Все чаще появляются различного рода материалы о так называемой цифровой энергетике: от шквала разнообразных планов, «дорожных карт» и масштабных программ и до хвалебных од на тему того, как полномасштабная цифровизация решит все проблемы человечества за считанные годы. Мировое сообщество стремится поскорее приблизиться к моменту, когда можно будет сказать: «Сегодня свершилась очередная научно-техническая революция!» Разделяя оптимистичный настрой технократов, автор все-таки считает необходимым раскрыть составляющие сферы, получающей все большее значение в умах передовиков бизнеса и науки, а также попытаться найти применение основным из них.
Л. В. Березин, ООО «ПетербургГаз»
Цифровая экономика (как и энергетика) воспринимается многими как, с одной стороны, неизбежное будущее, а с другой стороны, как некая панацея, которая даст толчок в развитии современному обществу. В частности, указом Президента РФ от 07.05.2018 № 204 «О национальных целях и стратегических задачах развития Российской Федерации на период до 2024 года» установлена планка на увеличение внутренних затрат на развитие цифровой экономики за счет всех источников (по доле в ВВП) не менее чем в три раза по сравнению с 2017 годом [1]. Но что же скрывается за достаточно абстрактным для рядового гражданина понятием?
Изначально под цифровой экономикой (в классическом узком смысле) понималась лишь экономика, основанная на цифровых технологиях, то есть только то, что касается области электронных товаров и услуг [2]. В утвержденной Указом Президента Российской Федерации от 09.05.2017 г. № 203 Стратегии развития информационного общества России на 2017–2030 годы дано более подробное, но схожее определение цифровой экономики: «Это хозяйственная деятельность, в которой ключевым фактором производства являются данные в цифровом виде, обработка больших объемов и использование результатов анализа которых по сравнению с традиционными формами хозяйствования позволяют существенно повысить эффективность различных видов производства, технологий, оборудования, хранения, продажи, доставки товаров и услуг» [3]. Вместе с тем современные технологии могут применяться не только в сферах, связанных с e-commerce, но и во многих других отраслях, в том числе и в сфере энергетики, поэтому широкий подход к термину «цифровая экономика» как к явлению, которое отражает технологии, позволяющие оцифровать экономические отношения либо же сделать их более совершенными с помощью передовых разработок, становится более приемлемым.
28 июля 2018 года исполнился год с того момента, когда было издано Распоряжение Правительства Российской Федерации № 1632-р, утвердившее программу «Цифровая экономика Российской Федерации». По мнению кабинета министров, «основными сквозными цифровыми технологиями», которые должны стать основой цифровой экономики в России, являются:
В разрезе энергетики Правительство РФ ограничилось лишь указанием на отдельный этап реализации программы, заключающийся в разработке генеральной схемы развития инфраструктуры хранения и обработки данных, учитывающей планы развития энергетической и телекоммуникационной инфраструктуры, которая должна быть завершена во втором квартале 2018 года. Хотя представить энергетику в отрыве от современной экономики достаточно сложно, поскольку первая является одной из основных ее составляющих. Как отмечает Центр стратегических разработок (составивший Стратегию развития России на период 2018–2024 гг.), цифровой переход, в частности, в электроэнергетике позволит не только сделать более эффективной традиционную энергетическую систему, но и позволит вовлечь «энергообмен распределенной генерации (в том числе на основе возобновляемых источников энергии), систем накопления энергии, устройств и комплексов с регулируемым потреблением для организации разнообразных энергетических сервисов» [5]. Российской Федерации еще только предстоит войти в переходный этап к цифровой экономике, поскольку, как отмечают энтузиасты отрасли, «в самом начале нового политического цикла 2018–2024 годов общее представление об этой задаче сводится даже не к блокчейну, а к биткойну и производным от него криптовалютам» [6]. Конечно же, на одних криптовалютах целостную систему выстроить невозможно, поэтому и назрела необходимость параллельного развития вышеуказанных инструментов.
Представляется, что каждый из перечисленных компонентов применим в сфере энергетики. Наиболее же перспективными (а в каких-то моментах и переоцененными) и в то же время получающими ощутимый практический выход (либо же попросту имеющие ощутимую долю внимания со стороны медиа), по мнению автора, являются следующие: большие данные (big data), нейротехнологии и искусственный интеллект (AI), системы распределенного реестра (blockchain), промышленный Интернет (IoT), в связи с чем логично обратить внимание именно на них [7].
Считается, что блокчейн как технология была изобретена человеком (или группой людей), скрывающимся за псевдонимом Сатоши Накомото. Эта технология впоследствии взята за основу биткойна в частности, и криптовалют в целом. Как отмечают авторы труда «Blockhain Revolution» Дон и Алекс Тэпскотт, «блокчейн – это вечный цифровой распределенный журнал экономических транзакций, который может быть запрограммирован для записи не только финансовых операций, но и практически всего, что имеет ценность» [8]. В сущности, блокчейн представляет собой выстроенную по определенным правилам цепочку блоков, в которых записана информация. Принципиальное отличие от любой базы данных состоит в том, что такая цепочка хранится одновременно на нескольких (вплоть до тысяч) компьютерах. Технология блокчейн предполагает использование распределенной базы данных блоков, которые представляют собой список – каждый следующий блок содержит идентификатор предыдущего. Каждый участник сети хранит у себя копию всех операций, совершенных за все время. В качестве положительных сторон выделяется публичность хранящейся информации, а значит, и прозрачность, а также ее достоверность, поскольку данные хранятся в зашифрованном виде.
Блокчейн позволяет заключать так называемые smart contracts (умные контракты), поскольку принципы данной технологии позволяют контрагентам безоговорочно доверять друг другу. Смарт-контракты дают возможность выполнять надежные и конфиденциальные транзакции без участия внешних посредников, поскольку такие транзакции являются прослеживаемыми, прозрачными и необратимыми. Смарт-контракты, являясь по своей сути компьютерными алгоритмами, не только содержат информацию об обязательствах сторон и санкциях за их нарушение, но и сами автоматически обеспечивают выполнение всех условий договора.
В качестве примеров реального использования данной технологии в первую очередь приходят криптовалюты, однако в разрезе энергетики их использование ничем принципиально отличаться не может, поэтому нужно обратиться к другим сферам.
Относительно недавно городской онлайн-суд Ханчжоу, отправляющий правосудие в Китае, признал в деле о нарушении прав на интеллектуальную собственность, что информация, записанная посредством блокчейна, может использоваться в качестве доказательства [9]. Гипотетически это предполагает более простой и доступный способ верификации (обеспечения) доказательств, в связи с чем будет иметь большое значение, какие же данные будут храниться с помощью блокчейна, что может оказать влияние и на энергетику, поскольку заставит изменить подход к хранению данных. Тем не менее сложно сказать, признает ли обоснованным такой подход российский правоприменитель.
Этой зимой Росреестр впервые зарегистрировал договор долевого участия с применением блокчейна и даже стал победителем премии международного уровня «Блокчейн-экономика» в рамках номинации «Лучшая цифровая практика применения блокчейна в государственном секторе» [10]. Его применение обосновано тем, что «технология исключит риск несанкционированной корректировки данных и даст всем участникам проекта доступ к актуальной информации» [11]. Чем меньше существует проблем с достоверностью записей о недвижимости, тем меньше споров между хозяйствующими субъектами, с этим связанных, что, в свою очередь, снижает общие издержки и повышает стабильность оборота.
Но и в таком, казалось бы, положительном во всех аспектах вопросе есть сложные моменты. По мнению председателя Суда по интеллектуальным правам Людмилы Новоселовой, существуют три основных препятствия для полномасштабного введения реестра прав на недвижимое имущество, основанного на блокчейн-технологиях, а именно: 1) возможные ошибки при первичном вводе информации; 2) лимит быстродействия; 3) риск двойного учета [12]. Невозможно не согласиться с высказанным мнением, однако наличие минусов у технологии не означает невозможность ее применения.
В сфере энергетики представить специальное применение такой технологии на текущий момент тем не менее достаточно сложно. Гипотетически блокчейн позволит верифицировать данные потребления энергоресурсов для составления наиболее объективных статистических данных, что позволит реалистично оценивать энергоэффективность тех или иных решений, а также потребность в добыче / распределении энергетических благ. Внедрение смарт-контрактов обеспечит стабильность оборота, возможно, потребуются специфичные решения именно для энергетической сферы. Как предполагают исследователи, «внедрение системы «умных контрактов» на основе технологии защищенного распределенного реестра может позволить поставщикам перейти на прямую реализацию газа всем видам потребителей» [13]. Кроме того, система распределенного реестра позволит в теории свести к минимуму возможность совершения мошеннических действий, связанных, в частности, с производством различной проектной документации, что вновь позволит сократить расходы, упростить процедуру прохождения экспертизы, а также сделать процесс намного более прозрачным. Однако даже если сделать предположение, что блокчейн решит некоторые из заявленных проблем, неизвестно, насколько именно экономически обоснованными будут являться такие решения, что в конечном счете может привести к отказу от использования такой технологии в принципе. Пока что блокчейн в основном признается «пятым колесом», но определенные перспективы у этой технологии наблюдаются, лишь время и практика могут показать их жизнеспособность.
Big data как понятие сформировалось в конце 2000-х годов в связи с фактом того, что компании стали накапливать у себя массивы неструктурированных данных, которые требовалось обработать. Казалось бы, поменялся лишь объем, зачем для этого нужно вводить отдельный термин и разрабатывать новые инструменты? Оказалось, что старые методы не позволяют справляться с вызовами современности. По оценкам специалистов, организации, не применяющие технологии больших данных в своей деятельности на текущий момент, отстают от своих конкурентов на 20% [14].
Понятие больших данных подразумевает работу с информацией огромного объема и различного рода, обновляемой с большой частотой и находящейся в разных источниках в целях увеличения эффективности работы, создания новых продуктов и повышения конкурентоспособности. Консалтинговая компания Forrester дает краткую формулировку: «Большие данные объединяют техники и технологии, которые извлекают смысл из данных на экстремальном пределе практичности» [15]. Согласно отчету McKinsey Institute, большие данные представляет собой «набор данных, размер которых выходит за пределы возможностей типовых баз данных программных инструментов для захвата, хранения, управления и анализа данных» [16]. Нельзя не отметить, что основной массив информации генерируется за счет работы автоматизированных систем, устройств Интернета вещей, роботов, а не людей.
На текущий момент сформировалось несколько признаков сферы больших данных, в классическом варианте это три «V», выработанных Meta Group еще в 2001 году:
В некоторых вариантах прибавляют еще несколько «V», такие как: viability – жизнеспособность; value – ценность; visualization – визуализация; veracity – достоверность.
Big data работает примерно следующим образом: чем больше имеется «знаний» (информации), тем больше вероятность точного предсказания будущих исходов. Сравнение отдельных данных и отношений между ними позволяет обнаружить неизвестные до этого закономерности. Такой результат дает возможность изучить внутренние составляющие решаемой проблемы и в конечном итоге понимание того, какие имеются возможности управления определенным процессом.
Чаще всего сама обработка больших данных включает в себя построение моделей, базирующихся на собранной информации, и запуск симуляций, в процессе которых постоянно меняются ключевые настройки, при этом каждый раз система отслеживает, как тонкая настройка оказывает влияние на гипотетический результат. Соответственно, применяются и технологии искусственного интеллекта для подобных операций.
По оценке специалистов, использование больших данных применимо в следующих аспектах:
Каким же образом технологии больших данных применимы в энергетике? По оценкам аналитического центра при Правительстве РФ, big data в первую очередь позволит повысить точность распределения мощностей генераторов [19]. Обработка данных с GPS-трекеров позволит определять наиболее оптимальный маршрут для движения транспорта, что обеспечит снижение стоимости транспортировки ресурсов, а также позволит аварийным службам добираться до места происшествия быстрее. Оценка изменений количества потребления энергоресурсов позволит распределять их в режиме онлайн, а также точнее планировать бюджет, выстраивать ценовую политику. Долгосрочные стратегии, основанные на отслеживании уровня потребления, производства, состояния сетей и производственного оборудования, станут более эффективными и достижимыми.
Вместе с тем наличествует и ряд проблем, связанных с большими данными. В первую очередь отмечается, что имеет место конфликтное состояние big data-технологий с законодательством о персональных данных ввиду тщательной охраны последних [20]. Потребители стали чаще встречаться с проблемой утраты контроля над персональными данными и конфиденциальностью, что, несомненно, влечет негативную реакцию сообщества. Стали ли персональные данные отдельным товаром либо же остались неким неотчуждаемым правом? Пока что законодатель, как российский, так и европейский, идет по пути охраны как ценности, однако все чаще появляются предложения по предоставлению возможности свободного распоряжения ими (т. е. покупки и продажи), поскольку в действительности абсолютный контроль установить не представляется возможным.
Кроме того, нецелесообразно собирать и обрабатывать все данные, поскольку только определенная часть может представлять ценность для компании, собирающейся их использовать. Реальное значение big data не в том, чтобы собрать как можно больше данных, а в том, чтобы правильно их обработать и использовать. Кроме того, не всем компаниям требуется применение таких технологий, в связи с чем необходима реальная оценка перспектив внедрения в условиях абстрагирования от банального желания угнаться за трендом.
Про искусственный интеллект сейчас рассуждают многие. Основатель компаний SpaceX и Tesla Илон Маск назвал искусственный интеллект «самым большим риском, с которым мы (человечество) сталкиваемся как цивилизация» [21]. Герман Греф, председатель правления Сбербанка, одновременно оптимистично и с опаской высказался по поводу искусственного интеллекта так: «Это черный ящик, и мы все меньше понимаем, как работают модели, которые мы используем в сложных построениях AI. Но людям очень нравится пользоваться искусственным интеллектом» – и отметил, что «эти технологии – неизбежное будущее, а их применение будет необходимым в любом продукте» [22].
Первые работы в этой области датируются серединой XX века. Одним из родоначальников данного направления является Алан Тьюринг, хотя некоторые идеи начали высказывать ученые, как философы, так и математики, еще в Средние века. В частности, еще в начале XX века было представлено механическое устройство, способное решать шахматные задачи.
Искусственный интеллект служит предметом внимания достаточно давно, оценивается как многогранный инструмент для решения многих задач и, как было отмечено, одновременно и как ящик Пандоры, который может изменить полностью все представления о нашем мире. Но на данный момент искусственный интеллект не достиг такого уровня развития, при котором можно было бы опасаться выхода ситуации из-под контроля, и применяется лишь как инструмент.
AI – комплекс родственных технологий и процессов, образующих системы, обладающие возможностями, которые традиционно связываются с человеческим разумом, т. е. с пониманием языка, обучаемостью, способностью рассуждать, решать проблемы. К искусственному интеллекту также относят и алгоритмы, которые должны действовать так же, как это сделал бы настоящий человек. Пока что последнему аспекту больше уделяется внимание в информационном поле, однако в разрезе энергетики интерес представляет возможность самостоятельного управления системами, лишенного человеческих недостатков.
На сегодня выделяется несколько направлений развития технологий AI:
За понятием искусственного интеллекта стоит огромный пласт инструментов, моделей и способов, которые призваны создать систему, решающую определенный набор задач. На данном этапе развития нельзя говорить о создании универсальной машины, определяющей судьбы наций, однако AI является весьма ценной технологией, позволяющей проверять миллионы способов решения задач, прежде чем выбрать наиболее оптимальный из них.
Пример применения аналитики больших данных в связке с инструментами искусственного интеллекта в промышленности привел директор по математическому моделированию и анализу данных группы «НЛМК» Анджей Аршавский. Технологии применяются для оптимизации производственных процессов в сталеплавильной отрасли. По его утверждениям, группа компаний добилась снижения на пять процентов потребления природного газа, что заметно в масштабах такой крупной компании [24]. Этот пример является отражением одного из направлений, в котором AI используется уже сейчас, – это экономия и рациональное распределение ресурсов. В каждой точке процесса – на производстве, транспортировке, непосредственном потреблении – искусственный интеллект может контролировать каждый технологический аспект. «Умные» дома, регулирующие систему освещения, температуру воды и помещений, уровень потребления газа, а затем и «умные» города позволят экономить ценные невозобновляемые источники энергии. Интеллектуальная система транспортировки позволит избегать потерь на пути от производителя до хранилища или потребителя. В свою очередь, роботы под управлением AI могут осуществлять добычу ресурсов в труднодоступных для человека местах, а также ликвидировать аварии без риска гибели аварийного персонала. Кроме того, постоянное осуществление контроля состояния искусственным интеллектом энергетических сетей в принципе позволит свести показатели аварийности к минимуму, что обеспечит безопасность как имущества, так и населения. Также AI способен отследить несанкционированный доступ к сетям и снизить размер похищаемой энергии [25].
Реальные и гипотетические примеры использования «умных» технологий показывают, что такие решения необходимо применять. Несмотря на это, пока что повсеместное применение их в энергетике представляется лишь в будущем (если не в далеком, то, по крайней мере, не в ближайшем), поскольку на данный момент практически все ключевые решения в основной своей массе принимаются людьми, и крайне маловероятно развитие сценария, при котором человечество захочет отдать пульт управления в руки изобретенного им помощника, пусть и гипотетически находящегося на два шага впереди создателей.
Современные технологии постепенно превращаются из популярного тренда, вокруг которого лишь нарастает шум, в реальные проекты, создающие полезный продукт для потребителя и повышающий конкурентоспособность компаний, его создающих. Спрос и предложение разрешат дилемму применимости тех или иных решений. Энергетика, являясь одной из самых неповоротливых сфер экономической системы наряду с тяжелой промышленностью, должна обратить внимание на новые возможности, которые для них открывают, например искусственный интеллект или большие данные. В ином случае лишь возрастет разрыв между участниками рынка, а проиграет (или, по крайней мере, не выиграет) общество в целом, поскольку безопасность и стоимость ресурсов и услуг напрямую будут зависеть от способности энергокомпаний подстроиться под требования современности.
[1] Указ Президента РФ от 07.05.2018 г. № 204 «О национальных целях и стратегических задачах развития Российской Федерации на период до 2024 года».
[2] Цифровая экономика: как специалисты понимают этот термин. // https://ria.ru/science/20170616/1496663946.html
[3] Указ Президента Российской Федерации от 09.05.2017 г. № 203 «О Стратегии развития информационного общества в Российской Федерации на 2017–2030 годы».
[4] Распоряжение Правительства Российской Федерации от 28.05.2017 г. № 1632-р.
[5] Цифровой переход в электроэнергетике России. // https://www.csr.ru/issledovaniya/tsifrovoj-perehod-v-elektroenergetike-rossii/
[6] Энергетика цифровой экономики. // https://cont.ws/@oohoo/822084
[7] Об Интернете вещей в сфере энергетике смотрите в выпуске №1 «Газ-Информ» за 2018 г. «Что такое Internet of things в энергетике».
[8] Тапскотт А., Тапскотт Д. Технология блокчейн – то, что движет финансовой революцией сегодня. М., 2017.
[9] Китайский суд: блокчейн-записи могут служить доказательствами в суде. // https://bitnovosti.com/2018/07/01/kitajskij-sud-blokchejn-zapisi-mogut-sluzhit-dokazatelstvami-v-sud...
[10] Росреестр стал победителем международной премии «Блокчейн-экономика». // https://rosreestr.ru/site/press/news/rosreestr-stal-pobeditelem-mezhdunarodnoy-premii-blokcheyn-ekon...
[11] Росреестр зарегистрировал первый договор долевого участия с применением блокчейна. // https://tass.ru/ekonomika/4937692
[12] Интервью с Людмилой Новоселовой. // https://zakon.ru/discussion/2018/09/07/predlozheniya_zavtra_zhe_perevesti_ves_reestr_prav_na_nedvizh...
[13] Рассалов И., Говорухо В.. Технология «Блокчейн»: перспективы использования в газовой отрасли. // Газ-Информ. № 2. 2018. С. 30–32.
[14] Синяк Н. Г., Каклаускас А., Зинькина Д. В., Хабиб А., Шариф Н., Бондаренко А. В. Использование больших данных в оценке экономического потенциала организаций. // Труды БГТУ. Серия 5: Экономика и управление. 2015. №7. С. 287.
[15] Большие данные (Big Data) // http://www.tadviser.ru/index.php/Статья: Большие_данные_(Big_Data)
[16] McKinsey Global institute «Bigdata: The next frontier for innovation, competitionand productivity». // https://www.mckinsey.com/business-functions/digital-mckinsey/our-insights/big-data-the-next-frontier...
[17] Волкова Ю. С. Большие данные в современном мире. // Научно-методический электронный журнал «Концепт». 2016. Т. 11. С. 1171–1172.
[18] Панферова А.С. Большие данные в нефтегазовой отрасли РФ. // Экономика знаний: теория и практика. 2017. №1. С. 54–55.
[19] Большие данные и официальная статистика. // http://www.gks.ru/free_doc/new_site/rosstat/smi/conf16/prez_Pushkin.pdf
[20] Савельев А. И. Проблемы применения законодательства о персональных данных в эпоху «Больших данных» (Big Data). // Право. Журнал Высшей школы экономики. 2015. № 1. С. 62.
[21] Человечество в опасности: Илон Маск призвал регулировать искусственный интеллект. // http://www.forbes.ru/tehnologii/347945-chelovechestvo-v-opasnosti-ilon-mask-prizval-regulirovat-isku...
[22] «Конкуренции с искусственным интеллектом мы не выдержим». Лекция Грефа на ВЭФ-2018. // https://www.vedomosti.ru/finance/articles/2018/09/12/780655-konkurentsii-iskusstvennim-intellektom-n...
[23] Васильева Д. Тенденции в развитии искусственного интеллекта. // http://robotoved.ru/iskusstvennii_intellket_development/
[24] Большие деньги от больших данных: о чем говорили на конференции Forbes. // http://www.forbes.ru/tehnologii/362377-bolshie-dengi-ot-bolshih-dannyh-o-chem-govorili-na-konferenci...
[25] Искусственный интеллект позволит сократить объемы хищения электроэнергии. // https://iot.ru/energetika/iskusstvennyy-intellekt-pozvolit-sokratit-obemy-khishcheniya-elektroenergi...
