Цифровизация энергетики: цифровая трансформация и кибербезопасность промышленности
Как ускорить внедрение искусственного интеллекта в промышленность и энергетику? Чтобы выяснить это, эксперты Центра социального проектирования «Платформа» вместе со специалистами Промышленно-энергетического форума TNF провели масштабное исследование. «Энергия+» побеседовала с ними и подготовила серию публикаций. В новом материале о цифровой трансформации и кибербезопасности промышленности рассказывает архитектор решений по искусственному интеллекту и кибербезопасности, руководитель компании «ИИКубикс» Дмитрий Дизна.
— Сегодня цифровая трансформация — это не дань моде, а необходимость, и ее ядром стал искусственный интеллект (ИИ). Важные направления — это индустриальный интернет вещей, цифровые двойники, SCADA, интеграция телеметрии и edge-аналитика, кибербезопасность. Без перехода от изолированных центров обработки данных к гибридной облачной архитектуре говорить о полноценной трансформации просто нельзя. Именно это позволяет компаниям быть гибкими и развиваться.
Один из главных вызовов — качество данных. Требуются только хорошие надежные данные, на которых обучится ИИ и которые он будет обрабатывать. Значит, сначала нужно привести данные в порядок и подумать над их кибербезопасностью, иначе все последующие трудозатраты с ИИ рискуют оказаться бесполезными.
Сопротивление персонала новым технологиям — еще один барьер. Необходимо проводить вебинары, демонстрировать преимущества ИИ, развивать архитектурное мышление и создавать модульные программы переобучения. Они помогут преодолеть консерватизм и сделать ИИ частью корпоративной ДНК.
При переходе к ИИ важно сочетать быстрые победы с долгосрочными инвестициями. Несложно разработать ИИ-агента под конкретную задачу, но при этом важно иметь четкий план на уровне компании и государства.
В промышленности будущее за гибридными моделями, когда часть данных остается на серверах предприятия, а часть выносится в облако. Уже есть решения, как сохранить безопасность такой цифровой архитектуры, — например, LLM-шлюзы, которые контролируют трафик и предотвращают утечки. Они позволяют держать в облаке даже самые чувствительные стратегические данные.
В будущем распространятся автономные ИИ-системы, способные самостоятельно принимать решения в заданных рамках, и мультимодальные языковые модели, обрабатывающие текст, изображение и звук одновременно. В промышленности появится больше роботов, особенно в энергетике: умные машины начнут массово обслуживать месторождения.
Чтобы все это быстрее стало реальностью, важна государственная поддержка: создание «ИИ-песочниц», организация открытых российских библиотек шаблонов и типовых цифровых инструментов для разработки программного обеспечения. Без этого нашей стране будет сложно конкурировать на глобальном уровне.
