Исследователи из Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого создали набор алгоритмов, предназначенных для улучшения производственных и строительных процессов с использованием мультиагентного подхода. Эта инновация способствует более эффективному управлению ресурсами в децентрализованных производственных средах, что ведет к сокращению расхода энергии и материалов. Данную информацию CNews получили от представителей СПбПУ.
Мультиагентная система представляет собой децентрализованную структуру, в которой множество автономных участников-агентов (включая людей, оборудование, роботов, программные компоненты, логистические пункты или целые производственные участки) взаимодействуют между собой и с окружающей средой для обеспечения общей эффективности работы. Данный проект решает проблему недостаточной функциональности существующих инструментов оптимизации технологических процессов на основе мультиагентного подхода, что часто снижает результативность и надежность получаемых решений.
Сотрудники СПбПУ разработали систему, где оптимизация достигается через последовательный обмен данными между интеллектуальными агентами, которые корректируют сценарии управления производством, учитывая личные планы и прочую поступающую информацию. Сама мультиагентная система входит в состав цифровой платформы анализа мультимодальных данных ПОЛАНИС, создаваемой учеными СПбПУ в рамках одного из трех главных научно-технологических направлений вуза – «Искусственный интеллект для решения кросс-отраслевых задач».
Разработанные алгоритмы уже показали улучшение эффективности оптимизации по сравнению с традиционными методами. В частности, они позволяют достигать аналогичного уровня оптимальности решений в 10 раз быстрее, чем классические подходы, а при увеличении времени моделирования превосходят технологические показатели оптимизируемой системы.
К примеру, в нефтегазовом секторе разработка специалистов СПбПУ позволит более точно распределять ресурсы для геолого-технических мероприятий на существующем фонде и бурения новых скважин, что приведет к росту объемов добычи нефти. В настоящее время политехники дорабатывают прототип программы для оптимизации технологических процессов на базе мультиагентного подхода и тестируют его на реальных отраслевых данных.
«В смоделированной системе каждый управляющий агент обладает собственным уровнем осведомленности: одни лучше разбираются в текущем состоянии скважин и инфраструктуры, в то время как другие — региональные — охватывают общую картину целиком, но с меньшей детализацией. На основе своих данных каждый агент формирует собственный план действий и варианты обмена ресурсами. Затем они многократно согласовывают решения друг с другом, шаг за шагом улучшая итоговый результат — благодаря этому растет как локальная, так и общая добыча в регионе. В этом заключается уникальность нашей разработки: вместо единого централизованного решения у нас действуют агенты, которые самостоятельно предлагают сценарии и договариваются между собой. Это позволяет создавать более устойчивые и реалистичные планы, отвечающие задачам управляющих агентов на всех уровнях», — отметил руководитель проекта, кандидат технических наук, заведующий лабораторией «Цифровое моделирование индустриальных систем» ПИШ СПбПУ Алексей Гинцяк.
Взаимодействие с промышленными компаниями даст возможность политехникам создать комплекс программных решений для оптимизации технологических процессов на базе мультиагентного подхода. Этот комплекс будет включать набор отраслевых библиотек, которые обеспечат быструю и эффективную интеграцию разработанного продукта в действующие системы поддержки принятия решений, способствуя повышению качества управления производством.
