Николай Анатольевич, когда началась разработка новой подсистемы «Меркурия»?
Николай Власов: В 2020 году Россельхознадзор и Сбер договорились о сотрудничестве в этом направлении.
Но сначала напомню, что такое «Меркурий». Это созданная Россельхознадзором информационная система, поддерживающая электронную ветеринарную сертификацию. В ней фиксируется множество различных действий и событий, касающихся производства сырья и продукции животного происхождения: их получение или добыча (если речь о рыболовстве или охоте), переработка, хранение, транспортировка, продажа, лабораторные исследования продукции и сырья, ветеринарно-санитарная экспертиза, ввоз в Россию и вывоз за ее пределы.
Объем информации, накапливаемой «Меркурием», огромен и уже сейчас измеряется в петабайтах (1 петабайт – это 1015 байт, или 1 квадриллион байт). За сутки в «Меркурии» оформляются сотни тысяч производственных транзакций, сотни тысяч актов инвентаризации и около 14 млн ветеринарных сертификатов. И все это желательно обрабатывать в режиме реального времени. Поэтому обработка содержащейся в «Меркурии» информации является нетривиальной и очень непростой в техническом смысле задачей, совершенно неподъемной для ручной обработки.
Да, объем огромный… Но в этом огромном объеме информации мониторинговые группы Россельхознадзора выявляют нарушения?
Николай Власов: Да, в «Меркурии» содержатся данные, которые позволяют Россельхознадзору, как надзорному органу государственной власти, выявлять различные нарушения, что он и делает повседневно. Но в то же самое время «Меркурий» как бы представляет собой «поле боя», на котором Россельхознадзор пытается обнаружить правонарушение, а нарушители пытаются их скрыть. То есть идет некая битва умов, причем сотрудников Россельхознадзора, которые могут этой работой заниматься, на несколько порядков меньше, чем нарушителей (реальных или потенциальных).
Поэтому решили подключить к этой работе аналитическую систему.
Николай Власов: Да, требовались нетривиальные подходы. В результате была создана самообучающаяся информационная аналитическая система (с использованием комплекса AirFlowот компании Apache), которая на сегодня может достаточно успешно
обнаруживать 30 особенно широко распространенных нарушений, допускаемых производителями продукции животного происхождения, прежде всего пищевых продуктов, и участниками их обращения.
Система самообучающая. А кто ее учителя?
Николай Власов: Учителями этой системы стали принадлежащий Сберу суперкомпьютер Christofari, на котором и была развернута упомянутая самообучающаяся информационная система, и инспекторы Россельхознадзора. Первый, используя свои огромные вычислительные мощности, быстро моделировал разные ситуации и действия «злодеев», представлял результат инспекторам, а они оценивали, действительно ли выявлено нарушение или система в данном случае ошиблась. И так цикл за циклом, раз за разом система выучилась почти не ошибаться: эффективность ее сегодня в зависимости от вида нарушения составляет от 87 до 96%.
Что будет дальше?
Николай Власов: Совсем скоро состоится перенос системы в дата-центр Россельхознадзора и запуск ее уже внутри «ВетИС» в составе «Меркурия».
А тем временем Россельхознадзор и Сбер уже обсуждают дальнейшую совместную работу в этом направлении. О сути, которой мы сегодня не скажем (очень уж будет фантастично), но отметим, что она увлекательна, полезна для бизнеса (добропорядочного, конечно) и государства, нравится и Россельхознадзору, и Сберу.
