Поделиться
«Когнитив Пилот» представила новую технологию обучения нейросетей
«Когнитив Пилот» представила новую технологию обучения нейросетей. Одной из ключевых проблем в обучении систем компьютерного зрения для автономного управления транспортом до последнего времени являлось расхождение восприятия сцены между человеком и нейросетью. Речь идет о случаях, когда человек и компьютерное зрение по-разному «видят» одну и ту же картину. Как правило, такие события имеют место в сложных условиях (грязь, снег, дождь, частично закрытые границы объектов и т.п.). Например, беспилотный трактор движется по полю, где куски обработанной земли или дерн закрывают кромку, по которой осуществляется навигация. Или умный трамвай движется по рельсам, частично скрытыми под водой, снегом или льдом, или робот ориентируется на визуальные маркеры, искаженные тенью или освещением. В результате ИИ-система видит траекторию движения по-своему, а оператор-водитель по-своему.
«Даже при высокой точности детекции сеть может неправильно интерпретировать контекст», – сказал ведущий разработчик «Когнитив Пилот» Геннадий Савицкий.
В таких случаях человек обычно определяет траекторию движения безошибочно на основе своего опыта и интуиции, а нейросеть «видит» ее исходя только из визуальных признаков. Поэтому в процессе сбора обучающих данных накапливаются систематические ошибки, что приводит к их рассогласованию. ИИ буквально перестаёт понимать, «что от него хотят», и начинает давать ошибочные предсказания. В результате происходит снижение точности управления системы автопилотирования, ложные срабатывания, и падение общего уровня безопасности автономной системы.
«Специалисты «Когнитив Пилот» смогли предложить комплексное решение этой сложной задачи. Аналогов у зарубежных команд нам не удалось обнаружить. Ее решение, по мнению экспертов, позволит вывести точность управления на качественно новый уровень, где ошибки практически исключены, и обеспечить максимально возможную безопасность движения», – отметил Савицкий.
Специалистами «Когнитив Пилот» была разработана технология Cognitive Divergence Correction, позволяющая выявлять и количественно оценивать расхождения (divergence) между тем, как нейросеть и человек видят границы и семантику сцены (понимают смысл происходящего).
Разработчики «Когнитив Пилот» научились автоматически выделять признаки сцены, которые человек определяет на основе своей интуиции и имеющегося опыта, и на основе которых он понимает, как должна пойти траектория движения транспортного средства. Был создан целый механизм – анализатор дивергенций, который выделяет такие признаки. В их числе могут быть, например, форма и расположение кусков почвы на поле, интенсивность и контраст границ, пространственная структура сцены.
Далее система проводит автоматический анализ рассогласований, рассчитываются метрики расхождений между границами, выделенными моделью и ground truth (человеком). Согласованные кадры (где человек и сеть видят одинаково) остаются в обучающей выборке, а несогласованные кадры отправляются на «карантин» для дальнейшего анализа и принятия решения об их использовании.
«В итоге повышается консистентность данных и, как следствие, качество обучения и безопасность систем автономного управления. Без решения этой задачи невозможно обеспечить нужную точность выполнения сельхозопераций беспилотной агротехники, а также полную безопасность движения умных трамваев и другого автономного транспорта», – сказал Геннадий Савицкий.
Рыночный сегмент технологий подобного класса в настоящее время только формируется, однако, по мнению экспертов, его перспективность и значимость чрезмерно высока. По данным Precedence Research глобальный рынок разработок ИИ для области беспилотного транспорта составил $4 млрд в 2024 г. и достигнет $15,23 млрд. к 2030 г. при динамике 24,1%.
Системы автопилотирования с интегрированной технологией Cognitive Divergence Correction с конца весны 2025 г. уже начали устанавливаться на умные тракторы, полностью беспилотные и бескабинные мини-тракторы, а также на умные трамваи «Когнитив Пилот» в Санкт-Петербурге и на практике подтвердили ее эффективность.
«Мы уже довольно давно обеспечиваем уровень детекции объектов дорожной и полевой сцен выше промышленного. Однако еще оставались редкие ситуации, в которых могли возникать ошибки. Но чем меньше их остается, тем более серьезных усилий разработчиков требует их исправление. Результаты, полученные в решении таких проблем, иногда бывают близки к серьезным научным открытиям. Последние шаги к достижению максимальной безопасности движения самые сложные. Мы ведем в этой зоне постоянную работу, чтобы избежать даже исключительных случаев появления ошибок», – сказала генеральный директор «Когнитив Пилот» Ольга Ускова.
Короткая ссылка
