Искусственный интеллект на транспорте: отрасли, барьеры, перспективы

— Компания Cognitive Technologies является лидером в области искусственного интеллекта, развитии автоматизированных систем. Расскажите об основных текущих проектах.

О.У.: У нас сейчас горячая пора, тем более в таких внешних обстоятельствах, в которых сейчас оказалась наша страна. Мы находимся в острой стадии серийного производства сразу по нескольким направлениям. Первое и основное — это автономные системы управления на базе ИИ для сельхозтранспорта: это комбайны, тракторы, скоро переходим к сеялкам и так далее — к любой движущейся агротехнике.

К этому еще прибавляются менее крупные производственные линии, но не менее важные, которые стартуют в этом году: это то, что связано с устройствами контроля за урожаем, готовится к выпуску решение для анализа химического состава почвы, ее влажности и т.д. Мы идем вглубь агротемы со своими аппаратно-программными комплексами.

Второе — это общественный городской транспорт. Умные трамваи с нашими «мозгами» уже сегодня ездят по улицам китайского Шанхая и нашего Петербурга. Сейчас это умные помощники водителю, но со временем уровень их автономности будет повышаться до полной.

Третье — это железные дороги, но пока это наиболее консервативное, медленно развивающееся направление. И речь здесь не про технологии, мы уже прошли семь кругов ада сертификации нашей умной системы помощи машинисту, но это еще далеко не конец. Добиваемся получения подтверждения серийного использования. Процесс идет медленно, но и закрывать его нельзя.

— Вы упомянули о проектах в области автономного управления сельскохозяйственной техникой как ключевом направлении. Какие разработки в этой области ведет компания, и чего уже удалось достичь?

О.У.: Давайте начнем с того, за счет чего мы вырвались вперед на мировой арене. На рынке уже около 20 лет существовали продукты американских, японских и других корпораций по автономному управлению тракторами и комбайнами на базе высокоточного позиционирования, спутниковой навигации. Это был вполне заметный рынок объемом в сотни миллионов долларов. Но у предлагаемого этими компаниями подхода был ряд недостатков. Во-первых, связь есть совсем не везде в мире и для обеспечения рабочей мощности сигнала требуется дополнительное оборудование, подписка на сервисы и т.п., а во-вторых, «слепая» езда техники чревата наездом на камни, бревна и на все остальное.

Когда мы выходили на этот рынок, основным преимуществом нашего подхода, кроме высокоточной спутниковой навигации, были «мозги», которые натренированы в российских реалиях, видят и понимают все, что происходит на поле. Это дало нам возможность представить более чем конкурентоспособное решение в зоне, занятой сильными игроками.

Понятно, что нам нельзя почивать на лаврах, надо идти с опережением. Поэтому мы ведем серьезнейшие и масштабные исследования и разработки в машинном обучении. У нас уникальная база датасетов (база размеченных изображений) для разных дорожных сцен: авто, ж/д и агро. Ни у кого в мире нет ничего подобного. На прошлой неделе мы объявили о новом прорыве в создании нашего ИИ. Нам удалось в 4 раза увеличить мощность и скорость обработки наших нейронных сетей благодаря технологии Cognitive Veles, а за счет этого в разы сократить сроки разработок и внедрения. Этот прорыв мы готовили 2 года, и он меняет картину на инструментальном рынке нейронных сетей.

— За счет чего такое ускорение?

О.У.: Благодаря новому подходу, применяемому при использовании нейронных сетей, который позволил одновременно в рамках одной сети решать сразу несколько различных задач. Уникальность технологии Cognitive Veles состоит еще и в том, что она позволяет готовить нейросети на неполных данных. К примеру, не размечать изображения всех людей, которые могут выйти на поле, а только одетых в телогрейки. Или обучаем сеть на датасетах, где размечены только кромки поля, а затем — только препятствия на нем. Получается, обучение идет параллельно по каждому предмету, как с детьми в школе, а не поочередно, сначала пройдем всю математику и приступим к русскому.

И раз уж мы начали говорить про агросектор, то при управлении комбайном и трактором наша нейронная сеть сегодня позволяет решать одновременно четыре задачи: определять кромки поля, препятствия (в том числе людей и технику), распознавать зоны, где вождение возможно и невозможно, а также распознавать полегшие культуры.

— Какие перспективы развития ИИ в агросфере?

О.У.: У нас есть направление VR-обучения сервисных служб. Это необходимая сфера, потому что наши решения внедряются по всему миру и только нашими бригадами задачи обучения и обслуживания дилеров и клиентов не решить. Поэтому уже сейчас систему сопровождает VR-курс, который позволяет, например, аграрию самостоятельно интегрировать систему в комбайн. Фактически мы идем по пути ИКЕИ: хотим облегчить финансовую нагрузку на клиентов, постепенно сводя на нет необходимость сервисного сопровождения.

К тому же нам удалось роботизировать производство и обучение нейронных сетей. У всех, кто работает с нейронными сетями, как правило, есть большой штат где-нибудь в Индии, который занимается разметкой данных для обучения и т.д. Речь идет о сотнях людей. Нам удалось изменить подход за счет роботизации процесса подготовки нейронных сетей на базе реальных данных. Это тоже можно считать громким технологическим прорывом.

Автопилот на рельсах

— Совсем недавно, в июле, первый умный трамвай с Cognitive Tram Pilot вышел на улицы Санкт-Петербурга. Как вы оцениваете развитие этого проекта не только в Санкт-Петербурге, но и в других регионах страны?

О.У.: Я считаю, что нам удалось создать абсолютно новый тип транспорта. Но конкретно в этом проекте большая доля заслуг у команды «Горэлектротранса» Санкт-Петербурга. Чтобы умные трамваи вышли на улицы города нужно же создать не только «мозги», но и разработать весь сопутствующий регламент, провести тестирования, стандартизацию, сертификацию всего программно-аппаратного комплекса и т. д. Ведь речь идет о безопасности, о жизни большого количества людей. И наши партнеры — это герои, которые смогли запустить гораздо более крутой проект, чем в Китае, где трамвайные линии выделены из основной дорожной сети. А в Северной столице — это дороги общего пользования со всей их непредсказуемостью, трамваи въезжают в обычную городскую инфраструктуру.

Проект уже можно считать состоявшимся, хотя количество трамваев с ИИ будет наращиваться как минимум до конца осени этого года. Но мы сейчас сделали запрос в Минпромторг о том, чтобы на базе «Горэлектротранса» запустить всероссийский полигон, на котором будет нарабатываться опыт, уточняться требования к ИИ для последующего масштабирования на другие российские регионы и другие страны.

Наш опыт подтверждает, что эффективнее вписывать умные трамваи в существующую городскую среду, чем ждать появления средств для полной перестройки городской инфраструктуры, установки других моделей светофоров, оснащения дорог датчиками и т.д., но я считаю, что удалось создать абсолютно новый тип транспорта.

— Такие трамваи тестировались и в Москве пару лет назад. Здесь проект двигается или застопорился?

О.У.: Да, такое было: на первом этапе реализации проекта интеллектуальная система управления Cognitive Tram Pilot выполняла роль активного помощника водителю в опасных ситуациях, когда он не реагирует на них должным образом. О ее работе были хорошие отклики. Еще в марте состоялось совещание с мэром Москвы Сергеем Собяниным, который по его итогам дал поручение Дептрансу о срочном внедрении нашей технологии. Но у чиновников, видимо, пока есть более первоочередные задачи. Так что движения по этому проекту нет, хотя соревнование между двумя столицами всегда было и есть, и пока в нем Петербург выигрывает.

— А в чем особенность Cognitive Rail Pilot на железной дороге? И какие эффекты от внедрения уже есть?

О.У.: Система призвана обеспечить безопасность. Известно, что порядка 95% случаев аварий на железной дороге происходит под влиянием человеческого фактора. А это и жизни, и многомиллиардные потери на восстановление инфраструктуры и подвижного состава. И наша система — одна из самых сложных систем, которые можно придумать. Она даже в чем-то сложнее, чем автомобильная, потому что на ж/д больше разновидностей светофоров, спроектированных 100 лет назад без учета того, что кто-то их будет автоматизированно распознавать. Есть мачтовые, более нам привычные. А есть и карликовые, которые по колено. У них цветов больше, и они близкие. В условиях плохой видимости зачастую человеческий глаз их с трудом различает.

Дополнительные сложности возникают со стрелками, которые зимой могут быть занесены, и большим количеством металлической инфраструктуры, которая не дает радарам нормально отрабатывать и т.д. Но даже в этих условиях нам удалось сделать крутую технологию, ее сдать и сертифицировать, однако результат пока, скажу честно, скандальный.

— Почему?

О.У.: Недавно было совещание с участием помощника президента РФ Максима Орешкина и главой Минцифры Максута Шадаева по сквозным проектам, где мне пришлось задать вопрос о том, что происходит с внедрением уже прошедшей сертификацию системы. Ответа от РЖД не прозвучало. Это было полтора месяца назад, и пока движения вперед нет. С учетом того, что Siemens громко объявил об уходе с рынка РФ, а контроль за критически важной инфраструктурой до сих пор осуществляется зарубежными решениями, что небезопасно, замедление внедрения отечественных технологий на железную дорогу является преступлением. И все же пока мы видим самоубийственное равнодушие со стороны РЖД. Решать эту проблему должно государство, а не мы: у него есть для этого ресурсы. Возможно, должна случиться глобальная катастрофа, чтобы все сдвинулось с мертвой точки.

— Как на вашей компании сказались экономические и технологические санкции?

О.У.: Среди наших сотрудников, уехавших за границу нет. Мы понимаем, что в большинстве случаев экстренные весенние отъезды специалистов были связаны с простой истерикой. Отчасти люди не видели будущего на российской территории, и речь даже не про патриотизм, а про личный выбор: если в стране есть интересная и хорошо оплачиваемая работа, то релоцироваться никто не захочет. Поэтому у нас никто не уехал.

Что касается технологических санкций, то поскольку мы всегда работали на этом рынке, мы еще в 2014 году столкнулись с тем, что не смогли получить от американцев нормальный радар с открытыми кодами для тестирования и подключения нашей математики — ведь это всегда были решения двойного (и в том числе военного) назначения. Поэтому мы тогда и начали решать эту проблему, проинвестировали в радарную команду в Томске, они к 2016 году выдали результат, и мы создали там фабрику и запустили серийное производство сначала радаров, а потом и всей начинки для наших автопилотов. Затем мы вложились в камеры, потому что они должны были соответствовать нашим специфическим требованиям (работа в поле в условиях запыления) — к 2021 году они появились. Сейчас мы отобрали себе нейропроцессоры из существующих на рынке, и теперь одна из их версий уже полностью российская.

Но эта работа началась еще до пандемии и заняла 3 года, т.е. никак не связана с текущим санкционным давлением. Поэтому сейчас у нас ни технологии, ни процессы не встали на паузу. Был, кстати, и еще один звонок, после которого нам пришлось переосмыслить многое и начать самим вкладываться в нужные нам компоненты: в 2019 году швейцарский поставщик сообщил нам об уходе на карантин на 8 месяцев — мы такого себе позволить не могли. Так что переход к развитию собственных производств — это поступательное и логичное движение, которое мы сейчас и продолжаем.

— Раз уж затронули кадровый вопрос, расскажите, как ведется у вас работа по развитию и поддержке кадров.

О.У.: Мы курируем три кафедры в сильнейших профильных вузах: МИСиС, МФТИ и ТУСУР. Делаем это уже много лет, поэтому есть глубокое сращивание фундаментального образования с нашими реалиями. У выпускников есть преимущества при приеме к нам на работу. Сейчас много говорят о необходимости опускаться на уровень школ, и это правильно. В свое время мы уже отрабатывали в этой зоне, проводили всероссийские олимпиады по спортивному программированию. Но сейчас пока ресурсов на это у нас нет. Возможно, в будущем мы вновь придем в школы.

Пауза длиною в 10 лет

— Компанией реализована система Cognitive Auto Pilot, были громкие контракты. Почему сейчас нет громких проектов?

О.У.: Окончательное решение нами было принято после экспертного совещания в Детройте на Tech AD в 2019 году, где собирались около 300 экспертов от всех автопроизводителей. Мы там с интересом выслушивали, как крупнейшие игроки один за другим говорили о пересмотре планов развития беспилотных автомашин с 2027 на 2035 год, т.е. плюс 10 лет. Причина в том, что так и не смогли решить основные вопросы, которые встают перед новым рынком. Это и законодательство, и страхование, и организационные, и бизнес-вопросы, определяющие целесообразность вложения в этот сектор. Поэтому и мы перекинули основные усилия с авторынка на агро и другие сферы, где можно работать уже сейчас, облегчать труд людей, повышать в этих зонах эффективность и безопасность, да и нам надо зарабатывать, запускать серийное производство.

И потом мы все-таки нейронщики, и наши сети учатся и тренируются на реальных данных, а не на игровых или демонстрационных. Ведь то, что происходит в реальной жизни, смоделировать невозможно: на тебя может зайчик выскочить или метеорит упасть, а что, где и когда, никто не знает. А значит, нужны реальные проезды по реальным дорогам в любых условиях и любых регионах, а именно этого авторынок дать не может сейчас.

А, например, в сегменте умных комбайнов у нас продажи идут по всему миру. Мы в 12 странах работаем. Поэтому каждую секунду из разных точек Земли к нам стекаются видеоданные о полевых сценах. И это дает нам реальный прогресс в области совершенствования ядра основных технологий. Именно этот большой массив реальных данных сделал наш движок одним из самых сильных по нейронным системам.

— А в направлении содержания дорог и городской инфраструктуры компания пока не смотрит?

О.У.: Пока мы сильно перегружены и в первую очередь должны заниматься теми проектами, которые уже запущены. Но даже и в их рамках мы собираем избыточные данные, готовим их для обработки нейронными сетями и можем использовать и для множества других задач, в том числе и контроля за инфраструктурой. Так что применять их в дорожной сфере будет можно. Думаю, что в следующие несколько лет мы будем объединяться с производителями ПО, которые решают такого рода задачи, и будем делиться с ними информацией для работ в этом направлении. Качество и точность собираемых нами данных очень высока — 1,5–2 сантиметра, а значит, и польза от них может быть заметной.

Взгляд в будущее

— Подводя итоги, хочется узнать вашу точку зрения по развитию и реализации технологических, ИТ и иных цифровых проектов в нашей стране. В условиях санкций, в условиях корпоративных перестроений, в условиях нехватки компонентов, что нужно делать руководителям технологических компаний для структурного и созидательного движения вперед?

О.У.: Во-первых, никого не слушать: сейчас уникальное окно возможностей. Потому что очень редко площадка для отечественных разработчиков освобождается от внешней конкуренции и появляется понимание, зачем технологии нужны. К сожалению — по крайней мере, для меня — уже видна тенденция по возвращению зарубежных компаний на наш рынок, они его не хотят терять. Но пока такое окно еще открыто, и предельно пассионарная позиция обязательно даст всходы — сравнить по потенциалу текущую ситуацию можно разве что с первыми залоговыми аукционами.

Во-вторых, государственная машина устроена таким образом, что есть огромное количество тех, кто хочет заниматься исключительно параллельным импортом как «одноходовкой» и не хочет ничего здесь развивать, потому что это сложно. И субсидиарная политика устроена пока так же. Спасти ситуацию могут общественные объединения, которые благодаря консолидации усилий смогут добиться и нормального подхода к субсидиям, и нормального отношения ФОИВов. Одному предприятию сделать это тяжело. Поэтому сейчас крайне важно научиться работать вместе.

Фото: пресс-служба Cognitive Technologies

Возврат к списку