Разработчик системы «Контур» раскрыл подробности работы над интеллектом беспилотника
По словам эксперта, чтобы выполнять свои задачи, летательный аппарат должен уметь не только летать, но и «думать»
Для обычного человека беспилотник – это прежде всего летательный аппарат, однако в нынешнее время он становится отдельной системой, имеющей собственный интеллект. Об опыте работы над интеллектуальной начинкой дрона рассказал один из разработчиков системы «Контур», доцент кафедры «Вычислительная математика и программирование», заместитель начальника IT-Центра МАИ Петр Ухов.
Разработанная в МАИ в рамках участия университета в программе «Приоритет-2030» беспилотная авиационная система «Контур» – это комбинация дронов-охранников и стационарных камер наблюдения.
«Фактически «Контур» – это умные летающие камеры и камеры стандартной системы охраны, к которым подключены 16 нейросетей: восемь для распознавания изображений со стационарных камер наблюдения и восемь для распознавания изображений с беспилотника», – так Ухов описал разработку.
Такое количество нейросетей связано с тем, что искусственному интеллекту легче обрабатывать информацию о сложных процессах при помощи своеобразного разделения труда между специально обученными под конкретную задачу нейросетями. Ухов отметил, что «Контур» должен уметь фиксировать и правильно оценивать происходящее на подконтрольной территории. Именно для этого разработчики предусмотрели в текущей конфигурации оборудования возможность работы с видеопотоком от 30 камер, прием в режиме реального времени.
«С некоторыми задачами одна нейросеть не справляется, и тогда она берет информацию от другой, обрабатывает и передает третьей – и так далее. Такой принцип работы называется конвейером нейросетей, а по-английски – «трубопроводом»», – рассказал Петр Ухов.
На «Контуре» по такому принципу действует детектор драк, ведь дрону-охраннику очень важно уметь отличать такого рода действия. В то время как одна нейросеть фиксирует, как двигаются фигуры людей, вторая выполняет задачу классификации, то есть определяет тип движения – является ли оно дракой или нет.
«Приступив к обучению нейросетей, мы столкнулись с проблемой: существующие в открытом доступе датасеты драк представляют собой в основном боксерские турниры. Поэтому возникла необходимость устраивать постановочные драки», – отметил Ухов.
Вид с воздуха исследователи снимали на аэродроме МАИ в Алферьево, а вид со стационарных камер – на территории института.
«Пришлось даже специально предупреждать охрану на КПП, чтобы она не беспокоилась: мы сейчас будем снимать постановочную драку», – поделился эксперт.
Для того, чтобы искусственный интеллект не путал драку с другими, внешне похожими на нее действиями, команде разработчиков пришлось отдельно снимать и более миролюбивые занятия: объятия и танцы. Впрочем, ошибочная детекция искусственным интеллектом сложных явлений и объектов даже стала предметом для шуток.
«У нас был такой случай. Стационарная камера сняла изображение забора, на который падает тень, и нейросеть определила это изображение как зебру. В интернете получил известность случай, когда изображение лежащей под забором собаки нейросеть определила как тигра. Это легко объяснить, ведь нейросеть обучается на основе имеющихся данных и никогда раньше не видела собаки, которая лежит у забора. Она видит, что лежит какое-то животное и оно полосатое, значит, по ее внутренней логике, это тигр», – объяснил Ухов.
Помимо определения драк, искусственный интеллект приходилось учить и многим другим необходимым для охранника навыкам.
«Мы научили «Контур» определять оставленные вещи – сумки, коробки. Здесь принцип простой: если система обнаружила в кадре вещь и не увидела рядом с ней человека, то она автоматически классифицирует ее как оставленную», – рассказал разработчик.
Интересное решение получилось у исследователей по детекции задымления от пожара. Имеющиеся датасеты с огнем и дымом касаются либо лесной местности, либо сельской застройки. Чтобы смоделировать процесс задымления, разработчики использовали синтетические данные, которые оказались внешне неотличимы от реального огня и дыма – как для человека, так и для нейросети.
Кроме того, разработчики научили «Контур» не только наблюдать, но и своевременно доносить до сотрудников охраны информацию о подозрительных процессах. Для них было подготовлено программное обеспечение, с которого они могут смотреть трансляцию с камер наблюдения, а также настраивать видеостены.
«Система помогает расставить правильные акценты. Если происходит какое-то подозрительное действие, интеллектуальная система передает изображение камеры, в обзор которой оно попало, сразу на общий план, привлекая тем самым внимание сотрудника охраны», – рассказал Петр Ухов.
Он подчеркнул, что для всех этих и многих других интеллектуальных функций необходимы значительные вычислительные мощности, которые обеспечивает супервычислитель МАИ с графическими процессорами.
А программу, которая позволит оптимизировать расчеты на суперкомпьютерах и сэкономить вычислительные мощности, разработала студентка МАИ Полина Иванова. Ее разработка поможет подобрать правильное решение сложной задачи, содержащей множество параметров.
