Нейросети помогают предотвращать аварии, оптимизировать процессы и повышать безопасность. Но путь от идеи до успешного внедрения часто оказывается тернистым. В этой статье мы расскажем, как нам удалось внедрить систему на основе нейросетей на действующем заводе, и с какими вызовами мы столкнулись: от бюрократических барьеров до непонимания возможностей технологии Заказчиком.
Риск быть задавленным: как мы начали
Несколько лет назад мы выиграли тендер на разработку системы безопасности для промышленной зоны. На тот момент мы были молодой командой, и наш опыт ограничивался небольшими проектами. Сегодня за нашими плечами десятки успешных внедрений в разных странах, но тогда мы только начинали.
Задача заключалась в создании системы, которая бы регулировала движение на территории завода с помощью компьютерного зрения.
Представьте, что вы водитель огромного погрузчика на заводе. Вы едете по узкому проезду, а вокруг вас — десятки пешеходов, которые то и дело пересекают дорогу. Вы не можете видеть все "слепые зоны", и в любой момент может произойти трагедия.
Что такое компьютерное зрение?
Компьютерное зрение — это область искусственного интеллекта, которая позволяет машинам "видеть" и анализировать изображения или видео. С помощью алгоритмов и нейронных сетей компьютер может распознавать объекты, классифицировать их и принимать решения на основе этой информации. Например, автоматически тормозить автомобиль при обнаружении пешехода.
На объекте, где предстояло внедрить систему, пешеходные зоны пересекались с путями движения тяжелой техники. Водители не всегда могли контролировать все "слепые зоны", что создавало риск для жизни людей. Наша задача была разработать нейросеть, которая бы отслеживала движение транспорта и пешеходов, а затем управляла светофорами для предотвращения аварий.
Как мы решили проблему
Мы решили не изобретать велосипед и взяли за основу принцип работы обычного дорожного светофора. Система анализировала изображение с камер, определяла наличие транспорта и пешеходов, а затем принимала решение, какой сигнал светофора включить.
С технической точки зрения проект казался простым: две-три недели на разработку, неделя на отладку и дообучение модели. Однако реальность оказалась куда сложнее.
Проблемы и решения
Каждый проект имеет свои подводные камни, и этот не стал исключением. Вот основные трудности, с которыми мы столкнулись, и как их преодолели.
1. Доступы: первый круг ада
Сервер завода находился в другом городе, и нам требовался удаленный доступ для настройки системы. Казалось бы, стандартная ситуация, но крупные корпорации строго следят за безопасностью.
Для подключения нам выдали физический токен доступа — USB-устройство, которое обеспечивало дополнительный уровень защиты. Однако здесь начались сложности:
Программы для работы с токеном поддерживали только Windows, а у большинства разработчиков были Linux или MacOS.
Токен был физическим, а команда находилась в разных регионах.
В итоге мы настроили доступ только для одного разработчика, что значительно замедлило процесс.
2. Бюрократия: второй круг ада
Для продолжения работ нам нужно было:
Открыть порты.
Получить доступ по SSH и VNC.
Каждый запрос требовал написания заявки в службу безопасности, и рассмотрение занимало минимум неделю. Из-за этого месяц ушел только на организационные вопросы.
3. Непонимание возможностей нейросетей
Заказчик не всегда понимал, как работает ИИ и что можно реализовать быстро, а что требует серьезной научной работы. В процессе нам добавляли новые задачи, которые часто были невыполнимы в рамках проекта.
Итоги проекта
Проект, который мы планировали завершить за пару недель, растянулся на три месяца. Мы столкнулись с бюрократией, техническими ограничениями и непониманием со стороны заказчика. Однако в итоге система была успешно внедрена, и это стало важным шагом для нашей команды.
Мы получили бесценный опыт, который помог нам в будущих проектах. Теперь мы всегда заранее уточняем, как организована служба безопасности у клиента, и какие требования предъявляются к доступам.
Заключение
Внедрение нейросетей на производстве — это не только техническая задача, но и вызов, связанный с организационными и коммуникационными барьерами. Однако результат стоит усилий: такие системы помогают предотвращать аварии, спасать жизни и повышать эффективность процессов.
Если вы хотите узнать, как нейросети могут улучшить безопасность и производительность на вашем предприятии, напишите мне на почту r.fedorov@neuro-core.ru.
Комментарии (21)
0pauc0
14.02.2025 16:44Так а причем же здесь ИИ? Обработка изображений есть, анализ есть, а ИИ то где?
... вызов, связанный с организационными и коммуникационными барьерами
Вы же сами этот вызов в приведенном примере и создали. Взялись за 20 дней сделать детекторы движений и красных зон на действующем производстве, ортодоксальном донельзя за прошедшие с его создания десятилетия. Если бы на этапе утверждения задания на разработку эти вопросы задали, то не пришлось бы сейчас свою вину перекладывать на заводчан и еще до кучи навешивая на них, что они ретрограды в сфере ИИ.
muxa_ru
14.02.2025 16:44Так а причем же здесь ИИ? Обработка изображений есть, анализ есть, а ИИ то где?
Дык, для многих будет сюрпризом, но ИИ это именно "обработка изображений" и "обработка естественного языка", а не какая-то конкретная технология при реализации.
0pauc0
14.02.2025 16:44И всё? Только обработка изображений и естественного языка? Все, на что ИИ способен? И, кстати - а что, бывает неестественный язык?
Если серьезно, OpenCV еще на С в 2005 написали, когда про ИИ только фантасты шутковали. А программы и алгоритмы обработки текстов появились наверное вместе с первым текстовым процессором.
muxa_ru
14.02.2025 16:44И, кстати - а что, бывает неестественный язык?
Вот этот вот ха-ха-ха типа остроумный вопрос показывает, что Вы просто не понимаете в теме.
Потому что "обработка естественного языка" / "natural language processing" это устоявшийся термин.
Если серьезно, OpenCV еще на С в 2005 написали, когда про ИИ только фантасты шутковали.
Я сейчас скажу кое-что, что очень значительно расширит Ваши представления о теме "искусственный интеллект".
OCR (распознавание текста), которому дофига лет, это тоже технология из области "ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ".
Ну так вот эта тема устроена. :)
Ну и, конечно же, 2005 год это уже поздно - правильней говорить про 1975 год.
0pauc0
14.02.2025 16:44-
Я так и знал, что поведетесь на шутку про неестественные языки. NLP появилась конечно гораздо и совсем позже науки под названием лингвистика, откуда NLP и почерпнула методы компонентного анализа, логического сопоставления и стратификации. Так что, ставить в заслугу ИИ математику разбора текстов и особенно разговорной речи это конечно слишком.
Да, эти ваши ИИ использовали методы лингвистики - так будет и верно и справедливо.
Насчет OCR. Я вообще-то не про распознание текстов упоминал, а изображений и даже подчеркнул - OpenCV. Это, как говорится, совсем другое. Или вы не знаете, в чем разница?
Ну никак не может распознавание текста, которому 50 лет быть технологией ИИ, которому 5 лет (когда там первый чат открыли). Это как если бы вы написали реферат по коротким историческим романам - аналогам Вальтера Скотта, и гордо так резюмировали в нем, что роману Пушкина "Капитанская дочка" есть место в моем реферате, потому что он следует литературным канонам, которые я тут написал.
muxa_ru
14.02.2025 16:44Так что, ставить в заслугу ИИ математику разбора текстов и особенно разговорной речи это конечно слишком.
Речь не о "заслугах ИИ" (что бы Вы под этим не понимали), а о том, что если в тексте идёт речь про компьютерную обработку изображений или компьютерную обработку естественного языка, то это уже текст про т.н. "искуственный интеллект".
И при этом совершенно не обязательно присутствие в тексте рассказа про обработку данных, извлечённых из изображения или естественного языка,
Вот так вот эта тема устроена, и для многих это сюрприз.
Ну никак не может распознавание текста, которому 50 лет быть технологией ИИ
Забавный факт: Вам может казаться, что Вы как-то умело спорите, расставляя какие-то коварные ловушки, а на самом деле Вы просто демонстрируете полное непонимание темы, о которой рассуждаете.
0pauc0
14.02.2025 16:44Ловко вы на мою сторону переметнулись (понял потому, что вы написали - т.н. "искусственный интеллект").
Эта ваша тема так устроена и так, как вы ее себе придумали. Это не сюрприз, а ваша ограниченность.
Кстати, на конкретные вопросы и изложения так и ничего не сказали. Из чего делаем вывод, что про NLP, про OpenCV вы имеете понятие весьма расплывчатое.
Ну еще раз напоследок про то, что к чему относится. Надеюсь вам в голову не придет сказать "мой папа похож на меня", все нормальные люди говорят наоборот "я похож на моего папу". Так и с вашим утверждением что обработка текста - это технология ИИ, хотя на самом деле ИИ просто вобрало в себя алгоритмы обработки текста.
Если вы и в этот раз не согласитесь с очевидным, то остается только предположение - в Хабр проник бот из дипсик. :-)
muxa_ru
14.02.2025 16:44Ловко вы на мою сторону переметнулись (понял потому, что вы написали - т.н. "искусственный интеллект").
Что значит "Ваша сторона" и на какой я, по Вашему, был?
Так и с вашим утверждением что обработка текста - это технология ИИ, хотя на самом деле ИИ просто вобрало в себя алгоритмы обработки текста.
То есть, Вы таки чатбот.
Понятно.
-
hphphp
14.02.2025 16:44Вы описали стандартные процедуры термином "бюрократия". Это требования регулятора ФСТЭК к тому же на опасных производственных объектах это нормальная практика - не пускать в сеть даже через демилитаризованную зону.
Не берусь судить наверняка, но многое можно было сделать из без модного ИИ - организовав движение транспорта и людей наиболее безопасным и оптимальным образом. Что до последнего ролика - на вид обычный OpenCV. Если так, то это банальное "компьютерное зрение" и в чем тут роль "ИИ" непонятно.
lazy_val
14.02.2025 16:44Кстати да, тут судя по всему даже и YOLO модный какой-нибудь не понадобился.
Ninil
14.02.2025 16:44Сама тема интересная, но автор, к сожалению ее не раскрыл. Только приготовился прочитать что-то интересное, и статья закончилась. Такой немного раздутый пресс-релиз скорее получился.
rutexd
14.02.2025 16:44Ничего непонял. Что сделали то, какие проблемы подкидывали, как решили? Какие настоящие подводные камни были в разработке и что надо было решать? Отсутствует сама статья собственно говоря
Kahelman
“Нейросети помогают предотвращать аварии, оптимизировать процессы и повышать безопасность.»
Вообще-то это утверждение не мешало бы подтвердить парой фактов.
Жалобы на то что у клиента Windows это конечно ожидать было нельзя. Кто же в наше премия под виндой сидит? У каждой кладовщицы как минимум IMAC.
«Для продолжения работ нам нужно было:
Открыть порты.
Получить доступ по SSH и VNC.
Каждый запрос требовал написания заявки в службу безопасности, и рассмотрение занимало минимум неделю»
А сразу нельзя было требования подготовить и в одной заявке оформить?