АЛРОСА, ми­ро­вой ли­дер по до­бы­че ал­ма­зов, ак­тив­но внед­ря­ет ис­кус­ствен­ный ин­тел­лект для по­вы­ше­ния про­из­во­ди­тель­но­сти и оп­ти­ми­за­ции клю­че­вых биз­нес-­про­цес­сов. Об этом участ­ни­кам пле­нар­но­го за­се­да­ния «Ин­ду­стрия 5.0: пи­ло­ти­ру­ем ин­но­ва­ции» АКПО-Конф 2025 со­об­щил ди­рек­тор по ин­фор­ма­ци­он­ным тех­но­ло­ги­ям АЛРОСА, Ва­дим Жел­ту­хин. В сво­ем вы­сту­п­ле­нии он об­ра­тил вни­ма­ние на осо­бен­но­сти внед­ре­ния тех­но­ло­гий ис­кус­ствен­но­го ин­тел­лек­та (ИИ) в гор­но­до­бы­ва­ю­щей от­рас­ли.

«Се­год­ня мы про­ек­ти­ру­ем но­вые объ­ек­ты, ко­то­рые бу­дут фун­к­ци­о­ни­ро­вать бли­жай­шие 30-50 лет. Их эко­но­ми­че­скую эф­фек­тив­ность бу­дет опре­де­лять то, на­сколь­ко пра­виль­но мы учтем ин­фра­струк­тур­ные и тех­но­ло­ги­че­ские де­та­ли. Мо­ж­но ли обой­тись без при­сут­ствия лю­дей – это фун­да­мен­таль­ная раз­ви­л­ка для ав­то­но­м­ной тех­ни­ки. Пра­виль­но уга­дать и за­ло­жить тех­но­ло­ги­че­ские воз­мо­ж­но­сти бу­ду­ще­го – при­н­ци­пи­аль­ный мо­мент для на­шей ин­ду­стрии. И, ко­неч­но, фун­да­мен­таль­ный во­прос ка­са­ет­ся без­о­пас­но­сти та­ких тех­но­ло­гий, по­сколь­ку че­ло­ве­че­ская жизнь бес­цен­на», - до­ба­вил Ва­дим Жел­ту­хин.

В АЛРОСА на­ме­че­ны ам­би­ци­оз­ные ша­ги по раз­ви­тию ис­кус­ствен­но­го ин­тел­лек­та, что от­кры­ва­ет но­вые пе­р­с­пе­к­ти­вы для оп­ти­ми­за­ции и ин­но­ва­ций в гор­ной про­мы­ш­лен­но­сти. Ин­те­гра­ция ИИ в опе­ра­ци­он­ные про­цес­сы поз­во­лит ав­то­ма­ти­зи­ро­вать ру­тин­ные за­да­чи, осво­бо­ж­дая вре­мя для бо­лее кре­а­тив­ных и стра­те­ги­че­ских ре­ше­ний. По оцен­кам ве­ду­щих кон­сал­тин­го­вых ко­м­па­ний, внед­ре­ние ге­не­ра­тив­но­го ИИ мо­жет по­вы­сить эф­фек­тив­ность тру­да на 20-30%.

За ре­а­ли­за­цию и внед­ре­ние ИИ в АЛРОСА от­ве­ча­ют не­сколь­ко под­раз­де­ле­ний: Центр ин­фор­ма­ци­он­ных тех­но­ло­гий, Центр про­из­вод­ствен­ных си­стем, Ци­ф­ро­вая ла­бо­ра­то­рия. В на­сто­я­щее вре­мя в ко­м­па­нии АЛРОСА вы­де­ле­но пять клю­че­вых на­прав­ле­ний для раз­ви­тия ис­кус­ствен­но­го ин­тел­лек­та.

Гео­ло­го­раз­вед­ка: ци­ф­ро­вые по­мо­щ­ни­ки

Пер­вое на­прав­ле­ние – гео­ло­го­раз­вед­ка. АЛРОСА при­ме­ня­ет ма­шин­ное обу­че­ние (machine learning) для вы­яв­ле­ния гео­ма­г­ни­т­ных ано­ма­лий и ин­тер­пре­та­ции ре­зуль­та­тов гео­фи­зи­че­ских ис­сле­до­ва­ний сква­жин. Это поз­во­ля­ет со­кра­тить вре­мя на ана­лиз гео­фи­зи­че­ских дан­ных, что кри­ти­че­ски ва­ж­но для успе­ш­ной ра­бо­ты ко­м­па­нии.

Про­из­вод­ство: ма­шин­ное обу­че­ние на слу­ж­бе гор­но­го де­ла

До­бы­ча ал­ма­зов — это сло­ж­ный про­цесс, тре­бу­ю­щий вы­со­кой точ­но­сти и кон­тро­ля. В этом на­прав­ле­нии АЛРОСА внед­ря­ет тех­но­ло­гии ма­шин­но­го зре­ния, ко­то­рые по­мо­га­ют в не­сколь­ких ас­пе­к­тах:
• Гра­ну­ло­мет­рия ру­ды: оцен­ка раз­мер­но­сти гра­нул ру­ды для ма­к­си­ми­за­ции обо­га­ще­ния.
• Кон­троль средств ин­ди­ви­ду­аль­ной за­щи­ты (СИЗ): ав­то­ма­ти­че­ская про­вер­ка на­ли­чия СИЗ обес­пе­чи­ва­ет без­о­пас­ность ра­бо­т­ни­ков.
• Опре­де­ле­ние до­ли ал­ма­зо­нос­ной ру­ды в об­щей мас­се.
• Ро­бо­ти­за­ция: ав­то­ма­ти­за­ция про­цес­сов с ис­поль­зо­ва­ни­ем гор­но-­шах­т­но­го обо­ру­до­ва­ния.
• Кон­троль за­груз­ки ав­то­са­мо­сва­лов: оп­ти­ми­за­ция про­цес­са тран­с­пор­ти­ро­в­ки.
• Оцен­ка тех­но­ген­ной по­вре­ж­да­е­мо­сти ал­ма­зов: ана­лиз вли­я­ния на па­ра­мет­ры обо­ру­до­ва­ния с це­лью ми­ни­ми­за­ции по­вре­ж­де­ний ал­ма­зов.
Эти ме­ры спо­соб­ству­ют по­вы­ше­нию об­щей про­из­во­ди­тель­но­сти и сни­же­нию за­трат.

Ци­ф­ро­вой по­мо­щ­ник на ба­зе GPT: ра­бо­та с тех­ни­че­ской до­ку­мен­та­ци­ей­

АЛРОСА та­к­же ис­поль­зу­ет ци­ф­ро­во­го по­мо­щ­ни­ка на ба­зе боль­ших язы­ко­вых мо­де­лей (LLM) для ра­бо­ты со спе­ци­фи­че­ской до­ку­мен­та­ци­ей ко­м­па­нии, на­при­мер, гео­ло­ги­че­ски­ми от­че­та­ми. Этот ин­стру­мент по­мо­га­ет со­труд­ни­кам быст­ро на­хо­дить ну­ж­ную ин­фор­ма­цию на есте­ствен­ном язы­ке и по­лу­чать ре­ко­мен­да­ции по вы­пол­не­нию за­дач, что зна­чи­тель­но уско­ря­ет ра­бо­чие про­цес­сы и улуч­ша­ет ка­че­ство вы­пол­не­ния за­да­ний.

Сбы­то­вые за­да­чи

Од­но из раз­ра­бо­тан­ных ре­ше­ний по­мо­га­ет в про­г­но­зи­ро­ва­нии, ка­кие бри­л­ли­ан­ты мо­гут быть по­лу­че­ны из опре­де­лен­ных ал­ма­зов. Дру­гое ре­ше­ние, ос­но­ван­ное на мно­же­стве па­ра­мет­ров, та­ких как раз­мер, фор­ма, чи­сто­та и сто­и­мость бри­л­ли­ан­тов в пуб­ли­ч­ных ис­точ­ни­ках, поз­во­ля­ет точ­но опре­де­лять по­тен­ци­аль­ную сто­и­мость бри­л­ли­ан­тов на ры­н­ке, что по­мо­га­ет пра­виль­но фор­ми­ро­вать це­ну.

За­да­чи по ра­бо­те с есте­ствен­ным язы­ком (NLP)

Ко­м­па­ния ак­тив­но ис­поль­зу­ет тех­но­ло­гии об­ра­бо­т­ки есте­ствен­но­го язы­ка (NLP) для ре­ше­ния раз­ли­ч­ных за­дач:
• Ин­тел­лек­ту­аль­ные ба­зы зна­ний на ба­зе RAG-ар­хи­тек­ту­ры, ко­то­рые поз­во­ля­ют обо­га­щать боль­шие язы­ко­вые мо­де­ли об­ще­го на­з­на­че­ния спе­ци­фи­че­ски­ми от­рас­ле­вы­ми дан­ны­ми АЛРОСА.
• Клас­си­фи­ка­ция тек­ста для мар­ш­ру­ти­за­ции об­ра­ще­ний в тех­ни­че­скую под­дер­ж­ку.
• ИИ-а­ген­ты для ав­то­ма­ти­зи­ро­ван­ной ра­бо­ты с вне­ш­ни­ми дан­ны­ми че­рез API-ин­тер­фейс.
• Ана­лиз до­ку­мен­тов на стра­хо­вые ри­с­ки: ИИ по­мо­га­ет вы­яв­лять по­тен­ци­аль­ные ри­с­ки в до­ку­мен­тах.
• Нор­ма­ли­за­ция но­мен­кла­тур: ав­то­ма­ти­за­ция про­цес­сов нор­ма­ли­за­ции спра­воч­ни­ков.