Рыбные нейросети, сортировка брусники и «Жигули» в помещении: чем занимаются в центре искусственного интеллекта ПетрГУ

Вы знали, что в Петрозаводске уже почти три года работает Центр искусственного интеллекта? Молодые ученые (в основном здесь работают выпускники ПетрГУ) занимаются разработками новых технологий для бизнеса: делают нейросеть для форелевых хозяйств и сортировки брусники, системы безопасности и десятки других интересных проектов. Я поговорила с директором центра Алексеем Марахтановым, узнала о технологиях будущего и даже поучаствовала в одном из экспериментов. Прокатиться в ПетрГУ на «Жигулях» под AC/DC — где вы еще такое попробуете?!

Проекты у центра ИИ заказывают и производства, и заводы, и частный бизнес. Задачи самые разные: от контроля популяции рыб в форелевых хозяйств до путешествия к водопаду Кивач, не вставая с дивана. Основная цель и миссия — внедрить результаты научных изысканий в области искусственного интеллекта в производство. Расскажем о некоторых проектах центра.

Анализ рыб в форелевых хозяйствах

Важное и интересное направление работы центра — это аквакультура, внедрение ИИ в процесс промышленного выращивания рыбы. Сотрудники разрабатывали сервисы видеоаналитики для наблюдения за рыбами. На основе данных с подводных камер с помощью искусственного интеллекта можно определять размер и вес рыбы, болезни и поведенческие характеристики.

Так владелец фермерского хозяйства сможет понять, когда уже пора вылавливать рыбу, как чувствует себя популяция, когда и чем лучше рыб кормить. Прикладная ценность очевидна — данные помогут снизить издержки и увеличить прибыль. Обучали нейросеть с помощью видео с камер, установленных в бассейне ПетрГУ. В резервуаре находилось несколько сотен крупной форели, за которой велось видеонаблюдениe. Полученные видеоданные расширили данными, предоставленными другими форелевыми хозяйствами. Вот как это выглядит в финале:

Уличные тренажеры: сбор статистики и приложение

Центр ИИ делал несколько проектов для известной карельской компании BARBELL, которая является лидером в производстве уличных тренажеров. Нужно было сделать видеоаналитику по загруженности тренажеров: определить, какие тренажеры на спортивных площадках самые популярные у спортсменов, собрать статистику, которая поможет компании понять спрос и лучше планировать выпуск тренажеров. Нейросеть обучали с помощью видео, поступающего с камер видеонаблюдения, установленных на тренажерной площадке набережной Петрозаводска.

Вторая задача — создание приложения “Цифровой арбитр”. Смартфон устанавливается в специальное крепление на тренажере и встроенными датчиками считывает изменения положения рычагов тренажёра. Приложение, анализируя эту информацию, позволяет контролировать правильность сделанного на тренажере упражнения, а также определяет пройденное руками спортсмена расстояние и время выполнения серии упражнений за один подход.

Сортировка ягод и других продуктов

Другой проект связан с автоматизацией работы сортировщиков. Роботизированная конвейерная лента с встроенным видеонаблюдением помогает решать самые разные задачи: от подсчета количества до выбраковки продукции. Такая технология может использоваться, например, на ягодном производстве: искусственный интеллект обрабатывает картинку и принимает решение, какая ягода качественная, а какая — нет, либо выполнять сортировку по ее размеру.

Программа анализа видео для каршеринга

Следующий проект, о котором мне рассказали, — это система видеонаблюдения для машин каршеринговых компаний. Как добиться, чтобы за рулем арендованных автомобилей не оказывалось нетрезвых водителей? Раньше систему можно было обмануть — например, в трубочку выдыхал трезвый пассажир рядом. Теперь система видеонаблюдения, установленная внутри машины, позволяет установить, что за рулем именно тот человек, что проходил алкотестер. Нетрезвый водитель будет остановлен.

Интереснее всего было слушать про то, как ученые собирали данные для этого проекта и обучали нейросети. Ученым пришлось решить нетривиальную задачу: как получить много видео людей за рулем в разном освещении, выполняющих определенный порядок действий? При этом ролики должны быть достаточно качественными, а действия людей — последовательным. Так в центре ПетрГУ появились зеленые “Жигули” и светофор. Машину пришлось распилить и заносить в помещение частями. А сотрудники, друзья и студенты стали испытуемыми. Поучаствовала и я.

В течение шести минут я делала вид, что выдыхаю в алкотестер, а потом завожу машину и куда-то весело еду под AC/DC. Мое улыбающееся лицо снимали три камеры, установленные внутри машины, а сотрудники меняли освещение, чтобы нейросеть получала данные от разного освещения. Здорово было прикоснуться к тому, что в будущем сделает мир чуточку безопаснее.

После эксперимента мне устроили быструю экскурсию по отделам. Проектов в центре много: кто-то работает над роботами для лесных хозяйств, кто-то занимается технологиями дополненной и виртуальной реальности, кто-то создает виртуального помощника-экскурсовода. В рамках одной статьи всего и не расскажешь. Многие студенты ПетрГУ начинают сотрудничать с центром уже во время обучения — здорово написать курсовую с прикладным значением и помочь ученым в реальных проектах.

Будущего, где человека во многих делах заменят нейросети и машины, в центре не боятся. По словам директора центра Алексея Марахтанова, это неизбежный прогресс и важно использовать новые технологии на благо человечества. Автоматизация на основе искусственного интеллекта может освободить наше время для более творческих и интересных задач. Я же осталась от центра под большим впечатлением: тот случай, когда действительно есть чем гордиться в своем городе.