Производство будущего: Центр ИИ ВШЭ представил разработки в области контроля ручных операций
Исследователи Центра ИИ НИУ ВШЭ выстроили систему автоматизированного контроля ручных операций, которая находит применение в промышленном производстве. Система облегчает процессы наблюдения за объектами и действиями, а также позволяет контролировать качество их исполнения.
Технологии искусственного интеллекта помогают автоматизировать действия человека, упрощая его работу, либо полностью заменяют персонал. Автоматизация контроля ручных операций на производстве идет еще дальше: от выборочной проверки качества продукции силами ОТК новая технология дает возможность перейти к практически непрерывному наблюдению за всем сборочным процессом.
На основе технологий ИИ ученые Вышки разработали демонстрационный стенд — один из важнейших компонентов тестирования разработок перед внедрением в производство. С помощью компьютерного зрения автоматизированная система анализирует последовательность действий оператора-сборщика, причем неважно — робот это или человек. Таким образом можно определить, не был ли пропущен важный шаг, действие при сборке, не ошибся ли человек. Система также оценивает соблюдение техники безопасности: наличие средств индивидуальной защиты, отсутствие лишних людей и предметов в зоне сборки. В силу того, что все действия в системе протоколируются, на выходе можно получить и индивидуальные показатели качества работы каждого сотрудника. Для оператора-сборщика система полезна тем, что подскажет ему, если он забыл выполнить какой-либо этап либо сделал его неверно. В итоге это позволит существенно снизить процент брака продукции на выходе.
Виктор Минченков, руководитель проекта, заместитель начальника отдела разработки программных систем МИЭМ НИУ ВШЭ
«В данный момент мы можем отслеживать последовательности крупноузловой и винтовой сборки. Можем отслеживать количество и правильность расположения предметов на рабочем столе. Можем отслеживать нарушения техники безопасности, связанные с использованием СИЗ. В конечной реализации можем адаптировать стенд под контроль за любым технологическим процессом, если он реализуем через средства визуального контроля».
Проект «Интеллектуальная автоматизация ручных операций на производстве» Центра искусственного интеллекта реализуется специалистами Московского института электроники и математики им. А.Н. Тихонова ВШЭ в рамках федерального проекта «Искусственный интеллект».
Главное преимущество разработанной системы заключается в том, что ИИ позволяет выполнять многие действия не хуже и даже лучше человека. В частности, компьютерное зрение не имеет свойства «уставать», в отличие от человеческого.
Сергей Сластников, доцент департамента прикладной математики МИЭМ НИУ ВШЭ
«Аналоги разработанной системы, безусловно, существуют — есть довольно много локальных решений для узкоспециализированных задач. Мы, в свою очередь, разрабатываем собственный подход, который потенциально может быть применен для более широкого класса проблем. В рамках его апробации мы взаимодействуем с разными отечественными компаниями, как производственными, так и технологическими, например в области видеоаналитики и разработки ИТ-сервисов. На данный момент уже запущено несколько пилотных проектов».
Спектр применения разработки очень широк. Например, технология может использоваться в качестве тренажеров при обучении с автоматической оценкой уровня подготовки испытуемого или в системах видеонаблюдения и видеоаналитики, где можно контролировать в том числе и вредоносные действия человека.
Антон Сергеев, директор Центра программных разработок и цифровых сервисов МИЭМ ВШЭ
«Наличие серьезной инженерно-математической школы и проектной модели подготовки в МИЭМ позволили нам в короткий срок собрать молодую, но квалифицированную команду и реализовать технологию компьютерного зрения для производства. Созданная система — как опытный цифровой наставник: присматривает, советует, обучает, указывает на ошибки, непредвзято и честно оценивает эффективность. Данные об эффективности процесса автоматически уходят в ERP-систему предприятия».
Важным параметром таких систем является скорость сбора данных (видео или фото) для обучения встроенных ИИ-алгоритмов. В системе этот этап тоже автоматизирован, что снижает сроки и стоимость внедрения. Детали подхода были представлены командой проекта в научной публикации “Method of Automatic Images Datasets Sampling for the Manual Operations Control Systems” в 2023 году.
Автоматизированный стенд контроля ручных операций, разработанный в Центре ИИ НИУ ВШЭ, был представлен в передаче «Самая полезная программа» на телеканале РЕН ТВ. Посмотреть ролик РЕН ТВ о проекте можно здесь.
Вам также может быть интересно:
Ученые Вышки научили нейросеть «слышать» неисправности в электродвигателях
Ученые Института искусственного интеллекта и цифровых наук (ИИиЦН) факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ разработали метод Signature-Guided Data Augmentation (SGDA), который способен с точностью 99% определять неисправность двигателей и с точностью 86% классифицировать типы возникших поломок. Применение этой разработки может снизить расходы на ремонт промышленного оборудования, уменьшить простои и сделать производство безопаснее. Результаты исследования опубликованы в журнале Engineering Applications of Artificial Intelligence.
«Подготовка инженеров нового поколения невозможна без интеграции инструментов ИИ в отраслевые ОП»
26 февраля в Уфе на площадке Межвузовского студенческого кампуса Евразийского научно-образовательного центра прошла защита итоговых проектов пилотного курса образовательной программы «ИИ-инженерия в нефтегазовой отрасли». Эксперты НИУ ВШЭ оценили студенческие проекты в сфере искусственного интеллекта, выполненные для «Газпрома» в рамках федерального проекта «Экономика данных и цифровая трансформация государства».
Стартует набор на онлайн-программу повышения квалификации «Основы ИИ-агентов для автоматизации процессов»
В Центре непрерывного образования факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ открыт набор на новую онлайн-программу повышения квалификации «Основы ИИ-агентов для автоматизации процессов». Программа разработана для тех, кто стремится перейти от базового использования нейросетей в формате чат-ботов к созданию прикладных интеллектуальных инструментов для автоматизации бизнес-задач. Курс ориентирован на слушателей, заинтересованных в практическом освоении современных подходов к разработке автономных ИИ-агентов на базе больших языковых моделей и их внедрении в рабочие процессы.
Ученые НИУ ВШЭ научились сжимать большие языковые модели без потерь в качестве
Исследователи из Института искусственного интеллекта и цифровых наук (Институт ИИиЦН) ФКН НИУ ВШЭ разработали новый метод сжатия больших языковых моделей, таких как GPT и LLaMA, который позволяет уменьшить их объем на 25–36% без дополнительного обучения и значительной потери в точности. Это первый подход, который использует математические преобразования — вращения весов модели, — чтобы сделать модели более удобными для сжатия с помощью структурированных матриц. Результаты исследования опубликованы в ACL Findings 2025. Код метода доступен на GitHub.
В Вышке продолжается набор на программу «ИИ-лидеры: бизнес-лаборатория для руководителей»
26 февраля на факультете компьютерных наук стартует 6-месячное очное обучение. О программе рассказывает ее автор и руководитель Евгений Соколов, научный руководитель Центра непрерывного образования ФКН.
Ученые ВШЭ разработали DeepGQ — Google Maps для G-квадруплексов
Исследователи из Центра искусственного интеллекта ФКН НИУ ВШЭ разработали ИИ-модель, которая открывает новые возможности для диагностики и лечения тяжелых заболеваний, включая рак мозга и нейродегенеративные нарушения. Ученые применили искусственный интеллект для изучения G-квадруплексов — структур, которые оказывают значительное влияние на работу наших клеток и развитие различных органов и тканей. Статья с результатами исследования опубликована в журнале Scientific Reports.
ИИ в науке: страхи и чаяния российских ученых
Искусственный интеллект стал привычным инструментом в ряде стран, однако в российской науке его внедрение пока остается фрагментарным. К такому выводу пришли авторы первого в стране комплексного исследования использования технологий ИИ в научной деятельности. Они провели интервью с ведущими российскими учеными и расспросили их о сферах применения, возможностях и барьерах технологии.
«Выигрывают те, кто умеет быстро адаптироваться и внедрять инновации»
НИУ ВШЭ запускает образовательную программу «ИИ-лидеры: бизнес-лаборатория для руководителей». Обучение рассчитано на 6 месяцев в очном формате, что позволяет глубоко погрузиться в материал и обменяться опытом с коллегами. Программа стартует в феврале 2026 года.
ВШЭ ищет новые идеи для ИИ-агентов: стартовал конкурс инициатив
Высшая школа экономики приглашает исследователей и преподавателей представить концепции новых цифровых продуктов на базе искусственного интеллекта. Лучшие проекты получат экспертную и технологическую поддержку. Заявки принимаются до 19 декабря.
Экономисты ВШЭ выяснили, что ИИ слишком хорошо думает о людях
Ученые из НИУ ВШЭ выяснили, что современные ИИ-модели, включая ChatGPT и Claude, в играх на стратегическое мышление вроде «конкурса красоты» Кейнса переоценивают уровень рациональности своих оппонентов, будь то студенты-первокурсники или опытные ученые. Модели стараются предсказать поведение людей, но в итоге играют «слишком умно» и проигрывают, потому что приписывают людям больше логики, чем те демонстрируют на деле. Исследование опубликовано в Journal of Economic Behavior & Organization.