Между бизнесом и наукой: как сотрудники Сбера обучают искусственный интеллект и создают роботов

Попасть в исследовательскую лабораторию может любой инженер — и не нужно писать кандидатскую.

В Сбере есть несколько R&D-лабораторий: они занимаются исследованиями в области искусственного интеллекта, кибербезопасности, нейронаук, блокчейна, робототехники и виртуальной реальности. На их базе создано больше 60 новых продуктов, которыми пользуются Сбер и его партнёры. Компания делится собственными наработками со всеми, кому они могут быть полезны: часть проектов лабораторий — это open-source-решения, открытые для внешних исследователей.

Лаборатории работают с инновациями — проектами, которые формируют тренды и двигают науку вперёд. Поговорили с экспертами Лаборатории ИИ и Центра робототехники о проектах, которыми они гордятся.

Лаборатория существует уже семь лет, и за это время выросла в целое подразделение внутри Сбера. Сотрудники работают над перспективными направлениями исследований, помогают бизнесу внедрять новые технологии, ведут активную научную деятельность. Результаты исследований лаборатории и продукты находятся в открытом доступе.

Лаборатория состоит из центров, которые сгруппированы по ключевым направлениям исследований:

• Центр искусственного интеллекта в медицине.
• Центр глубокого машинного обучения.
• Центр инструментов машинного обучения.
• Центр фундаментальных исследований.
• Центр прикладных исследований.
• Центр управления проектами и инфраструктурой, который обеспечивает поддержку исследовательских команд в части процессов и ресурсов для вычислений.

Лучше всего о деятельности лаборатории расскажут её проекты. Лаборатория ИИ разрабатывает фреймворки и библиотеки для упрощения работы специалистов по машинному обучению. Остановимся на трёх из них, которые особенно важны для бизнеса. Ежедневно они улучшают пользовательский опыт в сервисах Сбера и упрощают работу инженерам и аналитикам.

LightAutoML (LAMA) появилась четыре года назад, среди её авторов многократные победители международных соревнований Kaggle. LAMA — это open-source-библиотека, которой пользуются дата-сайентисты. С помощью неё можно построить собственную модель «из коробки» за 10 минут.

Фреймворк сокращает время разработки и внедрения ML-модели и кастомизируется под потребности пользователя. В него команда интегрирует другие новейшие наработки по оригинальным алгоритмам и подходам.

Какие задачи решает фреймворк:

• Работает с любым типом данных: с таблицами, текстами и картинками.
• Автоматизирует машинное обучение с помощью автовалидации и бенчмаркинга.
• Выгружает отчёт после тестирования моделей, чтобы можно было подобрать оптимальную для конкретной задачи.

LAMA могут пользоваться дата-сайентисты из любых компаний — а ещё они предлагают доработки в открытом коде и давбт обратную связь по библиотеке.

RePlay существует в открытом доступе с 2021 года. Это тоже опенсорс-проект для людей, которые работают с данными: дата-сайентистов, дата-инженеров, ресёчеров.

Фреймворк упрощает работу с рекомендательными системами: приводит данные к единому формату, позволяет проверять алгоритмы на корректность и использовать разные части пайплайна в реальных сервисах. Все расчёты проходят в одном из трёх форматов Spark, Pandas, Polars. Это возможность для исследователей и инженеров тестировать новые алгоритмы и экономить время.

Сейчас фреймворк внедряется и используется в рекомендательных сервисах Сбера. RePlay подойдёт и для небольших компаний, которые не могут позволить себе найм дата-сайентиста.

Sim4Rec тоже работает с рекомендательными системами и не только сравнивает алгоритмы, но и оценивает качество их работы. Sim4Rec обучает рекомендации реагировать на предпочтения пользователя через анализ используемых товаров и истории взаимодействий.

Какие задачи решает Sim4Rec:

• Моделирует реакции пользователя на рекомендации.
• Использует синтетические данные, когда реальных не хватает.
• Может измерять бизнес-метрики до запуска AB-тестов.

С помощью этого фреймворка можно сделать работу алгоритмов рекомендаций эффективнее: они обучаются в специальном симуляторе данных, который имитирует поведение пользователя на сайте. Поэтому они легко прогнозируют предпочтения реальных людей.

Центр существует с 2017 года. Сначала он базировался в Сколково, а затем перешёл под управление Сбера. Его главный профиль — разработка роботов, но сотрудники также активно задействованы и в исследовании технологий.

Центр состоит из нескольких команд, вот некоторые из них:

• Группа Манипуляции и LLM: отвечает за обучение роботов конкретным действиям — взять, положить, собрать, вынуть, протереть.
• Группа Навигации: занимается тем, чтобы робот понимал и верно оценивал своё местоположение в пространстве.
• Инженерное направление: широкий спектр задач от программирования и моделирования электрических схем до отладки устройств на базе микроконтроллеров.

Суть проекта в том, чтобы создать «мозг общего назначения», который может применяться в разных сферах и самостоятельно взаимодействовать с окружающей средой.

Планируется, что роботы будут передвигаться в пространстве без рельс и дополнительной инфраструктуры. Это важно для их интеграции на производства — он не будет нуждаться в помощи человека.

SberShuttle — это автоматизированная логистическая складская система. Она может перемещать контейнеры с одной части склада в другую: например, к оператору и обратно. Тем самым уменьшается количество ручной работы.

Система полностью разработана Центром робототехники: от программного обеспечения до самой конструкции. В 2018 году на неё был получен патент.

SberShuttle состоит из нескольких частей:

• Зона хранения: здесь находятся предметы, которые шаттлу нужно перемещать.
• Лифт для вертикального перемещения: позволяет шаттлу перемещаться между полками на складе.
• Сам шаттл.
• Станция отбора: здесь сотрудник склада получает товар, который переместил шаттл.

Робот управляется искусственным интеллектом и алгоритмами, которые позволяют ему рисовать. Пока он пользуется только маркером и пишет картины в нескольких стилях. Вместе с нейросетью Kandinsky команда лаборатории планирует и дальше развивать его художественные навыки.

Этот робот уже выпущен в работу и используется в офисах Сбера. Вечером после рабочего дня он катается по этажам и дезинфицирует поверхности ультрафиолетовым лучом.

Сбер поддерживает сотрудников, которые стремятся проводить исследования и вносить свой вклад в науку. Для этого в компании есть вся необходимая технологическая инфраструктура.

Помимо развития собственных R&D-центров Сбер создаёт исследовательские лаборатории в партнерстве с ведущими университетами, помогает сотрудникам публиковаться в научных журналах и выступать на международных конференциях в качестве спикеров.

Если вам захотелось участвовать в разработке проектов лабораторий Сбера или запустить свой собственный, вам не нужна ученая степень. Присоединиться к научному комьюнити Сбера и взглянуть на работу R&D-лабораторий изнутри можно на одной из открытых вакансий на карьерном портале.