Технологии Big Data не только помогают увеличить объём продаж и оптимизировать городскую инфраструктуру. Им отводится ведущая роль в прогнозировании таких событий, как несчастные случаи и аварии на производстве. Участники проекта развития Западной Австралии считают, что интеллектуальный анализ “больших данных” поможет снизить частоту аварий на крупных горнодобывающих и строительных площадках страны.

Систему раннего предупреждения о нарушениях техники безопасности и оценки степени риска на всех этапах производства сейчас разрабатывает компания Synaptor. Управляющий директор Джастин Стрхарски (Justin Strharsky) так прокомментировал её особенности изданию The Sydney Morning Herald:

“Критически важная особенность решений Synaptor заключается в способность обрабатывать данными в режиме реального времени. Система постоянно анализирует все сообщения о потенциальной опасности – начиная от появления новых выбоин на дороге и заканчивая нарушениями техники безопасности (например, пренебрежение средствами индивидуальной защиты во время работы)”.

Проверка техники безопасности на рабочем месте (фото: abc.net.au)
Проверка техники безопасности на рабочем месте (фото: abc.net.au)

В качестве обоснования потребности в технологии его компании он привёл цифры статистического отчёта по обеспечению безопасного труда на производствах Австралии. Согласно этому документу, профессиональные заболевания и травмы стоили стране более $60 млрд в 2008–2009 годах. Стрхарски считает, что эту сумму можно значительно снизить, просто актуализировав данные для принятия решений:

“Мы думаем, что один из ключевых моментов в предотвращении несчастных случаев на производстве состоит в том, чтобы всегда располагать свежей информацией. Одна из проблем здесь кроется в запаздывании решений. Они всегда принимаются на основе данных прошлого месяца”.

В Synaptor считают, что методы обеспечения безопасности на производстве изменились мало и не отвечают современным требованиям:

“Охрана труда практически не развивалась в последние шестьдесят лет. График её эффективности – это плато. Чтобы изменить ситуацию, надо перестать реагировать только на уже случившиеся события и начать их прогнозировать, перейти к динамической оценке вероятности риска”.

Одним из первых участников проекта стала канадская инженерно-строительная и консалтинговая фирма Hatch. Её менеджер по развитию технологий в Австралии Чери ван Венсвин (Cherie van Wensveen) высоко оценила инициативу Synaptor:

“За время работы мы накопили значительный объем данных о безопасности на производстве. Нам не терпится узнать, как эти данные помогут выявить дополнительные пути для её повышения”.

Ещё в 2007 году Американское общество инженеров по технике безопасности опубликовало статью, в которой рассматривалось, как искусственный интеллект может быть использован для прогнозирования темпа роста заболеваемости.

Методы моделирования ситуаций заметно улучшились за прошедшие годы. Сегодня такое прогнозирование представляет не только академический, но и реальный практический интерес.