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
603
Напишите комментарий
Внимание! Чтобы принять участие в обсуждении требуется авторизоваться

Статьи партнеров

Ящур — крайне опасное вирусное заболевание домашних и диких парнокопытных животных, которое может передаваться человеку. Вакцинация не гарантирует без...

116

Завершаем наш цикл интервью с представителями лаборатории Rock River. Сегодня мы выкладываем видео с вице-президентом лаборатории Заком Майером. Зак рассказал нам про историю ...

249

С Дастином мы поговорили про почвенный анализ, узнали что это такое, зачем он нужен, на что обращают внимание агрономы при получении этого анализа.

381

В феврале получили возможность познакомить вас ближе с Rock River Laboratory – нашими американскими партнёрами по исследованиям кормов и почвы. И сняли три интервью с разными сот...

378

Сенаж из люцерны является ценным источником питательных веществ для молочного стада. Повышение качества кормов за счет увеличения показателя TTNDFD по...

460

TMR Online – это простой и удобный калькулятор для расчёта полносмешанных рационов. Он позволяет бесплатно составить рацион кормления для крупного рог...

611

Микотоксины в кормосмеси: следим за опасным уровнем для КРС 44% образцов имели превышение хотя бы одного из пяти типов микотоксинов среди 255 кормосмесей, исследованных...

616

Анализ на антиген ВД КРС позволяет выявить персистентно-инфицированных животных, из-за которых вирус не уходит из стада, и приводит к дальнейшему заражению здоровых особей и их г...

601

Ветеринарный консультант лаборатории ЯРВЕТ поможет вам правильно выбрать животных, материал и время для исследования перед анализом, и окажет помощь в интерпретации результатов п...

644

Что такое de novo жирные кислоты, почему они важны для потребителей молочных продуктов и как они влияют на общую концентрацию молочного жира? Ниже пре...

678

Статьи о скотоводстве

Независимо от типа молочной фермы, всегда необходимы подстилки определенного типа. Однако как сделать правильный выбор при таком количестве вариантов ...

07.03.2024
96

Работа стадного быка сезонная, но производитель должен обеспечить хорошее содержание быка в межсезонье, чтобы максимально соответствовать поставленным...

29.01.2024
133

Бесплодие коров и связанные с ним болезни репродуктивной системы являются серьезной проблемой, снижающей продуктивность молочного производства. Потери...

11.01.2024
95

Воспроизводство коров является важным процессом в животноводстве, так как позволяет поддерживать численность стада и получать молоко и мясо. Однако ин...

11.01.2024
167

На продуктивное долголетие коров, кроме кормления и содержания, влияют еще такие факторы как порода, генотип, селекция и т.д.

11.01.2024
97

Иммунная система молодняка на раннем этапе жизни зависит от антител, которые они получают из молозива. После отъема телята сталкиваются с необходимост...

31.10.2023
259

Выявление течки коров в больших стадах. Самая высокая плодовитость наблюдается, когда коров разводят в течение последних 10 часов стояния или в течени...

22.08.2023
1432

Хромота является серьезной проблемой благополучия молочного скота, вызывая боль, снижение выработки молока, сокращение продолжительности жизни и сниже...

22.08.2023
832

Копыта выполняют множество функций, в том числе поддерживают вес животного, рассеивают энергетическое воздействие при ударе копыт о землю или поверхно...

22.08.2023
854