Все самое важное и интересное за последние сутки в сферах политики, экономики, общества и технологий. Также достижения спорта и культуры

Как технологии компьютерного зрения меняют реальность

Как технологии компьютерного зрения меняют реальность

Согласно некоторым прогнозам, к концу 2022 года объем рынка видеоаналитики в России составит 12,8 млрд рублей, а в целом по миру он должен увеличиться почти на 24% к 2029 году. Но оценивать этот рынок только по финансовым показателям провайдеров услуг, производителей оборудования, создателей решений не совсем корректно, ведь видеоаналитика — инструмент, позволяющий внедрить искусственный интеллект в те сферы, где раньше его использование не представлялось возможным. О том, как эти технологии меняют нашу жизнь сейчас и где они будут применяться уже завтра, «Эксперту» рассказали специалисты компаний «Ланит» и «Экспасофт».

Победить человеческий фактор

В последние несколько лет технологии компьютерного зрения так сильно развились, что сейчас они находят применение во все новых и новых сферах. Так происходит во многом благодаря общей цифровой трансформации — появлению качественно иных вычислительных мощностей, доступности большего массива данных для обучения моделей и усовершенствованию алгоритмов, на основе которых работают такие системы.

Как рассказал руководитель центра компетенций больших данных и искусственного интеллекта группы компаний «Ланит» Сергей Литвинов, в первую очередь благодаря развитию технологий видеоаналитики меняются подходы к организации промышленной и общественной безопасности — такие системы умеют идентифицировать объекты, отличать друг от друга различные действия, поведенческие паттерны и соответствующе на них реагировать. Например, они понимают, вышел рабочий на строительный объект без каски или просто снял ее, чтобы почесать затылок, машет ли он рукой, чтобы поприветствовать кого-то из коллег, или зовет на помощь в непредвиденной ситуации.

Как технологии компьютерного зрения меняют реальность

предоставлено пресс-службой группы компаний ЛАНИТ

Вообще, как говорит управляющий партнер компании «Экспасофт» Александр Шкилев, сама по себе видеоаналитика — явление не новое, она появилась еще в 90-х годах прошлого века. С тех пор эти технологии активно развиваются, а в последние несколько лет испытывают настоящий бум. При этом появляется много направлений, где их целесообразно использовать. В качестве примера Шкилев приводит охранника, который в силу должностных обязанностей вынужден следить за тем, что происходит на нескольких мониторах одновременно. «Человеческое внимание остается в фокусе примерно 20-30 минут. Бывает и такое, что мы говорим с кем-то по телефону, а уже через несколько минут отвлекаемся на что-то и перестаем понимать, о чем говорит наш собеседник. То же и с охранником, — говорит собеседник «Эксперта». — А стоимость риска в случае, если он упустит какое-то событие, очень высока, особенно если мы говорим о промышленной безопасности — такая халатность может стать причиной техногенной катастрофы».

Как технологии компьютерного зрения меняют реальность

Источник: предоставлено пресс-службой группы компаний ЛАНИТ

Это касается и других профессий, например, тех же дальнобойщиков. Уставший водитель может заснуть за рулем и стать причиной ужасной аварии. С нынешними технологиями видеоаналитики контролировать его усталость очень просто: система считывает мимику, движения, определяет уровень концентрации водителя по многим параметрам и сигнализирует о необходимости остановить автомобиль и отдохнуть.

В некоторых отраслях видеоаналитика помогает повысить точность, с которой описываются те или иные качественные показатели. Так, в сталелитейной промышленности использование умных камер помогает на 30% эффективнее выявлять дефекты в готовой продукции, чем если бы это делал человек. Другой вариант — использование таких технологий для дешевой модернизации устаревающего оборудования — станков, сталеплавильных печей и прочего. Камера, направленная на аналоговые панели управления, может заменить установку датчиков: в режиме реального времени оцифровывать показания приборов. Это приводит к повышению точности производства (что крайне важно в машиностроении, например) и качества промышленной продукции на выходе.

Обеспечить безопасность

Интерес к технологиям видеоаналитики проявляет не только бизнес, но и государство — сейчас оно их использует в том числе для создания системы общественной безопасности совершенно нового уровня, достичь которого усилиями человека попросту невозможно. Александр Шкилев рассказывает, что сейчас Россия — и в особенности Москва — сильно ушла вперед в плане внедрения этих технологий в повседневную жизнь.

«Такую систему достаточно установить, например, в светофор: ИИ понимает, что человек не просто так подошел к пешеходному переходу, а ждет зеленого сигнала — и тогда он его включает. При этом на базе этой же технологии можно делать и более сложные вещи, а конкретно определять конфликтные ситуации — драки, разбой или, например, когда у человека что-то случилось и достаточно подойти к ближайшему светофору и привлечь внимание камеры характерными взмахами рук. Это гораздо эффективнее и быстрее в плане реагирования, чем вызов экстренных служб по телефону», — объясняет он.

Использование подобных технологий в среднесрочной перспективе помогает избежать многих общественно опасных преступлений. Ведь зная, что тебя все равно отследят по камерам и арестуют, мало кто решится провоцировать драку или совершить кражу на улице.

Как технологии компьютерного зрения меняют реальность

предоставлено пресс-службой группы компаний ЛАНИТ

Сергей Литвинов добавляет, что развитием видеоаналитики интересуются не только в крупнейших городах страны, но и в регионах. Проблема лишь в том, что внедрение искусственного интеллекта промышленного уровня — это дорогое удовольствие, которое могут себе позволить далеко не все муниципалитеты. В связи с этим одно из главных нынешних направлений «Ланита» и «Экспасофта» — развитие фреймворка (шаблона программной платформы – прим. «Эксперта»), который уже сейчас позволяет до 25 раз снизить требования к вычислительным ресурсам без потери качества за счет оптимизации нейронных сетей, предназначенных для видеоаналитики. Благодаря этому значительно снижается стоимость внедрения технологий на базе искусственного интеллекта.

Читать также:  На батареи противника обрушится «Торнадо»

Но чтобы обслуживать ту же систему видеоаналитики, в любом случае нужны кадры — без труда огромного количества разработчиков российским компаниям не удалось бы достичь нынешнего уровня, а дальнейшее развитие технологий было бы сильно затруднено. Ссылаясь на результаты международных исследований, Литвинов напоминает, что отечественные специалисты занимают первые места в глобальных рейтингах по компетенциям и навыкам в области ИИ. И сейчас, несмотря на перманентный кадровый голод, количество выпускников профильных вузов растет вместе с числом вакансий в компаниях.

«Каждая компания проводит собственную кадровую политику, но все они стараются выстраивать плотные связи с передовыми институтами и академическим сообществом. Нам постоянно не хватает дата-инженеров и дата-сайентистов, способных перенести в код любую перспективную идею. Из-за этого многие IT-компании переходят от хантинга к модели выращивания перспективных сотрудников, используя для этого собственную экспертизу», — говорит Литвинов.

Александр Шкилев добавляет, что современным специалистам важно не имя компании, в которой они трудятся, а возможность работать с интересными задачами, от решения которых зависит дальнейший вектор развития всей индустрии. По тем же критериям в компаниях и принято оценивать успехи сотрудников.

«Социал-дарвинизм» никто не отменял: выжить на рынке смогут только те, кто в состоянии реализовать свои конкурентные преимущества. Наше — это квалифицированный человеческий ресурс, который мы целенаправленно культивируем в рамках компании — отбираем лучших из лучших и даем возможность реализовать себя в творческом плане», — объясняет Шкилев.

Заменить всех нас

Какими бы развитыми не были технологии видеоаналитики, заменить человека роботом все равно не получится, уверен президент группы “Ланит” Филипп Генс. По крайней мере, в ближайшей перспективе ничего подобного точно не произойдет: никто просто не готов к этому в инфраструктурном плане. Те же дороги общего пользования в своем нынешнем виде предназначены для того, чтобы по ним ходили и ездили люди, а не беспилотники.

Как технологии компьютерного зрения меняют реальность

предоставлено пресс-службой группы компаний ЛАНИТ

К этому же добавляются и этические нормы, игнорировать которые невозможно. Дело в том, что у искусственного интеллекта нет общепризнанной степени ответственности в человеческом понимании, поэтому его сейчас используют больше в качестве системы поддержки при принятии решений человеком.

Тем не менее, основатель группы «Экспасофт» Владимир Дюбанов отмечает, что любая подобная система действует в соответствии с заранее заложенным в нее регламентом и набором правил, нарушение которых в принципе не предусмотрено. Проще говоря, ИИ с машинным зрением будет стабильно качественно просматривать рентгеновские снимки легких и обращать внимание на элементы, сигнализирующие о возможном начале развития опухоли у человека. Причем делать это он будет вне зависимости от времени суток, отсутствия сна и состояния морального климата в семье.

Как технологии компьютерного зрения меняют реальность

предоставлено пресс-службой группы компаний ЛАНИТ

«В то же время у любой, даже самой совершенной системы есть определенная степень риска, устранить которую целиком невозможно. Да, условная Тесла может при стечении непредвиденных обстоятельств сбить человека. Я абсолютно уверен, что таких случаев будет гораздо меньше, чем трагедий, случившихся из-за того, что человек сел пьяным за руль, — говорит Дюбанов. — Но проблема нынешней философско-этической парадигмы в том, что наказать человека за это мы можем, а искусственный интеллект — нет. Как мы его накажем? Посадим в тюрьму эту самую Теслу? Смешно, но уверен, и до таких перегибов тоже дойдёт».

Владимир Дюбанов уточняет, что в целом уже сейчас мы можем говорить об использовании видеокамеры в качестве универсального датчика, который позволяет постоянно навешивать на уже существующие системы новые функции.

«Допустим, ты столкнулся с кейсом, где нужно фиксировать открытие дверцы — с этим может справиться и обычный магнитный замыкатель. Но потом появляется другая задача — убедиться, что конкретному человеку можно входить в эту дверь. Тут уже нужно менять размыкатель на считыватель пропусков. Так вот, установка камеры с самого начала позволяет избавить нас от необходимости постоянной замены датчиков под новые задачи, что, по сути, делает ее универсальным инструментом для внедрения все новых сценариев», — объясняет Дюбанов.

По мнению собеседника «Эксперта», сама по себе видеоаналитика уже может считаться зрелой технологией ввиду того, что бизнес ее давно использует. Так, застройщики переводят в более высокий класс жилье, где есть простейшие функции распознавания лиц в видеодомофоне и открытия шлагбаума через считывание номерного знака автомобиля. Причем встретить такие механизмы можно не только в Москве и Санкт-Петербурге, но и во многих небольших городах нашей страны.

То же — с игрушками, способными воспринимать детские жесты и отвечать на них, или, например, с вертикальными домашними автоматизированными фермами. Такие установки уже сейчас могут выращивать овощи и зелень без участия человека, понимая спелость продуктов и их потребность в поливе с помощью ИИ и встроенных видеокамер. Пока, правда, такие вещи не очень сильно распространены, но уже в самом скором времени, уверен Владимир Дюбанов, мы и представить себе не сможем, как раньше жили без таких устройств — по аналогии с курьерской доставкой, получившей масштабное распространение в пандемию и оставшейся востребованной уже после неё.

Комментарии закрыты.