Cognitive Pilot открывает первый в России полигон для беспилотной сельхозтехники
Разработчик систем искусственного интеллекта для беспилотных транспортных средств Cognitive Pilot (дочерняя компания Сбербанка и Cognitive Technologies) и агрохолдинг "Песчанокопская аграрная группа" объявляют о создании опытного полигона по тестированию и эксплуатации систем управления на основе искусственного интеллекта на различных видах сельхозтехники (помимо комбайнов, планируется использование тракторов, опрыскивающих и других транспортных средств), а также реализации проекта по созданию первой в мире открытой базы данных изображений (датасетов) для обучения нейронных сетей для беспилотной сельхозтехники Cognitive Agro Dataset.
"Целью нашего проекта является формирование уникального инструмента, позволяющего разработчикам систем управления беспилотной сельхозтехникой со всего мира эффективно решать задачи обучения нейронных сетей на реальных данных и создавать свои автопилоты. Сотрудничество с "Песчанокопской аграрной группой", открытие полигона, позволит нам воссоздать широкий класс ситуаций, в том числе, и крайне редко встречающихся в условиях реальных сельхоз-работ, в разных погодных условиях при разной освещенности, имеющих высочайшую ценность для подготовки базы данных, и в итоге, обеспечения безопасной работы автономной системы управления сельхозтехникой", - сообщила генеральный директор Cognitive Pilot Ольга Ускова.
"Мы готовы предоставить Cognitive Pilot наши компетенции, знания, тонкости ведения сельхоз-бизнес-процессов, а также наши ресурсы для решения важнейшей задачи отрасли, создания инфраструктурного объекта для тестирования и сбора данных, необходимых для проведения испытаний и создания совершенной системы управления сельхозтехникой. Фактически мы говорим о создании первого в России полигона для агробеспилотников", - сказал главный акционер и член совета директоров "Песчанокопской аграрной группы" Владимир Яловенко.
"Песчанокопская аграрная группа" является одним из крупнейших агрохозяйств Ростовской области с объемом землепользования более 35 тыс. Га. В его состав входят три предприятия, основным направлением деятельности которых является выращивание зерновых и технических культур. Парк техники агрохолдинга насчитывает более 200 единиц. "Это один из наиболее продвинутых в плане использования и внедрения инноваций агрохолдингов в стране", - отметила Ольга Ускова.
Наличие баз датасетов, собранных в реальных условиях, является ключевым инструментом в разработке системы управления любым беспилотным транспортом. "Без репрезентативных обучающих выборок создать систему управления каким-либо беспилотником невозможно. Датасеты позволяют организовать процесс обучения нейронных сетей, которые, в свою очередь, обеспечивают качественную работу всей системы управления беспилотником. Кроме того, как показала практика, синтетические датасеты - данные смоделированные или дополненные искусственным путем, являются менее эффективными, чем реальные данные. Поэтому разработчики так высоко ценят датасеты, полученные в реальных условиях. В этом смысле наличие полигона для тестирования сельхозтехники в реальных условиях является бесценным инструментом для создания такой базы данных", - комментирует руководитель департамента разработки беспилотных транспортных средств Юрий Минкин.
Если в направлении создания беспилотных автомобилей открытые базы данных датасетов уже существуют (известны базы, подготовленные Waymo, Lyft, университетом Карнеги, Baidu и другими разработчиками) и активно используются, то в сфере сельского хозяйства до настоящего времени в наличии имелись лишь единичные базы датасетов для локальных задач, таких как опрыскивание сорняков. Проект Cognitive Pilot - фактически это первая попытка создания комплексного механизма для отраслевых разработчиков в мире.
"Мы ставим задачу создать самую большую и репрезентативную базу данных для задач умного сельского хозяйства в мире", - говорит Ольга Ускова.
Разработчики Cognitive Pilot включают в Cognitive Agro Dataset изображения с видеокамер, данные с датчиков одометрии и инерциальных сенсоров, установленных на беспилотной сельхозтехнике, полученные в различных погодных условиях, времени суток, включая ночь, на полях с различной геометрией, учитывающих многообразие с/х-культур. На этих данных размечаются основные объекты полевой сцены: транспортные средства и их рабочие агрегаты, скошенная и нескошенная часть с/х-культур, рядки, валки, люди и другие элементы.
Сбор информации для Cognitive Agro Dataset производится компанией Cognitive Pilot уже порядка пяти лет. До последнего времени основной площадкой для решения задачи была Россия - все регионы, где компания внедряет и испытывает беспилотные технологии. Это и юг, и север страны, и ее центральная часть. В прошлом году к объектам сбора информации добавились зарубежные страны. Первой в их числе стала Бразилия. В этом году, предполагается, что список пополнят США, Канада, Китай, Аргентина и Южная Корея. Разработчики отмечают, что основные циклы работ намечены на уборочный цикл, и надеятся, что пандемия коронавируса не помешает осуществить эти задачи.
Следует заметить, среднее число объектов в полевой сцене значительно меньше, чем в дорожной (в аналогичных задачах для беспилотных автомобилей), что, в свою очередь, требует большего количества времени для сбора данных.
Участники проекта планируют завершить работы и опубликовать свои результаты в начале следующего года. К информации о многообразии зерновых культур, подсолнечника и сои им предстоит добавить в базу данные о новых видах, таких, как бобовые, рапс и других. Также будут добавлены данные, полученные со стереокамер, закончена разметка датасетов. Объем базы при этом предполагается довести до 80 тысяч 10-секундных видеозаписей. Такую продолжительность записей разработчики объясняют спецификой полевой сцены и, просто удобством в работе.
Необходимо отметить, что в среднем, разработчики тратят до 2 млн. долларов на сбор и приобретение репрезентативных датасетов для обучения нейронной сети в одной географической локации.
Вся информация, содержащаяся в Cognitive Agro Dataset будет предназначена исключительно для некоммерческого использования.
