Комбайн с российским "интеллектом"

Российский разработчик систем искусственного интеллекта (ИИ) для беспилотных транспортных систем - компания Cognitive Technologies разработала технологию компьютерного зрения для автоматического вождения зерноуборочного комбайна. В основе разработки лежит технология глубокого обучения нейронных сетей, или deep learning. По мнению экспертов, Cognitive Technologies выбрал правильный путь, концентрируясь на конкретном сегменте рынка с ограниченным набором требований, поскольку наличие даже ограниченного сегмента рынка позволит им доводить до совершенства свои продукты и финансировать дальнейшие разработки для выхода в другие сегменты.

Как поделился в разговоре с корреспондентом ComNews руководитель департамента разработки беспилотных транспортных средств CognitiveTechnologies Юрий Минкин, отдельные элементы решения будут реализованы в 2018-2019 гг. Само же решение ориентировочно будет запущено в промышленную эксплуатацию лет через пять. Над разработкой решения трудилось несколько десятков человек.

В компании отметили, что работы по проекту проводятся в соответствии с соглашением с Минобрнауки России в рамках реализации федеральной целевой программы "Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2014-2020 гг.". На реализацию технологической части проекта ведомством было выделено 34 млн руб.

"Предполагается, что наша система сначала будет установлена на экспериментальном образце сельхозтехники. Мы затратили на ее разработку более трех лет и получили отличные результаты. Обладая функцией автоматического подруливания при уборке урожая, российские комбайны смогут на равных конкурировать с ведущими мировыми сельскохозяйственными брендами, которые уже обладают аналогичным функционалом", - прокомментировала президент CognitiveTechnologies Ольга Ускова.

При этом Юрий Минкин уточнил корреспонденту ComNews, что решение будет реализовано на обычных комбайнах нового поколения. Впоследствии же комбайн с решением будет стоить дороже комбайна без решения.

По словам руководителя проекта CognitiveTechnologies Алексея Панченко, в основе разработки лежит технология глубокого обучения нейронных сетей, или deep learning. Он уточнил, что в течение прошлого года разработчики CognitiveTechnologies в реальных полевых условиях с камеры, установленной на комбайне, вели работы по сбору датасетов, а затем и обучению нейронной сети объектам и ситуациям, которые могут и будут встречаться "умному" комбайну в процессе его работы и которые должен распознавать искусственный интеллект.

Как отметили представители компании, сегодня нейронная сеть способна выделять пять основных классов объектов полевой сцены, что позволит обеспечить безопасную и эффективную работу "умного" комбайна. Первый - это нескошенная часть поля. Второй - обработанная, скошенная его часть. Третий класс объектов соответствует валку (скошенная и сложенная в ряд сельскохозяйственная культура). Четвертый соответствует той части жатки (механическое устройство комбайна, осуществляющее скашивание сельскохозяйственной культуры), которая попадает в поле зрения видеокамеры. Наконец пятый класс - это все остальные объекты (препятствия, техника, лес, деревья, сорняки и т.д.).

Автоматизированный комплекс "умного" комбайна, помимо системы ИИ, включает в себя одну видеокамеру отечественного производства и вычислитель с дополнительными блоками сопряжения с бортовыми системами комбайна. 

Разработчики отметили, что во время проведения работ по уборке урожая водитель экспериментального образца комбайна еще будет должен присутствовать в кабине и выполнять функцию контролера. При этом уровень его квалификации должен оставаться на том же уровне, что и у обычного комбайнера. "Однако у него появится свободное время для того, чтобы сосредоточиться на выборе настроек параметров технологического процесса, непосредственно влияющих на качество уборки урожая, - угла наклона жатки, скорости хода и т.д., что сегодня является одной из основных проблем при уборке", - заверили в Cognitive Technologies.

"Автоматическое передвижение комбайна с системой искусственного интеллекта будет осуществляться по левой кромке поля либо вдоль скошенного валка. При этом искусственный интеллект сам будет понимать, где проходит граница скошенной культуры и куда нужно подруливать для обеспечения движения вдоль кромки", - рассказал Алексей Панченко, добавив, что в отдельных ситуациях, например при завершении прохода по полю, а также в случаях форс-мажора, по сигналу системы водитель должен быть готов принять управление на себя.

Говоря о конкурентном преимуществе решения, в компании поделились, что у данной технологии есть возможность понимания искусственным интеллектом различных типов границ поля (кромки, валка), в отличие от решений конкурентов, которые понимают лишь один из типов границ и для его определения вынуждены устанавливать соответствующие им дополнительные датчики, что в итоге определяет более высокую стоимость решения. Кроме того, в системе CognitiveTechnologies предусмотрена возможность оперативного добавления новых типов границ, а также вспаханной и невспаханной частей поля.

"Для этого достаточно обновления версии программного обеспечения, что позволит разработчикам уже в ближайшей перспективе расширить область применения системы на другие сельскохозяйственные культуры, такие как кукуруза и подсолнечник. Сегодня ИИ-системы обучены на работу с зерновыми и кормовыми культурами", - поделились с ComNews в Cognitive Technologies.

"Мы рассчитываем, что проект позволит нам сделать серьезный задел на будущее и существенно приблизит нас к созданию полностью беспилотного комбайна, чего мы ожидаем достичь к 2023-2024 гг.", - заключила Ольга Ускова.

По словам президента ООО "Мивар" Олега Варламова, рынка компьютерного зрения как такового в России нет, поэтому цена решений пока зависит от конкретного проекта, для которого системы создаются. Более того, существуют opensource-инструменты для создания таких систем. "Поэтому у разработчиков, в зависимости от поставленных задач и наличия финансовых ресурсов, есть возможность выбрать между условно-бесплатными и коммерческими системами", - отметил он.

Олег Варламов добавил, что компания "Мивар" изначально предполагала разрабатывать свою систему компьютерного зрения. Однако в процессе работы над робототехнической платформой "Муром" было решено на первых этапах использовать готовую систему, данные которой обрабатываются интеллектуальной системой собственной разработки "Роборазум". "Однако в среднесрочной перспективе мы рассматриваем возможность создания собственной миварной системы компьютерного зрения", - заключил он.

Президент НП "Руссофт" Валентин Макаров в разговоре с корреспондентом ComNews сказал, что компьютерным зрением в России занимается ряд разработчиков. В частности, он привел в пример компанию "Ланит-Терком", которая успешно работает и с зарубежными клиентами.

"Cognitive Tеchnologies изначально был лидером проекта компьютерного зрения в рабочей группе "АвтоНет" "Национальной технологической инициативы", работая с КАМАЗом", - отметил Валентин Макаров.

Он добавил, что компьютерное зрение для грузовых авто - это большой сегмент рынка. "Добиваться лидерства в борьбе с глобальными конкурентами в таком большом сегменте или сразу по всему спектру рыночных сегментов сложно, поскольку эти конкуренты имеют более долгую историю, больший рынок и больше финансовых ресурсов", - считает эксперт.

По мнению Валентина Макарова, Cognitive Technologies выбрал правильный путь, концентрируясь на конкретном сегменте рынка с ограниченным набором требований, поскольку наличие даже ограниченного сегмента рынка позволит им доводить до совершенства свои продукты и финансировать дальнейшие разработки для выхода и на другие сегменты.

"Поскольку в России производятся комбайны, вполне логично и экономически объяснимо, что на таких комбайнах могут быть установлены российские системы компьютерного зрения", - заключил Валентин Макаров.