Кейсбук AI4Good собрал 39 лучших практик использования искусственного интеллекта (AI) в области устойчивого развития, направленных на повышение благополучия и качества жизни человека, сохранение экосистем и улучшение экологической обстановки, развитие производства и инфраструктуры.
На международной конференции AI Journey («Путешествие в мир искусственного интеллекта») презентовали первый в России сборник кейсов «Искусственный интеллект для устойчивого развития». Кейсбук подготовлен Альянсом в сфере искусственного интеллекта, объединяющим ведущие технологические компании страны, и Национальным ESG Альянсом, который занимается повесткой устойчивого развития. В сборнике представлено 39 примеров использования AI-технологий для решения экологических, социальных и управленческих задач, а также бизнес-задач с ESG-эффектами.
Эксперты отбирали кейсы исходя из следующих критериев: использование AI-технологий, результативность AI-решения, наличие измеримых эффектов в области устойчивого развития, вкладу в достижение целей устойчивого развития (ЦУР) ООН и национальных целей развития России.
В подборке лучших решений, например, есть AI-инструменты для выявления мусора на различных территориях и более эффективного экологического мониторинга, направленные на защиту биоразнообразия и экосистем, для диагностики заболеваний и повышения эффективности лечения, для автоматизации анализа документов и многое другое. Сбер также представил 15 кейсов из самых разных направлений: медицины, образования, биоразнообразия, энергии и климата, управления отходами. Например, компания СберМедИИ предлагает набор решений на базе искусственного интеллекта для здравоохранения, СберОбразование разработало Ассистента преподавателя, а команды Сбера создали AI-помощника для абитуриентов и студентов на базе нейросетевой модели GigaChat, систему оптимизации потребления электроэнергии, модели прогнозирования климатических рисков и систему обработки данных с фотоловушек.
Александр Ведяхин, первый заместитель Председателя Правления Сбербанка:
«Искусственный интеллект – уже не просто технология будущего, а важная часть нашего настоящего, влияющая на темпы прогресса. Согласно исследованиям, AI-технологии могут помочь в решении 80% задач в области устойчивого развития. Вместе с экспертами мы начали собирать такие AI-решения, чтобы продемонстрировать, как технологии можно использовать для сохранения национальных природных богатств, улучшения жизни и благополучия людей. Это поможет создавать технологии, ориентированные на долгосрочные позитивные изменения. Уверен, этот проект знаменует важный шаг к системному применению искусственного интеллекта и обмену лучшими практиками для устойчивого развития России».
Большинство кейсов направлены на достижение национальных целей по сохранению населения, укреплению здоровья и повышению благополучия людей, поддержке семьи, экологическому благополучию, технологическому лидерству, устойчивой и динамичной экономике.
С точки зрения вклада в ЦУР ООН в сборник вошли лучшие практики, помогающие достичь целей: здоровье и благополучие, сохранение экосистем суши, индустриализация, инновации и инфраструктура, ответственное потребление и производство и других.
В подгруппе кейсов в экологической сфере представлены AI-решения для защиты биоразнообразия и экосистем, повышения энергоэффективности, сокращения углеродного следа и адаптации к климатическим изменениям. Это, например, разработка для идентификации и определения мусора в целях ликвидации исторически накопленного вреда окружающей среде в Арктике и на Дальнем Востоке или AI-решение обработки данных с фотоловушек для идентификации амурских тигров.
В социальном блоке представлены кейсы из медицинской сферы и образования. Так, AI-разработки в сфере здравоохранения помогают диагностировать заболевания и повышают эффективность лечения. К примеру, помогают по голосу и речи определять болезнь Паркинсона, болезнь Альцгеймера и другие психоневрологические заболевания, или злокачественные новообразования по данным электронной медицинской карты пациента. А образовательные AI-решения нацелены на повышение качества обучения и помощь абитуриентам и студентам.
Управленческой сфере посвящены два кейса: автоматическая маршрутизация заявок и автоматизация анализа документов, передаваемых в архив.
