{"id":14284,"url":"\/distributions\/14284\/click?bit=1&hash=82a231c769d1e10ea56c30ae286f090fbb4a445600cfa9e05037db7a74b1dda9","title":"\u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0444\u0438\u043d\u0430\u043d\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u0442\u0430\u043d\u0446\u044b \u0441 \u0441\u043e\u0431\u0430\u043a\u0430\u043c\u0438","buttonText":"","imageUuid":""}

От сорняков к пробоинам: как искусственный интеллект помогает обнаружить то, чего не видит человеческий глаз

Часть 1: решение казахстанской компании Smart System Technologies для поиска дефектов на дорогах

Smart System Technologies – это молодая казахстанская IT-компания с основателем Ануаром Сарсембиновым , которая разработала два AI-решения. Одно из них – Smart Road Diagnostic System, которая анализирует фото дорог и находит даже самые незаметные повреждения.

— Как появилась ваша компания?

Наша история не совсем стартаперская: мы не искали проблему, не проводили предварительный customer development. Перед нами поставили задачу, и мы решили ее. Smart Road Diagnostic System – первый проект, с которого и началась наша компания.

Это было в 2020 году. Я уже закончил университет, у меня были свои небольшие проекты. Как-то я сидел в кафе с компьютером, занимался своими делами. И тут ко мне подходит один человек. Видимо, он увидел, что я занимаюсь программированием, и спросил, могу ли я создать решение, которое автоматически сканировало бы дорожное покрытие.

Оказывается, в Казахстане есть компания, которая делает фото почти всех дорог в стране, чтобы искать дефекты на них и затем передавать эти данные владельцам дорог. Тогда все эти снимки рассматривали вручную по несколько людей в каждой из областей страны, тратили много времени, но все равно пропускали какие-то трещины.

Тогда я вспомнил, что у меня есть друг, который придумал свой стартап: его алгоритм анализировал фото полей, чтобы обнаруживать сорняки и затем точечно распылять на них химикаты. Я подумал, что если некая программа анализирует фото и ищет определенные виды растений, значит ее можно обучить искать пробоины и трещины на асфальте.

Так, мы объединились с этим другом, а затем позвали в команду еще пару ребят. Мы смогли автоматизировать процессы: нам скидывали на фото, а мы загружали их в систему и выдавали анализ в виде эксель-таблицы.

— Насколько удалось оптимизировать работу?

Наша система распознает 10 видов дорожных дефектов с точностью более 95%. Причем теперь мы находим в полтора раза больше повреждений всего за 1-2 часа, и для этого нужен всего один специалист.

— Как выглядит система, которая снимает дороги? Это какие-то коптеры?

Нет, это было бы слишком сложно. Это выглядит как конструкция с камерами, которая крепится к каркасу машины.

— Насколько масштабируема ваша идея? Если в Казахстане есть монополия на мониторинг качества дорог…

Мы наладили партнерство с российскими компаниями. Причем именно с теми, кто производит само оборудования для сканирования. Таких компаний в России 2-3. Одной из них мы продали лицензию на использование нашей технологии. Так, с каждой покупки оборудования у этой компании, мы получаем процент. И нам это выгодно, поскольку аппаратуру нужно заменять раз в 3–4 года, а значит сделки всегда будут.

Что касается других рынков, мы пока приостановили их поиск, потому что сосредоточились на другом нашем продукте – MultiCode.

Подробнее о втором решении компании – читайте в нашем следующем материале.

0
Комментарии
-3 комментариев
Раскрывать всегда