Технологический суверенитет Казахстана. В Минэнерго представили концепцию Energy AI Kazakhstan

В Министерстве энергетики РК представили концепцию "Energy AI Kazakhstan", направленную на формирование единой цифровой среды для внедрения искусственного интеллекта в производственные и управленческие процессы отрасли, сообщает пресс-служба ведомства.

Министр энергетики Республики Казахстан Ерлан Аккенженов провёл рабочее совещание по вопросам применения искусственного интеллекта в топливно-энергетическом комплексе, где председатель совета директоров компании 01.AI, внештатный советник президента Казахстана доктор Кай-Фу Ли, подключившийся в режиме онлайн, представил подходы компании к применению ИИ в энергетике. Участники ознакомились с архитектурой предлагаемой платформы, её функциональными возможностями и сценариями использования в деятельности министерства и подведомственных организаций.

"В числе представленных решений – раннее выявление рисков дефицита топлива, автоматизация подготовки и проверки отчётности, а также мониторинг промышленной безопасности. Их применение призвано повысить оперативность анализа отраслевых данных и обоснованность принимаемых решений. Отдельное внимание уделили цифровым двойникам энергетических объектов. Такие инструменты позволяют моделировать производственные процессы, анализировать состояние оборудования, выявлять потенциальные отклонения и оценивать последствия различных сценариев до принятия технических решений", – рассказали в ведомстве.

Предлагаемая архитектура объединяет отраслевые базы знаний, информационные системы и специализированных ИИ-агентов для выполнения конкретных производственных и управленческих задач. Один из ключевых принципов концепции – обеспечение технологического и информационного суверенитета Казахстана. Предусматривается размещение данных, вычислительной инфраструктуры и отраслевых моделей на территории страны под контролем министерства.

На совещании также обсудили возможные этапы реализации инициативы: проведение пилотных испытаний на реальных отраслевых данных, оценку эффективности предлагаемых решений и последующее масштабирование инструментов, подтвердивших практическую пользу для отрасли.