Саясат және реттеу🇰🇿 Казахстан2026 ж. 7 қазан

Отын-энергетика саласындағы жасанды интеллект жылына 23 миллиард теңгеге жуық нәтиже береді

Энергетика министрлігі негізгі үш бағыт бойынша 20 іс-шараны жүзеге асыруда.

profit.kz·Profit.kz — тег «Искусственный интеллект»
Түпнұсқа
Негізгі тұжырымдар
  • 01.Энергетика министрлігі негізгі үш бағыт бойынша 20 іс-шараны жүзеге асыруда.
Отын-энергетика саласындағы жасанды интеллект жылына 23 миллиард теңгеге жуық нәтиже береді

Энергетика министрлігі негізгі үш бағыт бойынша 20 іс-шараны жүзеге асыруда. Отын-энергетика кешенінде жасанды интеллект негізіндегі шешімдерді енгізуден түсетін экономикалық тиімділік шамамен 23 млрд теңгені құрайды. Бұл туралы Энергетика министрі Ерлан Ақкенженов сандық технологияларды енгізу тәсілдерін ұсынып, туындайтын мәселелерге жауап беруден оларды болжауға көшуге мүмкіндік беретінін айтты. «Digital Qazaqstan» стратегиясы аясында Энергетика министрлігі отын-энергетика кешенін цифрландыруға жауапты. Энергетика саласын цифрландырудың негізгі мақсаты – жабдықтың күйін онлайн бақылау және шығынды азайту. Бұл тұтынушыларды электр, жылу және отынмен тұрақты қамтамасыз етуге мүмкіндік береді. Министрлік негізгі үш бағыт бойынша 20 іс-шараны жүзеге асыруда. Бұл цифрлық егіздер, жасанды интеллект және киберфизикалық қауіпсіздік. Бұл шаралар 2029 жылға дейін кезең-кезеңімен жүзеге асырылатын болады. Нәтижесінде нысандардағы апаттар деңгейін 25%-ға төмендету, сондай-ақ энергия ресурстарының ысыраптарын 90%-ға дейін төмендету жоспарлануда. Жасанды интеллект негізіндегі шешімдерді енгізуден түсетін экономикалық тиімділік жылына шамамен 23 млрд теңгені құрайды. Негізгі мақсат – тәуекелді алдын ала болжауға негізделген саланы белсенді басқаруға көшу. Жыл соңына дейін уәкілетті мемлекеттік органмен бірлесе отырып, үш негізгі құжатты бекіту жоспарлануда: - жасанды интеллект негізіндегі шешімдердің басымдылық тізілімі, - мұнай-газ және энергетика секторларының цифрлық егіздері үшін IT архитектурасы, - энергетикалық нысандардың киберқауіпсіздігінің архитектурасы. Нәтижесінде кәсіпорындар стандартты шешімдерді қолдана алады және барлық салада сәтті жобаларды жылдам масштабтай алады. Цифрлық егіз - бұл өндіріс орнының нақты күйін көрсететін виртуалды модель. Ол жабдықтың жұмысын бағалауға және қабылданған шешімдердің ықтимал нәтижелерін алдын ала болжауға мүмкіндік береді. Мұнай-газ саласында «Ембімұнайгаз» кен орнында пилоттық жоба жүзеге асырылуда. Жоба аясында қабат, ұңғымалар және өндірістік инфрақұрылым бойынша деректер бір жүйеге біріктірілген. Шешімді ауқымды іске асыру нәтижелері бойынша қосымша мұнай өндіруді 2,9 млн тоннаға дейін жеткізу жоспарлануда. "Энергетика саласында Астана әкімдігімен бірлесіп елордалық энергетикалық кешеннің цифрлық егіздері әзірленуде. Күтілетін нәтиже отынды 2,5 пайыздан астам үнемдеу. Біздің міндетіміз - пилоттық жобалардың деректері негізінде цифрлық егіздердің мақсатты архитектурасын бекіту", - деді Е.Ақкенженов. Екінші бағыт – жасанды интеллект. Бүгінгі таңда сала АИ саласында 45 жобадан тұратын портфельді қалыптастырды, оның 34-і іске асыру сатысында. Негізгі мақсат – болжау сапасын арттыру, өндірістік процестерді оңтайландыру және қауіпсіздікті арттыру. Газ өнеркәсібінде тұтынуды болжау үшін жасанды интеллект қолданылады. Дәлдігі 86 пайызға дейін, экономикалық тиімділігі жылына 300 млн. Мұнай-газ саласында АИ мұнай өнімдерінің айналымын жоспарлау үшін қолданылады. Дәлдігі 85 пайызға дейін, экономикалық тиімділік жылына 22,5 миллиард теңгеге дейін жетеді. Энергетика саласында АИ өнеркәсіптік қауіпсіздікті арттыруға бағытталған. Өндірістегі жазатайым оқиғаларды 78%-ға дейін төмендету күтілуде, экономикалық тиімділік жылына 370 млн теңгені құрайды. Үш шешімнің жалпы экономикалық тиімділігі жылына шамамен 23 млрд теңгені құрайды. Үшінші бағыт – киберфизикалық қауіпсіздік. Технологиялық процестерді тікелей басқаратын жүйелердің қауіпсіздігіне басты назар аударылады. Себебі, мұндай жүйелер станциялардың, желілердің және өндірістік жабдықтардың жұмысын бақылауды қамтамасыз етеді. Биыл Қазақ ұлттық университетінде ENERFORT-2026 бірінші индустриалды кибержаттығуы өтті. Оларға 120-дан астам маман қатысты. Мұндай жаттығуларды жыл сайын өткізу жоспарлануда. Жеке сала - жабдықтың күйін онлайн бақылау. Жағдайы онлайн режимде бақыланатын күрделі жабдықтардың үлесін 2026 жылы 20%-дан, 2027 жылы 50%-ға, 2028 жылы 70%-ға дейін ұлғайту жоспарлануда. Бұған қол жеткізу үшін генерациялау және тарату қондырғыларының цифрлық егіздерін енгізу жоспарлануда, негізгі жабдық сенсорлармен жабдықталады. "Бұл ақауларды алдын ала анықтап, жөндеу жұмыстарын дер кезінде жоспарлауға мүмкіндік береді. Нәтижесінде апатты жағдайларды 25 пайызға төмендету көзделуде. Тұтынушылар үшін бұл электр және жылумен жабдықтау сенімділігін арттыру деген сөз", - деп түсіндірді министр. Екінші көрсеткіш – өндірістен тұтынуға дейінгі энергия ресурстарының толық қадағалануын қамтамасыз ету. Көрсеткіш кезең-кезеңімен өседі: - 2026 жылы - 20% - 2027 жылы - 60% - 2028 жылы - 80%. Осы мақсатта мұнай мен мұнай өнімдерінің ұңғымадан жанармай құю станциясына дейін қозғалысын есепке алу енгізіледі. Бұл деректерді жинақтауға, сәйкессіздіктерді анықтауға және ресурстарды дәл есепке алуға мүмкіндік береді. Нәтижесінде энергия ресурстарының ысыраптарын 90%-ға дейін азайту жоспарлануда. Жұмыс кезең-кезеңімен жүзеге асырылады: - 2026 жылы пилоттық цифрлық егіздерді іске қосу, АИ саласындағы жобаларды іске асыру және бірыңғай архитектураны бекіту басты басымдық болып табылады; — 2027 жылы — шешімдерді ауқымды енгізуге көшу; — 2028 жылы бұл көрсеткіштерді тиісінше 70 және 80 пайызға дейін арттыру жоспарлануда. 2029 жылға қарай барлық 20 шараны жүзеге асыруды аяқтап, саланы деректерге негізделген басқаруға көшу жоспарлануда. Бірыңғай технологиялық негізді қалыптастыру, пилоттық жобалардың нәтижелерін бағалау және тиімді цифрлық шешімдерді масштабтау – жақын арада міндет. Нәтижесінде энергетикалық өнеркәсіп нысандарының сенімділігін арттыру, сондай-ақ апаттар мен шығындарды азайту көзделуде. Түпкі мақсат – саланың тиімділігін арттыру. Естеріңізге сала кетейік, 2027 жылдың 26 ​​тамызында Астанада өнеркәсіп пен энергетикадағы ақпараттық технологияларға арналған PROFIT Industry & Energy Day конференциясы өтеді.

Материал авторға сілтеме жасай отырып, ұлттық инфопоток аясында агрегацияланған.

Байланысты материалдар

Барлығы →
Зерттеулер1 мин

FairStress: тест на демографическую справедливость моделей

📌 FairStress: тест на демографическую справедливость моделей Институт Аллена опубликовал набор FairStress для проверки того, меняет ли языковая модель своё решение о человеке из-за его расы, пола, религии, возраста, инвалидности или ориентации в сферах найма, кредитования,…

Telegram — AI Machine Learning Big Data
Зерттеулер1 мин

Клод кез келген тақырып бойынша жеке аудио курстарын жасауды үйренді

🎓 Клод кез келген тақырып бойынша жеке аудиокурстар құруды үйренді. Клодты виртуалды мұғалімге айналдыратын жаңа шеберлік Клодэми пайда болды. Қызықтыратын тақырыпты көрсету жеткілікті, ал нейрондық желі оқыту бағдарламасын дайындайды. Клодами 40-қа дейін дереккөзді зерттейді...

Telegram — GPT Time | Нейросети | ИИ