В Алтайском государственном техническом университете прошла стратегическая сессия «Искусственный интеллект и техническое зрение в промышленности: контроль качества и эффективность процессов». Её организаторами выступили АлтГТУ, ООО «СиСорт», Торгово-промышленная палата Алтайского края и Союз промышленников Алтайского края. К обсуждению присоединились специалисты из Москвы и Воронежа.
Изучить и воссоздать
Участники стратегической сессии коснулись разных направлений, в которых уже применяется искусственный интеллект. Например, говоря о возможностях реинжиниринга, преподаватель кафедры информационных технологий Алексей Клюшанов объяснил принцип работы символьных генетических алгоритмов. Вообще, реинжиниринг — это процесс изучения существующего изделия, понимания, как оно сделано. В этом направлении можно задействовать генетические алгоритмы: система оценивает множество вариантов, отбирая наиболее жизнеспособные, затем скрещивает их и снова отбирает, в конце концов приходя к одному результату. Как отметил Алексей Клюшанов, если один и тот же результат выводится из раза в раз, это повышает его обоснованность.
Елена Ананьева, начальник научного управления, руководитель инжинирингового центра «ХимБиоМаш» АлтГТУ, подчеркнула, что искусственный интеллект сейчас очень востребован на производствах.
«Реинжиниринг материалов, процессов, оборудования — это одна из основных задач импортозамещения, — отметила Елена Ананьева. — Если отсутствуют запасные части или вышло из строя приобретённое ранее импортное оборудование, мы можем его заменить на продукт отечественного производства. Техническое зрение помогает в системах контроля и наблюдения. Например, при отбраковке продукции на поточной линии техническое зрение повысит скорость и уровень оценки качества продукта. Система наблюдения может обеспечивать контроль функционирования техники и оборудования, а при обнаружении проблем — подавать сигнал на блок оператора. Кроме того, искусственный интеллект сегодня помогает анализировать данные. Но информацию, полученную от ИИ, всегда нужно перепроверять».
Техническое зрение
Машинное зрение сегодня помогает мониторить состояние линий электропередачи. Верховой осмотр опор ЛЭП связан с рисками для работников, при этом электропитание у потребителя ограничивается. Поэтому с 2019 года в Алтайском крае для таких осмотров начали применять квадрокоптеры. Они делают фотографии арматуры ЛЭП, а затем специалисты отыскивают на снимках дефекты, требующие ремонта. В последние годы в эту работу внедряют ИИ. Ольга Величко, руководитель продуктов отдела развития искусственного интеллекта ООО «ДиБиЭй», рассказала, что причина — в длительности анализа снимков людьми. В то время как с каждой опоры поступает от четырёх фотографий с разных ракурсов.
— Скорость обработки и анализа изображений обученным искусственным интеллектом составляет более 21 тысячи фото в час, и это не предел. Для того чтобы такое количество фотографий собрать, потребуется два пилота и работа в течение месяца, — сообщила Ольга Величко.
Программа умеет выявлять сколы на изоляторах, дефекты вязки провода, оголение арматуры, трещины на деревянных опорах и многое другое. Как отметила эксперт, основная сложность заключалась в обучении нейросети. Дефекты встречаются редко, некоторые — почти никогда, но учитывать их необходимо. Искусственному интеллекту требовалось достаточно много разных фотографий с такими нарушениями, чтобы запомнить, как они выглядят. Редкие дефекты воссоздавали на базе снимков без отклонений, реалистично добавляя их с помощью других нейросетей.
Такой ИИ тоже ошибается, хоть и редко. Его может смутить, например, блик на фотографии, и подобные случаи перепроверяет человек.
Сергей Степанов, коммерческий директор ООО «СиСорт», на примере сортировки семян объяснил, что для разных задач требуются технологии разной сложности.
«Простая цветовая сортировка опирается на заранее заданные признаки и решает задачи, где у продукта и засорителей есть хорошо видимые различия, — рассказал Сергей Степанов. — Но бывают объекты, которые отличаются сочетанием нескольких слабых признаков: оттенки, структура, форма. Здесь нам на помощь приходит искусственный интеллект. Использование в сортировке обучаемой модели позволяет учитывать такие комбинации, которые сложно описать набором ручных правил. Недавний пример — сортировка семян подсолнечника от склероция. По цвету и форме засоритель похож на сам продукт, и обычной сортировкой не удаётся исключить его из потока. Сортировка с помощью обученной модели дала нам результат 99,96% чистоты за один проход».
Как подчеркнул эксперт, предприятиям важен не сам факт внедрения ИИ, а реальная прибыль, снижение потерь, наращивание качества. И то, насколько можно проверить эффект, критически важно. Без этого технологическое решение останется красивой картинкой.
Анализ данных
Среди ИТ-решений, которыми пользуется Сергей Степанов, он посоветовал агропоиск — интерактивную карту объявлений, которая помогает закупщикам и отделам сбыта найти друг друга, исходя из показателей их фирм. В интерфейсе учитываются географические фильтры, объёмы продукции, логистика, есть возможность связаться с интересующей компанией.
Сергей Троезубов, эксперт комитета по энергетике Торгово-промышленной палаты Алтайского края, презентовал несколько своих разработок, связанных с ИИ. Так, «Парк машин» помогает контролировать расход топлива и выявлять проблемы, анализируя выгрузку сигналов ГЛОНАСС с датчиков большегрузных автомобилей. «ЭлектроНавигатор» анализирует данные со счётчиков в компании и предлагает, что сделать, чтобы в будущем счёт за электроэнергию стал меньше. Руководитель получает краткое заключение с графиками, описанием пиков и отклонений, списком данных для проверки. Например, от ИИ может поступить совет сдвинуть нагрузку из часов пик или проверить, нет ли потерь напряжения в кабелях. Направления оптимизации придумывает не сам ИИ — их собрали инженеры-практики. А искусственный интеллект анализирует разные сценарии потребления. Финальное решение также должны проверить ответственные специалисты.
Кстати
Инжиниринговый центр АлтГТУ оказывает реинжиниринговые услуги, разрабатывает симуляторы оборудования и процессов, применяет техническое зрение. Эти разработки в том или ином масштабе использовали многие предприятия Алтайского края.
