Применение искусственного интеллекта

Искусственный интеллект активно внедряется в медицину для решения широкого спектра задач: от разработки новых лекарств до постановки диагнозов.
Инвестиции и рынок

• В 2021 году глобальные инвестиции выросли на 40% и достигли $11,2 млрд
• Медицина - крупнейший сегмент венчурного рынка ИИ, на это направление приходится около 20% финансирования.
• Согласно исследованию McKinsey, более 50% компаний в мире уже внедрили искусственный интеллект в свои бизнес-процессы.
• В России только 16% организаций сферы здравоохранения внедряют технологии искусственного интеллекта, это позволило получить им совокупный экономический эффект в размере более 13 млрд руб. в 2021 г.

Основные области применения:

Разработка новых лекарств

• Американская компания Atomwise разработала лекарство с помощью ИИ для борьбы против вируса Эболы. Компания использовала технологию сверточных нейронных сетей для извлечения информации из миллионов экспериментальных измерений аффинности (силы взаимодействия молекул) из тысяч белковых структур, чтобы предсказать связывание малых молекул с белками, для поиска молекулы, которая могла бы быть активной по отношению к вирусу Эболы
• Syntelly — российская платформа на основе искусственного интеллекта, которая в разы ускоряет поиск и анализ новых лекарственных веществ. Более того, она способна предсказывать токсикологические и физико-химические свойства соединений, а потенциально и вовсе снижать их токсичность.

Диагностика заболеваний

• Care Mentor AI анализирует исследования ПЭТ и КТ и предоставляет результат в виде второго мнения для врача-рентгенолога. Внедрение ИИ позволяет ускорить процесс обработки и анализа результата исследования в 5–10 раз, что кратно сокращает рутинную нагрузку на врача, акцентирует его внимание на случаях с патологиями, снижает риск врачебных ошибок, а также значительно увеличивает пропускную способность клиники.
• Brainphone на основе анализа голоса помогает выявлять специфические нарушения функций мышц речевого аппарата и диагностировать на 5-10 лет раньше традиционных методов такие заболевания, как болезнь Паркинсона и деменция. Мы сами внимательно следим за развитием этого проекта.

Персонализированная терапия

• Создавая планы лечения на основе конкретных генетических особенностей пациента, его образа жизни и развития заболевания, ИИ может способствовать повышению эффективности персонализированного лечения

Генеративный ИИ способствует развитию производства следующим образом:

Проектирование продукции

• Компания Autodesk использует генеративный дизайн с ИИ для создания новых конструкций изделий в авиакосмической и автомобильной промышленности, оптимизируя вес, прочность и производительность.
• Компания Airbus применяет генеративный ИИ для разработки новых дизайнов деталей самолетов, снижая вес конструкций.

Оптимизация процессов

• ПАО «Трубная металлургическая компания» использует искусственный интеллект для обеспечения автоматизации процессов на уровне оперативного производственного управления. Программа предоставляет технологу и оператору линии термообработки рекомендации по заданию технологических параметров с целью получения необходимых механических свойств продукции. Внедрение повысило производительность участка термообработки на 8% и привело к сокращению издержек на 10%.
• Компания Interstorm пилотирует ИИ-решение для повышения эффективности ТОИР производственной площадки с обширным парком оборудования. Оно позволяет операторам станков в режиме реального времени фиксировать поломки, указывая тип неисправности, требуемые запчасти, время ремонта и другие детали. При обнаружении новой поломки система на базе ИИ предлагает оператору рекомендации по ее устранению: порядок действий для ремонта, список требуемых запасных частей и материалов, прогнозируемое время восстановления работы оборудования.

На текущий момент предприятию удалось сократить простои оборудования на 20%, уменьшить затраты на ремонтные работы на 18% и оптимизировать складские запасы запчастей.
Чтобы увидеть, как это работает - оставьте заявку, покажем демо-версию этого решения.


Профилактическое обслуживание

• General Electric применяет ИИ для анализа данных с датчиков на газовых турбинах и прогнозирования необходимости профилактического обслуживания.
• АО «Авиастар-СП» использует ИИ для цифрового контроля жизненного цикла металлорежущего инструмента для станков. Система позволяет отслеживать местонахождение и перемещение металлорежущих инструментов и учитывать их состояние: контролировать соблюдение технологии резания, нагрузку и износ, информировать о критическом состоянии. Это позволяет предприятию получать экономию до 18 млн в год на одном участке.

Материаловедение

• Стартап Citrine Informatics использует ИИ для ускорения разработки новых материалов с заданными свойствами в различных отраслях.
• Лаборатория LBNL применяет генеративные модели ИИ для предсказания структуры и свойств новых материалов для аккумуляторов и катализаторов.

Управление персоналом является сквозным поддерживающим процессом на любом предприятии, потому мы решили выделить ключевые направления применения ИИ в этом направлении, чтобы подчеркнуть широту возможностей внедрения в самых разных областях.

ИИ для создания базы знаний

Генеративные ИИ модели, такие как GPT, используются для автоматического создания обучающих материалов и баз знаний для персонала компаний. Например, на основе уже имеющейся документации и данных о рабочих процессах, генеративный ИИ может сгенерировать пошаговые инструкции, чек-листы, FAQ и даже тесты для новых сотрудников.
Это позволяет быстро и в масштабе создавать и обновлять материалы для обучения, а также персонализировать контент под потребности конкретных ролей и задач сотрудников.

ИИ для анализа потребностей в обучении
Сервисы вроде Anoxify используют алгоритмы машинного обучения для автоматического анализа поведения сотрудников - их производительности, взаимодействий и результатов. На основе этих данных система определяет пробелы в навыках персонала и предлагает персонализированные рекомендации по обучающим материалам и тренингам для каждого сотрудника.

Некоторые сервисы, например, Assessment AI, позволяют осуществлять нейро-профилирование сотрудников при помощи ИИ и составлять индивидуальный трек развития на основе личностных характеристик.

ИИ для организации обучения и обратной связи
Возможности генеративного ИИ открывают целый спектр направлений для самого процесса организации обучения:

• Персонализированные инструкторы
• Микро-обучение
• Оценка результативности
• Моделирование сценариев
• Отработка практических навыков

Примеры зарубежных сервисов - EdApp, Anoxify, Humanly. Это платформенные решения, требующие интеграции в процессы компании, но позволяющие совместить перечисленные направления в одном решении.

Можно использовать отдельные решения, например тренажеры навыков сотрудников, которые не требуют сложных настроек и интеграций, но позволяют существенно разгрузить HR-отдел за счет автоматизации создания обучающих материалов и проверки навыков сотрудников в процессе адаптации и обучения.

Хотите узнать больше - оставьте заявку, покажем демо-версию работы такого тренажера.