company_banner
  • Как мы создаем Сognitive Agro Data Factory — самый большой нейронный университет в мире

      Я начну с революционного: когда мы внедряем Искусственные мозги C-Pilot в сельхозтехнику, мы немного уподобляемся Создателю. Мы Предмет превращаем в думающее и анализирующее Существо, то есть комбайн с Cognitive Agro Pilot начинает видеть и понимать, что происходит вокруг, а также принимать решения по дальнейшим действиям в рамках той производственной задачи, которая перед ним стоит. В каком-то смысле идет создание нового социального слоя тружеников села — слой агроботов с Искусственным Интеллектом C-Pilot, которые обдумывают и решают поставленные человеком агрозадачи.

      По сути это зарождающийся слой существ, который надо массово и правильно учить. У человечества были тысячелетия на развитие эволюционного слоя сознания, у роботов это — месяцы. Но для этого надо создать необходимую среду, масштабную фабрику по обучению Искусственных мозгов и подготовки информации для них. В этой статье мы приоткроем тайны Cognitive Data Factory: комбайнa для сбора и переработки данных для агроотрасли.

      То по каким учебникам и с какими учителями учатся Ваши дети имеет определяющее значение в их развитии и будущей карьере. Так и в автомотив отрасли — качественные данные и их правильная разметка имеют первостепенное значение для создателей ИИ для беспилотного транспорта и других высокоавтоматизированных систем управления. Cognitive Pilot учится через нашу уникальную Data Factory. Как это устроено внутри?


      Читать дальше →
    • О революции в радарах, дедлайнах и выходе в четвертое измерение

        В статьях моих коллег про беспилотные трамваи и тепловозы были упомянуты радары. Они широко применяются в автомобильной отрасли для реализации стандартных функций активной и пассивной безопасности. Решения для высокоавтоматизированных систем управления (включая беспилотный транспорт) требуют более гибких и продвинутых технологий. В Cognitive Pilot радарами занимается специальное подразделение, которое до конца 2019 года работало как Design House, выпуская по контрактной модели решения для автопроизводителей и поставщиков компонентов. Сейчас мы переходим на новую бизнес-модель и готовим к серийному производству линейку радаров для широкого круга заказчиков — от проектов DIY до стартапов и опытных парков. На базе использующихся в проектах Cognitive Pilot решений будут созданы готовые продукты для пользователей, которые можно условно разделить на 3 категории: «MiniRadar», «Industrial» и «Imaging 4D». Подобные устройства активно применяются в самых разных отраслях, поэтому стоит рассказать о них подробнее.


        Читать дальше →
      • Как мы написали крутейший в мире автопилот для маневрового тепловоза

          image
          Один из ранних прототипов, использовавшихся для тестов.

          Сразу скажу: крутейший он потому, что единственный из доведённых до опытной эксплуатации автопилотов третьего уровня. А единственный доведённый до опытной эксплуатации он потому, что без наработок по автопилотированию трамваев и чего-то ещё в этот рынок соваться просто нет смысла. Тепловозов довольно много, задача интересная и важная для производств, но не окупается как отдельная. Мы знаем про наработки на эту тему у НИИАС и Siemens, но не знаем, чтобы их трамваи где-то ездили в городской среде, а локомотивы перевозили реальные грузы.

          Поскольку у нас уже достаточно много различных наработок и решений с беспилотными трамваями в России и Китае, мы решили провести эксперименты с одним крупным предприятием с большим парком маневровых тепловозов, используемых для доставки сырья к цехам.

          Там проблема в том, что движение тепловоза регламентируется множеством сигналов, положениями людей и объектов инфраструктуры, а также командами диспетчера. Машинист должен оставаться предельно внимательным всю смену (примерно 12 часов), в том числе и ночью. В результате он рано или поздно либо пропускает что-то и попадает в аварию, либо кого-то сбивает. Это жизнь, травмы на транспорте случаются, но конкретно в этих ситуациях можно позволить себе ставить на тепловозы радары, потому что встаёт не просто один тепловоз, а целое крупное предприятие. Надолго. Предотвращение столкновений и автопилот могут сильно снизить нагрузку на человека в кабине, и тогда производства не будут вставать.

          Модуль на картинке — один из ранних прототипов блока камер, с которого мы начинали. С этого момента он претерпел значительные изменения, но всегда интересно посмотреть, с чего всё начиналось. Сейчас расскажу, как вообще роботы способны ориентироваться на станциях, потому что задача вообще-то нетривиальная.
          Читать дальше →
        • Как наш беспилотный трамвай видит реальный город

            Привет, Хабр!

            В общем, есть экспериментальный трамвай, который в рамках испытаний иногда ходил по одному из маршрутов. Автопилот тестируется на закрытой территории, а в городских — активный помощник водителя вагоновожатого. Водитель трамвая едет с руками на управлении, но тестируется именно автономный автопилот. Трамвай визуально не отличается от обычного, потому что мы вместе с производителем запихали приборные блоки далеко под панели и вывели интерфейсы на стандартные экраны. Единственное — у него можно заметить несколько камер под лобовым стеклом, спрятанный под обшивку радар и GPS-датчик на крыше. Да, ещё иногда для целей отладки мы привешиваем лидар.

            image

            За время испытаний мы узнали, что правила дорожного движения и реальная обстановка на дорогах даже для трамвая — это очень разные вещи.

            Вообще трамвай — это идеальная «песочница» для полного автопилота автомобиля. Мы уже сейчас его реализовали. Наши читы:

            • Мы знаем маршрут и имеем гарантию, что наше ТС никуда с него не денется.
            • Можно проехать заранее и разметить точки со светофорами и прочим, чтобы системе было легче их распознавать.
            • Трамвай не может перестроиться из полосы в полосу. Большая часть нагрузки автопилота авто завязана на «куда сейчас отрулить» и тысячи сценариев, а у нас отрулить некуда.
            • Тормозит он почти мгновенно и немного резко, то есть прогнозы движения других автосредств на дороге менее сложные.

            С чем реально есть проблемы — это с людьми на остановках, которые стараются пролезть первыми, рискуя жизнью.
            Читать дальше →
          • Как мы сделали автопилот для сельхозкомбайна на видеоаналитике первыми в мире

              image
              Вот и весь комплект, если есть CAN-шина.

              Всего пять лет назад не было нормально работающих нейросетей для того же определения препятствий и краёв стеблестоя, поэтому не было и видеоаналитики. Были «слепые» GPS-методы, которые на практике оказались далеко не лучшими и сильно подмочили престиж автоматизации в сельском хозяйстве. Через пять лет, как мы считаем, все комбайны будут автоматизированы именно визуальными автопилотами, чтобы смотреть из кабины и в стороны и контролировать все аспекты уборки урожая.

              Мы находимся в том моменте, когда у нас уже есть готовые технологии, они отлично опробованы, дёшевы и имеют годовую практику эксплуатации, и крупные производители комбайнов с интересом на них смотрят. Скорее всего, будет как с автомагнитолами: сначала они ставятся в машины, а потом машины приходят с уже встроенными. Вот и мы сейчас модифицируем старые комбайны, но хотим занять место в экосистеме и ставить комплекс на все новые.

              Такой проект мог стартовать у нас, в Бразилии и ещё в паре стран из-за особенностей рынка. Нужна страна с сельским хозяйством, разработчиками внутри, неэффективной уборкой (то есть чёткой болью сэкономить) и новым парком комбайнов. Повезло со всем, включая парк: после СССР всё развалилось, и сейчас мы наблюдаем машины примерно четырёх- пятилетней давности в основных хозяйствах.

              В России 350 тысяч комбайнов, и поставляется ещё 35 тысяч в год. Это не рынок автомобилей, конечно, но, сделав правильное решение сейчас, пока туда ещё никто не пришёл, можно получить его весь.

              Но давайте расскажу лучше, как именно это работает и как мы модифицируем комбайны в России.
              Читать дальше →
            • Почему нужно роботизировать сельхозкомбайны, в чём сложности, и как мы это сделали за два года

                В обычное время механизатор зарабатывает около 30 тысяч рублей в месяц. Но всё резко меняется во время уборки урожая, когда механизатор на время становится оператором комбайна — комбайнёром, за этот промежуток он получит до 150 тысяч рублей. Есть буквально две недели, когда нужно собрать всё, во что вы целый год вкладывали огромное количество денег за работу, удобрения, солярку и так далее. Работать можно примерно с восьми утра (настроить машину, в девять начать) до темноты, потому что роса и ночная влажность резко ухудшают качество зерна. На износ. И на третий-четвёртый день начинаются проблемы с авариями или перемалыванием не того и не так.

                Со стороны кажется, что задача — проехать на комбайне по полю «змейкой» и «перемолоть» всю пшеницу или другую культуру. На деле всё далеко не так. Оператор должен следить за сотнями вещей и при этом постоянно смотреть на кромку поля, чтобы двигаться ровно. Представьте себе, что вы едете 12–14 часов по трассе на скорости 120 км/час за человеком, который раз в полчаса неожиданно тормозит. Примерно то же чувствует оператор: работа невероятно монотонная, но при этом постоянно нужно быть готовым к сюрпризу.

                image
                Сюрприз может выглядеть так. Пока мы ездили «в поля», не видели ни одного целого комбайна без следов сварки.

                Фактически комбайнёр следит за процессом обработки зерна (одно рабочее место) и при этом ведёт технику (другое рабочее место). Но только это один человек. Следствие — страдает что-то одно. Поскольку, если плохо вести, можно случайно перемолоть камень или человека на поле, и страдает обычно качество уборки зерна.

                Часть работы легко автоматизируется. Сейчас расскажу, что именно мы сделали и как мы модифицируем даже довольно старые комбайны своими роботами.
                Читать дальше →

              Самое читаемое