Top.Mail.Ru
Технологии

Как искусственный интеллект выбирает места для заправок

Слушать аудиоверсию 03:26
Фото: «Газпром нефть»
Герман Костринский

Автор

Герман Костринский

Опубликовано

27 мая 2022

Опубликовано

27 мая 2022

Где построить автозаправку, до сих пор определяли сотрудники — выезжали на место, вручную собирали информацию о транспортных потоках и локациях. На основании этих данных делали прогнозы, но построенные АЗС не всегда приносили тот доход, который прогнозировался, присутствовали и ошибки. На помощь пришел искусственный интеллект: в 2020 году в компании «Газпром нефть» создали программно-аналитическую CEO-платформу, которая в несколько раз повысила точность прогнозирования.

Как создавали программу

СЕО-платформа — умный картографический сервис, который думает и анализирует по той же модели, что и человек, только в тысячи раз быстрее. Для прогноза эффективности одной АЗС платформа учитывает более 60 факторов, влияющих на продажи, и рассчитывает до 100 тысяч возможных маршрутов заездов клиентов.

Разработчики заложили в платформу миллионы данных — от информации об инфраструктуре и населении до планов развития городов и дорог на ближайшие три года. Построили математическую модель передвижения автомобилей на основе моделей поведения населения.
В регионах развития сети замерили транспортные потоки: двухполосные дороги измеряли с помощью видеокамер, магистрали — с помощью мобильных радаров, а крупные транспортные развязки снимали дроны.

Однако мало просто заложить данные в платформу и научить ее доставать нужные показатели по определенным правилам. Такие программы уже давно существуют. Отличие сервиса, наделенного искусственным интеллектом, в том, что он, как школьник, учится на предложенных упражнениях и становится умнее с каждым решенным уравнением.

Испытания

Разработчики обучили модель на данных, полученных с 700 станций сети «Газпромнефть». После этого искусственный интеллект получил задание на основании полученных «знаний» рассчитать эффективность других 400 АЗС, о которых у него нет детальной информации.

Искусственный интеллект практически не ошибся. Он сделал прогноз с отклонением от фактических данных в пределах 6–7% при заложенной в проект допустимой погрешности 10%. Если суммировать отклонения с учетом плюсов (когда АЗС перевыполнили план продаж) и минусов (невыполнение прогнозного плана), среднее отклонение по всем АЗС составило менее 1%.

С 2021 года СЕО-платформа уже используется при проектировании новых АЗС сети «Газпромнефть»: сотрудники розничного бизнеса прошли обучение работе с «умной» программой и начали применять ее для решения повседневных задач.

Что еще доверят машине

У искусственного интеллекта большие перспективы. В планах команды — развивать платформу и доработать ее для решения задач смежных подразделений и других блоков бизнеса. Например, «умная» ИТ-система сможет моделировать и оценивать эффективность текущих продаж нефтепродукта, предсказывать изменения спроса целевой аудитории, помогать в моделировании локального ценообразования. Решение таких задач возможно в перспективе 1–3 лет.

13
Haha
Haha
4
4
Love
Love
4
19
5
Читайте также
Ученый в лаборатории изучает образцы горных пород
  • Картинка

Керн «рассказывает» геологам все тайны земных недр: узнайте, каким керном могли бы стать вы!

2 мин. чтения
Шингинское нефтяное месторождение
  • Картинка

Названа причина увеличения запасов углеводородов в России

2 мин. чтения
Окаменелые морские обитатели
  • Картинка

В Югре найдены следы морских обитателей юрского периода

2 мин. чтения
Призер турнира «Умножая таланты» Илья Максимов (в центре) в окружении своей команды
  • Картинка

Как школьник из Ханты-Мансийска играючи создал виртуальный тренажер для энергетики

2 мин. чтения
Женщина-лаборант рассматривает бактерии в чашке Петри
  • Картинка

В биореакторе комплекса «Биосфера» в Омске работают бактерии, устойчивые к климату Сибири

2 мин. чтения
Специалист центра управления добычей «Газпром нефти»
  • Картинка

Цифровая система с искусственным интеллектом упростит исследование недр месторождений

2 мин. чтения
Сотрудник Омского нефтеперерабатывающего завода гуляет с прирученной бактерией по берегу Иртыша мимо комплекса «Биосфера»
  • Картинка

Как человек приручил бактерии

2 мин. чтения
В центре управления добычей «Газпром нефти» в ХМАО
  • Картинка

Доля отечественных технологий, стратегически важных для нефтегазовой отрасли, достигла 90%

2 мин. чтения
Река Иртыш
  • Картинка

Гидробиолог объяснил, чем запуск комплекса «Биосфера» в Омске важен для реки Иртыш

2 мин. чтения
Заправщик сети АЗС «Газпромнефть»
  • Картинка

Что такое экологический класс топлива

2 мин. чтения
X 1