Нарушения при работе с информационными системами Россельхознадзора будет выявлять искусственный интеллект

Печать

Нарушения при работе с информационными системами Россельхознадзора будет выявлять искусственный интеллект

27 января руководитель Россельхознадзора Сергей Данкверт принял участие в презентации AI-подсистемы, которая на базе данных ФГИС «ВетИС» находит нарушения при обороте продукции животного происхождения. Решение на основе искусственного интеллекта было разработано для Службы платформой Сбера – СберАналитика, сообщили The DairyNews в пресс-службе РСХН.

«Благодаря подсистеме на основе искусственного интеллекта был проанализирован объем данных за несравнимо меньшее время, чем это делается вручную сотрудниками Службы, - отметил руководитель Россельхознадзора Сергей Данкверт. - Есть абсолютная убежденность в том, что мы двигаемся в том направлении, когда скоро потребитель, а не только сотрудник компетентных служб, сможет в своем смартфоне увидеть цепочку производства «от поля до вилки»».

Сотрудничество со Сбером, по словам главы ведомства, сможет послужить примером создания первого в мире онлайн-сервиса, в котором покупатель будет выбирать товар исходя из статуса и надежности его производителя.

Внедрение разработанной специалистами СберАналитики подсистемы позволит увеличить охват анализа электронных сопроводительных документов в 5 тысяч раз и выявлять больше нарушений, а также повысить скорость этого процесса в несколько миллионов раз. В 2022 году планируется запустить полноценный пользовательский интерфейс.

Уже сейчас искусственный интеллект самостоятельно выявляет 30 типов нарушений при обороте товаров: несоответствие объемов сырья и объемов продукции, отсутствие гашения эВСД в установленный срок, нелогичное перемещение товаров, создание фиктивных цепочек производства для увеличения объемов продукции на каждом из этапов, фантомные площадки и др.

Так, например, AI-решение позволило установить, что компания ООО «Заволжское молоко» 25 января 2022 года выработала 200 тонн сливочного масла 82,5% жирности из 40 кг масла 72,5% жирности, то есть фактически из сырья неизвестного происхождения.

Кроме того, искусственный интеллект оценивает и сроки производственных операций, выбирая нелогичные и предоставляя их для анализа специалистам Россельхознадзора. Так, нейросеть выявила, что компания ООО «Эдем» 26 января за 1 минуту термически обработала 150 тонн молока при отсутствии справки о благополучии дойного стада (то есть без подтверждения фактического наличия дойных коров), далее еще за 10 минут изготовило 50 тонн сливочного масла, а затем за 10 минут погрузило и отправило продукцию из Саратовской области в Липецкую.

В настоящее время мониторинговые группы территориальных управлений ведомства могут обрабатывать лишь 0,02% от всего объема электронных ветеринарных сопроводительных документов (эВСД), оформляемых ветеринарными специалистами, производителями и продавцами животноводческой продукции. Всего в ФГИС «ВетИС» каждый час регистрируется около 500 тыс. эВСД от более чем 3,8 млн производственных, логистических и иных площадок РФ, на которых осуществляют деятельность более 3,2 млн хозяйствующих субъектов.

Усовершенствованная методика мониторинга позволит обработать весь объем генерируемых документов и ускорить выявление нарушений. В настоящее время точность подсистемы по выявлению нарушений при оформлении эВСД с помощью искусственного интеллекта составляет 90%.

Разработка подсистемы с целью анализа сведений из ФГИС «ВетИС» проводилась в четыре этапа, в ходе которых обследовались технологические процессы, разрабатывалась модель для идентификации типов нарушений.

Обучение всех моделей, входящих в состав AI-подсистемы, проходило на облачных мощностях суперкомпьютеров Christofari и Christofari Neo. Christafari по мощности занимает 40 место в мире, 7 место в Европе и 1 место в России, а Christafari Neo производительнее своего предшественника почти в 2 раза.

В ходе презентации, состоявшейся сегодня в формате видеосовещания, представители Россельхознадзора и специалисты СберАналитики обсудили ряд усовершенствований AI-подсистемы. Все предложения надзорного ведомства в ближайшее время будут направлены техническим специалистам Сбера.

Мониторинг ФГИС «ВетИС» с использованием модели искусственного интеллекта позволит минимизировать риски попадания на рынок контрафактных и фальсифицированных продовольственных товаров, обеспечит биологическую безопасность сырья, а также изготовленных из него продуктов, повысит экспортную привлекательность российской пищевой продукции и спрос на нее внутри страны. Как следствие, это приведет к повышению качества жизни в России.


Источник: dairynews.ru

30.01.2022
445
Напишите комментарий
Внимание! Чтобы принять участие в обсуждении требуется авторизоваться

Статьи партнеров

Елена Квач, специалист по технической поддержке ключевых клиентов, ООО «Провими» Для раскрытия генетического потенциала ремонтного молодняка и получения в будущем высокой ...

317

Рынок молока Сибири демонстрирует устойчивый рост валового производства, а также рост продуктивности на дойную голову. В стабильной динамике повышения производственных показателе...

554

Мария Копылова, технолог по КРС «Коудайс МКорма» При интенсивной эксплуатации крупного рогатого скота все чаще возникают проблемы, связанные с нарушением обмена веществ. В...

521

А. Головин, ведущий ветеринарный врач по животноводству, компания «Коудайс МКорма» Тема синхронизации и стимулирования половой охоты у коров по-прежнему не теряет своей ак...

758

Мария Копылова, технолог по КРС Компания «Коудайс МКорма» В современном молочном животноводстве особую актуальность приобретает вопрос балансирования рационов для дойных к...

504

С. Шилов, ведущий специалист по микроклимату, ООО «Коудайс МКорма» Не секрет, что здоровье и способность к высокой отдаче молока напрямую зависят от условий содержания жив...

630

Молочная ферма, какой бы крупной или маленькой, семейной, она ни была, - это сложный, живой, постоянно развивающийся организм, который требует постоянной заботы и контроля. Три к...

529

С. Шилов, специалист по микроклимату компании «Коудайс МКорма». Периодически, просматривая новости развития агропромышленных предприятий, мы обращаем внимание на сообщения...

447

Сергей Кумарин, доктор сельскохозяйственных наук, профессор, главный технолог по крупному рогатому скоту ООО «Коудайс МКорма» Юрий Мельников, управляющий комплексом ООО«Вера» ...

544

Автор: Кумарин С.В., Главный технолог по КРС, доктор с.-х. наук, профессор, НПАО «Коудайс МКорма» Руководство страны поставило конкретную задачу обеспечения населения прод...

473

Автор: Кумарин С.В., главный технолог по КРС НПАО «Коудайс МКорма», доктор сельскохозяйственных наук. Первов Н.Г., ВНИИ животноводства им. академика Эрнста Л.К. , доктор сельскох...

587

Статьи о скотоводстве

"Социальная ответственность" и "экономическая устойчивость" являются неотъемлемой частью надлежащей практики молочного животноводства, поскольку они устраняют два ключевых риска ...

21.03.2023
24

Потребители все чаще обеспокоены тем, что производство продуктов питания является устойчивым и осуществляется в гармонии с окружающей средой. Для решения этих проблем важно, чтоб...

21.03.2023
25

Благополучие животных - это применение разумных и деликатных методов животноводства к домашнему скоту на ферме. Благополучие животных в первую очередь связано с благополучием жив...

21.03.2023
22

В этом информационном бюллетене описана надлежащая практика молочного животноводства для обеспечения здоровья животных, производящих молоко, и эффективной программы здравоохранен...

21.03.2023
40

Доение является определяющим видом деятельности в молочном животноводстве. Потребители требуют высоких стандартов качества молока, поэтому управление доением направлено на миними...

21.03.2023
32

Количество и качество предоставляемых корма и воды во многом определяют здоровье и продуктивность молочного животного, а также качество и безопасность его молока. Этот информацио...

21.03.2023
39

Управление кормлением высокопродуктивных коров имеет решающее значение для успешной адаптации к лактации, поддержания кальция в крови и здоровья рубца, а также для поддержания ре...

12.02.2023
624

Исследовательская работа показывает отсутствие доказательств факторов, влияющих на тяжесть клинического проявления мастита. Исследователи текущего исследования подробно описывают...

12.02.2023
643

Мастит является одним из наиболее распространенных инфекционных заболеваний у молочных коров в США, вызывающим стойкую воспалительную реакцию молочной железы из-за физической тра...

12.02.2023
620