Нейронные сети и искусственный интеллект: ученые разработали программно-аппаратный комплекс, способный заменить человеческий труд на опасных производствах

Вытворчасць пастаянна ўскладняецца: інтэлектуальныя сістэмы кіравання і робаты, інтэрнэт рэчаў... Усе гэтыя тэхналогіі ўжо працуюць на сучасных прадпрыемствах і сталі асновай той мадэлі, якую называюць «прамысловасць 4.0». На піку інтарэсу і новыя тэхналогіі – машыннае навучанне і нейронныя сеткі. Нейрасеткі на заводах могуць выкарыстоўвацца для прагназавання і планавання, кіравання якасцю прадукцыі і бяспекай на вытворчасці. Вучоныя Нацыянальнай акадэміі навук прапанавалі свае ідэі выкарыстання нейрасетак на вытворчасці і ў сельскай гаспадарцы. Карэспандэнт «Р» даведалася аб падрабязнасцях.

Ёсць iдэя!

Спярша вызначымся з паняццямi для тых, хто не ў тэме. Нейронныя сеткi ўяўляюць сабой сiстэму злучаных простых лагiчных элементаў (нейронаў), якiя ўзаемадзейнiчаюць памiж сабой. Нейрон — гэта базавы элемент нейроннай сеткi, адзiнкавы просты вылiчальны элемент, здольны ўспрымаць, пераўтвараць i распаўсюджваць сiгналы. Аб’яднанне вялiкай колькасцi нейронаў у адну сетку дазваляе вырашаць досыць складаныя задачы.

— У чым прынцыповае адрозненне памiж штучным розумам i штучным iнтэлектам? — задаецца пытаннем загадчык лабараторыi робататэхнiчных сiстэм Аб’яднанага iнстытута праблем iнфарматыкi НАН Рыгор Пракаповiч. — У першым выпадку гаворка iдзе аб аўтаматызацыi якой-небудзь адной iнтэлектуальнай функцыi чалавека. Дапусцiм, можна напiсаць праграму, якая гуляе ў шахматы, але яна не дапаможа вам выбраць аўтамабiль i не падкажа надвор’е. Чакаецца, што будзе распрацаваны штучны iнтэлект новага пакалення, якi зможа выконваць ужо некалькi iнтэлектуальных функцый чалавека.

Вучоныя мараць пра стварэнне такой нейроннай сеткi, якая б цалкам замянiла чалавека. Першыя крокi ў гэтым кiрунку робяцца, хоць задача вельмi няпростая: паўтарыць чалавека вельмi складана. А вось аўтаматызаваць канкрэтную вузкую вобласць вытворчасцi з дапамогай штучнага iнтэлекту — задача цалкам рэальная.

Рыгор Пракаповiч упэўнены: патэнцыял нейрасетак на заводах шырокi. Яны могуць выкарыстоўвацца для прагназавання i планавання, манiпулiравання робатамi, кiравання якасцю прадукцыi i бяспекай на вытворчасцi... I агульнасусветная тэндэнцыя гэта пацвярджае. Нейрасеткi для кiравання якасцю прымяняе ўсё большая колькасць кампанiй. Напрыклад, нейронная сетка на прадпрыемствах Intel умее iдэнтыфiкаваць брак пры вытворчасцi мiкрасхем i здольная забракаваць няспраўны чып з дакладнасцю 99,5 працэнта.

— Пры нашым непасрэдным удзеле калегi з Навукова-практычнага цэнтра Нацыянальнайакадэмii навук па механiзацыi сельскай гаспадаркi стварылi эксперыментальны ўзор сартавальнай машыны клубняў бульбы, — Рыгор Пракаповiч дэманструе мне ўстаноўку. — Наша частка заключалася ў распрацоўцы праграмна-апаратнай часткi сiстэмы тэхнiчнага зроку, якую мы пачыналi з нуля. Працэс распазнавання сельскагаспадарчай прадукцыi на канвееры ажыццяўляецца з дапамогай нейронных сетак. Праграмна-апаратны комплекс працуе i выдатна спраўляецца са сваiмi задачамi. Зараз яго можна адаптаваць пад патрэбы канкрэтнага заказчыка. Гэта значыць, камера, камп’ютар, падсветка — усё застаецца. А саму нейронную сетку, iнтэлектуальны складальнiк трэба рабiць нанова. Зараз, напрыклад, мы выконваем заказ на выраб такой машыны для РУП «НПЦ НАН Беларусi па механiзацыi сельскай гаспадаркi». Яна будзе сартаваць яблыкi на некалькi груп па якасцi, памеры i сорце.

Як гэта працуе? На транспарцёр, якi рухаецца, высыпаецца, напрыклад, бульба. Зверху ўсталявана камера, якая транслiруе працэс на манiтор. Сiстэма аналiзуе вiдэарад, прысвойваючы кожнаму аб’екту парадкавы нумар i распазнаючы сапсаваныя клубнi. Затым яна падае сiгнал паветранай пушцы, якая лiтаральна здзiмае дрэнную бульбу з канвеера. Важны момант! Каб сiстэма магла прааналiзаваць аб’ект з усiх бакоў, транспарцёр складаецца з мноства ролiкаў (валаў), якiя круцяцца самi i такiм чынам паварочваюць клубнi, калi тыя праязджаюць пад камерай. Аператар кантралюе ўвесь працэс з дапамогай манiтора, задаючы неабходныя параметры сартавання.

Сегментацыя яблыка алгарытмам вызначэння, на аснове суперпiкселяў.

Самае складанае — наладзiць працэс распазнавання. Не стану напружваць чытача тэхнiчнымi падрабязнасцямi, бо чалавеку, далёкаму ад свету навукi i нейрасетак, разабрацца ў гэтым вельмi складана.

— Iснуе такое паняцце, як «фармалiзаваныя веды». Мы з першага погляду можам сказаць, добры вiнаград або сапсаваны, — Рыгор Пракаповiч тлумачыць складаныя рэчы простымi словамi. — Сiстэме гэта зрабiць складана. Ёй трэба прааналiзаваць усе ўкрапiны, вуглы i колер аб’екта, апiсаць iх матэматычнымi тэрмiнамi, правесцi вылiчэннi i толькi пасля гэтага зрабiць выснову.

Схема размяшчэння асноўных функцыянальных модуляў комплексу.

Праграма для сарціроўкі яблыкаў.

Перспектыўная галiна

— Яшчэ адзiн цiкавы праект, над якiм мы зараз працуем, — гэта сiстэма вызначэння ўдарных нагрузак на бульбу, калi яе выкопваюць i транспартуюць, — працягвае Рыгор Пракаповiч. — Iнiцыятарам гэтага праекта таксама з’яўляюцца спецыялiсты РУП «НПЦ НАН Беларусi па механiзацыi сельскай гаспадаркi». На iнтэлектуальныя тэхналогii цяпер назiраецца рост запытаў. Напрыклад, прыходзiлi партнёры, цiкавiлiся магчымасцю ўкаранення нейронных сетак у гiпермаркетах. Дапусцiм, пакупнiк забраў з палiцы тавар, укладчык павiнен перыядычна правяраць вялiзныя гандлёвыя плошчы i ўручную падсоўваць на пустое месца тавар з задняга рада. Вывучалi варыянт зрабiць гэты працэс аўтаматычным, у тым лiку з выкарыстаннем сiстэм тэхнiчнага зроку на аснове нейронаў.

Iншая перспектыўная галiна — бяспека супрацоўнiкаў. Для прадпрыемстваў вельмi важна знiжэнне колькасцi няшчасных выпадкаў i аварый. Гэтага можна дамагчыся за кошт кантролю за захаваннем тэхнiкi бяспекi на базе сучасных сiстэм вiдэааналiтыкi. Цiкавасць да такiх сiстэм праяўляюць кампанii з нафтагазавай галiны, энергетыкi i металургii, а таксама вытворчыя прадпрыемствы самай рознай спецыфiкi — ад дрэваапрацоўкi да вытворчасцi прамысловай гумы i пакрышак.

Рыгор Пракаповiч:

— Даўно да нас звярталася салiгорская кампанiя з iдэяй стварыць сiстэму вiдэааналiтыкi. Вытворчасць солi адносiцца да групы небяспечных. Каб засцерагчы сваiх супрацоўнiкаў i пазбавiць iх ад неабходнасцi кантраляваць працэс, што называецца, уручную, кампанiя хацела атрымаць асобную праграму, якая б замянiла працу чалавека на некаторых участках. Тады гэта было практычна нерэальна, але зараз мы б прыдумалi, як гэта зрабiць з дапамогай нейронных сетак...

Прадпрыемствы гатовы плацiць за тэхналогii са зразумелым эфектам для вытворчага працэсу i бiзнесу. Яны iнвестуюць у тэхналогii, якiя дазваляюць аўтаматызавана кантраляваць вытворчыя працэсы, выключаць чалавечы фактар, аптымiзаваць выдаткi, павышаць якасць прадукцыi. Бо, выкарыстоўваючы нейрасеткi, вiдэасiстэмы змогуць больш дакладна кантраляваць якасць прадукцыi, дзеяннi персаналу i кiраванне тэхналагiчнымi працэсамi.

gorbatenko@sb.by

Фота прадастаўлена героямi матэрыялу.