Текущий год ознаменовался интересным событием, свяаным с новостью о внедрении инструментов предиктивной аналитики на основе искусственного интеллекта в практику проведения экспертиз Главгосэкспертизой России. Ведомство уже успешно разработало и начинает внедрение данной системы в эксплуатацию. На данный момент система находится на стадии пилотных испытаний. В следующем году планируется продолжить развитие системы с внедрением в нее элементов искусственного интеллекта, которые будут обслуживать процессы обработки и анализа огромного массива данных, накопленных в информационных системах ведомства с начала перехода к электронному документообороту. Чему и как обучают сегодня машинные алгоритмы и нейросети на экспертизе, и как они разделят полномочия с естественным интеллектом?
За последние годы отрасли экономики и социальной сферы России в полтора раза расширили использование решений в области искусственного интеллекта. Об этом говорил Владимир Путин на Международной конференции по искусственному интеллекту и машинному обучению.
При этом Президент подчеркнул, что «искусственный интеллект не заменит медицинского работника или учителя, однако он может служить их верным, эффективным помощником: предоставить педагогу больше времени для воспитания детей, помогать врачу предотвращать, выявлять на ранней стадии болезни, использоваться для дистанционного мониторинга здоровья людей…».
От рутины – к творчеству
Уже сегодня искусственный интеллект фактически становится цифровым ассистентом или «умным помощником» эксперта, помогая автоматизировать многие процессы в государственной экспертизе. И его роль здесь может быть особенно ценной и весомой с учетом необходимости быстрой обработки и анализа больших объемов данных, накопленных ранее и вновь загружаемых в информационные системы. Именно об этом говорил глава Минстроя России Ирек Файзуллин, задав основной вектор цифровой дискуссии на IX Всероссийском совещании организаций государственной экспертизы.
«Мы уже на 100% перешли на машиночитаемый формат, на 100% оцифровали наши нормы. И эти нормы будут оцифровываться всеми органами власти для того, чтобы шел переход к искусственному интеллекту в области экспертизы по всем направлениям», – сказал Ирек Файзуллин. Министр также подчеркнул необходимость внедрения новых подходов к техническому регулированию и контролю качества в строительстве. И в этой связи как раз возрастает роль эксперта.
«Идет огромная работа по сокращению инвестиционного цикла. Очень много нормативки меняется. Ответственность экспертов стала совершенно другая. Перейдя к принципам добровольности в части техрегламентов, мы тем самым значительно усилили ответственность экспертов. Так же, как и главных инженеров и архитекторов проекта – ГИПов и ГАПов и других лиц, подписывающих разрешительные документы на ввод объекта», – сказал Министр.
Искусственный интеллект сегодня востребован в первую очередь там, где в большом количестве рутинных процедур заняты высокопрофессиональные специалисты с уникальными компетенциями. Именно таков человеческий капитал Главгосэкспертизы России. 726 экспертов аттестованы по 43 направлениям проведения государственной экспертизы. Более трети экспертов имеют аттестаты по двум и более направлениям экспертизы.
«Нужно переложить на машины все рутинные функции. Эксперту же останутся более сложные и творческие инжиниринговые задачи, больше времени и простора для применения его знаний и уникальных компетенций. В том числе для управления жизненным циклом и его стоимостью. С этим машина не справится. Поэтому естественному интеллекту, то есть человеку, в обозримой перспективе нет и не может быть альтернативы», – уверен начальник Главгосэксперитизы России Игорь Манылов.
«Дорожная карта» для нейросетей
Экспертиза как основной генератор больших данных в строительстве одной из первых в отрасли восприняла и взяла на вооружение идеи предиктивной, или «предсказательной» аналитики. Это автоматизированный метод изучения данных и прогнозирования на их основе различных факторов, позволяющих эффективно управлять объектами на протяжении всего жизненного цикла. Именно такая цель была заявлена при формировании поэтапной стратегии цифровизации Главгосэкспертизы: переход от бумаги к электронному документообороту – в 2015 году и к единому цифровому пространству – в период 2022-2024 годов. Выход на этот рубеж означает новый уровень интеграции информационных систем и новые подходы к анализу и обработки содержащихся в них данных. При этом главное условие для дальнейшей востребованности и быстрой оборачиваемости данных – их перевод в машиночитаемый вид. На текущий момент объемы загрузки сметной документации приближаются к 3 млн машиночитаемых файлов. Заключений экспертизы – около 190 тысяч, пояснительной записки – около 8 тысяч.
Основным вызовом стал накопленный массив неструктурированных данных, и обработать его без помощи искусственного интеллекта практически невозможно.
Сборник задач для «умного помощника» эксперта
«База типовых замечаний» (БТЗ) – первый пилот Главгосэкспертизы в части подготовки данных для ИИ. Начиная с января 2023 года в наполнении базы принимали участие более 600 специалистов, включая главных экспертов по всем направлениям деятельности.
Замеры в ходе пилотных испытаний БТЗ показали, что система оказалась очень востребованной, Если в первом квартале 2023 года использование данных из Базы типовых замечаний составляло 19,78%, то во втором квартале – 27,4%, в третьем – 36,9%. По предварительным итогам четвертого квартала доля использования типовых замечаний в экспертной деятельности приближается к 40 %.
Сегодня модуль искусственного интеллекта по проверке неструктурированной документации проходит апробацию с отдельной группой экспертов. Их знания и практические навыки используются в первую очередь для формирования когнитивной части модуля ИИ. В том числе эксперты задействованы в составлении и тестировании текстовых и графических катен – элементов структурной лингвистики, которые используются для интеллектуального поиска, распознавания текстов и других автоматизированных алгоритмов.
«Основная задача на этапе отбора и загрузки данных в нейросети – это найти оптимальный баланс между их избыточностью и достаточностью. При работе с катенами важно точно формулировать контекст задачи и четко обозначать машине цели и границы поиска. Это позволит не пропустить самое важное в проектной документации и вместе с тем отфильтровать все лишнее, чтобы снизить уровень так называемого «шума» при выдаче результата и в целом повысить его качество и достоверность для дальнейшей экспертной работы», – рассказал Андрей Тузлуков, главный специалист отдела информатизации, связи и инженерно-технических мероприятий антитеррористической защищенности Управления инженерного обеспечения Главгосэкспертизы России.
В ходе пилотных испытаний с помощью экспертов разработаны и структурированы под формат машинного обучения порядка 1500 видов замечаний, охватывающих все области экспертизы и разделы проектной документации. Кроме того, основу обучающих материалов для нейросетей составили 500 тысяч типовых замечаний, 130 тысяч заключений экспертизы. В их числе документы, которые ранее были выданы экспертами в текстовом формате (docx) и затем переведены в машиночитаемый формат.
В целом в библиотеки данных для машинного обучения (датасеты) было загружено более 12 миллионов текстовых фрагментов из заключений экспертизы и проектной документации.
На 2024 год запланированы мероприятия по переобучению нейросети на основе более «чистых» данных.
Работа над ошибками
На текущий момент приняты методические документы и ряд внутренних нормативных актов Главгосэкспертизы, регламентирующих работу с технологиями искусственного интеллекта. Таким образом, уже сегодня нейросети активно вовлекаются в рутинную часть работы по проверке и предиктивному анализу данных в системе экспертизы. В частности, на машинное обучение переложены задачи автоматизированного поиска несоответствий нормативным документам и других отклонений от требований к разделам проектной документации. Это позволит эксперту быстро находить места возможных ошибок, указанных машиной.
«С учетом того, что объем отдельных проектов, поступающих на экспертизу, может достигать 100 тыс. файлов, помощь искусственного интеллекта будет иметь огромное значение как для сокращения сроков проведения экспертизы, так и для повышения качества проектной документации», – считает первый заместитель Главгосэкспертизы России Вадим Андропов.
Кроме того, по словам Вадима Андропова, внедрение технологий искусственного интеллекта в экспертизе имеет большой мультипликативный потенциал для строительной отрасли в целом. Одновременно с разработкой алгоритмов машинного обучения проектная группа Главгосэкспертизы ведет работу по интеграции Базы типовых замечаний с образовательными программами Учебного центра Главгосэкспертизы.
Ранее
Руководитель Центра цифровой трансформации Главгосэкспертизы России Виктория Эркенова выступила на форуме BIG DATA ОНЛАЙН, где рассказала о практике создания «цифрового двойника» эксперта и применении предиктивной аналитики, основанной на алгоритмах искусственного интеллекта, при проведении экспертизы проектной документации.
«Понятие «искусственный интеллект», которое сегодня стало «горячей точкой» научных исследований, возникло в связи с активным развитием цифровых технологий и вступлением общества в новую информационную фазу, которую по значимости можно сравнить с развитием Интернета, а по масштабу – с цифровой революцией, в самом эпицентре которой оказалась и строительная отрасль», – заметила Виктория Эркенова. Еще четыре года назад единственным носителем данных об объекте капитального строительства, передаваемых из ведомства в ведомство, в том числе на рассмотрение в Главгосэкспертизу России, была бумага. Сам процесс проведения экспертизы был достаточно трудоемким как для экспертов, так и для заявителей и занимал около 60 календарных дней, треть которых затрачивалась только на первичное ознакомление с документацией. В 2016 году Главгосэкспертиза, а позже и другие экспертные организации перешли на электронный документооборот, благодаря чему сроки выполнения процессов и их трудоемкость сократились практически в два раза. Но также важно, что этот шаг позволил перейти к накоплению и разметке данных, необходимых для развития той самой интеллектуальной системы, работающей на основе искусственного интеллекта.
Для каждого пакета документов, который сегодня поступает на экспертизу, теперь формируется машиночитаемое описание, документация тематически структурируется. Из всего массива данных можно выделить конкретные решения и из них, в свою очередь, сформировать набор данных по определенной категории объектов капитального строительства, например, по объектам разведки и разработки месторождений твердых полезных ископаемых. Следующим этапом развития интеллектуальной системы станет распознавание текстового слоя проектной документации с последующей обработкой и индексацией. То есть теперь идет не только накопление, но и обработка поступающих данных с еще более высоким качеством их структурирования. Еще один этап – сопоставление результата экспертизы со всем набором предшествующих ему действий.
«Так как искусственный интеллект – это, по сути, имитация работы человеческого мозга, мы решили проанализировать интеллектуальную деятельность наших экспертов с целью воссоздания их мыслительного процесса в виде аппаратного и программного обеспечения. Все действия были переведены во внутреннюю систему работы АИС «Главгосэкспертиза», которая фиксирует последовательность производимых операций и после может их самостоятельно воспроизвести – например, предложить замечание к документу, найдя типичную ошибку или отклонение в параметрах при работе со схожим объектом. В итоге мы создали своего рода электронных «двойников» экспертов или «ассистента эксперта», который, конечно, не может в полной мере заменить самого специалиста с его уникальным опытом и огромным багажом знаний, но значительно упрощает его рабочий процесс, избавляя от рутины», – рассказала руководитель Центра цифровой трансформации Главгосэкспертизы России.
Преобразование форматов входных данных, обработка данных и анализ действий экспертов позволили сформировать для интеллектуальной системы минимально необходимый технический фундамент. Какое бы действие не совершил эксперт, оно становится очередным вкладом в «копилку знаний» Главгосэкспертизы России. Но все эти результаты – только начало пути по развитию возможностей интеллектуальной системы, подчеркнула Виктория Эркенова. При это стоит учитывать, что выводы или решения, которые система может выдать, зависят от массива данных, заложенных в нее изначально. И в случае с экспертизой массив данных предопределен и состоит из проектной документации, локальных замечаний и заключений, а также сводных замечаний и заключения. Таким образом, необходимо постоянно расширять эту интеллектуальную базу.
Сбор и преобразование данных при помощи искусственного интеллекта позволяют усовершенствовать процесс работы не только экспертов, но и проектировщиков. В зависимости от проектной организации, от категории поступившего объекта, от различных технико-экономических показателей, интеллектуальная система позволяет понять, какие сложности возникают чаще всего, выявляет типичные ошибки, допускаемые разработчиками при проектировании и заходе на экспертизу. По каждой организации формируется аналитический свод данных, после чего Главгосэкспертиза предлагает обсудить и проработать возникающие проблемы с конкретным проектировщиком, например, на площадке Учебного центра ведомства.
«По сути, сейчас наше достижение заключается в том, что мы очень хорошо находим ошибки, когда они уже сделаны. Но такой принцип работы необходимо менять. Наш подход к цифровизации операционных процессов состоит в том, что качество должно быть заложено в технологии, а не доказано контролем. Поэтому мы хотим создавать такие продукты, которые помогли бы нашим проектным организациям не допускать эти ошибки в дальнейшем, и предоставить им источник полезных знаний, поспособствовав таким образом повышению качества проектирования и экспертизы в стране», – резюмировала Виктория Эркенова.
Депутат Государственной Думы, председатель Экспертного совета при Комитете по транспорту и строительству Владимир Ресин высоко оценил работу по цифровизации отрасли, которая ведется Главгосэкспертизой. «Тут дело не просто в экономии времени и даже не в сборе данных, хотя это очень важно, – подчеркнул он. – Перевод экспертизы на цифровую основу – это по существу новый уровень развития отрасли, как появление подъемных кранов и мощных бульдозеров». Владимир Ресин считает, что Главгосэкспертиза является безусловным лидером среди ведомств, которые внедряют новые технологии.
См. также: ЭРКЕНОВА В.В. ПРЕДИКТИВНАЯ АНАЛИТИКА ГОСУДАРСТВЕННОЙ ЭКСПЕРТИЗЫ ПРОЕКТНОЙ ДОКУМЕНТАЦИИ И РЕЗУЛЬТАТОВ ИНЖЕНЕРНЫХ ИЗЫСКАНИЙ по ссылке.
Источник: https://gge.ru/
