Андрей Черногоров, Cognitive Technologies: массовая безопасная работа беспилотников будет достигнута в 2024-2025 г.

Перевел: Аркадий Софрыгин, основатель сайта Беспилот.
Присоединяйтесь к обсуждению темы в Facebook

Друзья, сегодня предлагаю вам прочитать перевод интервью генерального директора компании разработчика ИИ и беспилотных технологий Cognitive Technologies Андрея Черногорова. За предоставление видео огромное спасибо автору интервью Athena Ireland.

О начале пути и о семье

У моей семьи очень долгая история, связанная с искусственным интеллектом. Я стал уже третьим поколением в семье, из тех, кто этим занимается. Еще мой дед (заведующий лабораторией ИИ в МГУ) в 1974 г. был одним из пяти ученых, которые разработали первый в мире компьютер, победивший в чемпионате по шахматам. Компьютер назывался Каисса и он победил в первом чемпионате мира среди шахматных программ, который проходил в Стокгольме. Причем победил он алгоритм из Стенфорда, который создали IBM - как софт, так и всю электронику. 

Даже, сейчас, когда я набираю в поисковике "шахматный алгоритм", выпадает тот самый алгоритм, победивший в 1974 г., который создал в том числе и мой дед. В то время их лаборатория в МГУ так и называлась - Лабораторией искусственного интеллекта.  

Этим же начала заниматься и моя мама (Ольга Ускова), ну и затем ИИ-эстафета перешла ко мне. В-общем вся моя семья уже давно занимается искусственным интеллектом. 

О Cognitive Technologies

Мы создаем ИИ для наземного транспорта: автомобили, поезда, трамваи, комбайны и т.д. Это полноценные системы для движения беспилотников и они находятся в гораздо более широкой области, чем просто беспилотные автомобили.

Изучение и разработки мы начали в 2014 г. В то время вокруг нас по этой теме был практически "абсолютный ноль". После первых удачных тестов и создания своей технологии беспилотного вождения, мы приехали на CES (крупнейшая в мире выставка электроники) в Лас-Вегас. И там пообщались с компаниями из TIER-1, крупными автопроизводителями и компаниями, работающими в автоотрасли.  

И они сказали нам, что лучше сузить диапазон разработок. Нас спросили насколько мы большие. Мы ответили, что в компании работает около 100 разработчиков. И нам сказали - ок, ребята, но мы вам советуем не распыляться, и взять что-то одно, но сделать это лучше всех в мире. Пусть это будет какая-то узкая специализация. 

И мы приняли это замечание. Такой специализацией стал Perception - восприятие беспилотного транспорта. 

О разработке систем Perception для беспилотников

С точки зрения транспорта, многим кажется, что ехать по земле проще, чем лететь или плыть. Но это совсем не так. На земле, при движении по дороге, транспорт встречает огромное количество препятствий разных форм и поведения. И предсказать их намерения очень сложно, например поведение пешеходов. 

Также сложности это погода в России и наши водители, которые часто ведут себя непредсказуемо. Все это не позволяет быстро и массово вывести беспилотные автомобили на общие дороги. 

Самое сложное во всем этом именно Perception (Восприятие). Нам нужно научить ИИ-систему беспилотника как правильно видеть и воспринимать мир вокруг. Как определять форму и параметры разных объектов и как отличать их друг от друга. И наш модуль автопилота это система Восприятия для любого типа беспилотного наземного транспорта. 

Мы работаем с разными отраслями и типами транспорта: поездами, комбайнами и, конечно, с автомобильной промышленностью. 

Еще пару лет назад у нас была только технология, хотя мы уже тогда показывали крутые результаты в плане точности ее работы. Сейчас у нас уже есть конечный продукт. И здесь все построено на точных метриках, показателях. Нам нужно абсолютно точно определять объекты, потому что если мы ошибемся в понимании, что перед нами человек, это может привести к гибели пешехода и это очень негативно повлияет на дальнейшее развитие всей индустрии. 

Мы видим, что общество во всем мире очень болезненно воспринимает любые аварии беспилотников, в которых получают травмы или тем более гибнут люди. Можно сказать, что к таким авариям просто нулевая терпимость. 

Если сейчас обратиться в государственные учреждения или к обществу с таким посылом - сотни тысяч человек погибают на дорогах каждый год и у нас есть беспилотная технология, которая в 2 раза уменьшит количество смертельных случаев. Давайте применим ее! Но в ответ вы услышите нет. 

Если затем вы скажете, ок, у нас технология, при которой в мире будет погибать только 100 человек в год. Но общество и государства все равно скажут нет. Ну ок, а если погибать будет всего 1 человек в год? И он станет жертвой этому "ИИ-Богу", который будет спасать сотни тысяч жизней ежегодно. Это ок? Но в ответ мы опять услышим нет. Только 0 жертв будет приемлемым предложением.  

В итоге мы должны создать систему беспилотного управления с точностью и безопасностью работы равной 99.999%. И чтобы создать такую систему нет какого-то единого способа или решения. Мы должны смотреть на задачу с разных сторон. Например у вас есть определенный софт. И у вас должен быть сверхнадежный алгоритм: проверенный, натренированный на огромном количестве километров проеханных дорог. Но это только одна часть системы. Другая часть это оборудование: различные сенсоры, датчики и т.д.

О лидарах, радарах и камерах 

Сейчас все сходят с ума от лидаров, потому что это относительно недорогой и быстрый способ получить Perception беспилота. Разработчики просто ставят лидар на крышу беспилотника и едут, например, по улицам Калифорнии. 

Это нормальный способ восприятия, но только при ясной, солнечной погоде. Но если будет идти дождь, снег или на улице будет туман, то лидар не сможет нормально работать. Он сразу теряет точность воcприятия. И вам нужны какие-то другие датчики для Perception. 

Следующее поколение датчиков - это радары. И это как раз один их наших продуктов. Мы создали систему, которая работает на сочетании данных, полученных с камер и радаров. 

Ну и еще одна важная часть это множество часов работы системы на реальных дорогах (опыт работы беспилотной системы). И это обязательно должны быть настоящие, общие дороги. Ты не сможешь натренировать беспилотник на компьютерных симуляторах. 

И здесь, я думаю, у нас преимущество перед многими другими странами, так как у нас более лояльные законы к такого рода испытаниям. Например в Германии, из-за законов о конфиденциальности запрещено снимать видео на общих дорогах. А мы можем снимать с разных камер все пространство вокруг в процессе движения беспилотника. Также мы можем получить тысячи часов видео с реальных дорог от других водителей. 

Когда беспилотники массово появятся на общих дорогах

Сейчас вся отрасль уже на уровне 99% точности работы. Но нам нужно прийти к вышеуказанным 99,999% безопасности беспилотов. И я думаю, что каждые год-два мы будем получать еще одну 9 после запятой , то есть до массовой безопасной работы беспилотников нам осталось 4-5 лет. Этот прогноз еще достаточно пессимистичный. Я надеюсь, что мы придет к полностью безопасным и надежным беспилотникам быстрее. 

Кстати, еще один важный вопрос это конкуренция между производителями чипов. Нужно сделать чип, микропроцессор, который будет давать лучшую скорость и точность обработки данных. Сейчас алгоритмы работают быстрее, чем может обработать оборудование. И это тоже тормозит процесс распространения беспилотного транспорта. 

Где уже сейчас коммерчески используются беспилотные технологии Cognitive Technologies

Сейчас мы уже законно можем работать там, где нет большого количества людей и препятствий вокруг беспилотника. Например это беспилотные комбайны и другая сельхозтехника. И это сразу дает бизнесу серьезную выгоду. Ведь люди несовершенны и не могут работать стабильно и без ошибок. 

Например, в России урожай собирается всего за 2 недели. Представляте, целый год подготовительной работы и всего 2 недели на то, чтобы все собрать. И если вы сделаете это плохо или неэффективно, весь год пойдет коту под хвост, вы понесете просто огромные убытки. 

Представьте, что например у вас есть автоматическая система сбора урожая, которая не пьет, не ворует и выполняет работу абсолютно точно. В процессе движения комбайна большинство водителей допускают сдвиг машины на метр влево или вправо. Машина не идет ровно и из-за этого падает эффективность работы.

Это связано с тем, что сложно постоянно удерживать руль ровно из-за размеров машины и неровностей на земле. Водителю приходится прилагать огромные усилия, чтобы просто держать комбайн в ровном прямом движении. 

Наша система (Cognitive Agro Pilot) представляет собой небольшую коробку и камеру, которая устанавливается на комбайн. При этом погрешность в движении влево и вправо в беспилотном режиме сужается до 8 см - в отличие от более чем 100 см, когда комбайном управляет водитель. Это дает больше 30% роста эффективности при сборке урожая. 

Смотрите видео работы беспилотного комбайна с системой Cognitive Technologies.

Другой пример эффективного использования нашей беспилотной системы - это поезда, как пассажирские, так и грузовые. Для движения обычного поезда используется команда из 2-3 машинистов, работа идет 24 часа в сутки и люди меняются на станциях. В России это огромная инфраструктура, в которой работают больше полумиллиона человек. 

Например задача помощника машиниста просто смотреть, чтобы на пути не было препятствий. И в целом отслеживать возможные чрезвычайные ситуации. Как минимум беспилотный модуль может взять эти обязанности на себя, для беспилота это очень простая работа.  

В итоге мы можем сделать 100% беспилотный поезд. Ведь задача здесь в несколько раз проще, чем при разработке полностью беспилотных автомобилей. Движение поезда происходит по одной линии и камера всегда смотрит в нужном направлении. 

Каждая авария поезда приносит большой ущерб, как в плане механических повреждений, так и из-за нарушения логистических процессов, ведь одна катастрофа задействует целую цепочку проблем, в том числе для других составов. И мы считаем, что у беспилотных систем огромный потенциал для роста экономической эффективности бизнеса и транспортных систем. 

В целом наша система - это определение и классификация объектов разной формы и движение мимо этих объектов. И здесь огромный потенциал, кроме сельского хозяйства и поездов, есть также для внедрения на любых закрытых территориях: карьеры, производства и т.д. Это могут быть любые площадки, где можно намного проще сделать движение транспорта беспилотным, чем на общих дорогах. 

О развитии компании в ближайшие годы

Мы видим, что этот рынок абсолютно глобальный. Здесь не имеет значения из какой ты страны и кто ты по национальности. Например часть вашей беспилотной системы может быть сделана в одной стране, а другая часть на другом конце мира. Крупные компании, которые работают в автоотрасли собирают свои системы из таких частей, разработанных по всему миру. 

Это похоже на паззл и наша цель стать одним из кусочков паззла. В России очень сильные математическая, научная и инженерная школы. И все компании в мире конкурируют за разработчиков, в том числе российских. Мы пока остаемся в России, но работаем уже глобально. Например недавно мы подписали соглашение с Hyundai  - одним из мировых лидеров в автопроизводстве.

Пожелания зрителям и читателям

Очень важно задуматься о безопасности. Игры с ИИ могут быть опасными (спички детям не игрушка!). Когда вы показываете какую-то разработку, связанную с ИИ обществу или инвесторам, вы буквально можете "убить кого-то".

Это не игрушки и нужно очень осторожно обращаться с этой технологией. Массово внедрять новую технологию можно только получив 100% подтверждение ее безопасности. И тогда ИИ безусловно всегда будет нашим другом. 

В целом у ИИ нет национальности, религии, конфликтности и т.д. И я уверен, что ИИ будет объединять, а не разъединять людей. 

Cайт Cognitive Technologies: cognitive.ru и да пребудет с вами беспилот!  

Cмотрите оригинал интервью Андрея Черногорова на английском. Автор видео Athena Ireland.  

Материалы по теме:

Друзья, всё общение как всегда в моем фейсбуке: https://www.facebook.com/arksofrygin

СМОТРИТЕ ТАКЖЕ:

ВЫБОР ЧИТАТЕЛЕЙ

Популярные статьи

БЕСПИЛОТНЫЙ ЮМОР

СМОТРЕТЬ ВСЁ
×