальных условий и точность работы снижается. Для этого создали дополнительный модуль, который тестирует модель ИИ, измеряет ее качество и показывает на отдельной панели метрики деградации.
Благодаря такому подходу становится понятно, когда рекомендациям можно доверять, а когда они требуют корректировки. В результате специалисты принимают более взвешенные решения, снижается риск следования ошибочным рекомендациям искусственного интеллекта.
В то же время, значительное расхождение рекомендаций и фактических значений может указывать на ошибки в данных, особенно в случае ручного ввода. Такое, например, возможно при вводе данных аналитического контроля. Тогда операторы могут самостоятельно исправлять некорректные показания в данных, которые использует система. Для этого в нее добавили функцию ручного ввода. После исправлений система пересчитывает свои рекомендации на основе корректных значений.
Для повышения надежности умных систем в нефтегазовой отрасли сегодня нет единых индустриальных стандартов проверки искусственного интеллекта. Это формирует серьезные вызовы для игроков рынка. Хотя в будущем стандарты неизбежно появятся, уже сейчас эффективный системный подход позволяет создавать действительно устойчивые и точные модели ИИ.
Оптимальная стратегия — трехуровневая система валидации, основанная на глубоком анализе метрик, использовании свежих данных и обязательном экспертном контроле. Такой комплексный подход гарантирует максимально высокое качество и адаптивность решений.
Главный ресурс успешного промышленного внедрения умных систем — человек. Искусственный интеллект выступает мощным помощником, но не заменой профессионалам, и не снимает с них ответственность за результат. Поэтому любая ИИ-модель должна функционировать в рамках надежной системы контроля, где человек остается ключевым звеном.