Нейросеть для производства: рассказываем как мы прошли через бюрократический ад и подружили нейросеть с светофором

Нейросети играют важную роль в обеспечении безопасности в промышленных зонах, предоставляя инструменты для раннего обнаружения угроз и предотвращения аварийных ситуаций. Они позволяют повысить эффективность и надежность систем безопасности и улучшить общую безопасность на производстве. В этой статье мы расскажем как мы внедрили такую Систему в работающий завод, а также расскажем с чем столкнулись в процессе: от срыва сроков и бюрократического ада, до успешной сдачи проекта.

Риск быть задавленным. Как избежать?

Несколько лет назад мы выиграли конкурс по разработке Системы в промышленную зону. На тот момент мы были молодой и неопытной командой. Это сейчас за нашими плечами 57 проектных внедрений в 10 странах мира, но тогда мы не учли некоторые тонкости, что в конечном счете не единожды вышло нам боком. Заказанная Система должна была регулировать движение на промышленной зоне, используя компьютерное зрение.

Компьютерное зрение является областью искусственного интеллекта, которая позволяет компьютерам "видеть" и анализировать изображения или видео, аналогично тому, как это делает человеческий глаз. Оно использует алгоритмы и модели машинного обучения, включая нейронные сети, для обработки визуальной информации. Задача компьютерного зрения - распознавание и классификация объектов на изображении или видео. Компьютер может быть обучен совершать действия на основе этого распознавания, например, автоматическое торможение автомобиля при обнаружении пешехода.

На объекте, куда планировалось внедрять Систему, пешеходная зона пестрила слепыми зонами и пересекалась с местами, где регулярно проезжает техника. Водитель физически не может обеспечить полный визуальный контроль всех сторон машины, в связи с чем на предприятии могли произойти несчастные случаи. В целях обеспечения безопасности жизни людей, нас попросили разработать нейросеть.

Мы подумали и решили не изобретать велосипед заново и взяли работающую модель из повседневности. Иначе говоря - организовали дорожный трафик внутри завода: со своими правилами, очередностью движения и самое главное - навороченными светофорами. Иными словами, мы создали Систему, которая берет изображение с камеры и с помощью компьютерного зрения определяет наличие транспорта и человека в кадре. По результатам детекции Система принимает решение, какой свет зажечь на светофоре. На тот момент мы давно работали с подобными Системами, правда, светофор ни разу не подключали, но немного разобравшись в устройстве мы поняли, что это все можно сделать с помощью Ethernet-реле, как уже реализовывали на объекте в СНТ.

С точки зрения реализации - проект на самом деле весьма прост. Работ буквально на недели две-три, еще неделя на отладку и на дообучение модели, однако мы столкнулись с рядом проблем, которые затянули проект на месяцы. Дальше продолжим рассказ в формате: проблема/решение.

Проблемы и решения

Как всегда бывает, почти каждый проект содержит в себе подводные камни. От опыта специалистов зависит - можно ли засечь их на раннем этапе. С точки зрения реализации проект простой, но на практике всплыли проблемы иного характера, о них подробнее ниже.

Доступы

Первая проблема - доступы. Так как сервер завода, где должна крутиться наша Система находится в другом городе, то понятно, что нам необходим удаленный доступ. Вроде, ситуация рядовая, но так как это крупная корпорация, то за безопасностью они следят очень внимательно, особенно в плане получения доступов. Просто подключиться, раскатить и завершить проект - не получится. Мы встретились с первым кругом ада.

Для подключения к серверу нам давали физический токен на флешке.

Что такое физический токен доступа?

Физический токен доступа – это устройство, которое предоставляет дополнительный уровень безопасности при входе в систему или получении доступа к конфиденциальной информации. Он обычно имеет форму карты, ключа или USB-устройства.

Корпоративная компания, имеющая множество филиалов и сотрудников, работающих удаленно, может требовать использования физического токена доступа при подключении к корпоративной VPN. Только уполномоченным сотрудникам будет дан доступ к внутренним сетевым ресурсам компании, что обеспечивает безопасную передачу данных через интернет.

Далее с помощью этого токена предоставляется доступ к VPN, который позволял подключиться к виртуалке в подсети сервера, но при этом отрубался интернет. Вроде бы, вполне адекватный и безопасный способ, но есть несколько нюансов, которые создали нам трудности:

Программы, которые предоставляют VPN не совместимы с другими ОС, кроме Windows, а у многих в сфере разработчиков Linux/Ubuntu/MacOS, абсолютно все, кроме Windows. К тому же токены физические, а наши специалисты на тот момент были сосредоточены в разных местах, в разных регионах. Поэтому процесс настройки доступа занял много времени.
Система безопасности - это хорошо, но плохо когда не продуманы возможности масштабирования и разработки. При оценке проектов в будущем мы обязательно обращали внимание на этот пункт. Тогда же мы в итоге решили настроить доступ только одному разработчику, чтоб он мог сидеть и раскатывать новые версии. Когда встал вопрос как этот доступ обеспечить, начался второй круг ада.

Бюрократия и проблемы общения

К тому моменту нам требовалось сделать пару вещей:

  • Открыть порты
  • Предоставить удаленный доступ по SSH
  • Предоставить доступ по VNC

Но произошли проблемы с коммуникацией с двух сторон. С одной стороны - мы, которые не совсем понимали, чего именно нам будет достаточно для того, чтоб продолжить разработку. С другой стороны - инженер, который занимался доступами и не проявлял инициативу. Это вылилось в то, что все пункты запрашивались последовательно, а не параллельно. Каждый пункт требовал написания заявки службе безопасности. Каждая такая заявка рассматривалась по меньшей мере неделю.

Ровно месяц прошел с момента начала работ до момента возможности заливать наш код на сервер. Конечно, в дальнейшем мы всегда интересовались, какая служба безопасности у клиента, как выглядит процесс получения необходимой для работы информации, какой круг лиц ответственен за ее предоставление и т.д. Но в тот момент мы отработали в темпе клиента, из-за чего понесли дополнительные убытки.

Неверное представление о работе нейросетей

Нередко заказчик не совсем понимает, что такое искусственный интеллект: что он может, как работает компьютерное зрение, что можно реализовать быстро и просто, а что требует отдельной научно-исследовательской работы. В этом плане этот проект не стал исключением, поэтому заказчик в ходе выполнения периодически добавлял нам работы, желая от своей Системы дополнительных фич, зачастую невозможных.

Возможности нейросетей в промышленном секторе

Чтобы избежать проблем, которые может породить последний пункт прошлого блока, мы решили рассказать о кейсах применения нейросетей в промышленном секторе:

  • Нейросети используются для анализа видеопотока с камер наблюдения в промышленных зонах. Они могут автоматически распознавать и классифицировать объекты на видео, такие как люди, транспортные средства, определенные типы оборудования и т. д.
  • Нейросети могут обнаруживать нежелательные и опасные события на производстве, такие как пожары, утечки газа, взрывы и другие чрезвычайные ситуации. Они могут сигнализировать об этих событиях операторам и активировать аварийные системы.
  • Нейросети могут отслеживать поведение работников на производстве и обнаруживать аномалии. Например, они могут определить, если работник находится в опасной зоне без соответствующей защитной экипировки или если происходит нарушение процесса безопасности.
  • Нейросети могут помочь в управлении доступом в промышленные зоны. В этом помогает технология автоматического распознавания лиц сотрудников. По итогам проверки Система решит: предоставить доступ, либо регистрировать нарушение безопасности.
  • Нейросети могут предупреждать о предстоящих аварийных ситуациях, основываясь на анализе различных параметров производственного оборудования, таких как температура, давление, вибрация и другие датчики. Это позволяет предпринять необходимые меры по предотвращению аварий и повышению безопасности.
  • Нейросети могут обрабатывать большие объемы данных и анализировать их с целью выявления скрытых угроз безопасности. Они могут обнаруживать шаблоны и аномалии, которые могут быть незаметны человеческому оператору.
  • Нейросети могут использоваться для прогнозирования будущих рисков и создания моделей предотвращения аварийных ситуаций. Они могут анализировать исторические данные, включая данные о происшествиях и нарушениях, и предсказывать потенциальные проблемы в будущем.

Итоги проекта

Тот проект мы планировали завершить за пару недель, но все вылилось в три месяца. Как итог, получили бесценный опыт, за который заплатили рублем: проект был копеечный, брали в основном для портфолио. Иными словами, думали, что приключение на 20 минут, “вошли и вышли”, но все оказалось иначе. Молчим про потраченное время, нервы и силы. Зато удовольствие от сдачи проекта, довольный заказчик, и, возможно, спасенные жизни - все это с лихвой перевешивает.

Если хочешь обезопасить жизнь своих сотрудников, предугадать проблему, а не бороться с последствиями, получать быструю и качественную аналитику по производству в пару кликов - оставляй заявку на нашем сайте и получи бесплатную консультацию о потенциале внедрения нейросетей в твое производство.

1616
7 комментариев

Думал, будет больше жира про обучение и проблемы, но все равно интересно:)

2
Ответить

Олег, спасибо за отзыв! Будем и дальше стараться писать интересные статьи

Ответить

Нейросеть для производства? А зачем нам люди?

1
Ответить

Я больше скажу, ML'ки в промышленности, агробизнесе намного кайфовее, чем в в диджитале :)

1
Ответить

Тарас, привет! В данном случае нейросети - это вспомогательный инструмент, который помогает человеку, а не заменяет его.

С другой стороны, мы понимаем ваши опасения. Мир будущего, где большая часть компетенций будет обеспечена через технологии - уже на горизонте. И как с этим быть, нам еще предстоит понять. Сразу на ум приходит промышленная революция, когда появилось такое явление как технологическая безработица. В отдельную касту выделялись луддиты, которые начали сжигать станки, забирающие, по их мнению, рабочие места. Сами станки требовали меньших компетенций, чем станки старого образца, в связи с чем упала часовая оплата.

Тогда человечество приспособилось, но это потребовало времени. Зато сейчас на автоматизацию промышленного производства мало кто смотрит сугубо негативно.

Мы считаем, что надо взвешивать все за и против и не забывать, что нейросети несут с собой массу преимуществ. В той же медицинской сфере качество диагностики за счет нейросетей существенно улучшилось. И лично автор этой статьи, в случае чего, предпочел бы попасть на операционный стол к специалисту, который владеет современным арсеналом диагностики. А вы?

Ответить
Комментарий удалён модератором

Насколько я знаю, ЦОДД уже давно это использует на загруженных участках в Москве :)

1
Ответить