Российские ученые научили ИИ быстрее управлять производством

Специалисты Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого создали комплекс алгоритмов на базе мультиагентного подхода для оптимизации распределения ресурсов в децентрализованных производствах. По данным вуза, система работает в 10 раз быстрее классических методов.

Разработка стала частью цифровой платформы анализа мультимодальных данных ПОЛАНИС, которую в СПбПУ развивают в рамках направления, связанного с искусственным интеллектом для кросс-отраслевых задач.

В основе технологии лежит распределенная среда, где независимые элементы системы — станки, роботы, программные модули и логистические узлы — самостоятельно формируют варианты действий и согласовывают решения между собой. Такой подход позволяет отказаться от единого центра управления.

Руководитель проекта Алексей Гинцяк пояснил, что каждый агент использует собственные данные для формирования плана работ и обмена ресурсами, после чего система многократно корректирует решения, улучшая общий результат. По его словам, это дает возможность формировать более устойчивые сценарии управления.

Испытания показали, что алгоритмы достигают сопоставимого уровня оптимальности значительно быстрее традиционных решений. При увеличении времени моделирования система также превзошла заданные технологические параметры.

В университете отметили, что в нефтегазовой отрасли технология может применяться для распределения ресурсов при бурении новых скважин и проведении геолого-технических работ. Прототип уже дорабатывают с использованием реальных отраслевых данных.

В СПбПУ рассчитывают, что взаимодействие с промышленными компаниями позволит создать комплекс программных решений с готовыми отраслевыми библиотеками для интеграции в существующие системы поддержки принятия решений.

Читайте также: Древнюю могилу всадника с золотом раскопали при строительстве дороги