Как ИИ применяется с промышленными беспилотниками

Основные статьи:

• Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI)
• Беспилотный летательный аппарат (дрон, БПЛА)

Рис. 1. Взаимное влияние различных инновационных технологий

Аналитические данные говорят о том, что внедрение искусственного интеллекта и нейросетей стимулирует развитие новых технологий. В начале 2023 г. компания ARK Invest опубликовала отчет^[1], посвященный текущему состоянию и перспективам развития инноваций в мире, где показали, что технологии ИИ и нейросети оказывают влияние на развитие других инновационных технологий (роботизированная техника, облачные сервисы, молекулярные исследования и пр.).

Обратим внимание на степень влияния технологий друг на друга (рис. 1). Сегодня ИИ и нейронные сети выступают стимулирующим фактором развития автономной мобильности (жирная фиолетовая линия на рисунке), а данные, генерируемые автономными системами мобильности, в свою очередь, позволяют совершенствовать и развивать нейронные сети (тонкая бирюзовая линия).

Специалисты Aeromotus, интегратора промышленных беспилотных решений в России и официального дилера DJI, рассказали о том, как технология ИИ применяется с промышленными беспилотными летательными аппаратами. Компания занимается внедрением беспилотных технологий для научных, промышленных и коммерческих центров России.

Что такое технология искусственного интеллекта (AI)?

Сегодня технологии ИИ внедряются практически повсеместно - от обычного смартфона до высокотехнологичного оборудования, такого как промышленные беспилотники. Другие примеры интеграции ИИ в повседневной жизни - это устройства умного дома, беспилотные автомобили, чат-боты, почтовые сервисы, камеры наблюдения и пр.

Под искусственным интеллектом принято понимать технологию, способную, заменить человека в задачах, связанных с принятием решений в условиях отсутствия необходимой достаточной информации. Чаще всего эта технология применяется в тех областях, где есть большой объем накопленных данных - Big Data. Такая информация обрабатывается с помощью алгоритмов машинного обучения, что является главным условием для обучения ИИ и принятия решений.

Отметим, что системы с поддержкой ИИ не нужно предварительно программировать, вместо этого используются алгоритмы, которые могут работать, словно они обладают собственным интеллектом, напоминающим человеческий. Поэтому именно алгоритмы машинного обучения (в том числе и нейронные сети), используются для создания таких систем.

Технология ИИ для автономной работы дронов и автоматизации обработки данных

Развитие технологий автономной мобильности и ИИ увеличивает с каждым годом технологический потенциал дронов.

Во-первых, системы компьютерного зрения, установленные на дронах, позволяют им собирать обширные визуальные данные (фото и видео) в виде фотографий или видео. Обработка этих данных с использованием технологий ИИ позволяет обладать такой информацией, которую было бы невозможно либо очень дорого получить с использованием традиционных методов, требующих участия человека.

Во-вторых, беспилотники, использующие алгоритмы ИИ, все больше становятся автономными и независимыми от управления человеком, например, БПЛА самостоятельно могут определять направление и маршрут.

Таким образом, технологии ИИ позволяют осмысливать получаемые с помощью дронов визуальные данные и решать следующие задачи:

• Идентификация и нахождение интересующих объектов на изображении.
• Подсчет объектов.
• Сегментация изображения.
• Обнаружение изменений между двумя изображениями, разнесенными во времени.
• Классификация изображений.

Нейронная сеть в дронах помогает обнаруживать различные типы объектов, таких как транспортные средства, предгорья, здания, деревья, объекты на поверхности воды или вблизи нее, а также разнообразный ландшафт. Машинное зрение также помогает идентифицировать людей и животных с высоким уровнем точности.

Современный промышленный беспилотник сочетает в себе: двигательные и навигационные системы, GPS, датчики и камеры, программируемые контроллеры, а также оборудование для автоматизированных полетов.

Данные с камер анализируются в специальном ПО для извлечения полезной информации для использования в определенных целях. Этот процесс известен как компьютерное зрение и связан с автоматическим извлечением, анализом и идентификацией значимых данных с помощью одного или нескольких изображений, обработанных с помощью технологии компьютерного зрения. Компьютерное зрение, подкрепленное алгоритмами машинного обучения, радикально изменили производство дронов. С помощью компьютерного зрения дрон может обнаруживать и определять свое направление, чтобы безопасно летать, избегая препятствий на пути.

В то время, как дрон собирает данные в режиме реального времени, интеллектуальная система принимает независимое от человека решение на основе обработанных данных. При этом, благодаря достижениям технологии компьютерного зрения с поддержкой ИИ, БПЛА получают заранее определенные GPS-координаты точек отправления и назначения с функцией поиска оптимального пути до нужной точки без вмешательства со стороны человека.

Чтобы дрон научился обнаруживать самые интересующий тип объектов (как статичных, так и находящихся в движении), его нужно обучать на большом количестве данных. Это реализовывается при помощи специализированных программ хранения и анализа данных для обучения технологии ИИ.

Инструмент Section Analysis в ПО для обработки лазерных данных Lidar 360, который применяется для построения сечений (профилей) по облаку точек

ПО UgCS ATLAS AI для анализа геопространственных данных с дронов

UgCS ATLAS AI использует технологию искусственного интеллекта для автоматизации анализа данных.

Технология ИИ данного ПО обучается на основе действий пользователей и автоматизирует регулярные задачи анализа данных. Может выполнять подсчет объектов, измерять объем, создавать цифровую модель рельефа и пр.

ATLAS можно научить выявлять изменения активов, компонентов и геопространственных данных с течением времени. Это позволяет эффективно проводить мониторинг, проверять целостность объектов.

Сферы применения ПО: строительство и городское планирование, точное земледелие, горное дело и разработка карьеров, энергетика (ЛЭП).

Примеры использования промышленных дронов с поддержкой технологии ИИ

Дроны с технологией ИИ применяются для геодезических изысканий, в сельском хозяйстве, в строительной и нефтегазовой отраслях.

Такие инновации значительно облегчают работу пожарным, борющимся с лесными пожарами, спасателям для поиска людей и пр. ПО с технологией искусственного интеллекта используется для работы с данными, получаемыми беспилотниками, для целостного представления об исследуемых объекта и территории.

Дроны для управления умным городом

Большинство инфраструктурных объектов умных городов полностью или частично автоматизированы с помощью оборудования на основе технологии искусственного интеллекта. Например, для быстрого распознавания лиц и отслеживания объектов. Дроны помогают получить карту городских домов с высоты птичьего полета, что помогает инженерам-строителям, проектировщикам и архитекторам реализовывать строительные проекты с большей эффективностью. Кроме того, дроны используются для мониторинга дорог и дорожного движения, контролируют трафик и следят за безопасностью движения транспорта.

Дроны в высокотехнологичном сельском хозяйстве

В сельском хозяйстве дроны играют решающую роль в мониторинге состояния сельскохозяйственных культур и растений. Фермеры используют дроны, чтобы определить подходящее время для посева и внести нужное количество удобрений в нужное время. Беспилотники экономят средства и время аграриев, повышают производительность сельхозработ.

Дрон в сфере недвижимости и строительства

Строительные компании могут применять дроны с технологией ИИ для оптимизации большинства производственных процессов. С помощью БПЛА можно создавать трехмерные модели зданий и территорий под застройку (данные могут использоваться для BIM-проектирования), а также следить за ходом строительства и соблюдением техники безопасности, устанавливать техническое состояние зданий и др.

Агентства недвижимости используют дроны для получения снимков домов и коммерческих зданий, чтобы предоставить потенциальным покупателям информацию об объектах недвижимости в онлайн-режиме.

Отслеживание людей и распознавание лиц

Дроны также используются для отслеживания людей в общественных местах, для обнаружения подозрительно ведущих себя людей. Для этого применяются технологии, которые могут обучить ИИ обнаруживать людей по их чертам лица и идентифицировать их среди огромной толпы.

Дроны для обеспечения безопасности

Дроны используются в качестве камер безопасности для наблюдения за необычными действиями людей. Они помогают предотвращать кражи или насилие, несанкционированные митинги и прочие противоправных деяния.

Благодаря усовершенствованной технологии компьютерного зрения и более эффективному обучению автономному полету, дроны становятся все более востребованными в различных отраслях и сферах жизни человека.

Примечания