Внедряваме технологии с обясним изкуствен интелект
д-р Мариана Дамова, Изпълнителен директор на Мозайка
В началото, бихте ли представили накратко фирма Мозайка на читателите на списание Енергия?
Мозайка е Лаборатория за хуманизиращи технологии. В Мозайка комбинираме обработка на данни с естествени интерфейси и създаваме решения по мярка на човешкото поведение, възприятия и разбирания. Служим си с различни методи на изкуствения интелект, за да подреждаме и извличаме знание и полезна информация от тях. Създаваме семантични информационни инфраструктури в различни области като предоставяне на бизнес информация, културно наследство, архиви, управление на водите, наблюдение на земята. Избираме проекти, които да са с положително въздействие за обществото. Клиенти са ни организации като Европейската космическа агенция, косвено Европейската комисия, Българска академия на науките, Rittal и други.
Партнираме си с български и чужди фирми като ЕСРИ България, SISTEMA GmbH, Infograffiti. Получаваме институционална подкрепа от различни български организации. Екипът ни е съставен от млади талантливи и креативни инженери, анализатори и дизайнери с големи сърца и драйв за добри постижения. Аз водя подбора на проектите, партньорите и стратегията за развитие на Мозайка. С професионален опит съм в академия и индустрии от няколко страни в Европа и в Северна Америка. Водила съм успешна реализация на иновативни технологично рискови проекти в областта на управление на знанието с международни екипи, което продължавам да правя и в Мозайка. Имам докторат от Университета в Щутгарт, Германия и мини Магистратура по бизнес администрация от Университета McGill, Канада.
В какви сфери на енергетиката намират приложение предлаганите технологии?
Технологиите, които използваме принадлежат в голямата си част към така наречения обясним изкуствен интелект. Това са методи на описание и представяне на данни, които позволяват чрез правилата на формалната логика да се създават автоматично нови данни и да се правят изводи, да се обхождат големи масиви от разнородни данни и при появата на неподозирани изводи и факти да се проследи пътят на достигане до тях. Тези технологии дават възможност да се обединяват семантично разнородни данни, намиращи се физически на различни места и произведени от различни източници и след това над това обединение да се прибавят интелигентни алгоритми с най-различни приложения.
Тези приложения подпомагат и оптимизират директно дейността на организациите, които отговарят за различни сектори на енергетиката като управление на производството на електроенергия, управление на процеси като ВЕИ, производство, съхранение на енергия, екологични измерения, мониторинг на системи и т. н. Те могат да бъдат внедрени във всички сфери на енергетиката, където има обмен или анализ на данни, подавани от хора, от системни модули или от сензори. Реализираните с такива технологии решения са много лесни за поддръжка и за разширяване.
Бихте ли посочили конкретни реализации и с какво те допринасят за по-добрата работа?
В областта на енергетиката имаме разработено решение за управление на водните ресурси - ISME-HYDRO-BG - интегрирана система за наблюдение на язовири, която реализирахме с Европейската космическа агенция. В нея обединяваме знание за язовири, за водни ресурси и водно икономически данни с пространствени данни, семантични елементи от ГИС (географски инфомационни системи) и сателитни метеорологични данни и изображения в единен модел и предоставяме на потребителя уеб-базирано приложение, което позволява много лесен начин за откриване с едно запитване на необходима информация от тези разнородни данни. Поддържаме четири начина на търсене в исторически и прогнозни данни.
Прогнозните данни генерираме с модели на невронни мрежи, използващи сателитни данни и наземни измервания. Резултатите идват синхронизирани в таблици, графики и интерактивна ГИС карта през ESRI ArcGIS Server, която показва хидрологията на България и сателитните данни, предоставени през платформата ADAM. Системата е настроена да генерира предупреждения за опасно големи водни обеми на язовири за бъдещи дати на базата на прогнози за водните обеми. Изградената семантична инфраструктура дава възможност и за други интелигентни предупреждения и съвети като например потенциала за производство на електроенергия от язовири или каскади, опасно ниски водни нива, водещи до засушаване, намалено количество на питейни или поливни води и т. н.
На практика ISME-HYDRO-BG автоматизира голяма част от работата на хората, които наблюдават или отговарят за водните ресурси на язовирите в България. Моделира процеси на междуведомствена комуникация, например между НЕК и МОСВ, и предоставя уникални и оптимални условия за търсене и преглед на разнородни данни от единен вход. Това не само облекчава работата по наблюдение и управление на водните ресурси на язовирите, но и повишава качеството є, защото предоставя лесен достъп до информация, която в момента е труднодостъпна, както и намалява риска от допускане на човешки грешки или недоглеждания.
В заключение, как виждате внедряването на високо-технологични решения в българската енергетика?
Високо-технологични решения се внедряват трудно във всички сфери и навсякъде по света, защото тяхната иновативност изисква известно узряване на пазарите и осъзнаване на предимствата и целесъобразността, които те носят, както и управленско визионерство. Съвременните условия, които налагат да се съобразяваме все повече с климатичните промени и да бъдем конкурентоспособни в условия на глобална конкуренция, водят от само себе си императива за внедряване на високо-технологични решения в енергетиката и в България.
Те разбира се носят много позитиви за страната от икономическа, но и от социална гледна точка - ползи от оптимизацията на работните процеси и високата принадена стойност на производството, намаляване на стопански рискове от една страна и промяна на профила на работната сила, тъй като много хора ще трябва да се преквалифицират и нагодят към създадените по-добри условия на труд, от друга. Пътят за внедряване на такива решения в България е дълъг и съпроводен с много трудности, обусловени от традиционността на сектора.