Компания Cognitive Pilot – ведущий мировой разработчик систем искусственного интеллекта для беспилотного транспорта, входит в экосистему Сбера – внедрила подход DVSE (Deep Visual Semantic Embeding) для выбора разнообразных, репрезентативных данных из видеопотока при обучении нейронных сетей. Процесс основан на применении искусственного интеллекта и не требует участия человека.
Чтобы нейронная сеть могла с промышленной точностью распознавать объекты дорожной, полевой или иной среды и обеспечивать безопасность езды в любое время суток, её необходимо обучить на больших массивах данных. Вручную выбирать эти данные из видеопотока длительностью более миллиарда кадров очень долго и утомительно. Подход DVSE позволяет нейронной сети автоматически выбирать из видеопотока разнообразные и репрезентативные данные, используя метрику сравнения разных кадров. Механизм также позволяет отфильтровывать из видеопотока лишние данные, не влияющие на процесс обучения.
Благодаря внедрению подхода была решена сложнейшая задача, которая позволяет экономить десятки человеко-лет при создании автопилотов и значительно упрощает процесс разработки в этой области. Если раньше на обработку видеопотока при обучении нейронных сетей и создании датасетов уходили годы, то сегодня достаточно просто нажать кнопку.
Александр Ведяхин
Первый заместитель Председателя Правления Сбербанка
Наши коллеги изCognitive Pilot продемонстрировали огромноепреимущество систем искусственного интеллекта над традиционными подходами. Этаинновация в разысокращает время разработки икардинально упрощает создание умных решений в одном из наиболее востребованных секторов рынка– беспилотниках. Благодаряэтой технологиимы сможемувеличить функциональность существующих решений для автономного управлениясельскохозяйственным и рельсовым транспортом и масштабироватьнашипроекты на новые российские и зарубежные рынки».
Ольга Ускова
Генеральный директорCognitive Pilot
У насбольшой опыт по обучению нейронных сетей и созданию датасетов. В этой зоне мы в числе мировых лидеров. В отличие от многих игроков рынкаискусственного интеллекта для беспилотного транспорта, которые работают в основном с готовыми данными, публичными датасетами и используют их в приложениях для одного направления (или агро, илиautomotive, или иного), мы накопили солидную экспертизу по обучению нейронных сетей на собственных датасетах сразу в нескольких сегментах: агро, рельсового транспорта и авто.
