Trí tuệ nhân tạo: Trợ thủ tương lai của chuyên gia HSE

Ngày nay, trí tuệ nhân tạo (AI) là một trong những lĩnh vực nghiên cứu khoa học phổ biến nhất. Trong 10 năm qua, đầu tư vào lĩnh vực này liên tục tăng trưởng ổn định, và vào năm 2021, các nhà đầu tư tư nhân đã lập kỷ lục với khoản đầu tư khoảng 125,4 tỷ USD. Trong giai đoạn 2022-2023, khối lượng đầu tư tư nhân vào AI đã tăng gấp 18 lần so với năm 2013. Loại công nghệ này đang được sử dụng tích cực trong nhiều lĩnh vực: từ quân sự đến kinh doanh nhà hàng.

Theo kết quả nghiên cứu, vào năm 2022, tỷ lệ các công ty sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo đã tăng hơn gấp đôi so với năm 2017. Các công ty Nga đang tích cực theo dõi các xu hướng toàn cầu trong lĩnh vực này và không hề tụt hậu. Quy mô thị trường trí tuệ nhân tạo của Nga năm 2022 đạt 647 tỷ rúp, tăng 17,3% so với năm trước đó. Nhiều giải pháp của các công ty IT Nga đang được sử dụng trong hoạt động của các doanh nghiệp công nghiệp trong nước. Năm 2022, khoảng 17% doanh nghiệp Nga đã sử dụng hoặc đang triển khai trí tuệ nhân tạo, và hầu hết trong số đó là các công ty lớn.

Dự báo thị trường thiết bị an toàn tại nơi làm việc toàn cầu sẽ tăng trưởng trong những năm tới. Năm 2022, thị trường này đạt khoảng 14,2 tỷ USD và dự kiến sẽ tăng lên 26,7 tỷ USD vào năm 2027. Thị trường sẽ tăng trưởng với tốc độ trung bình 13,5% mỗi năm trong giai đoạn từ 2022 đến 2027.

Do nhu cầu của xã hội về lao động an toàn, cũng như việc tối ưu hóa chi phí nội bộ liên tục của hầu hết các công ty, các giải pháp IT để kiểm soát tự động việc tuân thủ các yêu cầu về an toàn công nghiệp và bảo hộ lao động (HSE) đang ngày càng trở nên phổ biến trên thế giới. Các hệ thống kiểm soát chất lượng sản phẩm và dịch vụ dựa trên phân tích video cũng rất được quan tâm. Hiện nay, trong ngành công nghiệp và sản xuất, các hướng phát triển kỹ thuật số chính là triển khai các giải pháp toàn diện để phát hiện vi phạm các yêu cầu HSE dựa trên thị giác máy tính và học máy, cũng như phát triển các phương pháp ngăn ngừa các vấn đề tiềm ẩn.

Khi giải thích các nguyên tắc hoạt động của các công nghệ trí tuệ nhân tạo hiện đại và sẵn có trong lĩnh vực HSE, bao gồm thị giác máy tính và học máy, chúng ta có thể chia chúng theo thời điểm ứng dụng. Liên quan đến sự cố và/hoặc tai nạn, có ba vùng thời gian như sau:

• Dự báo – sử dụng các mô hình phân tích dự đoán để tiên lượng xác suất xảy ra tai nạn dựa trên việc phân tích khối lượng lớn dữ liệu từ kinh nghiệm quá khứ của các trường hợp tương tự.

Để mô hình này hoạt động thành công, cần thu thập dữ liệu về các sự cố trong quá khứ, bao gồm thông tin về nơi làm việc (loại công việc, thiết bị, điều kiện lao động, v.v.), thông tin về người lao động (tuổi tác, kinh nghiệm, vấn đề sức khỏe, v.v.) và trực tiếp về chính các vụ tai nạn (loại, mức độ nghiêm trọng, nguyên nhân, v.v.). Sau khi thu thập dữ liệu này trong một thời gian dài, một mô hình sẽ được tạo ra để phân tích dữ liệu và xác định các quy luật cũng như mối liên hệ giữa các yếu tố khác nhau. Ví dụ, mô hình có thể chỉ ra rằng một loại công việc nhất định là nguy hiểm nhất, hoặc những công nhân ở độ tuổi nhất định với các vấn đề sức khỏe cụ thể sẽ dễ bị tai nạn hơn.

• Phân tích trong thời gian thực – đưa ra quyết định nhanh chóng nhờ nhận được dữ liệu cập nhật.

Để mô tả công nghệ này, có thể lấy ví dụ về trí tuệ nhân tạo nhận diện việc thiếu các thiết bị bảo hộ cá nhân (PPE) cần thiết trên người lao động và phát tín hiệu cảnh báo qua các kênh liên lạc và thông báo đã được chuẩn bị sẵn. Các hệ thống như vậy hiện có khả năng phát hiện và ghi nhận 95-98% các vi phạm được thiết lập trong thuật toán của AI. Ngoài ra, để hiểu rõ hơn về cách thức hoạt động của công nghệ, có thể xem xét ví dụ về dự án triển khai hệ thống thông báo về sự hiện diện của nhân sự trong các khu vực nguy hiểm.

• Hậu phân tích và tìm kiếm nguyên nhân – khi đánh giá kinh nghiệm trong quá khứ, chúng ta có thể và nên tìm kiếm các mô hình nguyên nhân lặp đi lặp lại, các quy luật không rõ ràng.

Ví dụ, tại một doanh nghiệp có thể xảy ra các tai nạn thường xuyên liên quan đến vật rơi từ trên cao. Sau khi thu thập và phân tích dữ liệu về các sự cố, huấn luyện mô hình, có thể phát hiện ra rằng tất cả chúng đều xảy ra vào cùng một thời điểm trong ngày – trong giờ nghỉ trưa, khi công nhân đi ăn và không kiểm soát tình hình tại nơi làm việc. Các tình huống mà mô hình đưa ra có thể là rõ ràng hoặc không rõ ràng, cho phép chúng ta có cái nhìn mới về những vấn đề cũ.

Trí tuệ nhân tạo có tiềm năng to lớn để ứng dụng trong công nghiệp và sản xuất. Chúng ta đã thấy kết quả của việc sử dụng các công nghệ này tại các công ty lớn. Ngành công nghiệp và sản xuất mới chỉ bắt đầu hành trình chuyển đổi số quy mô lớn, và những người đi đầu trong việc triển khai công nghệ mới sẽ giành chiến thắng trong cuộc cạnh tranh. Mặc dù chi phí triển khai các giải pháp dựa trên thị giác máy tính và học máy có vẻ cao, nhưng đây là một khoản đầu tư dài hạn cho sự phát triển của doanh nghiệp. Bởi vì các hệ thống này không chỉ giúp tiết kiệm tiền sửa chữa thiết bị đắt tiền, giảm thiểu thời gian dừng máy, mà còn cho phép chuyển sang các phương pháp mới để giảm thiểu chấn thương cho người lao động.

Một mặt, có vẻ như lĩnh vực này quá phức tạp để các chuyên gia HSE có thể hiểu được, và thậm chí có thể là dư thừa. Nhưng dần dần, việc triển khai rộng rãi các phương tiện và phương pháp tiến bộ này, cũng như việc đơn giản hóa việc viết và chuẩn bị các mô hình tương tự, chắc chắn sẽ dẫn đến nhu cầu thay đổi nội bộ của các công ty. Do đó, theo ý kiến của tôi, chuyên gia HSE hiện đại nên nâng cao trình độ chuyên môn trong các lĩnh vực này ngay từ bây giờ để có thể giao tiếp cùng một ngôn ngữ với các chuyên gia của các công ty IT và bộ phận IT của chính mình khi giải quyết các vấn đề phức tạp.