Компьютерное зрение: на что способны «глазастые» роботы

Мечта любого юного футболиста — попасть в известный клуб. Чтобы достичь результата, спортсмены тренируются в любую погоду, а тренер пристально за ними наблюдает, выявляя будущих звезд.

Платон Пчёлкин, тренер: «Рост футболиста в успешности и переносе тех действий, которые мы тренируем на занятиях, как быстро он принимает решения, с какой скоростью он это делает, какие решения он принимает».

Нужно оценить и физические возможности, и технику, но уловить такое множество деталей человеческому глазу сложно. На помощь тренерам приходит компьютерное зрение — российская платформа, которая анализирует игроков по 60 параметрам.

Виктор Алексеев, разработчик приложения для тестирования молодых футболистов: «Можно взять мобильный телефон и через наше приложение снять на камеру телефона, как футболист проходит эти тесты. Записанное видео отправляется к нам на сервер. Можно очень глубоко погрузиться в детали. Например, когда ребенок делает какое-то ускорение, видно, быстро он побежал или медленно. Машинное зрение видит, на каком шаге ребенок сделал максимальное усилие, чтобы придать себе максимальный импульс скорости».

Пройти такое тестирование может любой, рейтинг становится виден в том числе функционерам известных команд. Но как вообще машина обмозговывает такие сложные вещи? Тут работают нейросети, способные обучаться.

Елена Бондарь, руководитель сервиса визуального поиска: «У нас с вами есть глаза, а у машин есть камеры. Камера получает фотографии, которые представляют собой последовательность цветных точечек, называемых пикселями. Чтобы компьютер смог что-то научиться распознавать, ему сначала нужно показать огромное количество изображений. Мы показываем ему десятки тысяч, даже сотни тысяч фотографий кошек, собак, машин, вообще любых предметов, которые компьютеру нужно уметь распознавать».

Компьютер учат анализировать самые разные изображения. Например, в Москве он уже помогает врачам — просматривает рентгеновские снимки, МРТ и томограммы. Нейросети обнаруживают там признаки известных заболеваний и сигнализируют, на что стоит обратить внимание.

Екатерина Астафьева, врач-рентгенолог Московского референс-центра: «Получила серии, обработанные искусственным интеллектом, который провел оценку размеров предстательной железы и выдал нам свое письменное заключение, где указал собственно, эти размеры, посчитал объем. В целом, мои измерения и измерения от сервиса искусственного интеллекта незначительно отличаются».

В Челябинске готовятся применять компьютерное зрение для обнаружения опухолей. Результаты поражают даже опытных врачей.

Константин Кулаев, кандидат медицинских наук, заведующий эндоскопическим отделением Челябинского областного клинического центра онкологии и ядерной медицины: «Я работал с пациентом, проводил эндоскопическое исследование и увидел новообразование, мимоходом решил взглянуть на экран, который у нас параллельно стойке находится, где система искусственного интеллекта показывает патологию. К моему удивлению, в правом нижнем квадранте было еще одно дополнительное образование, на которое я не обратил внимание».

Так техника не дала врачу пропустить патологию кишечника. В некоторых супермаркетах компьютерное зрение встроили в весы. Они теперь распознают, какой фрукт или овощ туда положили. Обмануть устройство не получится, оно не спутает киви в пакете с грязной картошкой. Правда, если поместить продукты подальше от механического глаза, неточности возможны.

В другом московском магазине между рядами уже катается кошечка-продавец, но тут тоже еще есть над чем работать, потому что аппарат посчитал покупателя препятствием. Впрочем, даже в таком виде электронный помощник привлекает внимание, хочется подойти и что-то взять у необычного промоутера. Кстати, вскоре у котика появится еще одна обязанность.

Александр Чухонцев, директор по поддержке бизнеса: «Мы еще рассматриваем дополнительные кейсы, сценарии применения этого робота, например, для проверки пустот на полках».

За чистотой полов следит тоже робот. Он сам находит загрязнения и убирает их. На кассах уже не только в крупных городах можно оплачивать покупки лицом. Если подключить эту функцию в приложении банка, терминалы будут вас узнавать и списывать со счета нужную сумму.

В Америке были попытки создать и полностью роботизированный магазин вообще без касс. Искусственный интеллект должен был определять, что клиенты взяли, и на выходе снимать деньги с карты. Но на деле оказалось, что работу искусственного интеллекта удаленно контролировали операторы из Индии, следившие за покупателями. Часто были ошибки по сумме списаний.

Электронные «глаза» могут ошибаться. Например, «умные» камеры на дорогах не раз принимали за непристегнутого пассажира игрушку на лобовом стекле, водителю приходил штраф, который, впрочем, можно успешно оспорить. Куда хуже, если домофон с камерой не узнает жильца и не пускает домой. Такое случается, например, если компьютер обучали только на фотографиях с одинаковым освещением.

Специалисты работают и совершенствуют технологию, которая способна сделать много хорошего, начиная от повышения точности диагнозов и заканчивая безопасностью на дорогах. Согласно исследованиям, беспилотные машины и поезда, оснащенные компьютерным зрением, гораздо реже создают аварийные ситуации, чем водители-люди. В чем-то глазастые роботы нас уже превзошли.

Все выпуски программы «Чудо техники».