Արհեստական բանականությունը հեղաշրջում է անվտանգության ստանդարտներն ատոմակայաններում․ հայ ինժեներ-գիտնական Մ․ Նավասարդյանի դերը՝ նորարարության գործում
 Վերջին հարյուրամյակում էներգետիկ արդյունաբերությունը եղել և մնում է մարդկության ուշադրության կենտրոնում, քանի որ այն համարվում է ժամանակակից քաղաքակրթության կենսական բաղադրիչներից մեկը։ Ամբողջ աշխարհը գնում է էներգետիկ համակարգերի արագընթաց աճի, որ պայմանավորված է Երկիր մոլորակի բնակչության քանակի և կյանքի որակի բարձրացմամբ, ինչն էլ իր հերթին անհնար է պատկերացնել առանց ավտոմատ համակարգերի և նորագույն տեխնոլոգիաների ներդրման։ Այս հանգամանքն իր հերթին պահանջում է մեծ քանակի էլեկտրաէներգիա։ Եթե փորձենք համեմատական անցկացնել երկրների միջև, ապա մեկ շնչին բաժին հասնող էլեկտրաէներգիայի պահանջարկի ցուցանիշները ավելի բարձր են զարգացած երկրներում։ Էներգետիկ արդյունաբերության զարացումը իր հերթին առաջացնում է մի շարք էկոլոգիական խնդիրներ, ինչպիսիք են գլոբալ տաքացումը, որը պայմանավորված է բնական վառելիքների այրումից առաջացած ծխագազերի մթնոլորտ արտանետումից, այդ իսկ պատճառով մարդկությունը գնում է այլընտրանքային և վերականգնվող էլեկտրաէներգիայի աղբյուրների հետևից, ինչպես նաև ատոմային էներգետիկայի զարգացման ճանապարհով, քանի որ այն նույնպես չի ենթադրում վտանգավոր ծխագազերի արտանետում։ Ատոմակայանները ամենամատչելի և մեծ էներգետիկ պոտենցիալ ունեցող էլեկտրաէներգիայի աղբյուրներից են, որոնք իրենցից ներկայացնում են շատ բարդ տեխնոլոգիական պրոցեսների շղթայական համակարգեր, և գաղտնիք չէ, որ անվտանգության ապահովումը գերխնդիր է այդպիսի բարդ և վտանգավոր օբյեկտների համար, որպեսզի անհնարինին մոտեցվի Չերնոբիլի ԱԷԿ-ի և Ֆուկուսիմայի ԱԷԿ-ի վթարների նման աղետները։ Այդ անվտանգության համակարգերը տարեց տարի կատարելագործվում են և շատանում, իսկ դրանց հուսալիությունը և էֆեկտիվությունը բարձրացնելու նպատակով սկսում են օգտագործվել նորագույն տեխնոլոգիաները, որոնցից է արհեստական բանականությունը։ Այդպիսով, առաջ է գալիս թե՛ ինժեներական և թե՛ ծրագրավորողական հմտություններ ունեցող գիտնական-մասնագետների կարիք ամբողջ աշխարհում։ Ահա այդ նեղ գիտնական-մասնագետների շարքում է գտնվում նաև մեր հայրենակիցը՝ Մանուկ Նավասարդյանը, ում գլխավորությամբ ստեղծվել է նմանը չունեցող անվտանգության համակարգ՝ ատոմակայանների աշխատակիցների և ինժեներների անվտանգության կանոններին խստորեն հետևելու համար։ Սա նմանը չունեցող տեխնոլոգիական առաջընթաց է, որը միավորում է ԱԲ-ն և ինժեներական մտքի թռիչքը, որի կարևորությունն անգնահատելի է այդպիսի վտանգավոր օբյեկտներում ինչպիսիք են ատոմակայանները։ Մանուկ Նավասարդյանը գերազանցությամբ ավարտել է մագիստրոսական ծրագիրը Մոսկվայի ազգային հետազոտական միջուկային համալսարանում 14.04.01 «Ատոմային էներգետիկա և Ջերմաֆիզիկա» ուղղությամբ, և շարունակել իր գիտական աշխատանքը նույն համալսարանի ասպիրանտուրայի 14.06.01 «Միջուկային, Ջերմային և վերականգնվող էներգետիկա և հարակից տեխնալոգիաներ» ծրագրով։ Այս ամենին զուգահեռ 2020 թվականից սկսել է համատեղությամբ աշխատել Մոսկվայում գտնվող «Vizorlabs» ընկերությունում, որը ներկա պահին Ռուսաստանի մասշտաբով գտնվում է թոփ 3 ընկերությունների ցանկում, որ զբաղվում են տարբեր ոլորտներում արհեստական բանականության օգնությամբ անվտանգության համակարգերի ներդրմամբ։ Նավասարդյանը 3 տարիների ընթացքում տվյալների վերլուծաբանից հասել է դատա ինժեներիայի (data engineer) բաժնի ղեկավարի պաշտոնին և զբաղվում է տվյալագիտությամբ (data scientist), ԱԲ մոդելների ստեղծմամբ։ 2021 թվականին հիմելով «Nava-DC» ՍՊԸ ընկերությունը պայմանագրեր է կնքել «Vizorlabs» ընկերության հետ՝ մասնակցելու համար մի շարք մասշտաբային նախագծերի` ինչպիսիք են Ռոսատոմ, Եվրազ, Նեստլե, Գազպրոմ և շատ այլ հայտնի կազմակերպությունների հետ համագործակցությունները, որոնց գլխավոր ղեկավարը եղել է հենց ինքը՝ գիտնականը: Մանուկ Նավասարդյանի գլխավորությամբ Մոսկվայի ազգային հետազոտական միջուկային համալսարանի թերմոդինամիկայի լաբորատորիայում ստեղծվել է ավտոմատ համակարգ՝ թերմոդինամիկական ստենդի վրա փորձեր կատարելու համար, որը փոքր մասշտաբներով նմանակում է հենց ատոմակայանում տեղի ունեցող թերմոդինամիկական պրոցեսները։ Փորձերի հիման վրա հրատարակվել են մի շարք գիտական աշխատանքներ, որոնց հեղինակն ու համահեղինակն է երիտասարդ գիտնականը։ Նավասարդյանը մանրամասնորեն պատմում է իր գլխավորությամբ ստեղծված անվտանգության համակարգի աշխատանքի մասին․ - Համակարգը, որն աշխատում է արհեստական բանականությամբ, պատկանում է մեքենայական ուսուցման (machine learning) համակարգչային տեսողության (computer vision) տիպին։ Մի փոքր ներկայացնեմ, թե ինչպես ենք ստեղծել մեր ԱԲ մոդելը, որն այժմ օգտագործվում է ատոմակայաններում։ Եթե ներկայացնենք պարզորեն, ապա մոդելի ստեղծումն իրենից ներկայացնում է մի գործընթաց, որը կարելի է բաժանել հինգ պարզ քայլերի՝ 1. Տվյալների հավաքագրում, 2. Այդ տվյալների մշակումն արհեստական բանականության ուսուցման համար, 3. Մեքենայական ուսուցում, որի ընթացքում ԱԲ-ն սովորում է մշակված տվյալների վրա ինքնուրույն տեսնել, հայտնաբերել մեզ անհրաժեշտ օբյեկտները, 4. Ստացված մոդելի որակի ստուգում, և տեղադրում, 5. Մոդելի կատարելագործում՝ իր իսկ սխալների հիման վրա։ Այս գործընթացների իրականացումը պահանջում է գիտելիքներ ծրագրավորման՝ մասնավորապես դատա ինժեներիայի և տվյալագիտության ոլորտում։ Դե իսկ փաստը, որ մոդելն օգտագործվելու է ատոմակայաններում, իրենից ենթադրում է հենց բուն ինժեներական գիտելիքներ։ Միավորելով այս ամենը՝ ստանում ենք նմանը չունեցող համակարգ, որի նշանակությունը վիտալ է ատոմակայաններում։ Առաջին փուլի ընթացքում ատոմակայանում վիդեոնկարահանող սարքավորումներից սերվերում հավաքել ենք մեծ տվյալային բազա։ Երկրորդ փուլն իրենից ենթադրում էր այդ տվյալային բազայի մշակում։ Այս գործընթացը ապահովել են իմ ընկերության՝ «Nava-DC» թիմի աշխատակիցները՝ նշագրողները (annotator-ներ) և տվյալների վերլուծաբանները (data analyst)։ Ամեն կադրի կամ արդեն իսկ ֆիլտրված կադրերի վրա, որտեղ գտնվում են մեր նպատակային օբյեկտները՝ տվյալ պարագայում մարդիկ՝ աշխատակիցները նշագրման գործիքների օգնությամբ (CVAT, Superannotate, Labelme և այլն) կատարում են տարբեր տեսակների նշագրումներ և հավաքվում է մշակված տվյալների բազա՝ կոորդինատներով և օբյեկտների դասակարգումով, որը պարունակում է ինֆորմացիա այն մասին, թե նշագրված օբյեկտը կոնկրետ ինչ է՝ մարդ, սաղավարտ, ձեռնոց թե մեկ այլ բան։ Երրորդ փուլն ամենապատասխանատուներից է, այն է՝ մեքենայական ուսուցումը։ Տվյալագետն (data scientist) ընտրելով մեր նպատակին առավելագույնս համապատասխանող ԱԲ մոդելը և գրադարանները (օրինակ YOLOv7, Mask R-CNN), մեր ԱԲ մոդելին սովորեցնում ենք գտնել այդ պատկերները և դրանց կոորդինատները այլ կադրերի վրա։ Այս մեթոդի մեքենայական ուսուցումն անվանում են ուսուցչի օգնությամբ, քանի որ մենք կատարելով ուսուցչի դեր, ԱԲ մոդելին տալիս ենք արդեն իսկ պատրաստ, մշակված, նշագրված տվյալների բազա։ Նշեմ, որ կան նաև այլ տեսակի ուսուցման մեթոդներ, օրինակ՝ առանց ուսուցչի ձևը։ Այդ մեթոդի պարագայում մոդելը նախապես ոչինչ «չգիտի» և փորձում է սովորել առանձնահատուկ հատկություններ գտնելով տվյալների միջև։ Կա նաև հիբրիդային ուսուցման մեթոդ, որի ժամանակ մոդելը մասնակի օգնությամբ է սովորում՝ ամեն ճշգրիտ կանխատեսման համար պարգևատրում ստանալով։ Չորրորդ փուլը որակի ստուգման փուլն է։ Ստուգում ենք մեր սովորեցրած մոդելի որակը հատուկ չափման մետրիկաներով, որոնցից ամենահայտնիներն են՝ accuracy, precision, recall, f1, նաև դրանց գրաֆիկական կորերը, որոնց օգնությամբ էլ որոշվում է, թե մեր ստացած մոդելն ինչքանով է բավարարում մեր նպատակներին, ինչից կախված ժամանակի ընթացքում ավելացնում ենք նոր տվյալներ բազայում, որը նպաստում է ավելի ճշգրիտ կանխատեսումներ անող մոդելի ստացմանը։ Հինգերորդ փուլը, որն ինքս եմ հեղինակել, փակում է մոդելի ստեղծման ամբողջ ցիկլը։ Այս պարագայում նշագրողներին ենք տալիս ոչ թե դատարկ կադրեր, այլ ԱԲ մոդելի կողմից արդեն իսկ նշագրած տվյալներ։ Նշագրողները ուղղումներ են կատարում տվյալների վրա, որ բնականաբար ավելի արագ է ստացվում, քան աշխատանքը զրոյից կատարելը, և տվյալները վերադարձվում են ուսուցման։ Այս դեպքում ԱԲ մոդելը կատարելագործում ենք իր իսկ կատարած սխալ կանխատեսումների հիման վրա և քայլ առ քայլ ստանում ավելի ճշգրիտ մոդել։ Իմ անմիջական գլխավորությամբ ստեղծված այս ԱԲ մոդելը կարողանում է ատոմակայանի տեսահսկվող տարածքներում կատարել ստուգումներ և վերլուծություններ, գտնել ԱԷԿ-ի աշխատակիցների կողմից անվտանգության կանոնների կոպիտ խախտումները, որոնք կարող են կյանքի գին ունենալ հենց իրենց համար։ Այդպիսի կոպիտ խախտումներից է համարվում վտանգավոր հատվածներում առանց հատուկ հանդերձանքի աշխատանք կատարելը, խոսքը մասնավորապես պաշտպանիչ սաղավարտների, հատուկ ձեռնոցների և հատուկ համազգեստների բացակայության մասին է։ Կան նաև տարածքներ, որտեղ մարդկանց մուտքն ընդհանրապես արգելվում է, և համակարգը հսկում է այդ տարածքների պահպանությունը, նախագծել ենք նաև կրակի և ծխի դետեկտորներ, որոնք տեսահսկվող տարածքներում հսկում են դրանց առկայության բացակայությունը։ Այսպիսով մենք կատարելագործում ենք ատոմակայանների անվտանգությունը մեր նախագծած ԱԲ մոդելների միջոցով, որոնց առավելությունը մարդկանց նկատմամբ կայանում է օրը 24 ժամ աշխատել կարողանալու, էմոցիաներից զուրկ լինելու, և ավելի ճշգրիտ ու ակնթարթորեն վերլուծություններ կատարելու մեջ։ Իմ ներդրումներից է եղել նաև այդ հինգերորդ փուլի մշակումն ու ստղեղծումը։ Այն ապահովում է ԱԲ մոդելի կարևորագույն ասպեկտներից մեկը՝ ինքնակատարելագործումը՝ հավաքագրելով այն իրավիճակները, որտեղ այն սխալվել է իրական կանխատեսումների մեջ, որից հետո կրկնակի վերլուծության շնորհիվ հնարավոր է դառնում հենց ԱԲ մոդելին սովորեցնել իր կատարած սխալ կանխատեսումների վրա ստանալ ավելի ճշգրիտ ԱԲ մոդել։ Կարևոր եմ համարում նշել նաև այն փաստը, որ համակարգն աշխատում և վերլուծում է ռեալ ժամանակում, ինչը հնարավորություն է տալիս ավելի արագ արձագանքել խախտումներին և ապահովել ատոմակայանների անվտանգությունն ու անվտանգության կանոնների անխախտելիությունը։ Համակարգի աշխատանքը կարող եք տեսնել ստորև ներկայացված տեսահոլովակում»։ Եզրահանգելով նշենք, որ ատոմակայաններն իրենց անվտանգության համակարգերը կատարելագործելով նորագույն տեխնոլոգիաների օգնությամբ, ձգտում են ամբողջովին անվտանգ դարձնել ատոմակայանների շահագործումը՝ երրորդ սերնդի ատոմակայաններից անցում կատարելով չորրորդ սերնդի՝ ավելի անվտանգ և կատարելագործված ատոմային էլեկտրակայանների, ինչն իրենից ենթադրում է ատոմակայանների գրեթե ամբողջական ավտոմատիզացում և կառավարում ԱԲ օգնությամբ, որն էլ իսկ նվազեցնում է մարդկային գործոնը։ Չմոռանանք, որ մարդկային գործոնով են պայմանավորված եղել մեզ հայտնի ատոմակայանների (Չերնոբիլ, Ֆուկուսիմա) վթարները։ Եվ ուրախալի է այն փաստը, որ այս առաջընթացում իրենց ներդրումն ունեն նաև հայ ինժեներ-գիտնականները՝ ի դեմս Մանուկ Նավասարդյանի։ |
