В России разработали искусственно-интеллектуальную программу, которая выявляет действия, способные привести к аварийным ситуациям на производстве. К таким действиям относят курение на рабочем месте, разговоры по телефону и употребление алкоголя. В нынешнее время более четверти несчастных случаев (27,8%) на рабочих местах связаны с неосторожностью сотрудников. Новая система, созданная учеными СПб Национального исследовательского университета ИТМО, призвана уменьшить эту долю. Подробнее о том, как современные технологии помогут повысить безопасность на российских производствах, читайте в материале «Известий».
Что известно о разработке специалистов ИТМО?Учёные Санкт-Петербургского университета ИТМО создали программу, способную фиксировать опасные действия, приводящие к авариям на производстве, включая курение, телефонные разговоры и употребление спиртного. Об этом корреспондентам «Известий» сообщили в пресс-службе университета.
Согласно информации Социального фонда России, именно из-за неосторожности работников происходит около 27,8% несчастных случаев. В настоящее время для контроля за производственной безопасностью и в общественных местах применяются системы видеонаблюдения. Из-за того, что видео часто просматривается вручную, этот метод недостаточно эффективен — человеку сложно одновременно следить за множеством экранов, и из-за усталости или отвлечения он может пропустить важное событие.
Для автоматизации этой задачи применяются нейросети, которые позволяют постоянно фиксировать и выделять значимые события среди продолжительного видеопотока. При этом каждый алгоритм имеет свои ограничения.
— Например, существующие российские модели промышленного видеонаблюдения способны распознавать объекты (например, наличие касок или масок), но неспособны отслеживать действия. Зарубежные модели работают с действиями лучше, однако их точность пока оставляет желать лучшего: алгоритмы, обученные на базе данных ИТМО, корректно идентифицировали действия в 24% случаев (VideoMAE) и 48% случаев (Hiera), — отметили в университете.
Новый российский алгоритм ActionFormer способен распознавать до десяти действий с точностью порядка 80% — это значительно выше результатов зарубежных конкурентов. Благодаря своей компактности (3,7 млн настраиваемых параметров против 22–73 млн у аналогичных моделей) российская нейросеть работает с минимальными запросами к вычислительным ресурсам.
Каковы перспективы новой программы?Разработка представляет собой два компонента: одна модель выявляет ключевые точки тела человека на изображениях, а вторая анализирует действия и отслеживает перемещение работников. Система фиксирует нарушения — разговоры по телефону, перемещение оборудования или отвлечение от работы в важные моменты.
По словам Валерии Ефимовой, руководителя проекта и кандидата технических наук, данные о нарушениях передаются в базу или оператору в зависимости от настроек.
— Программа дает возможность отслеживать любые действия, которые могут привести к чрезвычайным ситуациям на производстве. Кроме того, система помогает предотвратить отказ камер при умышленном загрязнении или закрытии объектива, что является нарушением техники безопасности на многих предприятиях, — объяснила Ефимова.
Разработка уже успешно используется на одном из крупных предприятий в Пермском крае, где позволила сократить физические проверки втрое и избежать инцидентов, например, ошибок при ремонте оборудования из-за отвлечения работника. Сейчас команда продолжает совершенствовать программу, ведется работа по адаптации нейросети для носимых камер с целью применения в шахтах.
— С помощью нейросетей будет возможно контролировать, что бригада выполняет необходимые действия и соблюдает технику безопасности: применяет средства индивидуальной защиты, следует инструкции, безопасно спускается по лестницам, — пояснила Валерия Ефимова.
Кроме того, разрабатывается версия программы для жилых комплексов, обученная на 150 тысячах кадров. Она фиксирует различные нарушения — например, распитие алкоголя на детских площадках, несанкционированную разгрузку грузовиков или попытки проникнуть в подъезд. В перспективе система также сможет выявлять акты вандализма, например, порчу скамеек и газонов.
Чем уникальна разработка специалистов ИТМО?Директор по развитию бизнеса Artezio (входит в группу ЛАНИТ) Денис Харченко объяснил «Известиям», что в России и за рубежом предпринимаются попытки создать системы для повышения безопасности на производстве, но методы различаются.
Ранее существующие российские решения для промышленного видеонаблюдения определяют только наличие объектов, но не анализируют последовательность их действий.
— Это как сравнивать фотографию и фильм: фиксировать объект просто, а вот понять, что он делает во времени — гораздо сложнее, — подчеркнул эксперт.
Из зарубежных моделей можно назвать SlowFast и X3D, которые способны распознавать действия, но их точность для промышленных задач составляет примерно 60-65%. При этом они требуют больших вычислительных ресурсов, что затрудняет экономичное внедрение на производствах.
— Интересной особенностью разработки ИТМО является сочетание высокой точности и небольшой вычислительной нагрузки — важно для масштабных предприятий с сотнями камер. Это компактное решение, которое можно запустить на обычном сервере предприятия без необходимости использования дорогих облачных сервисов или закупки дорогостоящего оборудования, — пояснил Денис Харченко.
Как IT-системы влияют на безопасность производств?Влияние современных IT-систем на безопасность на производстве очень велико. Практика показывает, что метод контроля через проверки и ручное просмотр видеозаписей не обеспечивает постоянного контроля: инспектор не может одновременно находиться в разных местах, а оператор теряет концентрацию уже через 20-30 минут наблюдения за множеством экранов.
— Автоматические системы распознавания действий работают круглосуточно без потери внимания и способны моментально реагировать на потенциально опасные ситуации. Представьте: система замечает, что сотрудник заходит в опасную зону без каски или курит рядом с легковоспламеняющимися веществами, и сразу же предупреждает диспетчера. Это уже не борьба с последствиями — это предотвращение инцидента, — отметил Денис Харченко.
По его словам, внедрение таких алгоритмов уже активно идет и даёт хорошие результаты. В металлургии системы компьютерного зрения используются для контроля горячих участков, где из-за высоких температур постоянное присутствие человека невозможно. Система проверяет правильность ношения термозащитных костюмов, соблюдение безопасной дистанции от плавленных металлов и предупреждает о нахождении рабочих в опасных зонах.
— На одном из предприятий Челябинской области после внедрения подобной системы число термических травм снизилось на 40% в течение первого года, — подчеркнул Харченко.
Директор по ИИ «Группы Астра» Станислав Ежов считает, что применение таких систем является важным процессом для большинства современных предприятий. На базе искусственного интеллекта можно за одну смену зафиксировать до 350 критических ситуаций: появление посторонних на охраняемой территории, нарушение ношения спецодежды, попытки несанкционированного проникновения или падения сотрудников, что человеку осуществить физически невозможно.
Каков потенциал ИИ в сфере безопасности?Эксперты отмечают, что искусственный интеллект не только улучшает безопасность на производстве, но и коренным образом меняет её парадигму: компании уходят от реактивного подхода к проактивному. Раньше безопасность строилась на изучении уже случившихся происшествий и попытках не допустить их вновь. Сегодня с помощью ИИ возможно прогнозировать опасные ситуации заранее. Современные алгоритмы анализируют поведенческие паттерны и выявляют аномалии, которые человек не способен заметить при обычном наблюдении, отмечает Денис Харченко.
— Например, система замечает, что сотрудник стал двигаться медленнее, чаще останавливается, изменилась его осанка. Для человека эти изменения едва заметны, а алгоритм уже понимает: работник может уставать или чувствовать недомогание, и повышается риск ошибки. Система может рекомендовать отдых или смену задач до того, как усталость приведёт к травмам, — пояснил эксперт.
Он полагает, что в ближайшие 2-3 года можно ожидать прорыва в области безопасности. Системы станут мультимодальными — смогут обрабатывать не только видео и изображения, но также звук, вибрации, тепловые карты.
— Представьте, система улавливает нестандартный звук станка и сопоставляет это с движениями оператора, понимает, что оборудование работает на пределе и предупреждает о необходимости технического обслуживания до поломки. Это следующий уровень предиктивной безопасности, — сказал Харченко.
Также большой потенциал связан с интеграцией носимых устройств. Умные каски и браслеты смогут передавать данные о пульсе, температуре тела, уровне стресса, а система компьютерного зрения будет сверять их с поведением сотрудника. При высоком пульсе на опасном оборудовании система может временно заблокировать станок и предложить сделать перерыв.
— Мы идем к концепции цифрового двойника каждого сотрудника, когда ИИ будет знать индивидуальные особенности и риски конкретного человека, — заключает эксперт.
Как промышленная видеоаналитика развивается в России?По словам Станислава Ежова, в России около 80% систем промышленной видеоаналитики — отечественного производства. Это значит, что большинство решений для анализа видео с камер на заводах, электростанциях и других ключевых объектах создаются российскими компаниями.
— Преобладание российских разработок связано с поддержкой импортозамещения, развитием собственных технологий и жёсткими требованиями безопасности, — отметил эксперт.
По его словам, ИИ-системы внедряются в критически важных отраслях. На атомных электростанциях они контролируют соблюдение техники безопасности, автоматически проверяя наличие всех 26 элементов средств индивидуальной защиты. Это помогает предотвратить ошибки и нарушения, которые могут привести к авариям. На металлургических фабриках ИИ анализирует изображения с камер для своевременного обнаружения дефектов — трещин, включений и прочих неровностей поверхностей металла. Такие системы работают в режиме реального времени, что позволяет выявлять брак до выпуска продукции, экономя время и ресурсы.
Аналитики прогнозируют, что российский рынок промышленной видеоаналитики будет расти и к 2030 году достигнет объема 5,6 млрд рублей. Это свидетельствует о том, что компании всё активнее переходят на «умные» технологии вместо ручного контроля. При этом по мнению Ежова, уже сейчас выделяются несколько тенденций.
— Во-первых, решения переходят от единого алгоритма к многоагентным системам, использующим несколько специализированных моделей ИИ одновременно. Во-вторых, всё больше обработок данных смещается непосредственно на камеры или близлежащее оборудование — это edge-вычисления. В-третьих, с развитием сетей 5G появляется возможность передачи больших объемов видео в реальном времени, — подытожил эксперт.
Тем не менее с ростом масштабов внедрения ИИ важно соблюдать все безопасность и нормативы.