CC BY
5УДК 66.011
Сарыева О.
Старший преподаватель, Туркменский государственный архитектурно -
строительный институт Туркменистан, г. Ашхабад Гурбанмырадова А. Преподаватель, Туркменский государственный архитектурно-строительный
институт Туркменистан, г. Ашхабад
Канаева А.
Преподаватель, Туркменский государственный архитектурно-строительный
институт Туркменистан, г. Ашхабад Язбердиев О.
Студент, Туркменский государственный архитектурно-строительный
институт Туркменистан, г. Ашхабад
ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ХИМИЧЕСКОМ ПРОИЗВОДСТВЕ: ВОЗМОЖНОСТИ И
ОГРАНИЧЕНИЯ
Аннотация: В данной статье обсуждается применение искусственного интеллекта (ИИ) в химическом производстве, его влияние на эффективность процессов и возможные ограничения. Авторы рассматривают возможности автоматизации и оптимизации производственных процессов с помощью ИИ, а также анализируют перспективы его использования в различных отраслях химической
промышленности. Особое внимание уделяется вопросам безопасности и этическим аспектам использования ИИ в производстве. Результаты исследования могут быть полезны для специалистов в области химии, искусственного интеллекта и промышленного производства.
Ключевые слова: инновационные технологии, химическая промышленность, развитие производства, возможности, вызовы, перспективы.
Химическая промышленность, двигатель бесчисленных отраслей, от медицины до материаловедения, стоит на пороге революции, вызванной искусственным интеллектом (ИИ). Эта мощная технология открывает огромные перспективы для оптимизации процессов, ускорения открытий и обеспечения устойчивости. Однако для освоения ИИ в химическом производстве необходимо четкое понимание как его потенциала, так и ограничений, которые необходимо устранить.
В основе преобразующего потенциала ИИ лежит его способность анализировать огромные наборы данных. Химические реакции, которые исторически были областью интуиции и опыта, теперь можно рассматривать через призму больших данных. Алгоритмы искусственного интеллекта, обученные на огромном количестве данных о реакциях, включая температуру, давление, поведение катализатора и выход продукта, могут выявлять тонкие закономерности и взаимосвязи, невидимые человеческому глазу. Это позволяет прогнозировать оптимальные условия реакции, минимизировать образование отходов и максимизировать чистоту продукта.
Рассмотрим пример конструкции катализатора. Традиционно это был трудоемкий процесс, основанный на методах проб и ошибок. Алгоритмы искусственного интеллекта могут анализировать обширные библиотеки существующих катализаторов, их свойств и результатов реакций. Эти новые знания затем могут быть использованы для разработки новых катализаторов
с целевыми функциональными возможностями, ускоряя разработку более эффективных и устойчивых химических процессов.
Более того, ИИ может открыть эру персонализированного производства. Постоянно отслеживая и анализируя данные в режиме реального времени от датчиков, встроенных по всей производственной линии, системы искусственного интеллекта могут обнаруживать аномалии и прогнозировать потенциальные сбои оборудования до того, как они произойдут. Такой превентивный подход к техническому обслуживанию сводит к минимуму время простоя, обеспечивает стабильное качество продукции и повышает общую эффективность производства.
Преимущества выходят за пределы производственного цеха. ИИ может ускорить открытие совершенно новых материалов с ранее невообразимыми свойствами. Генеративные модели искусственного интеллекта, обученные на обширных базах данных существующих материалов и их свойств, могут предлагать новые молекулярные структуры с целевыми функциями. Затем химики смогут использовать эти предложения для разработки и синтеза новых материалов, которые можно будет использовать в таких областях, как хранение энергии, доставка лекарств и легкие композиты.
Однако путь к химическому производству на основе искусственного интеллекта не лишен проблем. Серьезным препятствием является качество и количество данных. Для обучения эффективных моделей искусственного интеллекта требуются обширные наборы данных, охватывающие разнообразные параметры реакций, историческую информацию о производстве и свойствах материалов. Химическая промышленность, традиционно полагающаяся на собственные знания, должна обеспечить обмен данными и сотрудничество для создания надежных наборов данных, необходимых для обучения мощных алгоритмов искусственного интеллекта.
Еще одна проблема заключается в интерпретируемости моделей ИИ. Хотя ИИ может выявлять закономерности и делать прогнозы с
впечатляющей точностью, понять «почему» этих прогнозов может быть сложно. Отсутствие интерпретируемости может стать барьером для доверия и внедрения, особенно для критически важных с точки зрения безопасности приложений в химической промышленности. Разработка объяснимых моделей ИИ, которые проливают свет на обоснование их прогнозов, имеет решающее значение для укрепления доверия и обеспечения ответственной реализации.
Призрак увольнения рабочих мест из-за автоматизации также выглядит значительным. Хотя ИИ может выполнять рутинные задачи с непревзойденной эффективностью, человеческий опыт остается незаменимым в таких областях, как принятие стратегических решений, проектирование процессов и контроль безопасности. Будущее химической промышленности заключается в совместном подходе, при котором ИИ расширяет возможности химиков-людей, освобождая их от рутинных задач и позволяя им сосредоточиться на когнитивной деятельности более высокого уровня.
Путь вперед: совместное будущее искусственного интеллекта в химическом производстве
Успешная интеграция ИИ в химическое производство зависит от совместных усилий. Химические компании, исследовательские институты и регулирующие органы должны работать в тандеме, чтобы преодолеть проблемы и раскрыть весь потенциал этой преобразующей технологии. Открытые каналы связи и совместные исследовательские инициативы необходимы для стимулирования инноваций и обеспечения ответственной разработки и внедрения ИИ в химической промышленности.
В заключение отметим, что ИИ готов совершить революцию в химическом производстве, открывая эру эффективности, устойчивости и ускорения открытий. Признавая ограничения и поощряя дух сотрудничества, химическая промышленность может принять интеллектуальный котел
искусственного интеллекта и обеспечить будущее, в котором эта мощная технология станет инструментом прогресса, продвигая отрасль к более светлому и устойчивому будущему.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Астахов М.В. Инновационные технологии в химической промышленности // Химическая промышленность сегодня. - 2018. - №1. - С. 6-12.
2. Беляев С.Г., Рудой Е.М. Инновации в химической промышленности: возможности и проблемы // Инновационная экономика: перспективы развития и совершенствования. - 2017. - №6. - С. 7-13.
3. Гаджиев К.С., Магомедов Г.М., Казиев А.К. Влияние инновационных технологий на развитие химического производства // Вестник Дагестанского государственного университета. - 2018. - Т. 33, №2. -С. 86-91.
4. Давыдова А.А., Куликов Д.М. Влияние инноваций на развитие химической отрасли // Экономика и управление: анализ тенденций и перспектив развития. - 2018. - №38. - С. 29-33..
Saryeva O.
Senior Lecturer, Turkmen State Institute of Architecture and Civil Engineering
Turkmenistan, Ashgabat Gurbanmyradova A.
Lecturer, Turkmen State Institute of Architecture and Construction
Turkmenistan, Ashgabat Kanaeva A.
Lecturer, Turkmen State Institute of Architecture and Construction
Turkmenistan, Ashgabat Yazberdiev O.
Student, Turkmen State Institute of Architecture and Civil Engineering
Turkmenistan, Ashgabat
APPLICATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN CHEMICAL PRODUCTION: OPPORTUNITIES AND LIMITATIONS
Abstract: This article discusses the use of artificial intelligence (AI) in chemical production, its impact on process efficiency and possible limitations. The authors consider the possibilities of automating and optimizing production processes using AI, and also analyze the prospects for its use in various branches of the chemical industry. Particular attention is paid to safety issues and ethical aspects of the use of AI in production. The results of the study may be useful for specialists in the fields of chemistry, artificial intelligence and industrial production.
Key words: innovative technologies, chemical industry, production development, opportunities, challenges, prospects.
