Читать книгу Искусственный интеллект в государственном и муниципальном управлении. Учебное пособие - - Страница 7

Здравоохранение

Искусственный интеллект находит широкое применение в здравоохранении, где он используется для диагностики заболеваний, прогнозирования эпидемий и оптимизации работы медицинских учреждений. Одним из наиболее популярных направлений является использование ИИ для анализа медицинских изображений, таких как рентгеновские снимки, МРТ и КТ-сканы. Алгоритмы машинного обучения позволяют врачам быстро и точно диагностировать заболевания, что особенно полезно в условиях перегруженности медицинских учреждений и нехватки квалифицированных специалистов.

Ещё одним примером использования ИИ в медицине является разработка систем поддержки принятия решений (СППР). Эти системы помогают врачам выбирать оптимальные методы лечения на основе анализа больших объёмов данных о пациентах и их заболеваниях. СППР могут учитывать множество факторов, включая возраст, пол, историю болезни и результаты лабораторных исследований, чтобы предложить наиболее эффективные и безопасные методы лечения.

ИИ также используется для прогнозирования распространения инфекционных заболеваний. Алгоритмы машинного обучения анализируют данные о заболеваемости и смертности от инфекций, а также факторы, влияющие на распространение болезней, такие как погода, плотность населения и уровень вакцинации. Это позволяет медицинским работникам разрабатывать стратегии профилактики и контроля за распространением инфекций.

Таким образом, ИИ играет важную роль в улучшении качества и доступности медицинских услуг, повышении точности диагностики и эффективности лечения, а также в предотвращении распространения инфекционных заболеваний.

Образование.

В сфере образования искусственный интеллект используется для создания персонализированных учебных планов, оценки успеваемости студентов и автоматизации административных задач. Одной из ключевых областей применения ИИ в образовании является создание персонализированных учебных планов. Используя алгоритмы машинного обучения, образовательные платформы могут анализировать данные об успеваемости и интересах каждого студента, чтобы предлагать им индивидуальные учебные планы, которые соответствуют их потребностям и целям.

Другой пример использования ИИ в образовании – это оценка успеваемости студентов. Системы ИИ могут автоматически оценивать тесты и задания, предоставляя студентам мгновенную обратную связь и помогая преподавателям отслеживать прогресс учащихся. Это не только экономит время преподавателей, но и обеспечивает более точную и объективную оценку знаний студентов [123].

Кроме того, ИИ используется для автоматизации административных задач в образовательных учреждениях. Например, системы ИИ могут управлять расписанием занятий, распределять ресурсы и отслеживать посещаемость, освобождая преподавателей и администрацию от рутинной работы и позволяя им сосредоточиться на более важных задачах. Применение ИИ в образовании имеет ряд преимуществ. Во-первых, оно позволяет сделать процесс обучения более эффективным и доступным, предоставляя учащимся персонализированные учебные материалы и поддержку. Во-вторых, оно помогает преподавателям экономить время и ресурсы, автоматизируя рутинные задачи и позволяя им уделять больше внимания индивидуальным потребностям студентов. В-третьих, оно способствует повышению качества образования, обеспечивая более точную оценку успеваемости и своевременное выявление проблем.

Однако на данном этапе системы ИИ не способны самостоятельно принимать решения в области образования, так как они не обладают достаточным для этого экспертным уровнем, на который они выйдут не раньше, чем через 15—20 лет [29].

Промышленность.

В промышленности искусственный интеллект находит широкое применение для оптимизации производственных процессов, повышения качества продукции и снижения затрат. Одним из наиболее популярных направлений является использование ИИ для автоматизации производственных линий. Системы ИИ могут контролировать работу оборудования, отслеживать качество продукции и оптимизировать производственные процессы, что приводит к повышению производительности и снижению брака.

Ещё одним примером использования ИИ в промышленности является прогнозирование отказов оборудования. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать данные о работе оборудования и предсказывать возможные отказы до их возникновения, что позволяет проводить профилактическое обслуживание и предотвращать простои. Это не только снижает риск аварий, но и увеличивает срок службы оборудования.

Также ИИ используется в промышленности для оптимизации логистики и управления цепочками поставок. Системы ИИ могут анализировать данные о запасах, заказах и транспортных расходах, чтобы определить наиболее эффективные маршруты доставки и графики производства, что способствует снижению затрат и повышению уровня обслуживания клиентов. Кроме того, ИИ применяется в промышленности для улучшения качества продукции. Алгоритмы компьютерного зрения могут использоваться для контроля качества продукции на производственных линиях, что позволяет быстро обнаруживать дефекты и принимать меры по их устранению. Это помогает повысить качество продукции и снизить количество возвратов от клиентов.

Наконец, ИИ может помочь предприятиям адаптироваться к изменяющимся рыночным условиям. Системы прогнозирования спроса на основе ИИ могут анализировать исторические данные о продажах и текущие тенденции рынка, чтобы предсказать будущий спрос на продукцию предприятия. Это позволяет предприятиям более точно планировать производство и запасы, что помогает им оставаться конкурентоспособными на рынке.

Таким образом, использование ИИ в промышленности имеет множество преимуществ, включая повышение эффективности производства, снижение затрат, улучшение качества продукции и адаптацию к изменяющимся рыночным условиям.

Сельское хозяйство.

Применение искусственного интеллекта в сельском хозяйстве направлено на повышение урожайности, оптимизацию использования ресурсов и улучшение управления сельскохозяйственными угодьями. Одним из основных направлений использования ИИ в сельском хозяйстве является точное земледелие. Системы точного земледелия используют датчики и алгоритмы машинного обучения для сбора данных о состоянии почвы, влажности, температуре и других параметрах на разных участках поля. Эти данные затем анализируются, чтобы определить оптимальные условия для роста растений на каждом участке.

Другим примером использования ИИ в сельском хозяйстве является автоматизация управления ирригационными системами. Системы ИИ могут использовать данные о погодных условиях, влажности почвы и потребностях растений в воде, чтобы автоматически управлять ирригационными насосами и клапанами. Это позволяет оптимизировать использование воды и предотвратить её перерасход.

Также ИИ может быть использован для прогнозирования урожайности на основе исторических данных о погоде, почве и урожаях. Системы прогнозирования урожайности могут помочь фермерам принимать более обоснованные решения о посеве, удобрении и сборе урожая. Преимущества внедрения ИИ в сельское хозяйство включают повышение урожайности за счёт оптимизации условий выращивания, снижение затрат на ресурсы благодаря точному управлению и улучшение качества продукции за счёт более тщательного контроля за процессом выращивания. Кроме того, использование ИИ может сделать сельское хозяйство более устойчивым к изменениям климата и другим внешним факторам.

Примеры успешного применения ИИ в сельском хозяйстве уже существуют в России. Так, например, отечественная компания Cognitive Pilot разработала систему автономного управления комбайнами, тракторами, опрыскивателями на основе искусственного интеллекта. Система Cognitive Agro Pilot анализирует поступающие с видеокамеры изображения и при помощи ИИ глубокого обучения определяет типы и положения объектов по ходу движения, строит траектории движения техники и передает необходимые команды для выполнения маневров. В России работают более 1000 «умных» комбайнов [116].

Управление искусственным интеллектом будет внедрено на крупной молочной ферме в Башкирии с 2025 года, это позволит оптимизировать процессы управления большими поголовьями скота. Каждое животное будет под онлайн-наблюдением камер, а ИИ будет ориентирован на эталон коровы, какой она должна быть. Если зафиксировано отклонение от заданных параметров, программа даст сигнал. Также ИИ будет анализировать поведение животных, обеспечивать их кормом, водой, свежим воздухом посредством системы вентиляции и в некоторых случаях сможет заранее увидеть зарождение заболеваний на примере проблемы с копытами по походке или хромоте и оповестить ветеринара [20].

Транспорт.

Использование искусственного интеллекта в транспортной отрасли направлено на повышение безопасности, эффективности и комфорта пассажиров. Одним из примеров применения ИИ в транспорте является разработка интеллектуальных транспортных систем (ИТС), которые используют алгоритмы машинного обучения для управления транспортными потоками и предотвращения пробок. ИТС могут анализировать данные о загруженности дорог, погодных условиях и авариях, чтобы оптимизировать движение транспорта и обеспечить более плавное движение.

Другим примером использования ИИ в транспортной отрасли является развитие беспилотных транспортных средств (БТС). БТС, оснащённые системами ИИ, могут самостоятельно управлять движением, избегать препятствий и принимать решения в сложных ситуациях. Это может привести к снижению количества аварий и улучшению безопасности дорожного движения.

Так, например, движение беспилотных грузовых автомобилей запустили на протяжении всей трассы М-11 «Нева», об этом в конце сентября 2024 г. сообщило Министерство транспорта России. Открытие первого в стране беспилотного логистического коридора состоялось в рамках форума «Цифровая транспортация». Также подписано постановление, разрешающее проведение беспилотных грузоперевозок на Центральной кольцевой автомобильной дороге (ЦКАД) и трассе М-12 «Москва-Казань» [25].

Также ИИ применяется в транспортной логистике для оптимизации маршрутов доставки грузов и управления складскими операциями. Алгоритмы ИИ могут анализировать данные о местоположении грузов, погодных условиях и дорожной ситуации, чтобы выбрать наиболее оптимальные маршруты и графики доставки. Это помогает сократить время доставки и снизить расходы на транспортировку. Внедрение ИИ в транспортную отрасль имеет ряд преимуществ. Во-первых, оно повышает безопасность дорожного движения за счёт предотвращения аварий и улучшения управления транспортными потоками. Во-вторых, оно способствует снижению затрат на транспортировку за счёт оптимизации маршрутов и графиков доставки. В-третьих, оно улучшает качество обслуживания пассажиров.

Юриспруденция.

Использование ИИ в юриспруденции открывает новые горизонты для анализа правовых норм, прогнозирования судебных решений и автоматизации рутинных юридических процедур. Это позволяет юристам сосредоточиться на сложных задачах, требующих творческого подхода и глубокого понимания правовых принципов.

Примеры применения ИИ в юридической практике включают автоматизацию составления договоров и других юридических документов, анализ больших объёмов данных для выявления тенденций и закономерностей в судебной практике, а также использование машинного обучения для прогнозирования исхода судебных дел.

Так, например, Минюст РФ намерен использовать технологии ИИ в информационной системе «Правовая помощь», которая поможет онлайн разобраться в юридических вопросах в различных жизненных ситуациях. Система работает в десяти пилотных регионах, в 2025 году планируется запустить ее во всех регионах и настроить ее работу с порталом госуслуг. Важная часть этой системы – это портал правового просвещения ВПРАВЕ.РУ. На портале уже размещено 226 жизненных ситуаций, в том числе связанных с вопросами пенсионного обеспечения, оформления наследства, использования средств маткапитала и других, и любой гражданин может зайти на этот портал и получить консультацию [73].

А в департаменте киберпространства Китая зарегистрирована судебная платформа, созданная с помощью ИИ, которая поможет судьям повысить эффективность работы, и упростит доступ людей к юридическим услугам. Платформа представляет собой правовую инфраструктуру ИИ национального уровня, построенную на основе обширных, достоверных и высококачественных судебных данных. На данный момент платформа собрала 320 млн единиц данных и материалов, включая юридические документы, судебные решения, дела и юридические заключения. После обучения платформа будет способна понимать юридические термины, логически рассуждать, искать и генерировать контент [71].

Однако внедрение ИИ в юридическую сферу также вызывает определённые опасения, связанные с конфиденциальностью данных, возможностью ошибок и необходимостью обеспечения прозрачности процесса принятия решений. Поэтому важно тщательно изучить эти аспекты и разработать соответствующие меры для обеспечения безопасности и надёжности использования ИИ в юридической деятельности.