Внедрение искусственного интеллекта в энергетический сектор России становится стратегически важным и демонстрирует неуклонный рост. Переход идет от точечной автоматизации к созданию интеллектуальных систем, способных принимать решения в реальном времени. По данным Минэнерго, к 2027 году около 70% энергетических компаний планируют использовать ИИ. Уже реализовано свыше 300 проектов, большая часть — в нефтегазовом секторе, с акцентом на нейросетевые агенты для финансово-хозяйственной деятельности, пишет «РГ».
По информации НОЦ «Газпром-Политех», особенно активно развиваются направления предиктивного обслуживания оборудования, что помогает снижать простои на 30-40%, а также оптимизация добычи, логистики и анализ данных в режиме реального времени.
Директор НОЦ «Газпромнефть-Политех» Дмитрий Богданов отмечает, что большинство зарубежных решений применяются в закрытых корпоративных системах и недоступны на рынке, поэтому важно создавать отечественные разработки для обеспечения технологического суверенитета.
Эксперт также подчеркнул, что США и Китай лидируют по объемам внедрения ИИ-агентов — в США и ЕС эти системы уже участвуют в балансировке нагрузок электросетей примерно в 40%. В России идёт работа над созданием решений, соответствующих внутренним запросам, а также подготовкой специалистов для работы с ними.
За рубежом ИИ-агенты уже частично берут на себя рутинные инженерные задачи: мониторинг температуры, давления, расхода, прогнозирование сбоев и оптимизация работы сетей. В США и ЕС эти системы выполняют около 30% задач по моделированию скважин и анализу данных, что помогает уменьшить численность младших инженеров на 15–20%.
Кроме того, системы компьютерного зрения и предиктивной аналитики автоматизируют обработку изображений линий электропередачи, подстанций и ветроустановок, выявляя дефекты до появления человека. Важную роль играет автоматизация документооборота: ассистенты уже составляют черновики ответов клиентам, отчёты и служебные письма. В результате «железо», расчет и первичная документация всё чаще обслуживаются ИИ, а инженеры сосредотачиваются на формулировании задач, анализе рисков и коммуникации с внешним миром.
Юрий Силаев, заведующий лабораторией доверенного ИИ РТУ МИРЭА, отмечает, что появление ИИ-агентов заметно меняет подход к автоматизации. Раньше архитектура строилась по классической схеме: автоматические системы на низком уровне и человек на верхнем. Теперь появляется слой ИИ-агентов, который анализирует телеметрию, прогнозы погоды и рынка, цифрового двойника — и формирует рекомендации для оператора.
Например, оператор получает советы по режимам работы, перераспределению потоков или снижению выбросов. По его мнению, это позволяет специалисту быстрее оценивать большие объемы данных, сосредотачиваясь на анализе рисков, стратегических решениях и взаимодействии.
