28 января 2022 г.
СберАналитика разработала для Федеральной службы по ветеринарному и фитосанитарному надзору (Россельхознадзор) AI-решение, которое с помощью моделей искусственного интеллекта на основе данных ФГИС «ВетИС» находит нарушения при обороте продукции животного происхождения, а также в автоматическом режиме выполняет дообучение моделей.
Станислав Карташов, вице-президент, директор дивизиона «Корпоративные клиенты 360» Сбербанка, комментирует: «Уникальная разработка СберАналитики позволяет тщательнее и быстрее отслеживать нарушения при производстве продуктов питания. Модель встроена в уже действующие бизнес-процессы и ИT-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 объёмов сырья и объёмов продукции, отсутствие гашения эВСД в установленный срок, нелогичное перемещение товаров, создание фиктивных цепочек производства для увеличения объёмов 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.
Источник: Пресс-служба компании Сбербанк