Специалисты Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого (СПбПУ) разработали программу на основе мультиагентного подхода. Комплекс алгоритмов оптимизирует технологические процессы, эффективнее распределяет энергетические и материальные ресурсы на децентрализованных производствах в промышленности и строительстве и снижает их потребление. Работа ведется в партнерстве с компаниями «Газпром нефть», «ИдеалСтрой» и «Газпромнефть НТЦ».
Мультиагентная система — это распределенная система, где множество независимых участников-агентов взаимодействуют друг с другом и средой. Ими могут быть люди, станки, роботы, программные модули, логистические узлы или отдельные участки производства. Агенты действуют независимо и решают свои задачи, но они могут согласовывать свои действия для улучшения общего результата.
Однако существующие на сегодня инструменты оптимизации на основе мультиагентного подхода работают недостаточно эффективно. Специалисты Питерского Политеха устранили этот недостаток. Они разработали систему с итеративной (поэтапной) коммуникацией интеллектуальных агентов.
В разработке СПбПУ агенты обмениваются данными, уточняют сценарии управления производственными процессами с учетом индивидуальных планов и находят оптимальное решение.
Сама мультиагентная система является частью цифровой платформы анализа мультимодальных данных ПОЛАНИС, которую создают в СПбПУ в рамках научно-технологического направления «Искусственный интеллект для решения кросс-отраслевых задач».
Разработанные алгоритмы по своей эффективности уже превзошли существующие методы — они находят решения той же степени оптимальности в 10 раз быстрее классических способов.
Например, в нефтегазовой отрасли эта разработка поможет точнее распределять ресурсы между геолого-техническими мероприятиями на базовых скважинах и бурением новых, что позволит увеличить объем добычи нефти. Сейчас политехники совершенствуют прототип программы и проверяют его на реальных отраслевых данных.
«У каждого управляющего агента в моделируемой системе свой уровень знаний: одни лучше знают текущее состояние скважин и инфраструктуры, а другие — региональные — видят всю картину целиком, но менее детально. Каждый агент на основе своих данных предлагает свой план работ и варианты обмена ресурсами. Дальше они многократно согласовывают решения между собой, постепенно улучшая результат — так растет и локальная, и общая добыча в регионе», — пояснил руководитель проекта, кандидат технических наук, заведующий лабораторией «Цифровое моделирование индустриальных систем» ПИШ СПбПУ Алексей Гинцяк.
По его словам, в этом и заключается особенность разработки СПбПУ.
«Вместо одного централизованного решения у нас работают агенты, которые сами предлагают сценарии и договариваются между собой. За счет этого получаются более устойчивые и реалистичные планы, которые решают задачи управляющих агентов на всех уровнях», — отметил руководитель проекта.
Сотрудничество с промышленными компаниями поможет политехникам разработать комплекс программных решений с набором отраслевых библиотек, что позволит разработке быстро интегрироваться в существующие системы поддержки принятия решений для повышения качества управления производством.
Проект реализуется в рамках программы Минобрнауки России «Приоритет-2030» (национальный проект «Молодежь и дети»).
