COGNITIVE TECHNOLOGIES: КАК РОССИЙСКОЕ БЕЗДОРОЖЬЕ ПОМОЖЕТ ИСКУССТВЕННОМУ ИНТЕЛЛЕКТУ ВОДИТЬ МАШИНЫ

Российская компания Cognitive Technologies, созданная в 1993 на базе Лаборатории искусственного интеллекта Института системного анализа РАН, успешно разрабатывает системы распознавания документов, обработки информации и электронного документооборота. Активность проявляется и на рынке беспилотных автомобилей. Наработки компании помогают искусственному интеллекту не тушеваться в сложных условиях российских дорог. Также автопилот обучают умению предсказать дорожную ситуацию по определенному углу поворота колес соседних автомобилей и по движениям головы пешехода, это фактически имитация человеческой интуиции.

А поначалу всё казалось игрой, несерьезной забавой. В 2000-е в Cognitive Technologies стали экспериментировать с беспилотниками, искусственного водителя научили распознавать объекты, и в офисе появился игрушечный автомобиль, который самостоятельно ездил по коридорам и играл в мячик.

Первый коммерческий проект, прототип автономного грузовика на шасси КАМАЗ, стартовал в 2014 году. Через год Cognitive Technologies передали наработки заводу, после чего сфокусировались на международных проектах, автономный же КАМАЗ так и остался прототипом. Андрей Черногоров (он с 2015 возглавил компанию, а до того руководил Электронной торговой площадкой «Газпромбанка», участвовал в Комиссии по развитию стратегических информационных систем при Государственной думе РФ) уверен: будущее за глобальными корпорациями.

Сейчас беспилотные автомобили на слуху. В США Uber, Tesla и другие автопроизводители приступили к тестированию автомобилей на дорогах общего пользования, и сразу понеслось: «В Аризоне беспилотная машина Uber насмерть сбила пешехода», «Тесты беспилотных авто на дорогах США под вопросом» — эти сообщения будоражат общественность. Оказалось, автопилот далеко не всегда вовремя замечает препятствия.

Cognitive Technologies уже в 2016 заявляла о разработке собственной платформы для беспилотных автомобилей, программа применима и к легковым авто, и к грузовикам.

По данным ВОЗ, на дорогах в мире погибает более 1,2 млн человек в год. В большинстве случаев виной человеческие ошибки. В идеале автопилот позволит устранить такие несчастнья: искусственный интеллект не отвлекается, не устает, не выпивает… Cognitive Technologies тестировала автомобили в России, Евросоюзе, США, Китае и Японии, в тестах принимали участие 14 автомобилей. Все вместе они наездили 1 млн километров, собран бесценный материал для анализа. «Надо понимать, что можно ставить машину на автобан или хайвей и десять часов ехать по пустыне, где ничего не происходит. И засчитывать очередную тыс. км. Но для обучения алгоритмов это неинтересная выборка. Чтобы создать безопасную систему управления, нужно проехать миллионы километров в любых условиях. В дождь, снег, ночью, в городах и по загородным трассам. Мы стремимся отрабатывать эпизоды, где происходят реальные столкновения», — уверяет глава компании.

В Cognitive Technologies намерены добиться максимального качества программ. «Представим, что уровень распознавания достиг 95 % . При таком показателе 18 дней в году машина будет сбивать людей – это допустимо? Сегодня стоит вопрос, кто из разработчиков первым обеспечит уровень в 99,999% точности распознавания, только тогда машину позволят выпускать на дорогу. Толерантность к ошибкам роботов нулевая, в 2017 году в мире произвели 73,5 миллиона пассажирских автомобилей и 23,9 миллиона грузовиков — при таком вале отсутствует право на промах. Если устройство выпущено миллионным тиражом и вдруг обнаружится, что в нем дефект, который может привести к жертвам на дорогах, то отзыв всей партии может похоронить компанию-разработчика», — говорит А.Черногоров.

За пять лет активной разработки беспилотников стало ясно: надо учить автопилот не только различать машины, знаки и пешеходов, но и понимать дорожную ситуацию в целом. «Когда с видеокамер изображения приходят на комп, они складываются в панораму, по сути — плоскую картину. Дальше нужно научить компьютер различать и выделять движущиеся объекты, учитывать направление их движения, то есть воспринимать изменения углов освещенности, формы, прочего. И это – в разных погодных условиях…»

Одно из ноу-хау Cognitive Technologies — использование радара в связке с камерами. Новшество помогает точно определять расстояние до объектов ночью или в слякоть.

«Раньше машина сначала видела, потом думала, потом видела другим датчиком — снова думала, потом видела третьим датчиком и снова думала. Такая механика ущербна. Чтобы анализировать данные из нескольких источников одновременно, использовали принцип нейрофизиологии,  low level data fusion — низкоуровневое смешивание данных, по этому принципу работает и  человеческий мозг». Кроме того, комбинация камер и радара позволяет снизить количество устанавливаемых обзорных камер – а это и быстродействие автопилота, и снижение стоимости оборудования. Ведь современные лидары (Light Identification Detection and Ranging), заточенные под обработку данных с множества камер, по цене сопоставимы с ценой самого авто, такие решения затратны для серийного производства.

Еще важно обучить автопилот технике выделения мелких деталей. Сигналы поворотников, угол поворота колеса, высота подъема ноги человека — эти «мелочи» как раз и позволяют прогнозировать дорожную ситуацию. «Наши автопилоты четко различают подобные аспекты. Эти данные помогают предсказать развитие ситуации на следующие несколько секунд. Например, определенное изменение угла поворота бокового зеркала автомобиля или угла поворота колеса говорит о возможном начале перестроения и дает возможность предоставить системе новые сценарии развития дорожной сцены. То же можно понять по движению колена или головы человека, находящегося в непосредственной близости от дорожного полотна. Такие инновации воспринимаются как чудо, но на деле — никакого волшебства, просто оптимизация нейронных сетей глубокого обучения».

И – неожиданное! — российские дорожные беды стали конкурентным преимуществом российских разработок в сфере беспилотного вождения: «Задачи, которые ставят наши условия, — максимально сложные. У нас народ водит достаточно беспечно, очень много нарушений, плохая инфраструктура, сложные погодные условия. На таком материале и надо настраивать алгоритмы, потому как если они сработают здесь, то в Европе или на американских дорогах все это будет действовать вообще идеально».

Еще аспект: в России разрешены регистраторы, здесь их полюбили и научились грамотно пользоваться. Cognitive Technologies бросил клич – и десятки тысяч волонтеров стали присылать ролики, данные видеозаписи обернулись ценным источником информации. «Регистраторы фиксируют уникальные события, вот лось выбегает на дорогу, вот комета и ее след, вот шальная авария… Такие ситуации и нестандартное в них поведение трудно смоделировать, меж тем отработка подобных режимов — важный фактор безопасности».

Немногие слышали, но есть у компании и такое направление, C-Pilot,  или «умный комбайн». Проект называется «Агрополис» и разрабатывается совместно с Ростсельмашем и Союзом-Агро. С одной стороны, новинка в перспективе поможет снизить издержки сельского хозяйства, потому как «автокомбайнер» будет работать круглосуточно и качественно, не халтуря и не ошибаясь; с другой стороны, поле — не дорога общего пользования, тут для экспериментов не нужна сертификация. Проще проводить тесты, проще получать результаты. В итоге автономные комбайны появятся раньше автомобилей, уже года через два.

Автомобили же будут умнеть постепенно, в том числе за счет использования данных о работе беспилотных комбайнов. Процесс похож на «поумнение» айфона: вот вы скачали новую прошивку, и нечто в списке дополнительных функций добавилось… Так и с автомобилем: не то что вы проснетесь, а за окном стоит абсолютно беспилотная машина – нет, просто ваше авто постепенно будет становиться более и более беспилотным.

Андрей Черногоров рискнул дать и прогноз по срокам свершений:

-уже в 2018 году появятся машины, уверенно рулящие по ограниченным территориям;

-через год- два авто без водителя уверенно будут ездить по шоссе;

-через 3 года машина начнет подсказывать «Возьмите управление», а в основном вы сможете отдыхать, просматривая, к примеру, фильм;

-через 4-5 лет появятся машины, которые на неких территориях смогут совсем обойтись без водителя;

-через 10 лет машины в 80% случаев будут автономны.

По материалам: https://hightech.fm

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *