圣彼得堡国立大学学生借助人工智能，助力工业企业优化升级

每年由大型能源公司组织国际公开赛，开展多个在校生人工智能项目。每场竞赛队伍由来自不同专业领域的学生自愿组成。学生在圣大（能源系统数学建模教研室）副教授奥瓦涅斯·佩特罗相的指导下解决企业提出的任务。

按要求，竞赛项目主要涉及机器控制流程优化以及异常情况处理，即不同能源系统障碍的预测、自我检测。作为项目的一部分，我们为公司提供程序代码——一套正确的设计打包算法，借助该算法的帮助，企业机器可以学会如何在无人为干预的情况下做出最高效的决定。

圣大能源系统数学建模教研室副教授授奥瓦涅斯·佩特罗相

研究人员解释说，现代大型电力公司通常已实现设备管理自动化。也就是说，整个电网的性能不是由人，而是由控制器等特殊技术系统来监测和控制。他们保护电气设备不受过载、非计划停机和其他导致工厂机械故障问题的影响。

然而，据授奥瓦涅斯·佩特罗相说 这些系统暂时还不能独立对自身操作进行优化，例如做出降低生产成本过或增加能源产量的决定。圣彼得堡学生开发的现代人工智能算法有助于弥补这一缺陷。

关于圣大学生研究成果的更多信息请参阅发表于“计算机与信息科学通讯”、“数学”及“控制过程与稳定性”杂志上的文章。

例如，在校生为法国能源公司Réseau de Transport d’Électricité (RTE) 编写程序代码以加强电网设施保护。授奥瓦涅斯·佩特罗相指出“我们需要开发出一套算法，让公司能够计算出最佳的电网检查时间。该时间表需要考虑到维修人员的有限数量并能够最小化潜在风险——解决不同的故障、问题以及降低因事故而产生的电网维护成本。为解决问题我们的学生采用了现代全局优化算法并针对所提出的案例成功给出了解决方案。”

在另外一场比赛中圣大的在校生为法国电力工程公司Schneider Electric（施耐德电气）设计出一种发电系统控制算法，该系统由电池和与之相连的太阳能板组成。正如授奥瓦涅斯·佩特罗相所解释的那样，学生们需要创建一种能够使公司发电成本最小化的软件产品。

最终，学生们为充放电控制器编写了一种特殊的算法。其生成的代码可以使控制系统学习利用预测优化以此有效降低能源成本。

圣大能源系统数学建模教研室副教授授奥瓦涅斯·佩特罗相

“也就是说，基于我们的算法，控制器可以独立地决定此刻该做什么：根据当前的电荷量、预计的需求和太阳能板的发电量，给电池充电，或者给电池放电。” 该研究人员补充说。

高校学生同时为施耐德电气编写了一套代码自动搜寻电网故障软件产品，使控制器可以分析来自电网传感器的负载数据，并根据收到的信息确定发生故障的区域。这大大加快了企业查找解决生产问题的速度。

从2020年底到2022年初，圣大学生共为工业企业开发了六个人工智能项目。目前，学生的研究成果对所有商业公司开放。所开发的代码已经公布在网上，任何有意愿的企业都可以使用这些代码并在工作中应用。

来自圣大的多位学者同样在人工智能和数据科学中心（ЦИИНД）的基础上开展人工智能项目研究。该中心于2020年5月在我校成立，旨在培训专业人才，组织专题研究和开展专家分析工作。2022年，多位圣大学者依托中心开展项目研究，项目涉及16个领域，其中包括机器学习、神经网络、分布式分类账和区块链。

正如授奥瓦涅斯·佩特罗相所指出的，人工智能项目的开展不仅有利于企业，也有利于学生自身。 “竞赛期间在校生撰写项目研究论文，以便在被主要索引收录的科学期刊上发表。同时多位学生在国内和国际会议上就所开发的算法进行演讲，大大提高了其学术素养。但更重要的是，学生通过完成的项目，开源代码链接以及演示视频来完善作品集”，研究人员强调道。

他补充说，现在能源、石油开采、以及 IT行业的大公司很需要人工智能领域的专家。这些企业对掌握机器学习算法的人才有大量的需求。根据授奥瓦涅斯·佩特罗相的说法，未来，当中小型企业具备推动人工智能技术应用的能力时，对此类人才的需求将进一步增加。

圣彼得堡大学提供了在人工智能领域学习的机会。招收本科生项目（ “应用数学、程序设计与人工智能” ）和硕士研究生项目（ “人工智能与数据科学” 、 “数学建模、程序设计与人工智能” 、 “人工智能与国际安全” 、 “面向工程的信息学与人工智能” ）。今年向申请者开放的项目还有 “数学机器人与人工智能” 、 “人工智能在言语活动建模中的应用” 以及 “人工智能和大数据技术” 。