КОМБАЙН БУДУЩЕГО

Российская компания Cognitive Technologies — разработчик систем искусственного интеллекта для управления беспилотными транспортными средствами — создала технологию компьютерного зрения для автоматизированного вождения зерноуборочного комбайна. Разработка открывает совершенно новые возможности для сельского хозяйства. Мы попросили представителей Cognitive Technologies рассказать о том, как современные технологии в будущем облегчат работу фермеров и повысят производительность.

Работы по проекту Cognitive Technologies проводит на основе соглашения с Министерством образования и науки России, опираясь на федеральную целевую программу «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2014–2020 годы». На технологическую часть проекта министерство выделило 34 млн рублей.

Юрий Минкин, руководитель департамента  разработки беспилотных транспортных  средств Cognitive Technologies — Разработка технологии началась около пяти лет назад. Несколько десятков человек вложили в нее свой труд. Технологические решения сейчас тестируются на базе одного из наших партнеров. Существует некоторое количество зарубежных компаний, которые разрабатывают подобные технологии. Но у них, условно говоря, решения рассчитываются для каждого шага технологического цикла, а у нас они более универсальные, —рассказал руководитель департамента разработки беспилотных транспортных средств Cognitive Technologies Юрий Минкин.

Автоматизированный комплекс включает в себя видеокамеры российского производства и вычислитель с блоками сопряжения с бортовыми системами машины. Разработка основана на технологии некоторых разновидностей нейронных сетей. Нейронные сети —это попытка имитировать работу человеческого мозга. Устроены они так, что их можно обучить, показывая разные объекты. В процессе обучения сети начинают различать, как выглядит тот или иной объект.

Изначально разработчики собирали датасеты —это набор отснятых в поле данных. На основе собранных данных и обучали нейронную сеть. В данный момент нейронная сеть распознает пять основных классов объектов. Первые два —это нескошенный фрагмент поля и обработанная часть поля. Третий —скошенная и сложенная в ряд сельскохозяйственная культура. Четвертый класс соответствует одной из частей механического устройства комбайна, скашивающей культуры. В последний класс входят прочие объекты —сорняки, лес, деревья, сельхозтехника, препятствия и т. д.

__________

СПРАВКА

Cognitive Technologies является ведущей российской компанией в области разработки и внедрения программного обеспечения. Компания была создана на базе института системного анализа РАН в 1993 году. Свое начало научный коллектив разработчиков компании берет еще из середины 60-х годов прошлого века — из лаборатории искусственного интеллекта. Сегодня в компании работают более 1000 человек.

Cognitive Technologies непрерывно ведет научные исследования и разработки в перспективных областях искусственного интеллекта.

Среди них:

• системы машинного зрения;

• разработка искусственных нейронных сетей;

• системы понимания документов;

• системы обработки изображений.


Новая технология отличается от аналогов тем, что «понимает» разные типы границ поля —например, границы поля, убранной и неубранной территории. Разработки же конкурентов видят только один из типов границ, поэтому им приходится ставить дополнительные датчики, а это повышает стоимость продукта. Также в российской инновации можно незамедлительно добавить новые типы границ. Для этого нужно всего лишь обновить версию программного обеспечения. Эта возможность в ближайшее время расширит области применения системы на другие сельскохозяйственные культуры, например, на кукурузу и подсолнечник. В настоящее же время искусственный интеллект системы может работать только с зерновыми и кормовыми культурами.

Автоматическое передвижение комбайна осуществляется вдоль скошенного валка или по левой кромке поля. Искусственный интеллект будет понимать, где проходит граница скошенной культуры, и куда следует направляться, чтобы держаться вдоль кромки. Водитель инновационного комбайна во время уборки урожая должен находиться в кабине и выступать в роли контролера. Повышать уровень квалификации ему не нужно, достаточно знаний и умений рядового комбайнера. Система существенно облегчит жизнь механизатору, у него появится больше времени, чтобы выбирать настройки параметров технологического процесса, которые влияют на качество уборки урожая. Это —скорость хода, угол наклона жатки и прочее. В некоторых случаях, допустим, во время форс-мажора, система подаст сигнал, чтобы комбайнер взял на себя управление машиной.

Инновационная система повышает эффективность сбора урожая на 5–12%. Компьютерное зрение поз-воляет комбайну выбрать оптимальную траекторию движения. Допустим, водитель обычного комбайна не заметил какой-то участок поля, и ему придется вернуться на это место, чтобы собрать урожай. Все эти действия занимают время, и, соответственно, расходуют топливо. Автоматизированная же система не допускает таких ошибок.

Через год-два эту технологию уже можно будет приобрести, отметил Юрий Минкин. Однако, уточнил он, купить ее смогут те, у кого есть возможности для применения инновации. Дело в том, что технология предполагает наличие комплекта оборудования, который требует монтажа, правильной установки. Поэтому клиентами могут стать предприятия, которые изготавливают технику, или же организации, имеющие свои мастерские, квалифицированный персонал и соответствующий набор оборудования. Что касается стоимости, подчеркнул Минкин, то о ней еще рано говорить, да и нюансов много —она может сильно варьироваться.

— Безусловно, эта технология будет очень востребованной среди сельхозпредприятий, —уверен Юрий Минкин. —Она будет способствовать повышению сбора урожая, снижению затрат и многому другому, а это означает, что вложения быстро окупятся. Наша конечная цель —создать к 2023–2024 годам беспилотный комбайн.

__________

МНЕНИЕ

Фёдор Кирдяшов, и.о. директора Международного центра робототехники:

«Я считаю, что технология соответствует, а в некоторых аспектах даже превосходит аналогичные решения, которые уже представлены на рынке. Речь идет в том числе и о решениях, представленных международными игроками, которые разрабатывают системы искусственного интеллекта для интеграции в сельхозтехнику.

Одним из преимуществ технологий компьютерного зрения применительно к агропроектам является то, что они позволяют решить не только текущие задачи, но и имеют большие перспективы с точки зрения дальнейшего развития уровня автономности вплоть до обеспечения полностью автономных решений. Поэтому важно говорить не об отдельных решениях, которые помогут автоматизировать отдельные этапы уборки зерна, а о технологиях, которые впоследствии будут масштабированы и использованы на комбайнах с более высоким уровнем автономности без замены комплектующих.

Для конечных потребителей данные решения имеют высокую эффективность и окупаемость, в том числе и за счет экономии средств на перекомплектацию сельхозтехники. Пока трудно оценить реальные минусы подобных технологий, поскольку решения должны быть апробированы и введены в стадию промышленного применения. По моим оценкам, это произойдет не раньше чем через пару лет.

Решение автоматизации вождения в сельском хозяйстве востребовано уже сейчас ввиду полной экономической оправданности, поэтому с уверенностью можно сказать, что оно будет пользоваться спросом и через 5, и через 10 лет. Тем не менее стоит учесть, что нюансы внедрения систем будут проявляться только в процессе опытной эксплуатации, и технологии будут дорабатываться в зависимости от запросов рынка»

__________

Елизавета Черкина

Статьи рубрики
СВЕЖИЙ НОМЕР В ПОДАРОК!