Сбер внедрил искусственный интеллект в информационную систему Россельхознадзора
11:17 28.01.2022
СберАналитика разработала для Федеральной службы по ветеринарному и фитосанитарному надзору (Россельхознадзор) решение, которое с помощью моделей искусственного интеллекта (ИИ, AI – artificial intelligence) на основе данных ФГИС «ВетИС» находит нарушения при обороте продукции животного происхождения, а также в автоматическом режиме выполняет дообучение моделей.
«ВетИС» – федеральная государственная информационная система в области ветеринарии, обеспечивающая сертификацию продукции животного происхождения и надзор за ней. Эта единая информационная площадка для ветеринарных ведомств, производителей и продавцов продукции каждый час регистрирует более 500 тыс. электронных ветеринарных сопроводительных документов (эВСД) от более чем 3,8 млн производственных, логистических и иных площадок России, на которых осуществляют деятельность более 3,2 млн хозяйствующих субъектов.
Мониторинговые группы могут обрабатывать лишь 0,02% объема документов. Для решения проблемы в мае 2021 года Россельхознадзор объявил конкурс на разработку и внедрение модели машинного обучения для отслеживания нарушений. Она позволяет обработать весь объем входящих документов и выделить нарушения, на которые в первую очередь необходимо обратить внимание.
«Уникальная разработка СберАналитики позволяет тщательнее и быстрее отслеживать нарушения при производстве продуктов питания, – пояснил вице-президент, директор дивизиона «Корпоративные клиенты 360» Сбербанка Станислав Карташов. – Модель встроена в уже действующие бизнес-процессы и IT-ландшафт Россельхознадхора, а ее точность превышает 90%. В результате своевременный контроль нарушений и фальсификаций существенно улучшит качество жизни потребителей и повысит их доверие к производителям».
Разработка ИИ-подсистемы для ведомственного web-портала Россельхознадзора с целью анализа сведений из ФГИС «ВетИС» проводилась в четыре этапа, в ходе которых обследовались технологические процессы, разрабатывалась модель для идентификации типов нарушений. Подсистема ИИ включает модели для идентификации 30 типов нарушений, таких, как несоответствие объемов сырья и объемов продукции, отсутствие гашения эВСД в установленный срок, нелогичное перемещение товаров, создание фиктивных цепочек производства для увеличения объемов продукции на каждом из этапов, фантомные площадки и др.
Кроме того, искусственный интеллект оценивает и сроки производственных операций, выбирая нелогичные и предоставляя их для анализа специалистам Россельхознадзора.
Для создания моделей специалистами СберАналитики использовались разработки Лаборатории искусственного интеллекта Сбербанка и суперкомпьютер Сбера Christofari Neo, который позволяет вывести скорость обучения на новый уровень, а его эффективная производительность составляет 11,95 петафлопс.
Специалисты СберАналитики интегрировали AI-систему в промышленный контур систем Россельхознадзора, что позволило обеспечить ее непрерывное применение и автоматическое дообучение моделей на новых данных.
Комментарии отключены - материал старше 3 дней
Новости
- 18:50 27.05.2022
- В Брюсселе 15–16 мая пройдет плановая встреча министров обороны НАТО с участием Украины
- 18:40 27.05.2022
- К акции «Доброе дело» подключились предприниматели Подмосковья
- 17:41 27.05.2022
- Путин указал канцлеру Австрии на реальные причины продовольственного кризиса — Кремль
- 17:12 27.05.2022
- В Нигерии, откуда пришла оспа обезьян, работают четыре биолаборатории США — МО РФ
- 17:00 27.05.2022
- Киссинджера внесли в списки «Миротворца» за «участие в информационной спецоперации России»
- 16:32 27.05.2022
- Заявления о дефолте России не имеют никакого отношения к действительности — Силуанов
- 16:22 27.05.2022
- С начала года россияне приобрели в Сбербанке 10 тонн слитков драгметаллов
- 16:12 27.05.2022
- Путин утвердил порядок расчетов с «недружественными» правообладателями
- 16:00 27.05.2022
- Денацификацию на Украине нельзя повернуть вспять, считает Слуцкий
- 15:32 27.05.2022
- В Белоруссии создадут группировку войск на южном направлении — Минобороны
комментарии(0)