Современный мир меняется. В повседневную жизнь внедряются новые технологии, которые призваны помочь человеку при выполнении работы. Последний год в обществе активно обсуждают нейросети и их возможности. Искусственный интеллект активно используют в работе копирайтеры, музыканты и режиссёры. В этой статье мы хотим поговорить о новых технологиях на дорогах, и о том, как они работают.
Фото: Михаил Огнев, “Фонтанка.ру”
Летом в Петербурге начал работать комплекс нейросетевой видеоаналитики SC-iMVS-RM3, который призван выявлять нарушения в сфере благоустройства. Новая техника способна находить повреждения в дорожном покрытии, осуществлять поиск трещин, выбоин и других нарушений.
Как работает такая модель рассказал Роман Душкин, генеральный директор компании-разработчика искусственного интеллекта «А-Я эксперт», ведущий Telegram-канала “Технооптимисты”: “Нейросеть мы обучаем на примерах, по принципу, который в программировании называется 2.0. Мы не программируем явно, а имплицитно (неявно). Сеть, так сказать, сама себя настраивает. Для её обучения мы загружаем большое количество примеров. В нашем случае это фотографии объектов распознавания, т.е. ямы на дорогах или трещины, которые не соответствуют требованиям эксплуатации автомобильных дорог. Загружаем как положительные примеры (выбоины, ямы и прочее), так и отрицательные, которые искать не надо (ровные дороги)”, - объяснил Роман. В результате машинного обучения внутри нейросети самостоятельно выстраиваются функциональные связи между входом и выходом. И после такого обучения нейросеть сможет самостоятельно определять объекты, которых не было в обучающей выборке.
Когда речь заходит о передаче человеческой работы нейросетям, то возникает вопрос: какова вероятность ошибки? Если программа ошибётся, то невиновный должен будет оплатить штраф. В начале июля, например, комплекс SC-iMVS-RM3 заметил яму на Софийской улице у дома 30. Штраф за подобное нарушение составляет 30 тысяч рублей. Важно подчеркнуть, что яму заделали после обнаружения. Но что если бы это была ошибка и штраф оказался бы ложным?
Фото: “Фонтанка.ру”
Как объясняет Роман, бывает два типа ошибок: первого и второго рода. Ошибка первого рода (false positive), когда нейросеть даёт ложное положительное распознавание. То есть ямы на дороге нет, а нейросеть утверждает, что яма есть. Ошибка второго рода (false negative), когда яма на дороге есть, а нейросеть утверждает что её нет. Такую ошибку сложно найти. “Стоит сказать, что в общем-то нейросеть при обучении всегда будет ошибаться. Невозможно создать 100% точную модель. У нейросети есть метрики оценки качества (точность, чувствительность и другие). Собственно задачей специалиста по машинному обучению является повышение значения этих метрик. Но такое повышение не может быть до 100%”, - объясняет эксперт. При повышении специалистам придётся тратить больше ресурсов. В таком случае всегда ищут баланс экономической целесообразности и точности. По этой причине повысить точность до 100% не получится, потому что специалист “упрётся” в потолок экономической целесообразности.
Немаловажен вопрос безопасности самого комплекса. Роман Душкин говорит что если устанавливать комплексы в общедоступных местах, то для их защиты от вандалов необходимо ставить охранные камеры друг напротив друга. Тогда в обзор будет попадать комплекс и другая камера. Любой вандал при попытке сломать устройство не останется незамеченным. “Но система для контроля дороги должны быть мобильна, и стоять на машинах дорожных лабораторий. Нет смысла стационарно ставить такую камеру”, - дополнил эксперт.
В пресс-службе ГАТИ сообщили, что с 1 июля комплекс SC-iMVS-RM3 будет использоваться для работы Государственной административно-технической инспекции. Камера поможет оптимизировать работу инспекторов и перераспределить специалистов на другие объекты. Также нейросеть может выявлять автомобили, припаркованные с нарушениями.
Фото: сайт Администрации Санкт-Петербурга
“Искусственный интеллект - это инструмент, который будет внедряться в службах эксплуатации автомобильных дорог. Более того, прямо сейчас в рамках работы технического комитета разрабатывают государственный стандарт на тестирование подобных систем, чтобы обеспечить доверие к их работе. Государство заботится о внедрении систем искусственного интеллекта повсеместно, в том числе в области дорожного строительства и эксплуатации”, - рассказал Роман.
Напомним, что в начале июля на Малой Садовой улице установили "умную" остановку с видеонаблюдением, интегрированную в городские системы безопасности. А 9 августа Комитет по транспорту сообщил о первой в Петербурге камере для фиксации нарушений на выделенных трамвайных путях - на пересечении Политехнической улицы и улицы Гидротехников.
Фото: Комитет по транспорту
На примере Петербурга видно, как нейросети внедряются в городскую жизнь. Теперь своевременное выявление и устранение дефектов дорог позволит соблюдать графики движения и повысит комфортность проезда. Редакция transportSpb надеется, что современные технологии позволят улучшить качество жизни в городе.
Анастасия Печурина