Искусственный интеллект (AI) уже не первый год возглавляет списки ключевых технологий, а его влияние продолжает распространяться на различные сферы. По оценкам Gartner, к 2022 году объем рынка искусственного интеллекта достигнет 3,9 трлн. долларов, а PwC прогнозирует, что к 2030 году AI может принести мировой экономике 15,7 трлн. долларов. Прирост ВВП в отдельных странах благодаря AI сможет превысить планку в 25%. В индексе воздействия искусственного интеллекта, который считает PwC, учтено около 300 потенциальных вариантов применения AI в ритейле, финансах, здравоохранении, производстве, логистике и многих других индустриях. Поэтому не удивительно, что сегодня в мире действует так много хабов, уделяющих пристальное внимание вопросам развития искусственного интеллекта. И одним из основных, пожалуй, является Швейцария, где уже более 30 лет занимаются исследованиями и внедрением этой технологии, и где действует научно-исследовательская лаборатория IBM Research. О новых разработках лаборатории IBM Research в Цюрихе, связанных с искусственным интеллектом и не только, читайте в материале Infocity.
Искусственный интеллект и Интернет вещей в мониторинге устаревших мостов, туннелей и магистралей
Очень тяжело спрогнозировать жизненный цикл сложных конструкций. Независимо от того старые это конструкции или новые поведение их может постоянно изменяться. Непредсказуемые события, происходящие с той или иной периодичностью, оказывают влияние на изменение поведения подобных конструкций, поэтому классические схемы обслуживания и мониторинга для обеспечения их безопасной и надежной эксплуатации очень часто оказываются недостаточными. Организации борются со старением оборудования, трудностями физического осмотра и высокой стоимостью постоянного обслуживания. Вот почему исследователями из IBM Research было принято решение привлечь к решению подобных вопросов искусственный интеллект и… дроны.
Новая технология от IBM Research и ее партнеров в сочетании с данными, собранными с беспилотных летательных аппаратов и датчиков, может сэкономить время и поможет своевременно исправлять проблемы. Рассмотрим пример США, где согласно отчету по мостам Американской ассоциации дорожно-транспортных строителей за 2019 год, в Соединенных Штатах 4652 моста из 616087 считаются «конструктивно дефектными». Это значит, что каждый из 13 мостов имеет существенный дефект, который требует срочного ремонта или, по крайней мере, снижения скорости движения по нему и ограничению потока проходящего транспорта. Каждый день эти мосты осматриваются бесчисленное количество раз! И эти проблемы распространяются не только на мосты. Трещины и выбоины на бетонных автомагистралях влияют на бесперебойную доставку товаров, что, в свою очередь, негативно сказывается на экономике страны. Обрушение туннелей может оставить в непригодном состоянии данный участок дороги на продолжительное время, что приведет к заторам на близлежащих дорогах. Разрушение плотин может вызвать наводнения и т.д. Выявление таких угроз не только дорого обходится бюджету и отнимает много времени, но и сам процесс мониторинга бывает достаточно сложен.
В то время, как команде специалистов, в которую порой входят и профессиональные альпинисты, может потребоваться месяц, чтобы осмотреть все опоры большого моста, дрон облетит их за один день. Обычно дронами управляет человек-оператор, но исследователи IBM в лаборатории компании в Хайфе в Израиле разработали автоматизированную навигационную систему, которая позволяет беспилотным аппаратам летать полностью автономно. Согласно запрограммированным алгоритмам они перемещаются по структуре моста и делают снимки трещин. Затем система искусственного интеллекта, разработанная в IBM Research, анализирует изображения, чтобы определить возможные проблемы и предупредить о необходимости более тщательного их исследования. Помимо экономии времени и повышения безопасности процесса проверки, еще одним ключевым преимуществом является то, что дроны делают снимки всегда с одного и того же угла и расстояния, в то время как люди могут фотографировать один элемент опоры каждый раз по-разному.
IBM в сотрудничестве с владельцем и оператором одной из крупнейших инфраструктур в мире Sund & Bælt и итальянской компанией Sacertis, которая разработала систему мониторинга на основе датчиков Интернета вещей для мостов, дорог и прочих инфраструктурных объектов, используют несколько технологий. Сюда входят беспилотные летательные аппараты, которые автоматически собирают изображения с высоким разрешением через регулярные промежутки времени, искусственный интеллект для интерпретации изображений и датчики, установленные на определенных участках наблюдаемых объектов для выявления комплекса внутренних проблем. Так, например, используя искусственный интеллект IBM, компания Sacertis недавно проанализировала изображения самого длинного в Европе подвесного моста Storebælt, сделанные дроном. Это третий по длине подвесной мост в мире, соединяющий восточную и западную части Дании.
«Программное обеспечение не выявило каких-либо серьезных дефектов, требующих неотложного внимания, но оно нашло трещины. Эти трещины свойствены бетону, и, вероятно, в мире нет конструкции, в которой их не было бы, — говорит основатель Sacertis Андреа Куомо (Andrea Cuomo). — Но есть трещины, на которые можно не обращать внимание, и есть структурные трещины, подрывающие стабильность объекта. Поэтому, чем раньше вы закроете такие трещины в бетонной основе, тем лучше, ведь со временем влажность может увеличить их и привести к нарушению структуры бетона».
По словам ученого-аналитика IBM доктора Криштиану Малосси (Dr. Cristiano Malossi), возглавляющего команду, которая занимается разработкой платформы для автоматизации искусственного интеллекта NeuNetS (Neural Network Synthesis Engine), на изображениях, полученных дронами с моста Storebælt, искусственный интеллект может различать трещины, водоросли и ржавчину с точностью до 94%. «Степень точности потенциально может улучшиться со временем, когда мы получим больше данных. Тем более мы ожидаем, что в будущем у нас будут более совершенные модели искусственного интеллекта», — добавляет он. Таким образом, интеграция подобного подхода с математическими моделями, системами мониторинга на основе датчиков, аналитикой данных и передовыми знаниями в области гражданского строительства позволит инженерам гораздо точнее оценивать устойчивость конструкций, а также определять срок их службы и планировать профилактическое обслуживание.
Также у компании IBM есть отраслевое решение Maximo for Civil Infrastructure, которое обрабатывает информацию, получаемую от различных источников данных. Сюда входят данные о техническом обслуживании и проектировании, данные с устройств Интернета вещей и датчиков на конструкциях, стационарных камерах и дронах, а также данные о погоде, которые поступают от The Weather Company. Все вместе это помогает измерить степень воздействия таких повреждений, как трещины, ржавчина и коррозия, вибрации и напряжение при смещении. Внедряя IBM Maximo for Civil Infrastructure в сочетании с инструментами визуального распознавания искусственного интеллекта, разработанными в IBM Research, организации могут моделировать, отображать и отслеживать свою инфраструктуру.
«Мосты, туннели и дороги обеспечивают доступ к семье, возможностям трудоустройства, образованию и многому другому, но большая часть этой инфраструктуры стареет. С Maximo for Civil Infrastructure IBM применяет технологии Интернета вещей и искусственного интеллекта, чтобы помочь организациям улучшить мониторинг этих структур и управлять их ремонтом», — отмечает генеральный директор IBM Watson IoT, кандидат наук Карим Юсуф (Kareem Yusuf). — Промышленный опыт Sund & Bælt в сочетании с 30-летними инвестициями IBM в возможности Maximo могут быть использованы для оказания помощи организациям в их обслуживании и эксплуатации устаревшей инфраструктуры по всему миру».
Ярким примером того, как востребована эта технология, является недавнее соглашение, в рамках которого компания IBM создаст систему мониторинга 2000 объектов Autostrade per l’Italia на базе Интернета вещей. Данная система будет помогать контролировать состояние дорожной инфраструктуры: мостов, дорог, тоннелей и других подобных объектов как в реальном времени, так и в рамках работ на различных этапах жизненного цикла. В новой цифровой платформе будут средства для инспектирования, мониторинга состояния конструкций и проведения текущего обслуживания. Все это поможет непрерывно следить за параметрами важнейших объектов. Технический специалист, проводящий проверку, будет иметь возможность подключиться к системе через мобильное устройство и получить необходимые сведения, в том числе посмотреть проектную документацию. 3D-модели контролируемых объектов будут при помощи средств искусственного интеллекта совмещены с фотографиями, сделанными техническими экспертами на выезде. Изучая совмещенные модели, можно будет определять, какие элементы требуют дополнительного внимания, и вносить соответствующие пункты в планы проверок. Платформа мониторинга будет подключена к датчикам, устанавливаемым на объектах инфраструктуры, и будет получать от них сведения в режиме реального времени. На основе подобной сети можно будет создать централизованную базу данных, содержащую всю актуальную информацию примерно по 4300 объектам инфраструктуры Autostrade per l’Italia.
Криптоякоря и блокчейн
Старение инфраструктурных объектов является глобальной проблемой, но и широкое распространение подделок приносит не меньший ущерб экономике. Общие потери мировой экономики в связи с этим оцениваются в 509 млрд. долларов, что соответствует 3,3% объема глобальных продаж. Подделки захватывают не только рынки люксовых товаров, ювелирных изделий, парфюмерии и расходных материалов, но и фармакологической продукции. В основном это дорогостоящие или очень востребованные препараты. Высококачественные копии эффективных препаратов удается распознать только в лабораторных условиях. По химической формуле они схожи с оригиналом, но в производстве гораздо дешевле за счет замены компонентов не только бесполезными, но и опасными веществами. Обычным пользователям избежать покупки подделки чрезвычайно сложно, так как фальсификаторы научились искусно копировать все нюансы оформления оригинального продукта. Да и отслеживание целостности всей цепочки поставки товара с помощью традиционных средств является весьма сложной задачей, так как маршрут от производителя к конечному потребителю сегодня может проходить через десятки перевалочных пунктов по всему миру. Один из методов борьбы с этой проблемой также был продемонстрирован в лаборатории IBM Research в Цюрихе. Исследователи IBM предложили использовать технологию блокчейн для отслеживания оригинальности продукта.
Для того, чтобы вникнуть в тему, следует вспомнить, что в 2018 году компания IBM представила самый маленький компьютер, размеры которого не превышают размеры крупицы соли. Он получил название «криптоякорь» (англ. crypto-anchors), и основная его цель состоит в том, чтобы крепиться к товарам, обеспечивая контроль продуктов и упаковок. Потенциально эти чипы можно использовать для отслеживания любых поставок. Кроме защиты продукции при транспортировке, система поможет анализу движения товаров и учету складских запасов. Логистика с помощью криптоякорей должна стать проще, а воровать и подделывать продукцию будет сложнее. Поставки таких компьютеров компания планировала начать в пределах полутора лет.
И в конце 2019 года на мероприятии для прессы, которое прошло в лаборатории IBM Research в Цюрихе, эксперт IBM Мигель Анхель Прада Дельгадо (Miguel Angel Prada Delgado) рассказал о комплексном решении, базирующемся на основе криптоякорей, блокчейне для цифрового хранения и отслеживания транзакций и прав собственности, а также промежуточной блокчейн-платформе, которая будет обеспечивать плавную интеграцию различных вариантов криптоякорей в единый блокчейн-backend. В настоящее время для изготовления криптоякорей используются решения таких партнеров, как Authentic Vision и tesa scribos, но в ближайшей перспективе и собственная разработка IBM пополнит этот список. Суть их заключается в том, чтобы создать метку, которая станет либо не переносимой с конкретного объекта или же будет сформирована в виде неотъемлемой части продукта. Будет достаточно отсканировать такую метку с помощью смартфона, чтобы передать полученную информацию в мобильное приложение, которое осуществит запрос к базе данных с информацией о всей цепочке поставки товара. Также специалисты IBM Research наглядно продемонстрировали, что добавление на голографическую метку с помощью маркера посторонней информации не мешает сканированию и корректному распознаванию данных. Учитывая, в какие огромные потери оборачивается для экономик стран распространение поддельных и контрафактных товаров, такое решение может устроить революцию в логистике.
***
Исследования в IBM Research проводятся в массе сфер, включающих физику, химию, био- и нанотехнологии, математику, искусственный интеллект, нейросети, блокчейн, а квантовые компьютеры являются одним из драйверов в зоне интересов лаборатории. Мы продолжим захватывающее знакомство с изобретениями IBM в следующих номерах Infocity.
Герман Звончук
