На форуме CNews «Кейсы. Опыт ИТ-лидеров» коллеги представили два цифровых продукта, один из которых работает в горнорудном производстве, другой – ориентирован на коммерческое направление ЕвроХима.

LLM как прикладной ассистент при разработке прогностических моделей цен на удобрения

Руководитель департамента технологий индустрии 4.0 Александр Котельников рассказал о системном подходе при внедрении ИИ и больших языковых моделей: как от формулировки проблем в элементах цепочки создания ценности цифровые команды приходят к созданию передовых инструментов оптимизации процессов.

Стратегия внедрения ИИ основана на встраивании цифровых модулей в точки принятия решений в автоматизированных бизнес-процессах компании. Такие модули могут быть как классическими нейросетями, модулями машинного обучения (ML), так и моделями на основе LLM. В качестве примера Александр рассказал об опыте задействования LLM при разработке системы краткосрочного прогнозирования цен карбамида.

Прогнозные модели уже тестируются на рынке карбамида и, в ряде случаев, предсказывают цены точнее, чем человек.

В помощь геологам

Начальник управления «Беспроводные технологии, видеоаналитика, аудиоаналитика» Артём Рагозин продемонстрировал работу мобильного приложения для экспресс-оценки качества руды в шахтах «Минералогия».

Геолог сканирует стенку выработки – нейросеть распознаёт тип породы, строит карту и считает массовый состав.
- Время для анализа – 1 минута
- Точность 95% к лабораторным данным
- Повышение качества руды на 300–500 тонн в месяц

Это первое в мире применение компьютерного зрения в калийных шахтах с точки зрения анализа минералогического состава.
Приложение позволяет в условиях реального времени оценить продуктивность забоя и качество добываемой руды, что позволяет геологам и технологам управлять качеством продукта, поднимаемого из шахты.