Новый взгляд на транспортную проблему
Любопытный цифровой проект третьекурсников Ильи Волка, Дмитрия Заваленого и Эдуарда Кононова прошел в финал конкурса «100 идей для Беларуси». Ребята разработали систему подсчета, способную регулировать интервалы и нагрузку пассажиропотока в городском общественном транспорте. Илья объясняет принцип:
— Чтобы оптимально распределить подвижной состав по маршрутам и грамотно назначить интервалы движения, нужно знать реальное количество пассажиров по направлениям. Ручной подсчет пассажиропотока очень трудоемкий, а точность вычисления составляет до 65 процентов. Мы пошли другим путем: на одном из маршрутов установили камеры в автобусе над входом в салон и затем использовали отснятый материал для своего исследования и разработки программы.
Для нахождения людей в кадре, которые входят и выходят из транспорта, использовали нейронную сеть. Система выдает данные с точностью до 80 процентов, а в перспективе способна выйти на 95 процентов. Полученные таким путем сведения позволяют оптимизировать расписание движения с учетом нагрузки.
Анастасия Христолюбова.Ориентир — потребности производства
В лаборатории работают не только студенты, но и выпускники вуза. Анастасия Христолюбова окончила университет в прошлом году. Сейчас трудится на предприятии «Савушкин продукт» — оно является вторым соучредителем проекта. В качестве дипломной работы она придумала робота‑бармена. Машина с точностью до миллиметра наливает йогурты равными порциями и может это делать бесконечно.
Магистрант Артем Скарубо создал робота‑шахматиста, с которым в свое время сыграл партию знаменитый Анатолий Карпов. Прикладное значение этого изобретения, уверен разработчик, очевидно:
— Для шахматистов очень важно играть руками, нажимать на часы. Спортсменам гораздо удобнее тренироваться на реальной шахматной доске, чем переставлять виртуальные фигурки мышкой на мониторе.
Артем Скарубо.Большинство работ ориентированы в первую очередь на потребности производства. Елена Слинко поступила в магистратуру, чтобы писать нейронную сеть для распознавания роботом продуктов на полке в магазине. Елена рассказывает о возможностях своего детища:
— Видеозапись и нейронная сеть будут определять, сколько продуктов на полке и каких не хватает. Техническое зрение — перспективное направление. Робот, связанный с камерой, не просто двигается по фиксированным координатам, но и анализирует ситуацию.
Такому роботу найдется место и на производстве. Проректор по научной работе БрГТУ Николай Шалобыта приводит в пример предприятие молочной промышленности:
— У нас разработана система распознавания дефектов. То есть если на баночке с йогуртом или сметаной плохо проклеена крышечка, продукция быстро испортится. Люди, особенно к концу рабочей смены, устают и могут что‑то недоглядеть. Робот не просто заменит их, но будет работать качественнее.
Разумеется, идеи, которые воплощают в жизнь студенты, генерируют их научные руководители.
Разработки молодых брестских айтишников находят применение в самых разных отраслях народного хозяйства — от легпрома до медицины, от строительства до сферы переработки пищевой продукции.Команда единомышленников
У истоков создания искусственного интеллекта в Бресте стоит заведующий кафедрой интеллектуальных информационных технологий БрГТУ Владимир Головко. Его приглашали и в Сколково, и в другие ведущие центры, но пока переманить ценного специалиста никому не удалось.
У Владимира Адамовича целая команда единомышленников. В некоторых направлениях им нет равных в Беларуси. Системы, которые разрабатывают брестские айтишники, находят широкое применение в легкой и перерабатывающей промышленности, строительстве, медицине и других отраслях. Как поклонник «Терминатора», не мог не спросить: смогли ребята в перспективе разработать подобие Т‑800? Ответили уверенно: в теории возможно все. Только роботы‑созидатели куда полезнее разрушителей.
mityakov@sb.by
