ПНСТ 955-2024
ПРЕДВАРИТЕЛЬНЫЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ СТАНДАРТ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В МАШИНОСТРОЕНИИ
Варианты использования
Artificial intelligence in mechanical engineering. Use cases
ОКС 35.020
Срок действия с 2025-01-01
до 2028-01-01
1 РАЗРАБОТАН Федеральным государственным бюджетным учреждением "Российский институт стандартизации" (ФГБУ "Институт стандартизации")
2 ВНЕСЕН Техническим комитетом по стандартизации ТК 164 "Искусственный интеллект"
3 УТВЕРЖДЕН И ВВЕДЕН В ДЕЙСТВИЕ Приказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии от 11 октября 2024 г. № 58-пнст
Правила применения настоящего стандарта и проведения его мониторинга установлены в ГОСТ Р 1.16-2011 (разделы 5 и 6).
Федеральное агентство по техническому регулированию и метрологии собирает сведения о практическом применении настоящего стандарта. Данные сведения, а также замечания и предложения по содержанию стандарта можно направить не позднее чем за 4 мес до истечения срока его действия разработчику настоящего стандарта по адресу: 117418 Москва, Нахимовский проспект, д.31, к.2 и/или в Федеральное агентство по техническому регулированию и метрологии по адресу: 123112 Москва, Пресненская набережная, д.10, стр.2.
В случае отмены настоящего стандарта соответствующая информация будет опубликована в ежемесячном информационном указателе "Национальные стандарты" и также будет размещена на официальном сайте Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии в сети Интернет (www.rst.gov.ru)
В области информационных технологий в машиностроении все шире применяется искусственный интеллект (ИИ), обладающий очевидными перспективами и значительным экономическим потенциалом.
Этот документ призван помочь предприятиям ответственно выполнять свою роль в отношении систем ИИ (например, использовать, разрабатывать, контролировать или предоставлять документацию, изделие или услуги, использующие ИИ). ИИ потенциально вызывает особые условия при использовании в машиностроении, такие как:
- использование ИИ для автоматического принятия решений, иногда непрозрачным и необъяснимым способом, может потребовать специального управления, выходящего за рамки управления классическими автоматизированными системами;
- использование анализа данных, инсайта и машинного обучения, а не логики, закодированной человеком, для проектирования систем как расширяет возможности применения систем ИИ, так и изменяет способ разработки, обоснования и развертывания таких систем;
- системы ИИ, осуществляющие непрерывное обучение, изменяют свое поведение во время использования. Они требуют особого внимания для обеспечения продолжения их ответственного использования при изменении поведения.
В документе изложены варианты внедрения ИИ в машиностроении. Ожидается, что предприятия сосредоточат применение требований данного документа на функциях, уникальных для ИИ. Определенные характеристики ИИ, такие как способность к постоянному обучению и совершенствованию или отсутствие прозрачности (объяснимости), могут влиять на выбор мер безопасности.
Потребности и цели предприятия, процессы, размер и структура, а также ожидания различных заинтересованных сторон влияют на создание и внедрение систем ИИ в машиностроении.
Варианты использования ИИ должны быть интегрированы с технологическими и информационными процессами предприятия. Конкретные вопросы, связанные с ИИ, следует учитывать при проектировании технологических процессов, информационных систем.
В настоящем стандарте содержатся рекомендации по внедрению применимых средств контроля для поддержки таких процессов.
В настоящем стандарте отсутствуют конкретные рекомендации по процессам внедрения технологий ИИ. Предприятие может сочетать стандарты и свой собственный опыт для внедрения важнейших процессов, таких как управление жизненным циклом и управление качеством данных, которые подходят для конкретных вариантов использования ИИ, продуктов или услуг в области машиностроения.
Варианты использования ИИ в машиностроении не отражают приоритетность их внедрения в промышленности.
Настоящий стандарт устанавливает варианты использования искусственного интеллекта (ИИ) в машиностроении.
Стандарт предназначен для использования машиностроительным предприятием, применяющим системы ИИ.
Стандарт применим к любому предприятию (организации), независимо от размера, типа и характера, которое предоставляет или использует продукты или услуги, использующие системы ИИ в машиностроении.
В настоящем стандарте применены следующие термины с соответствующими определениями:
2.1 автоматизация: Характеристика системы, в которой выполняется работа, которую ранее выполняли люди или животные, и которая управляется в соответствии с правилами, определенными вне системы.
Примечания
1 Такие системы подлежат внешнему контролю и надзору.
2 Автоматизация подразумевает передачу (с возможностью отмены) машине конкретного набора "навыков", операций, процессов или процедур.
2.2 анализ данных: Систематическое исследование данных и их потоков в реальной или планируемой системе.
2.3
большие данные (big data): Большие массивы данных, отличающиеся главным образом такими характеристиками, как объем, разнообразие, скорость обработки и/или вариативность, которые требуют использования технологии масштабирования для эффективного хранения, обработки, управления и анализа. Примечание - Термин "большие данные" широко применяется в различных значениях, например в качестве наименования технологии масштабирования, используемой для обработки больших массивов данных. [ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021, пункт 3.1.2] |
2.4 большая языковая модель; LLM (large language model): Языковая система, состоящая из нейронной сети со множеством параметров (обычно миллиарды весовых коэффициентов и более), обученной на большом количестве неразмеченного текста с использованием обучения без учителя.
2.5 виртуальное прототипирование: Метод разработки продукта, включающий использование программного обеспечения для автоматизированного проектирования (CAD), компьютерно-автоматизированного проектирования (CAutoD) и автоматизированного проектирования (CAE) для проверки проекта до начала создания физического прототипа.
2.6
глубокое обучение: Часть более широкого семейства методов машинного обучения, основанных на искусственных нейронных сетях. [Адаптировано из ГОСТ Р 59525-2021, пункт 3.1.11] |
2.7
задача (task): Деятельность, необходимая для достижения цели. Примечание 1 - Эта деятельность может быть как умственной, так и физической. Примечание 2 - Цель и задача могут быть установлены должностными обязанностями. [ГОСТ Р ИСО 9241-11-2010, пункт 3.9] |
2.8 заинтересованная сторона: Лицо или организация, которые могут повлиять на принятие решения или другую деятельность, быть затронутыми данным решением или деятельностью или воспринимать себя затронутыми ими.
2.9
искусственный интеллект (artificial intelligence): Комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека (включая самообучение, поиск решений без заранее заданного алгоритма и достижение инсайта) и получать при выполнении конкретных практически значимых задач обработки данных результаты, сопоставимые, как минимум, с результатами интеллектуальной деятельности человека. [ГОСТ Р 59277-2020, пункт 3.18] |
2.10
качество (quality): Степень соответствия совокупности присущих характеристик объекта требованиям. Примечания 1 Термин "качество" может применяться с прилагательными - такими, как плохое, хорошее или превосходное. 2 Термин "присущий" являющийся противоположным термину "присвоенный", означает имеющийся в объекте. [Адаптировано из ГОСТ Р ИСО 9000-2015, пункт 3.6.2] |
2.11
классификация (classification): Способ и результат упорядочения, структуризации некоторого множества объектов, разделения его на определенные подмножества путем артикуляции, выделения некоторого признака объектов исходного множества как основания их структуризации по данному признаку. [Адаптировано из ГОСТ Р 59277-2020, пункт 3.26] |
2.12
компьютерное зрение (computer vision, artificial vision): Способность функционального блока принимать, обрабатывать и интерпретировать визуальные данные. Допустимый синоним: Искусственное зрение. Примечания 1 Компьютерное зрение включает применение зрительных чувствительных элементов для создания электронного или цифрового изображения зрительной сцены. 2 Не надо путать с машинным зрением. [ГОСТ 33707-2016, статья 4.540] |
2.13