Alexey Sokolov
В некотором смысле, мы решаем эту проблему с другой стороны.
Дело в том, что самосвалы итак оборудованы весами, да они не всегда точны, в зависимости от центра тяжести породы, но в целом дают приемлимую погрешность.
А вот перевод в объем уже хромает, как раз в силу разных факторов, таких, как влажность, средний размер куска и тип породы, а объем важен для учета на разных этапах.
Соответственно мы здесь добавляем инструмент, который позволяет более точно оценить объем и фракционный состав.
Таким образом происходит обогащение и кроссвалидация данных.
Хайп инструментария, на мой взгляд, в большинстве отраслей уже прошел, и каких-то завышенных ожиданий, которые сквозили несколько лет уже нет.
Сейчас это обычная разработка, не отличающаяся принципиально от разработки сервисов по автоматизации. Соответственно при запуске подобных решений считается технический и экономический эффект, и эта фаза, на которой значительная часть ML проектов убивается.
Так что здесь честная циничная рыночная картина мира, бизнес на хайповые вещи не особо желает тратить деньги. Нет эффекта, проект в мусорку.
Потому что задача более комплексная, чем измерения веса и объема.
1. Большая часть самосвалов оборудованы весами, но они расположены таким образом, что если горная масса смещена к краю, значения некорректны, и в данном случае оценка объема это дополнительная кроссвалидация.
2. Контролировать паспорт погрузки (смещения, отступы, перегрузы и прочее) весами нельзя, это только визуал. А такие вещи ведут к повышенному износу техники и созданию аварийных ситуаций.
3. Так же решаются задачи связанные с анализом гран.состава и обнаружением негабаритов. Это позволяет оценивать качество проведенных взрывных работ и лучше прогнозировать производительность комплекса дробления на последующих переделах.
Такое ощущение, что половина пользователей держат карты ради трех копеек кэшбэка.. Пользуюсь альфой лет 10, на кэшбэки честно говоря по барабану, проблем не испытывал тьфу-тьфу.
пока людей интересует "совпадение рота", видимо нет.
Согласен, довольно странно видеть такой отсталый 3d, когда существует stylegan2 и современные дипфейки..
ОФД уже получают данные в электронном виде, при этом понятия не имеют о том, что скрывается под наименованиями, которые указываются в различных вариациях. У одних магазинов одни названия и сокращения, у других - другие. В итоге на один товар с легкостью получаются сотни вариантов.
Мы решали задачу для одного из крупных ОФД по приведению названия из чека к каноническому виду, а так же отнесение к одной из 3 тыс. категорий еще 2,5 года назад. В основе так же лежал NLP.
Владимир,
вопрос про определение ИИ (да и вообще интеллекта) – скорее философский, давать определение смысла не вижу, но поясню так: сейчас ИИ является "зонтичным брендом" для технологий на основе машинного обучения, так уж повелось в медиапространстве, и аудитория привыкла видеть упоминание в ИИ в контексте проектов, реализованных на технологиях машинного обучения.
Машинное обучение применяется здесь в следующих местах:
1. Распознавание гранул (алгоритмы компьютерного зрения).
2. Предсказание невидимого слоя (предиктивная аналитика).
3. Оптимизация параметров работы мельницы.
Что касается альтернативных способов определения гран.состава, они были рассмотрены на этапе предпроектной аналитики. Мы не претендуем на то, что не существует альтернатив описанному способу. Однако в тех условиях, в которых выполнялся проект, выбранный подход получился оптимальным по срокам и стоимости внедрения, а так же удалось обойтись без серьезной модернизации линий. С точки зрения производственного процесса, проект прошел практически бесшовно.
Конфигурация системы позволяет относительно быстро выполнять работы по дообучению или переобучению системы. Конечно у нее, как и у всякой информационной системы есть свои ограничения и допущения.
Например:
если скорость конвейера будет увеличена в n раз, то текущая конфигурация инфраструктуры (свет, камеры), начнет подавать снимки недостаточного качества (появится размытие границ и т.п.), кроме того от изменения вибрации на ленте, изменится состав сырья в верхнем и нижнем слое, потребуется переобучение системы.
В тоже время, при масштабировании на большее число точек и получении более разнообразных материалов, система становится все более универсальной.
Стоимость внедрения под NDA. Если у вас есть схожий запрос, можем посчитать условия под вас, пишите в личку или на hello@redmadrobot.com.
В данном кейсе используется по одной камере на точку.
В другом проекте (где требуется высокое разрешение и распознавание мелких дефектов), конструкция до 12 камер в одной точке.
Проще говоря, ошибки бывают ложноположительные и ложноотрицательные.
Комментарий писал видимо теоретик, не сталкивавшийся в практике с проблемами медицинской сферы и требованиями регулятора. Найти к примеру хорошего офтальмолога, который на снимке может разметить все присутствующие нозологии, значительно сложнее, чем датасайнтиста, который потом натренирует годную модель. Я уж молчу про доступ к данным и вывод решения на рынок, там вообще мрак. А обсуждать на таком уровне обобщения "методы нейронок" (методы машинного обучения наверно, правда?) и ошибки первого, второго рода в целом бессмысленно.
Интересно, как китайцы считали количество предотвращенных самоубийств :))) ведь нельзя точно сказать, произошло бы оно или нет, без вмешательства)
Мда, чет не сравнивают с DGX-2 от nvidia, который вышел год назад, имеет 2 петафлопса, стоит 400к$ и его можно просто купить без понтов про "мы создали"
Что-то мне подсказывает, что вливание денег в эту нишу - лишь простимулирует ее на развитие :)
Разработчики deep-fake подобных алгоритмов, первыми же ломануться тренировать сетки, которые будут вычислять фейки, получать за это деньги у Facebook, на вырученные деньги совершенствовать качество deep-fake и далее по кругу :)))
Когда выделенные деньги кончатся, у нас наконец появятся совсем качественные deep-fake, которые на глаз уже не отличить :-D
Ответы на все эти вопросы потянут на отдельный доклад, но я постараюсь быть краток))
Согласование технического и экономического эффекта, это сложный длинный путь. Если вы работаете с подобного типа проектами, думаю, что тоже сталкивались с прохождением через контроллинг, экономистов и подтверждением технических эффектов. Соответственно на данном этапе в качестве эффекта принимается самый минимум.
Далее по вопросам:
1. За эталонные замеры сейчас принимаются маркшейдерские замеры. Учет же при логистике ведется или по весу, или по паспортному объему техники. В среднем на длинных горизонтах, маркшейдеры фиксируют объем ниже на несколько процентов, чем учетный.
Это значит, что на текущий момент техника не всегда используется оптимально, и для транспортировки общего объема руды в год, потребуется совершить несколько процентов дополнительных рейсов. Система конечно не сделает процесс идеальным, но лишний процент эффективности точно добавит.
2. Если правильно понял вопрос, то ответ в п.1
4. Негабарит. Негабариты (в нашем случае это куски больше 1200мм по одной стороне) так или иначе регулярно доезжают до фабрики, и тормозят производственный процесс, требуют привлечения бутобоя или проскакивают в дробилки и тогда, в зависимости от ситуации, или риск поломки оборудования, или проблемы по извлечению. Соответственно задача отлавливать негабариты на предшествующих этапах. Экскаваторщики обычно откладывают их в сторонку, потом подходит техника для измельчения.
5. Не 10 конечно) ГОК перерабатывает более 40 млн.тонн в год. Убрали "кривую загрузку", которая ведет к повышенному износу и недогрузы, которые в конечном итоге увеличивают необходимое число рейсов.
По доп.вопросам.
1. Это не совсем рамка, это Г-образная конструкция, соответственно сложностей с проходом через нее нет, и скорость можно не снижать. Достаточно держаться полосы, чтобы проходить в зоне видимости камеры. Когда мы ставили систему и анализировали результат, никаких проблем с размытием и прочим не было.
2. Я не скажу точную скорость, движения самосвала на данном участке, на глаз 20-30 км/час.
3. Хороший вопрос, точного ответа в настоящий момент нет, думаю, что смогу дать осенью. Дело в том, что качество погрузки лежит на машинисте экскаватора, и как изменится время погрузки мне сейчас сказать сложно, многое зависит от опыта каждого конкретного машиниста, а так же накопившейся практики после внедрения системы.