Специалисты Cognitive Pilot успешно решили сложную задачу, связанную с обучением нейросетей, что позволяет обеспечить максимальный уровень безопасности систем автономного управления сельхозтранспортом и экономить десятки человеко-лет при их разработке.

Выбор редких данных из видеопотока является важным этапом, особенно на поздних стадиях обучения нейронных сетей. Этот этап позволяет достичь наивысшей точности в распознавании объектов и имеет огромное значение при решении критически важных задач, связанных с безопасностью (life critical), к которым относятся системы автопилотирования трактором, комбайном и иным сельхозтранспортом, призванные обеспечить безопасность в любых условиях.

Специалисты из Cognitive Pilot впервые в мире предложили эффективный метод автоматического поиска необычных данных в видеопотоке. Они разработали технологию Cognitive Smart OoD (от международного названия этого направления - Out-of-Distribution detection), которая позволяет автоматически выполнять такой поиск.

Генеральный директор Cognitive Pilot Ольга Ускова подчеркивает значимость открытия, совершенного учеными и инженерами компании в области автоматического обучения автопилотов, которое помогает справляться с различными непредсказуемыми ситуациями, возникающими во время движения транспортного средства. Благодаря инновационному подходу система автопилотирования Cognitive Pilot способна ясно распознавать и адекватно реагировать на ситуации на дороге, обеспечивая максимальную безопасность движения. Этот технологический прорыв является событием высокой значимости для рынка систем искусственного интеллекта, отметила Ольга Ускова. 

В качестве примера редких и нетипичных данных можно привести случаи, когда человек частично заслонен, возникает вспышка молнии, животное появляется в поле, необычная машина или даже метеорит.

Руководитель направления беспилотного транспорта Cognitive Pilot Геннадий Савицкий рассказал, что поиск подобного рода объектов в видеопотоке, если выполнять его традиционным способом «вручную» превращается в очень утомительную и трудоемкую процедуру. Она занимает у разработчиков искусственного интеллекта многие недели, а иногда и месяцы. 

Геннадий Савицкий сравнивает традиционный процесс с добычей радия, который может занимать десятки человеко-лет. 

«Произвести качественный отбор изображений такого рода специалисту по разметке вручную просто нереально. Уникальных кадров может быть один на миллион, они просто на вес золота. Мы же это делаем, фактически, по нажатию клавиши», - говорит Геннадий Савицкий. 

Технология Cognitive Smart OoD дает возможность правильной классификации и упорядочивания редкие и различных необычных объектов. 

На первом этапе производится оценка датасета на предмет содержания редких изображений, что осуществляется с помощью нейронной сети, обученной на достаточно большом разнообразном наборе данных. 

На втором этапе, с целью поиска нетипичных данных и данных с редкими признаками в Cognitive Smart OoD используются статистические методы.

Cogniitve Pilot ранее уже представляла результаты работ по автоматизации поиска репрезентативных данных в видеопотоке. 

«Возможность автоматизации отбора редких данных является громадным шагом вперед, продолжением наших разработок в направлении машинного обучения. В этой зоне рынка ИИ для беспилотного транспорта у нас накоплена одна из наиболее солидных экспертиз по обучению нейронных сетей на собственных датасетах сразу в нескольких сегментах: сельском хозяйстве, рельсовом транспорте и системах помощи водителю», заключила Ольга Ускова.

https://www.agroxxi.ru/selhoztehnika/novosti/rossiiskie-razrabotchiki-bespilotnoi-selhoztehniki-pervymi-v-mire-sozdali-yeffektivnyi-metod-avtopoiska-neobychnyh-dannyh-v-videopotoke.html