Привет, я Иван из НИИ Крокодил. Это небольшая команда внутри ИЖ-РЭСТ, завода штампов и пресс-форм. Если коротко, мы пришли на завод из IT и теперь пытаемся понять, где можем быть полезны.

Но началось всё, конечно, не с робота.

Первую работу я получил лет в пятнадцать: продавал двери. Потом успел поработать в строительной теме, делал сайты, ушел в IT, занимался разработкой, продуктами, клиентами, процессами. В какой-то момент за плечами оказалось 11 лет в IT, куча проектов, привычка всё раскладывать на процессы и странное ощущение, что хочется делать что-то более физическое.

Так я оказался на заводе. Мы не пришли учить завод жить. Скорее наоборот: сначала сами учимся понимать, как здесь всё устроено, а потом пробуем аккуратно добавлять то, что хорошо работает в IT.

На этом фоне у нас и появилась задача со сварочным роботом.

Точнее, робот уже был. Большая промышленная рука стояла в цехе и ждала, когда кто-нибудь превратит её из дорогого оборудования в рабочий инструмент. Задача звучала просто: научить робота наплавлять металл на несерийные детали.

Давайте к делу.

Всем привет! Меня зовут Иван, я руковожу компанией НИИ Крокодил.

Как и многие в IT, я состою в куче рабочих чатов, суммарно там, наверное, пару сотен человек. И каждый такой чат живёт одинаково: миллион сообщений, обсуждения сменяются одно за другим, а любая важная информация улетает вверх и теряется.

Особенно заметно, когда в чат приходят новички и пишут интро. Человек рассказывает, кто он и чем занимается, а через пару минут этот текст уже никто не увидит: его просто смывает потоком сообщений.

В какой-то момент мне стало интересно: а можно ли сделать так, чтобы люди находили друг друга не случайно, а по интересам и задачам? Так и появилась идея бота, который помогает знакомиться и «мэтчить» людей внутри сообщества. Спойлер: у нас получилось.

В этой статье расскажу, как мы с командой его сделали.

Всем привет! Меня зовут Иван. Многие знают меня по ИТ, сейчас я руковожу НИИ Крокодил и занимаюсь прикладным ИИ. Параллельно уже много лет практикую кендо и являюсь президентом Федерации кендо в Удмуртии.

Около полугода назад я был на соревнованиях в роли судьи. Пока шел турнир, у меня появилась мысль: а может ли ИИ помогать судьям? Не заменять их, а дополнять, например, фиксировать касания, отмечать моменты или собирать объективные данные по поединку. В теории звучит логично, но возможно ли это на практике?

До этого я работал с командой Programming Store над системой ИИ-видеоаналитики. Мы внедряли её на производствах, в ритейле, на промышленных площадках: анализировали видеопоток, распознавали события, считали метрики. Но спортивный зал в этом списке никогда не был.

Интересно, что несколько моих бывших коллег тоже занимаются кендо. Я рассказал им про эту мысль после турнира. Мы посмеялись, прикинули, что это может быть технически сложнее, чем кажется… и решили попробовать. 

Так начался наш эксперимент — научить систему видеть удары на татами.