Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в отрасль логистики железнодорожного транспорта является важнейшей задачей, включающей выбор сетевых технологий и разработку предсказуемых операционных моделей управления материальными ресурсами. Это также предполагает разработку комплексного комплекса технологических решений по оптимизации моделирования затрат, информационно-коммуникационной инфраструктуры и материально-технического обеспечения бизнес-процессов. Эти усилия направлены на совершенствование инструментов принятия решений в ОАО «РЖД» [1]. Значимость данного начинания обусловлена многоплановыми задачами, стоящими перед ОАО «РЖД», которые включают в себя цифровизацию управления железнодорожным транспортом, оптимизацию участков подвижного состава и ремонтных мастерских, мониторинг состояния железных дорог, а также оптимизацию сроков доставки с общей целью сокращение эксплуатационных расходов.
Искусственный интеллект концептуализируется как совокупность технологических решений, способных имитировать когнитивные функции человека. Эта эмуляция предполагает возможности самообучения и способность искать решения без заранее заданных алгоритмов, достигая результатов, близких к интеллектуальной деятельности человека при выполнении конкретных задач [2]. Этот набор решений включает в себя информационную инфраструктуру, программные приложения, использующие методы машинного обучения, а также различные процессы и услуги, предназначенные для обработки данных и поиска решений.
Классификация технологий искусственного интеллекта часто основывается на их сравнении с человеческим интеллектом. Классификации включают узкий ИИ, общий ИИ и искусственный сверхинтеллект. Узкий ИИ фокусируется на решении проблем ограниченного интеллекта, превосходя человеческие возможности в конкретных областях [2, 5]. Общий ИИ характеризуется уровнем интеллекта, сравнимым с человеческим, и способен решать широкий спектр интеллектуальных задач. Искусственный сверхинтеллект выходит за рамки индивидуального или коллективного человеческого интеллекта.
В настоящее время существующие во всем мире технологии искусственного интеллекта преимущественно подпадают под категорию узкого искусственного интеллекта, приложения которого предназначены для решения проблем в конкретных областях и контекстах [2, 5]. Необходимо отметить, что это исследование не углубляется в философские аспекты искусственного интеллекта, такие как применимость атрибутов человеческого сознания к ИИ.
Цели и основные направления применения технологий искусственного интеллекта на РЖД соответствуют более широкой стратегии цифровой трансформации. Эти цели включают внедрение новых продуктов и услуг, основанных на технологиях искусственного интеллекта, а также повышение надежности и эффективности существующих услуг и бизнес-процессов [2, 5, 7]. Интеграция ИИ в железнодорожный сектор обещает достижения, которые выходят за рамки простого внедрения технологий и влияют на фундаментальную эффективность и устойчивость всей системы железнодорожного транспорта.
Стремясь к достижению своих целей, связанных с интеграцией технологий искусственного интеллекта (ИИ), ОАО «РЖД» должно придерживаться комплекса фундаментальных принципов, обеспечивающих комплексный и стратегический подход к внедрению технологий искусственного интеллекта во всех сферах своей деятельности. Эти принципы включают постоянное расширение технологического потенциала посредством создания и развития централизованных центров компетенции в области технологий искусственного интеллекта, тем самым способствуя приверженности всей компании технологическим достижениям [1]. Кроме того, разработка и обеспечение соблюдения общей технологической политики, которая требует централизованной координации, унификации и регулирования использования ИИ в различных департаментах и дочерних компаниях, имеет решающее значение для целостной и эффективной стратегии внедрения ИИ [1].
Кроме того, важным принципом является твердая приверженность преимущественному использованию российских технологий и программного обеспечения с открытым исходным кодом, что способствует технологическому суверенитету и развитию сотрудничества в рамках национального технологического ландшафта [1]. Одновременно ОАО «РЖД» необходимо провести взвешенную оценку потенциальных рисков, связанных с внедрением технологий искусственного интеллекта, уделив особое внимание снижению любых угроз жизни и здоровью пассажиров и персонала [1].
Интеграция технологий искусственного интеллекта в оперативную деятельность подразделений компании является мандатом, подчеркивающим практическое применение искусственного интеллекта в различных аспектах железнодорожных операций [1].
При определении приоритетных направлений или задач ОАО «РЖД» в применении технологий искусственного интеллекта можно выделить несколько ключевых областей. Главным среди них является необходимость повышения эффективности процессов планирования, прогнозирования и управления. Это включает в себя оптимизацию производственных процессов, управление закупочной деятельностью, совершенствование взаимоотношений с поставщиками, оптимизацию логистики, прогнозирование сбоев и инцидентов, а также тщательное планирование мероприятий по техническому обслуживанию [1].
Более того, важнейшим аспектом внедрения ИИ является автоматизация ежедневных производственных операций, включающая диагностику состояния оборудования, оптимизацию процессов взаимодействия с клиентами, а также контроль и управление доступом к объектам [1]. При этом первостепенной задачей остается ориентация на повышение безопасности сотрудников в ходе бизнес-процессов, определяющая необходимость прогнозирования рисков и нежелательных явлений в сочетании со снижением вовлеченности человека в процессы, связанные с повышенными рисками для жизни и здоровья [1].
Использование автономного интеллектуального оборудования и роботизированных систем представляет собой еще одно стратегическое направление, начиная от автоматического управления подвижным составом и заканчивая применением вилочных погрузчиков в различных эксплуатационных возможностях [1]. Параллельная цель включает повышение лояльности и удовлетворенности клиентов за счет улучшения качества обслуживания за счет интеграции искусственного интеллекта, который учитывает предпочтения клиентов и совершенствование информационных и справочных услуг [1].
Наконец, ОАО «РЖД» стремится оптимизировать процесс подбора и обучения персонала за счет использования технологий искусственного интеллекта и учета различных факторов для установления наиболее эффективного графика работы сотрудников [1]. Эти многогранные приоритеты в совокупности подчеркивают обширный и преобразующий потенциал технологий искусственного интеллекта в железнодорожном секторе, что требует тщательного и стратегического подхода к их интеграции для достижения желаемых результатов.
В сфере разработки искусственного интеллекта (ИИ) используются различные методы для продвижения прогресса в различных областях. Среди этих методов следует выделить а) компьютерное зрение, б) обработку естественного языка, в) распознавание и синтез речи и г) внедрение интеллектуальных систем поддержки принятия решений, основанных на интерпретационной обработке данных. Эти методологии в совокупности способствуют развитию и расширению возможностей ИИ, охватывая спектр приложений и областей [1,2].
Среди многообещающих подходов к искусственному интеллекту выделяются определенные направления, отражающие динамичный характер исследований и разработок в области искусственного интеллекта. К ним относятся а) автономное решение разнообразных задач, б) автоматическое проектирование физических объектов, в) развитие автоматического машинного обучения, г) формулировка алгоритмов решения проблем на основе частично помеченных данных и/или тривиальных данных, д) обработка информации, основанная на новых вычислительных системах, и е) продвижение интерпретируемых методологий разработки. Эти подходы подчеркивают универсальность и потенциал технологий искусственного интеллекта в решении многогранных задач и сценариев [1,2].
В контексте транспорта и логистики практическое применение технологий искусственного интеллекта проявляется в различных аспектах отрасли. Они охватывают административную деятельность, управление цепочками поставок, управление техническим обслуживанием, операции по выполнению заказов и взаимодействие с клиентами [7]. Фулфилмент, многогранная серия операций, охватывающая от размещения заказа покупателем до получения товара, представляет собой ключевую область, где технологии искусственного интеллекта играют преобразующую роль в оптимизации процессов и повышении эффективности [7].
В качестве примера практического применения ИИ в этих областях можно выделить множество приложений. Эти приложения охватывают широкий спектр деятельности в секторе транспорта и логистики, способствуя общей цифровой трансформации интеллектуальных железнодорожных систем. От оптимизации административных процессов до оптимизации управления цепочками поставок, деятельности по техническому обслуживанию и операций по выполнению заказов, технологии искусственного интеллекта выступают в качестве катализаторов снижения эксплуатационных затрат и повышения конкурентоспособности и эффективности логистических процессов в рамках управления цепочками поставок [1,5,6]. Такое сложное взаимодействие приложений ИИ в транспорте и логистике подчеркивает ключевую роль искусственного интеллекта в формировании будущего ландшафта этих отраслей, стимулировании инноваций и операционного совершенства.
Ким Павел ФКПОУ «Новокузнецкий государственный гуманитарно-технический колледж-интернат» Минтруда России
Руководитель: Маянская Анна Сергеевна, преподаватель