Ozon разработал собственный инструмент для генерации и редактирования фона на изображении товаров, который работает с помощью алгоритмов машинного обучения.
По прогнозам экспертов, число предприятий, использующих отечественные решения, возрастет до 80% к концу 2024 г.
До конца 2021 года «Газпром нефть» и Университет Иннополис создадут пилотную версию (MVP*) навигационной системы для управления спецтехникой в беспилотном режиме. Сервис позволит в будущем использовать беспилотные бульдозеры, экскаваторы и другую технику в условиях бездорожья при строительстве инфраструктуры нефтегазовых месторождений, а также для проведения геологических исследований. Внедрение роботизированной техники в перспективе позволит сократить затраты на создание новых нефтепромыслов.
Для расчета оптимальных маршрутов работы спецтехники алгоритмы навигатора будут использовать цифровые карты местности. В них учитываются данные лидарной** съемки и видеоаналитики, которую проводят с помощью дронов. Высокая детализация позволяет распознавать положение в пространстве каждого отдельного дерева или препятствия с информацией о его высоте и толщине. Это позволит прокладывать маршруты движения спецтехники даже в труднодоступных районах лесов без ущерба окружающей среде.
Для работы навигатора применяются нейросети глубокого обучения. Алгоритмы анализируют цифровые карты территорий и предлагают оптимальные варианты проезда спецтехники в зависимости от ее типа и габаритов. Полученные рекомендации поступают в приложение инженера-оператора, который в удаленном режиме передает команды на бортовые компьютеры роботизированной спецтехники.
«Наша компания прорабатывает более 250 сценариев применения роботов на нефтепромыслах, производствах и в логистике. При этом значительная часть таких сценариев предполагает перемещение робототехнических комплексов в условиях отсутствия дорог на пересеченной местности, а также на территории производственных объектов. Разработка навигатора для спецтехники позволит решить задачу ориентирования робототехнических решений и беспилотного транспорта с учетом специфики этих условий».
Михаил Корольков руководитель центра цифровых технологий «Газпром нефти»
«Применение роботизированной техники с точки зрения выгоды бизнесу позволит, прежде всего, выполнять работы быстрее и качественнее. Это не экономия на оплате труда оператора, а потенциальное уменьшение стоимости строительства за счет повышения его эффективности. Реализованная задача важна, так как создание такой системы позволит начать с главного — движения техники в автоматизированном режиме. Внедрение таких систем будет проходить постепенно, с участием оператора на первых этапах».
Роман Федоренко руководитель проекта в Университете Иннополис
Для проведения тестовых испытаний навигатора команда Университета Иннополис разработала реалистичный робототехнический симулятор, в котором созданы виртуальная строительная площадка с карьером, грунтовыми дорогами и зелеными территориями. Симулятор моделирует процессы работы беспилотного летательного аппарата, которые собирает информацию для построения цифровых карт, а также передвижения бульдозера в автономном режиме.
* MVP — это пилотная версия цифрового сервиса с базовыми возможностями и функционалом, готовая к тестовому применению в реальных условиях.
** Лидар — технология получения и обработки информации об удалённых объектах с помощью активных оптических систем, использующих явления поглощения и рассеяния света в оптически прозрачных средах.
