Как сообщил директор Института искусственного интеллекта Артем Никоноров, функционал системы состоит из двух модулей. Первый отвечает за управление беспилотными летательными аппаратами, которые в процессе осмотра объектов инфраструктуры выполняют их фото- и видеосъемку. Второй модуль занимается фотограмметрической обработкой полученных изображений и на их основе выполняет линейные и объемные измерения объектов. Одновременно нейросеть на основе глубокого машинного обучения выявляет дефекты и повреждения зданий, сооружений, давая возможность принять решение об их ремонте или реконструкции.
Участников проектной сессии заинтересовали возможности разработки, эффект от ее применения, а также ключевые технические решения, положенные в ее основу.
По словам Артема Никонорова, сравнение показало, что погрешность измерений, которую обеспечивает представленная цифровая платформа, примерно втрое ниже, чем у распространенных программных продуктов аналогичного назначения – всего около 3% против 9-10%. Кроме того, у разработки Института искусственного интеллекта имеется дополнительная возможность - обеспечить гиперспектральную съемку объектов с использованием гиперспектрометров, также разработанных в Самарском университете имени Королева и превосходящих мировые аналоги по техническим и коммерческим характеристикам.
Автоматизация процесса осмотра зданий и сооружений позволяет существенно сократить затраты времени, а также сделать эту работу более безопасной, поскольку теперь нет необходимости в личном присутствии специалистов в труднодоступных частях объектов инфраструктуры, в том числе на высоте.
- Разработка сквозной цифровой платформы ведется с 2021 года, и в настоящее время проект прошел стадию испытаний. Работа системы уже опробована на объектах Куйбышевской дирекции тяги, Куйбышевской дирекции по ремонту пути. Центральной дирекцией по ремонту пути готовится закупка репрезентативного количества лицензий для обеспечения региональных подразделений на всей сети железных дорог, – сообщил Артем Никоноров.Для широкого применения сквозной цифровой платформы на железнодорожном транспорте ее необходимо доработать с учетом полученного опыта. Ускорить этот процесс можно за счет привлечения мер финансовой поддержки, предусмотренных государством для инновационных проектов, направленных на решение задач крупных индустриальных предприятий, в том числе ОАО “РЖД”.
Минэкономразвития России совместно с Аналитическим центром при Правительстве РФ до конца 2023 года проведет конкурс по отбору новых исследовательских центров на базе ведущих вузов по формированию технологий искусственного интеллекта для дальнейшего выделения соответствующей грантовой поддержки. Самарский университет имени Королева приступил к подготовке заявки на участие в этом конкурсе, а также к проработке возможности участия в нем ОАО “РЖД” в качестве партнера.
