Дмитрий Данилин: «Мы на этапе тестирования нашего искусственного интеллекта»
— Дмитрий, ваш проект должен исключить ошибки при распознавании машин на КПП различных предприятий. В чем его суть и отличие от других разработок в этой сфере?
— Это программно-аппаратный комплекс, способный распознавать и идентифицировать автомобили на КПП. Ключевое отличие от большинства существующих решений подобного рода — это то, что если сейчас подобные системы делают упор на распознование номера, то мы учитываем не только его, но и весь целостный образ автомобиля. То есть это как распознавание личности по биометрическим показаниям.
Если наши конкуренты ставят перед программными продуктами задачу распознать модель и марку машины, то для нашей системы совершенно неважно, будет это «Opel Astra» или отечественная «Ока», она должна определять «свой-чужой» по цвету, номеру, особенностям контура, площади некузовных деталей. Причем номер выступает не только как один из признаков классификации, но и как основной инструмент сбора информации о машине.
— Сейчас много говорят об искусственном интеллекте, причем вкладывают в это понятие все, что угодно. Если говорить о вашей разрабьотке, то насколько правомочно говорить здесь об ИИ?
— На данном этапе мы разрабатываем две возможности — либо мы сами составляем образ автомобиля и загружаем в систему все ее особенности, либо перекладываем эту задачу на нейронные сети. В этом вопросе мы консультируемся с лабораторией нейробиометрических и нейросетевых технологий. Сейчас как раз мы на этапе тестирования нашего искуственного интелекта, который должен повысить эффективность нашего программного продукта
Важно понимать, что когда мы говорим о каких-то иденцифицирующих системах, то они не могут запускаться «по щелчку», им необходимо обучаться. Для этого нашей системе достаточно порядка 20-30 фотографий машины. Причем снимки не должны делаться специально, достаточно тех изображений, которые получаются с камер видеонаблюдения КПП. Ей достаточно несколько раз проехать через контрольную точку, чтобы сформировать пул данных по этому транспортному средству и ее эталонный образ. После этого система начинает ее распознавать.
То есть если в начале система учится у охранника, анализируя, как он реагирует на то или иное транспортное средство, то в последствие подсказывает и помогает ему.
— Вы верите, что все эти инновации будут востребованы в сегодняшних условиях или вахтер с тревожной кнопкой — незаменим и на российских КПП вечен?
— Все упирается в конечном случае в возможности потребителя. То есть, какой бы хорошей не была система, если для того, чтобы она работала необходим какой-то суперсовременный компьютер за 100 тысяч рублей, то ваша бизнес идея обречена на провал, мы работаем в наших реалиях, а это значит обычная камера, обычный шлагбаум, обычная аппаратура. Наша задача — снизить конечную стоимость продукта для потребителя и сделать так, чтобы ее внедрение не требовала серьезной перенастройки всех процессов и серьезного переобучения.
Не могу привести точные данные о российском рынке систем контроля и управления доступом, но он ежегодно растет где-то на 10 %, и это общемировая тенденция. Кроме того, вахтер с кнопкой никакого отношения к экономии средств не имеет. Возьмем нефтебазу, на которую в день приезжает большое количество бензовозов, причем не только штатных, но и сторонних потребителей или поставщиков. Человек есть человек, он устает и может ошибаться, и исключить проникновение злоумышленника в данных условиях — невозможно. С нашей системой человеческий фактор сведется к минимуму. При этом система может работать и в автоматическом режиме, там, где есть такая возможность, что позволит сделать централизованное наблюдение, которое может заменить целую смену охраны.
— В России всегда были и есть хорошие научно-технические разработки, а вот их внедрение пока, что греха таить, не самая сильная сторона отечественной науки. Ваш проект найдет спрос на рынке?
— Пока мы проработали пензенский рынок и выделили 35 крупнейших предприятий. С некоторыми уже ведутся переговоры. Один партнер нашего проекта уже есть на 100%. Это пензенский госуниверситет в лице службы безопасности и гражданской обороны и управления информатизации ПГУ. Собственно говоря, на этой базе наша система и тестируется. Это пять КПП с очень высокой нагрузкой — 5-6 машин в минуту в часы пик и 1,5 тысячи автомобилей в базе данных.
— Поступив в ПГУ, вы связали свою жизнь с наукой. В последнее время сложился стереотип, согласно которому успешный человек и ученый — далеко не всегда синонимы. Справедлива ли такая точка зрения?
— Современная наука, особенно прикладная, сейчас развивается очень бурными темпами. Тем более те области, которые предполагают как фундаментальную часть, так и прикладную, за которой стоит экономическая обоснованность, и, в конечном счете, это вопросы той пользы, которую наши разработки приносят людям и государству. Это очень круто!
— Чиновники как федерального так и регионального уровня в последнее время говорят о поддержке научной сферы. Что за этими словами? Есть ли возможности для занятия наукой в нашей провинциальной Пензе?
-Есть, и их достаточно много, причем для жителей с самого младшего возраста. К примеру, кванториумы — хорошо оборудованные площадки, где можно заниматься достаточно серьезными исследованиями еще учась в школе. Потом, кроме собственно учебы в ВУЗе, есть студенческие научные сообщества, возможность участия в грантовых конкурсах. Так, наш проект участвовал в конкурсе «Умник — 2019», защитились в финале и ждем решение Фонда содействия инновациям.
— Сейчас много говорят о технологическом прорыве, ты как человек, который в числе других и будет его совершать, как оцениваешь возможности нашего государства. Способна ли страна совершить скачек в развитии?
— Скажу коротко: если бы я в это не верил, я бы этим не занимался.
