СПбГУ представил систему контроля на основе искусственного интеллекта

Санкт-Петербургский университет представил мультимодальную систему контроля выполнения регламентов, которая может быть использована на промышленных предприятиях для обеспечения безопасности труда и контроля за выполнением работы сотрудников. В разработке объединили методы искусственного интеллекта, современные медицинские технологии, а также интернет вещей. Система создана Санкт-Петербургским государственным университетом совместно с Федеральным медико-биологическим агентством России и индустриальными партнерами: компаниями «Хилби», «Лартех» и «Биот». Об этом CNews сообщили представители СПбГУ.

Система видеоаналитики позволяет контролировать соблюдение регламентов и фиксировать нарушения на этапе любых производственных работ, а также во время обслуживания оборудования. Контроль осуществляется с помощью внешней камеры и камеры, вмонтированной в каску и рабочую форму. Оператор может в режиме реального времени отслеживать все процессы, выявлять брак или возможные нарушения технологии производства, контролировать время начала и окончания работы.

Другая часть мультимодальной разработки — умный браслет и мобильный кардиограф, разработанные на базе Центра искусственного интеллекта и наук о данных СПбГУ совместно с компанией «Хилби» для Федерального медико-биологического агентства России. Система аналитики и обработки данных на основе ИИ позволяет постоянно контролировать состояние здоровья рабочих и сверять ключевые показатели с индивидуальной картой пациента.

Так, при контроле за частотой сердечных сокращений устройства опираются на личные показатели нормы конкретного рабочего и передают сигналы врачу для дальнейшего контроля и назначения обследования или лечения при необходимости. Среди отслеживаемых показателей — усталость, стресс, гидратация, ЧСС, ЭКГ, нейроактивность, водный баланс, качество сна и многие другие.

Такой комплексный подход с использованием методов ИИ и опорой на персональные данные обеспечивает соблюдение норм охраны труда на производстве, а также своевременное реагирование на изменение состояния здоровья сотрудника, что особенно важно при работе с вредными веществами. Кроме того, разработка Университета и партнеров позволяет значительно повысить качество проводимых работ и эффективнее распределять время сотрудников.

«Несмотря на высокую степень автоматизации процессов и устройств, ключевой элемент любого производства и самая высокая ценность — это человек. Без усилий человека ни одна автоматизированная линия на производстве не будет работать должным образом. Вместе с тем работник также является основным элементом риска, поэтому важно использовать методы искусственного интеллекта для разработки систем, которые позволяют обеспечивать безопасность труда и заботиться о состоянии людей», — сказал генеральный директор ООО «Лартех» Дмитрий Полторак.

Как отметил проректор по научной работе СПбГУ Сергей Микушев, развитие новых технологий с использованием возможностей искусственного интеллекта — одна из приоритетных задач Санкт-Петербургского государственного университета, которая отвечает Национальной стратегии развития ИИ, утвержденной указом президента Российской Федерации.

«Сегодня важно не только внедрять уже имеющиеся технологии, но и разрабатывать новые подходы к использованию искусственного интеллекта, которые позволят решать наиболее актуальные задачи государства. К таким направлениям, конечно, относятся и цифровизация медицинской отрасли, и обеспечение безопасности труда, и повышение эффективности производств, ведь многие элементы ИИ могут значительно упростить и ускорить работу персонала, а также улучшить системы мониторинга здоровья человека», — сказал проректор по научной работе Санкт-Петербургского университета Сергей Микушев.

В рамках сотрудничества Санкт-Петербургского университета и индустриальных партнеров также создано мобильное устройство для диагностики промышленного оборудования, которое по RFID-меткам отслеживает ключевые показатели приборов и позволяет заблаговременно выявлять дефекты и устранять их до появления серьезных проблем. Это уменьшает время простоя оборудования и многократно снижает затраты на ремонт и замену деталей.