Цифровой помощник нефтегаза: внедрять или нет

Нейросеть для нефтегазовой компании

IoT-датчики нефтегазовых компаний на оборудовании, технике, локациях добычи ресурсов ежедневно собирают сотни тысяч параметров в реальном времени. Оперативные данные постоянно нужны десяткам сотрудников для решения операционных вопросов. Чтобы их получить, они обращаются к своим коллегам, которые вынуждены прерывать свои дела для предоставления необходимой информации. В результате рабочий процесс замедляется, скорость реагирования на аварии снижается. Разговорный ИИ призван разрешить подобные ситуации. 

Преимущества голосовых ИИ-помощников

Самое очевидное преимущество голосового ИИ-бота — сокращение времени, которое сотрудники тратят ежедневно на получение или предоставление оперативных данных. Пример того, как может выглядеть такое решение. 

Разговорный ИИ способен собирать все параметры со скважин и месторождений и давать мгновенный доступ к телеметрии по голосовому запросу офлайн, без использования сторонних сервисов. В целом это приводит к повышению продуктивности не только сотрудников, но и всего производства. 

Голосовые ИИ предоставляют возможности автоматизации административных процессов, не ограничиваясь простым переводом речи в текст. Они способны зафиксировать эту информацию в базе данных. Искусственный интеллект в промышленности обладает широким спектром применения: от составления документации и заявлений до открытия других приложений, например, для формирования рассылок сообщений. 

Анатомия умного голосового ассистента

Голосовой ИИ-помощник включает в себя модули:

• распознавания речи,
• выделения смысловых объектов,
• синтеза речи,
• выполнения бизнес-логики запроса.

На начальном этапе команда либо создает библиотеки для распознавания речи с нуля, что может быть ресурсозатратным процессом. Либо применяет для этой цели Open Source ПО, доступное для свободного коммерческого использования, например, фреймворк Kaldi. При необходимости решение на базе искусственного интеллекта можно без труда доработать под нужды бизнеса. 

Модуль выделения смысловых объектов на математической функции выделенная команда разработчиков зачастую создает самостоятельно. От этого модуля зависит, насколько успешно голосовой ИИ будет выполнять встроенные команды, например, давать подсказки по ключевым словам, открывать данные по скважине и параметрам, связанными с бурением. 

Для создания цифрового ассистента требуется команда разработчиков. Также не обойтись без архитектора, системного аналитика. В случае необходимости всегда можно расширить команду аутстафферами вендора с нужной экспертизой. Или доверить разработку аутсорс-команде.

Препятствия на пути внедрения инновационных речевых технологий

• Распознавание речи — это несложно. Техногиганты, такие как Майкрософт и Яндекс, уже давно нашли способ справиться с этим, но их решения на базе искусственного интеллекта работают через интернет. А в отдаленных локациях добычи нефти, например, нет доступа в онлайн. Для создания голосовых ассистентов, функционирующих офлайн, потребуется опытная команда разработчиков. 
• На рынке может не оказаться подходящих готовых решений для работы с русским языком. Тогда придется обучать нейросеть самостоятельно. Причем достаточно долго, ведь в нефтегазе, как и в любой другой специфической отрасли, много редких слов и сокращений. 
• Для обучения нейросети и дальнейшей поддержки цифрового ассистента потребуются мощные сервера и видеокарты.

Реализация проекта

Разработка голосового бота требует времени и усилий. Но есть способы создать такое IT-решение с меньшими затратами ресурсов:

• PoC (Proof of Concept) — проверка концепции и ее реализуемости за 1 месяц;
• MVP (Minimum Viable Product) — создание минимально жизнеспособной версии продукта за срок от 1 месяца.

MVP и PoC за короткий срок позволяют определить функциональность, которую нужно включить в полноценный продукт, а также минимизируют риски дальнейшей разработки голосового помощника.

Безусловно, внедрение голосового помощника окупает вложенные в него ресурсы. Этот инструмент способен существенно повысить эффективность сотрудников предприятий за счет предоставления моментального офлайн-доступа к информации, необходимой для контроля за производством. Но для реализации проекта понадобится опытная команда. При необходимости всегда можно расширить внутренний IT-департамент аутсорсерами или аутстафферами.