"Увлечение IT-технологиями началось в 10-м классе, когда у нас сменился учитель информатики. Его уроки открыли для меня мир программирования — это сразу захватило меня, вызвало большой интерес, были успехи. Но по-настоящему меня вдохновляла история, а точнее — великие люди, изменившие мир. Тогда я впервые осознала: я тоже хочу оставить свой след. И поняла, что вижу себя в науке", — вспоминает Дарья.
Получение высшего образования она начала с поступления в педагогический университет на специальность "учитель информатики и математики". На тот момент о востребованности IT-специалистов говорили мало, и этот путь казался более надежным. Однако обучение в вузе позволило студентке определиться с дальнейшим направлением деятельности:
"В университете я впервые серьезно познакомилась с нейросетями и машинным обучением. Преподаватели доступно объяснили, какие возможности открывает эта сфера, и тогда я решила: хочу углубиться в нее. Так, я поступила в магистратуру Волгоградского государственного технического университета, выбрав направление анализа данных и интеллектуальные технологии. Обучение было очень интересным и захватывающим, но и сложным — приходилось осваивать много нового. Параллельно я начала работать в качестве лаборанта-исследователя на кафедре "Системы автоматизированного проектирования и поискового конструирования", где познакомилась с проектом по прогнозированию остаточного ресурса оборудования. Эта тема увлекла меня, и я продолжаю ей заниматься в команде с другими молодыми учеными под руководством доктора технических наук, заведующего кафедрой Максима Щербакова".
Данный проект вуз реализует в сотрудничестве с корпорацией "Парус", которая занимается разработкой информационных систем для государственного управления и бизнеса. Исследование особенно востребовано в промышленности, где существует насущная необходимость в разработке эффективных инструментов для мониторинга оборудования и прогнозирования его остаточного ресурса на основе анализа эксплуатационных данных.
"Основой современной диагностики производственного оборудования являются информационные системы, которые собирают данные о его работоспособности, износе, разрушении отдельных деталей. Внедрение искусственного интеллекта в эти ИС открывает новые возможности для создания эффективных моделей технического обслуживания и управления. Ведь человеку не под силу быстро обработать такое большое количество данных. Мы разработали метод обмена информацией в виде программного интерфейса (API), который обеспечивает сбор и предварительную обработку данных; прогнозирование RUL; передачу прогноза в систему ТОиР, где информация будет использована для формирования заданий на обслуживание, планирования ремонтов и закупки запасных частей. По сути, анализируя текущие параметры оборудования и историю отказов, система способна предсказать момент следующей поломки. Дополнительно фреймворк может выявлять признаки деградации и оценивать общее техническое состояние агрегатов", — рассказала ученая.
По ее словам, использование предиктивной аналитики позволяет предприятиям оптимизировать расходы на техническое обслуживание и ремонт, снижая риски, связанные с неожиданными поломками оборудования и уменьшением его срока службы. При этом решение обладает гибкостью — его можно адаптировать для разных отраслей промышленности. Сейчас система переходит к этапу опытной эксплуатации.
В скором времени Дарья получит диплом магистра, после чего собирается поступить в аспирантуру, где планирует продолжить научную работу в области применения искусственного интеллекта в производственных системах:
"Эта работа важна и необходима в условиях перехода к индустрии 4.0. Уже сейчас искусственный интеллект трансформирует все без исключения сферы человеческой деятельности. И на мой взгляд, дальнейший прогресс общества — как экономический, так и социальный — без ИИ попросту невозможен. В отличие от машин, человеческие возможности обработки информации ограничены. ИИ позволяет анализировать большие массивы данных, автоматизировать рутинные операции, что способствует более интенсивному и быстрому развитию тех или иных сфер, отраслей, в том числе промышленности. Освобождая людей от механической работы, нейросети дают нам возможность сосредоточиться на творческих и стратегических задачах. Миссия ученых в этом смысле заключается в том, чтобы создавать ИИ, который служит обществу: повышает благосостояние, минимизирует различные угрозы, и при этом сохраняет человеческий контроль. Для меня большая честь участвовать в этой ответственной работе и вносить свой вклад в развитие таких технологий".
Спроси GigaChat: Что предусматривает переход к "Индустрии 4.0"? Речь идет о внедрении цифровых технологий и автоматизации производственных процессов, включая широкое использование интернета вещей, облачных вычислений и больших данных, роботизацию, внедрение алгоритмов машинного обучения, развитие систем анализа данных и предиктивной аналитики, создание новых материалов и т. д.