14 августа Ольга Ускова, основатель и глава компании Cognitive Technologies, написала на своей личной странице в Facebook:
"Мы Их сделали и мы сделали Это. Cognitive Agro Pilot, установленный на комбайны RSM 181 TORUM РостСельМаша, удачно собирает урожай в беспилотном режиме в Краснодарском крае."

На разработку интеллектуальной системы Cognitive Agro Pilot, предназначенную для установки на сельскохозяйственную технику (комбайны, тракторы), ушло более пяти лет. Но результат, по словам Ольги, стоил затраченных усилий.

"Не обошлось без курьезов, приведших к новой победе. Системы беспилотности и нейронные сети готовили и обучали под обработку пшеницы, а это довольно высокая культура. Когда приехали в поля, выяснилось, что фермеры выделили ячменное поле, средняя высота колоса 20-30 см... И здесь-то был реальный тест - и инструментария, и команды... В ночь и в выходные вышли работать и офисы в москве, и в чебоксарах, и бригада в Ростове.
Результат превзошел все ожидания. Низкорослый Ячмень обрабатывается беспилотно по самому люксовому разряду."


Технологический процесс управления беспилотным комбайном устроен так, что его передвижение осуществляется по кромке поля либо вдоль уложенного валка. Система искусственного интеллекта сигнализирует, что она видит кромку или валок и готова принять управление на себя. Водителю при этом сообщении достаточно нажать кнопку автопилота для передачи управления и подтверждения этого действия.

Автоматизированный комплекс, помимо системы искусственного интеллекта, состоит из вычислителя с дополнительными блоками сопряжения с бортовыми системами комбайна, а также видеокамеры. Важной особенностью данной системы является то, что для ее работы требуется всего одна видеокамера. Это означает не только простоту в установке и эксплуатации, но и более низкую стоимость.

В основе Cognitive Agro Pilot лежит технология глубокого обучения нейронных сетей. В течение 2016 года разработчики Cognitive Technologies в реальных полевых условиях вели работы по сбору дата-сетов и обучению нейронной сети объектам и ситуациям, с которыми столкнется "интеллектуальный" комбайн в процессе работы. По состоянию на август 2017 года нейронная сеть способна выделять пять основных классов объектов полевой сцены:
- нескошенная часть поля
- скошенная часть поля
- валок
- жатка (часть механизма комбайна, скашивающая колосья) - вернее, та ее часть, которая попадает в поле зрения камеры
- остальные объекты (деревья, сорняки, препятствия, другие комбайны и т.д.)
Кроме того, ИИ системы способен различать типы границ поля (кромки, валка), что и позволяет обходится одной камерой без дополнительных датчиков. В систему заложена возможность добавления новых типов границ - вспаханное и невспаханное поле, рядка (тип высадки, например, кукурузы или подсолнечника). Таким образом, уже в ближайшей перспективе список культур, с которыми будут работать "умные" комбайны, существенно расширится.

Полностью беспилотный комбайн компания рассчитывает создать к 2023-2024 году. Работы по проекту Cognitive Technologies проводит по соглашению с Минобрнауки России в рамках реализации федеральной целевой программы "Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2014-2020 годы". На реализацию технологической части проекта ведомством было выделено 34 млн рублей.

Источник: Facebook