Искусственный интеллект и имитационное моделирование

Искусственный интеллект и имитационное моделирование

Кажется, что сейчас все технологические решения связаны с искусственным интеллектом. А для задач, в которых ИИ пока не применяется, его использование уже обсуждают – например, возможность совмещения машинного обучения с моделированием.

Правительственные организации также включаются в процесс. В Британском парламенте даже есть Комитет по искусственному интеллекту, который анализирует новые разработки в этой сфере. О результатах его работы Британский парламент сообщает в Твитере:



Мы разрабатываем AnyLogic, чтобы пользователи могли решать задачи реального мира эффективно и без рисков – правильный подход при внедрении новшеств в области ИИ. Лайл Уоллис, директор отдела аналитики в компании PwC и опытный пользователь AnyLogic, показал, как его коллеги из лаборатории искусственного интеллекта (Artificial Intelligence Accelerator) объединяют возможности ИИ и имитационного моделирования. Лаборатория работает над созданием нового поколения имитационных моделей. Их разрабатывают в AnyLogic с использованием технологий ИИ. Лайл Уолис рассказал о работе лаборатории и её проектах на Winter Simulation Conference, а мы пересказали его презентацию.


Как внедрение ИИ и моделирования влияет на бизнес?

ИИ-системы меняют существующие бизнес-модели: они помогают автоматизировать процессы и совершают промышленные перевороты. Инженеры из лаборатории PwC выделяют три сферы влияния:

Бизнес-процессы

Пример – автоматизация процесса в бухгалтерских и юридических компаниях: в США робот-юрист уже оспорил 375000 штрафов за парковку.

Инновационные услуги

Пример – виртуальные помощники Amazon Alexa или Google Assistant. Для развития таких продуктов компании-разработчики анализируют большие массивы данных с помощью машинного обучения, аналитических методов и моделирования

Бизнес-стратегии

Пример – новые предложения от автопроизводителей: беспилотные автомобили и сервис каршеринга (один из первых – DriveNowот BMW).


Зачем и как использовать ИИ в моделировании?

Система, в которой уже применяется ИИ – цифровые цепи поставок и “умные предприятия” – должна учитывать эти технологии в имитационной модели. Например, в “цифровых двойниках” и в системах анализа возможных ситуаций. Элементы ИИ могут быть напрямую встроены в имитационную модель для тестирования и прогнозирования событий.

Ещё одна возможность применения ИИ в имитационном моделировании – оптимизация. Агентные модели могут учитывать множество параметров, а сроки на проверку всех возможных для них сочетаний часто невыполнимы. Инструменты ИИ позволят ускорить калибровку и обеспечат более эффективную оптимизацию.

Если для принятия решений система использует набор правил, в неё можно внедрить компоненты глубокого обучения. Эти изменения можно отразить в имитационной модели или использовать результаты моделирования для обучения нейронной сети. Таким образом имитационные модели станут мощным инструментом для поддержки алгоритмов глубокого обучения.


Кейс: применение глубокого обучения с подкреплением для разработки автономного транспортного средства

Консультанты PwC помогают крупной автомобильной компании вывести на рынок автономное транспортное средство. Часть этой работы выполняется с помощью технологий машинного обучения. Разработчики моделируют передвижение автомобиля, а для принятия решений в поездке используют метод глубокого обучения с подкреплением. Такой подход позволяет увеличить эффективность автомобиля и поддерживать высокий уровень обслуживания. В проекте разработчики использовали AnyLogic для моделирования, а для внедрения в модель принципов глубокого обучения – платформу DL4J.

Подробно о проекте и о том, как ИИ влияет на бизнес, можно прочитать в презентации Лайла Уоллиса. Скачать презентацию (на англ. языке) >>


Вы уже применяете ИИ в имитационных моделях? Пользовались ли вы платформой DL4J? Согласны ли вы, что распространение ИИ в реальном мире означает, что мы должны использовать ИИ в мире моделирования? Поделитесь вашим мнением в комментариях!

Похожие материалы