Самообучающиеся системы ИИ в энергетике: от теории к практике

Автор: Денис Аветисян

В статье рассматривается потенциал интеллектуальных агентов для автоматизации инженерных задач в электроэнергетике и анализируются ключевые проблемы, связанные с безопасностью и доверием к таким системам.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Разработана структура агентного ИИ, позволяющая проводить комплексное тестирование энергосистем посредством ансамбля специализированных агентов, взаимодействующих с нативной кодовой базой $pandapower$ для выполнения расчётов режимов, анализа устойчивости и исследования коротких замыканий по запросу пользователя.

Обзор современных подходов к интеграции самообучающегося ИИ в энергетическую инфраструктуру, включая архитектуру нулевого доверия и стандартизацию взаимодействия.

Несмотря на значительные успехи в области искусственного интеллекта, автоматизация сложных инженерных задач в электроэнергетике требует качественно нового подхода. В работе, посвященной ‘Agentic AI Systems in Electrical Power Systems Engineering: Current State-of-the-Art and Challenges’, рассматривается потенциал агентного ИИ — системы, превосходящей традиционные модели по автономности и адаптивности. Предлагаемый обзор демонстрирует, как агентный ИИ, с использованием таких инструментов как Zero Trust Architecture и анализ выживаемости, позволяет решать задачи от оптимизации исследований энергосистем до разработки стратегий динамического ценообразования. Какие перспективы открываются для широкого внедрения агентного ИИ в критически важные инфраструктуры и как обеспечить его надежность и безопасность?

За пределами автоматизации: Рождение агентного ИИ

Традиционные агенты искусственного интеллекта, несмотря на впечатляющие успехи в узкоспециализированных задачах, демонстрируют ограниченные возможности при столкновении со сложными и динамично меняющимися условиями. Их работа, как правило, опирается на заранее заданные алгоритмы и не предусматривает адаптации к непредвиденным обстоятельствам или самостоятельному поиску решений в новых ситуациях. В отличие от них, системы, способные к автономному планированию и действиям, необходимы для решения проблем, требующих гибкости и креативности, а также способности к обучению в процессе выполнения задач. Это особенно актуально в сферах, где окружение непредсказуемо, а требования постоянно меняются, например, в робототехнике, управлении логистикой или разработке сложных программных систем.

Агентный искусственный интеллект знаменует собой принципиальный сдвиг в парадигме автоматизации. В отличие от традиционных систем, ориентированных на выполнение заранее заданных задач, агентный ИИ способен к самостоятельному рассуждению, планированию и реализации действий, направленных на достижение определенных целей. Данный подход позволяет создавать автономные системы, способные адаптироваться к изменяющимся условиям и решать сложные проблемы, не требуя постоянного вмешательства человека. Вместо простого выполнения инструкций, такие агенты способны формулировать подцели, оценивать риски и оптимизировать процесс достижения конечной цели, демонстрируя уровень интеллекта, приближающийся к человеческому.

Переход к агентному искусственному интеллекту невозможен без использования возможностей генеративных моделей. В отличие от традиционных систем, которые ограничены распознаванием закономерностей и выполнением заранее определенных задач, генеративный ИИ позволяет создавать принципиально новые решения. Он способен не просто анализировать данные, но и синтезировать информацию, планировать действия и адаптироваться к меняющимся условиям, проявляя признаки творческого подхода к решению проблем. Это достигается за счет способности моделей генерировать разнообразные варианты ответов, оценивать их эффективность и выбирать наиболее подходящий, что открывает возможности для автономного выполнения сложных задач и достижения поставленных целей без непосредственного вмешательства человека.

Руководство по приоритизации разработки агентного ИИ помогает максимизировать бизнес-эффект при решении сложных задач.

Агентный ИИ в действии: Практические применения

Автоматизация составления смет (Bill of Quantity, BoQ) с использованием агентного ИИ демонстрирует значительное повышение эффективности в расчете стоимости проектов. Первоначальные испытания показали точность до 92% при автоматизированном формировании детализированных сметных расчетов. Данная технология позволяет существенно сократить временные затраты и трудоемкость, связанные с ручным составлением BoQ, а также минимизировать вероятность ошибок, возникающих при расчетах, что особенно важно для крупных и сложных строительных проектов.

Агентный ИИ применяется для продвинутого моделирования электроэнергетических систем, обеспечивая более точное представление и анализ электрических сетей. Это достигается за счет возможности учитывать сложные взаимосвязи и динамические процессы, происходящие в энергосистеме, что позволяет проводить детальный анализ режимов работы, выявлять узкие места и прогнозировать возможные сбои. Повышенная точность моделирования позволяет оптимизировать параметры работы сети, повысить ее надежность и эффективность, а также проводить оценку влияния новых генерирующих мощностей и потребителей. В результате, проектирование, эксплуатация и модернизация электроэнергетических систем становятся более обоснованными и экономически эффективными.

Автономные агенты на базе ИИ значительно упрощают проектирование освещения подстанций, оптимизируя системы освещения для повышения безопасности и эффективности эксплуатации. Внедрение таких систем позволяет автоматически рассчитывать необходимое количество и расположение светильников, учитывая специфические требования к освещенности для различных зон подстанции, включая рабочие зоны, зоны обслуживания оборудования и периметр безопасности. Оптимизация осуществляется на основе анализа планов подстанции, данных о расположении оборудования и действующих норм и стандартов в области электробезопасности и освещения, что позволяет снизить энергопотребление и затраты на обслуживание при одновременном повышении уровня безопасности персонала и надежности работы оборудования.

Ключевую роль в реализации указанных приложений играют RAG (Retrieval-Augmented Generation) агенты. Данные агенты сочетают в себе возможности извлечения релевантной информации из внешних источников и генерации нового контента на её основе. Такой подход позволяет значительно повысить точность и эффективность выполнения инженерных задач, ранее выполнявшихся вручную. В ходе тестирования, внедрение RAG агентов привело к десятикратному увеличению пропускной способности (throughput) в сравнении с традиционными методами, что подтверждает их значимость для автоматизации сложных инженерных процессов.

Предложенная агентная система искусственного интеллекта позволяет автоматически формировать сметы (BoQ) на основе запросов на ценовые предложения (RFP), используя контекстный поиск по инженерным стандартам и данные из схожих проектов.

Обеспечение автономии: Целостность и безопасность данных

По мере усложнения систем автономного ИИ, возрастает риск подверженности враждебным атакам и манипулированию данными. Более сложные системы, как правило, имеют расширенную поверхность атаки, предоставляя злоумышленникам больше возможностей для эксплуатации уязвимостей. Это обусловлено увеличением количества взаимодействий между компонентами системы, расширением объемов обрабатываемых данных и повышенной зависимостью от внешних источников информации. В результате, даже незначительные изменения в данных могут привести к серьезным последствиям, включая искажение результатов работы, нарушение принятия решений и компрометацию целостности системы. Повышенная сложность также затрудняет обнаружение и нейтрализацию атак, требуя внедрения более совершенных механизмов защиты и мониторинга.

Кластеризация информации представляет собой эффективный метод структурирования данных в многоагентных системах, повышающий устойчивость к злонамеренному воздействию. Этот подход подразумевает объединение схожих данных в кластеры, что позволяет выявлять и изолировать аномалии или несанкционированные изменения. Использование кластеризации снижает влияние отдельных скомпрометированных агентов или источников данных, поскольку влияние атак ограничивается рамками соответствующего кластера. Кроме того, кластеризация упрощает процесс обнаружения и устранения поврежденных данных, а также обеспечивает более надежную проверку целостности информации в условиях динамически меняющейся среды. Эффективность метода зависит от алгоритма кластеризации и корректной настройки параметров, адаптированных к специфике данных и архитектуре многоагентной системы.

В процессе функционирования агентивных ИИ-систем, повторные переписывания данных с использованием больших языковых моделей (LLM) могут приводить к нежелательным последствиям, таким как снижение точности и внесение уязвимостей. Наблюдения показывают, что каждое последующее переписывание информации LLM повышает вероятность внесения неточностей, что может привести к ухудшению производительности системы и ее подверженности манипуляциям. Данный эффект обусловлен вероятностной природой LLM и возможностью генерации неверных или вводящих в заблуждение данных, даже при сохранении общей семантической согласованности. Необходимо учитывать этот фактор при разработке и эксплуатации агентивных систем, чтобы обеспечить целостность и надежность данных.

Уязвимости в системах Agentic AI, при эксплуатации, могут привести к атакам посредством внедрения вредоносных данных (Adversarial Data Injection), что ставит под угрозу целостность операций. Такие атаки предполагают намеренное искажение или подмену данных, используемых агентами для принятия решений, что может привести к непредсказуемым и нежелательным результатам. Внедрение может происходить на различных этапах обработки данных, включая ввод, хранение и использование, и направлено на манипулирование поведением агентов или получение несанкционированного доступа к информации. Успешная атака способна нарушить логику работы системы, привести к ошибочным выводам и, как следствие, к неправильным действиям, что особенно критично в приложениях, связанных с безопасностью или финансовыми операциями.

Атака с внедрением ложных данных позволяет злоумышленнику манипулировать коллективной памятью агентов в системе Agentic AI.

Оптимизация производительности и прогнозирование результатов

Адаптивность агентивных ИИ-систем требует разработки методов анализа их долгосрочной эффективности в условиях постоянно меняющейся среды. В отличие от традиционных систем, где поведение предсказуемо, агентивные ИИ непрерывно учатся и корректируют свои стратегии, что делает оценку их производительности сложной задачей. Для этого необходим переход от анализа мгновенных результатов к изучению эволюции поведения во времени, учитывая влияние внешних факторов и внутренних изменений в системе. Понимание того, как агентивные ИИ приспосабливаются к новым условиям и как долго сохраняется их эффективность, критически важно для обеспечения устойчивости и максимизации отдачи от инвестиций в подобные технологии. Анализ долгосрочной производительности позволяет выявлять закономерности, прогнозировать потенциальные проблемы и своевременно корректировать стратегии, гарантируя, что система остается актуальной и эффективной в динамичной среде.

Анализ выживаемости представляет собой мощный статистический метод, особенно ценный при оценке долгосрочной эффективности стратегий ценообразования, управляемых агентами искусственного интеллекта. В отличие от традиционных метрик, фокусирующихся на краткосрочной прибыли, данный подход позволяет оценить, как долго конкретная стратегия сохраняет свою актуальность и конкурентоспособность в динамичной рыночной среде. Он позволяет не только определить момент, когда стратегия перестает приносить ожидаемый результат, но и выявить факторы, влияющие на её «выживаемость» — например, изменение рыночной конъюнктуры, действия конкурентов или предпочтения потребителей. Таким образом, анализ выживаемости дает возможность более точно прогнозировать жизненный цикл стратегий, оптимизировать их применение и, как следствие, максимизировать возврат от инвестиций в интеллектуальные системы ценообразования.

Анализ ключевых метрик эффективности агентивных ИИ позволяет не только оценивать текущие результаты, но и оптимизировать распределение ресурсов для обеспечения устойчивой ценности инвестиций. Понимание того, как различные факторы влияют на долгосрочную производительность, дает возможность целенаправленно направлять вычислительные мощности и финансовые вложения в наиболее перспективные области. Такой подход позволяет максимизировать отдачу от внедрения агентивных систем, избегая неэффективного использования ресурсов и обеспечивая долгосрочную конкурентоспособность. В результате, организации получают возможность не просто внедрить ИИ, но и поддерживать его работоспособность и адаптировать к меняющимся условиям, гарантируя постоянную отдачу от вложенных средств.

Аналитическая структура, применяемая к агентному ИИ, выходит за рамки оценки немедленной прибыли, фокусируясь на поддержании долгосрочной работоспособности системы. Она позволяет предсказывать потенциальные сбои и проводить профилактические мероприятия, обеспечивая стабильную эффективность стратегий ценообразования. Полученные результаты, оцениваемые с 95%-м уровнем доверия, предоставляют возможность для проактивной корректировки параметров работы, оптимизации распределения ресурсов и, как следствие, увеличения рентабельности инвестиций в агентный ИИ. Данный подход позволяет перейти от реактивного решения проблем к превентивному управлению системой, гарантируя ее устойчивость в динамичной среде.

Агентский ИИ-подход позволяет улучшить ключевой показатель эффективности (KPI) ценообразования электромобильных аккумуляторов за счет интеграции анализа выживаемости и компиляции данных о ценах для формирования рекомендаций по оптимизации.

Исследование, представленное в статье, акцентирует внимание на неизбежном старении любых систем, даже самых передовых, таких как агентный искусственный интеллект в энергетических системах. Этот процесс, хоть и предсказуем, требует постоянного внимания к вопросам безопасности и доверия, особенно в контексте автоматизации инженерных задач. Бертранд Рассел однажды заметил: «Страх — это признак слабости, а смелость — признак силы». Подобно тому, как смелость необходима для преодоления препятствий, так и проактивный подход к управлению рисками и внедрению архитектуры нулевого доверия является ключевым для обеспечения долгосрочной жизнеспособности и надежности агентных систем. Статья подчеркивает, что любые улучшения в этой области имеют ограниченный срок действия, что требует постоянной адаптации и обновления.

Что же впереди?

Представленные исследования, хотя и демонстрируют потенциал агентного ИИ в энергетических системах, лишь осторожно касаются краеугольного вопроса: долговечности. Каждая система, как известно, стареет — вопрос лишь в том, насколько достойно. Акцент на протоколах, вроде Model Context Protocol и Zero Trust Architecture, безусловно, важен, но это, по сути, попытки смягчить неизбежное, а не предотвратить его. Необходим переход от простого обнаружения сбоев к пониманию их природы как сигнала времени, как проявления внутренней энтропии системы.

Особое внимание следует уделить не столько автоматизации инженерных задач, сколько рефакторингу — диалогу с прошлым, анализу накопленных ошибок и адаптации архитектуры к изменяющимся условиям. Стандартизация интеграции инструментов — это, конечно, прогресс, однако истинная задача заключается в создании систем, способных к саморефлексии и эволюции.

В конечном счете, будущее агентного ИИ в энергетике зависит не от сложности алгоритмов, а от способности инженеров и исследователей принять тот факт, что любая система обречена на устаревание. Искусство заключается в том, чтобы предвидеть этот процесс и создать системы, которые смогут достойно пройти через него, передавая свой опыт следующим поколениям.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.14478.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-19 11:26