Яндекс.Метрика
  • Андрей Сергеев

Ученые из Политеха создали «Небесный глаз»

Он представляет собой систему контроля безопасности работников на производстве
Фото: пресс-служба Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого

Ученые из Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого создали систему контроля безопасности работников на производстве.

Разработка получила негласное название «Небесный глаз». Система способна отслеживать качество выполнения сотрудниками своих обязанностей на производстве, предостерегать от возможных нештатных ситуаций, а также может быть применена в медицине. Изначально новая технология разрабатывалась как раз для медиков. Нейросеть может распознать ортопедические проблемы или такие заболевания, как болезнь Паркинсона, сравнив походку пациента.

«Здоровый человек имеет определенную траекторию ходьбы, она у всех примерно одинакова. Мы можем записать, как человек идет сбоку, и сравнить это с референтной траекторией, система «заметит» нарушения. Эту технологию можно применять для первоначальной медицинской оценки», – сказал разработчик, научный сотрудник высшей школы теоретической механики СПбПУ Федор Кондратенко.

Он добавил, что для постановки диагноза систему нельзя использовать ввиду законодательных ограничений, так как необходимо провести ее медицинскую сертификацию. Это долгое и непростое предприятие, особенно учитывая то, что сообщество врачей крайне консервативно.

Система позволяет точнее определять диагноз, замечая мельчайшие отклонения в работе опорно-двигательного аппарата при реабилитации пациентов после тяжелых травм. Она позволяет количественно оценить, насколько хорошо разработана поврежденная конечность по сравнению с неповрежденной.

Но все же в будущем система будет в большей степени применяться в области безопасности, уверен разработчик.

Основная задача – распознавать людей и их действия, извлекать ключевые точки частей тела, суставов, лица. Суть – обеспечение безопасности на производстве.

«Когда вы идете или совершаете какое-то определенное действие, например, курите, эти действия легко можно классифицировать. Когда вы подносите сигарету ко рту, ваша рука двигается по определенному закону, – говорит Федор Кондратенко. – Если мы запишем видео, где запечатлено, как рабочий ставит какую-то деталь на станок, нейросеть сможет распознать, что он повторяет именно это действие. В итоге собираем набор действий, которые рабочий совершает, выполняя свои обязанности. Потом система, наблюдая за его действиями через видеокамеру, фиксирует, если рабочий отклоняется от заданных процессов. Например, он должен был обработать деталь напильником и только потом поставить ее на станок, но он этого не сделал. Тогда мы сразу отсылаем ему или оператору уведомление, что работник делает что-то не так».

Скажем, если необработанную деталь поставить в станок, может произойти сбой, который может привести к травме у работника. Система этого не допустит, предупредив заранее о допущенной оплошности.

«Небесный глаз» можно размещать на беспилотнике и отслеживать довольно обширные территории.

По словам Кондратенко, система также поможет избежать множества других нарушений на производстве. К примеру, зафиксирует курящего в неположенном месте работника, скажем, у бочки с горючим. Или обратит внимание на сотрудника, который стоит под грузом или краном, тем более если на нем нет каски.

Сначала записываются видеофрагменты, на основе которых система обучается и фиксирует все выявленные отклонения от нормы в поведении человека. Нейросеть способна к самообучению, но пока эта функция намеренно отключена.

Тут можно вспомнить пример обучения искусственного интеллекта (ИИ) на примере простейшей игры «волки против овец». Компьютер располагал на игровом поле несколько волков и в несколько раз больше овец. Волки должны были поймать овец, уклоняясь от камней. За съеденную овцу хищник получал 10 баллов, столкновение с камнем отнимало один балл, а за каждую прошедшую во время охоты секунду, волки теряли 0,1 балла. Проект ставил перед собой цель изучить возможность обучения ИИ. Смогут ли волки, используя множество вложенных в них параметров, получить максимальное число очков.

«В том эксперименте волки выбрали «прекрасную» стратегию. В самом начале игры они просто убивались об камни. Просто потому, что это было наилучшим исходом с точки зрения постановки математической задачи», – отмечает Федор.

Дело в том, что у волков не получалось поймать овец, они теряли штрафы за потерянное время. Поэтому ИИ принимал решение максимально быстро совершить суицид. Сохранив максимальное количество баллов. По мнению экспертов, это произошло потому, что ИИ стремится оптимизировать свою производительность математически, что касается большинства алгоритмов машинного обучения.

«Чтобы подобного не происходило, в своей системе свободное обучение мы отключили. Та же Тесла не обучалась сама по себе, ее обучал человек. Развитие цифровых технологий, безусловно, имеет больше плюсов, но с ограничениями. Мне кажется, что есть сферы, куда ИИ пускать не надо. Его необходимо ограничено применять в медицине. Любой, даже очень хороший ИИ не заменит профессионального хирурга. Ограничивать в военной сфере, но это уже больше из соображений этики. Я бы не доверил нейронной сети и полное управление кораблем. Вы будете обучать такую сеть и не предусмотрите какой-то класс ситуаций, которые могут случиться в море, как себя поведет нейросеть в таком случае, непредсказуемо. Возможно, что повторится история с волками и овцами», – резюмировал Федор Кондратенко.

Фото: пресс-служба Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого
Закрыть