О методе и планах команды ученых на разработку.
Морские дроны, искусственный интеллект (ИИ) и безэкипажный флот интенсивно внедряются в судоходство. Они становятся полноправными участниками процесса, оказывая влияние на обстановку и безопасность акваторий.
Все эти темы активно развиваются во всем мире, и Россия – не исключение. Например, изучением и продвижением применения морских дронов в гидрографии, а также использование ИИ в подъеме судов со дна занимается компания Tazmar Maritime.
«Медиапалуба» поговорила с кандидатом технических наук, доцентом, конструктором Tazmar Maritime Анной Гринек и кандидатом технических наук, доцентом, руководителем исследовательских проектов Tazmar Maritime Игорем Бойчуком о машинном зрении, о роботизации подъема судов и других современных направлениях деятельности.
П: Игорь, Анна, расскажите, чем занимается ваш отдел в компании Tazmar Maritime?
И. Б.: Направленность Tazmar Maritime — это гидрографические исследования и все, что с ними связано. Тут широкое поле для деятельности: гидрография акваторий и водных маршрутов; инженерное сопровождение дноуглубительных и строительных работ; батиметрические исследования донных поверхностей, разработка программного обеспечения для картографии. Другое направление деятельности — обеспечение этих технологических процессов современными беспилотными аппаратами и гидрографическими оборудованием. Научно-техническая поддержка этих решений позволяет сделать работу более эффективной и надежной. Например, под оригинальным программным обеспечением «Gisma», разработанным в Tazmar Maritime, кроется сфера математического моделирования, связанного с обработкой сигналов, построением цифровых моделей донных поверхностей. Решения в области использования беспилотников требуют знаний в области использования малых автономных надводных средств. В настоящее время наш отдел исследует возможность, например, расширения функций уже имеющихся и приобретаемых беспилотных аппаратов.
А. Г.: Речь идет еще о том, что перечень услуг и процессов, которые обеспечивает предприятие, может и должен быть расширен функционально, аппаратно и программно. К примеру, гидрография связана с безэкипажным судовождением. Соответственно, стоит вопрос о разработке алгоритма взаимодействия маломерных аппаратов с оператором, с портовыми службами, между собой, с препятствиями. Актуален вопрос расширения функций алгоритмов оборудования, который уже имеется на предприятии. Мы как научные специалисты не один год занимаемся темами, связанными с системами управления, моделированию электроэнергетических систем, надежности, человеко-машинному взаимодействию. На данном этапе мы пытаемся применить наши знания и умения в области работы компании.
И. Б.: На рынке есть компании, которые занимаются научными изысканиями. Они используют уже известные наработки в мире и в России. В настоящее время научные наработки концентрируются, в основном, в научно-исследовательских центрах и университетах. В вузе есть своя специфика научной работы, часто базирующаяся на энтузиазме сотрудников. Потому что учебные заведения не могут производить свои продукты: либо не хотят, либо не имеют на это финансирования. Внедрение требует вложений. В этом могут помочь или госпрограммы по финансированию научных коллективов, или коммерческие компании. И получается ситуация – либо финансируют фундаментальную науку и академический коллектив специалистов, либо заранее коммерчески выгодные стартапы. В работе стартапов есть нюансы – чтобы попасть в эту «обойму», нужно иметь несколько выраженных признаков предприятия стартапа: всегда быть в курсе дел, участвовать в различные рода программах и акселераторах, что отнимает очень много энергии. На практике эти процессы не всегда связаны с прорывными технологиями в принципе. И для того, чтобы современным разработкам выйти на большой рынок, нужно университетам либо взаимодействовать с промышленными компаниями, либо таким компаниям привлекать к своей работе ученых, которые занимаются соответствующими разработками в университетах.
П: Расскажите, пожалуйста, о научной составляющей работы компании?
А. Г.: Например, при судоподъеме, когда требуется поднять сложный массивный объект со сложной структурой и неизвестным позиционированием в не до конца определенных физических условиях. Процесс включает в себя такие стадии, как: разделение судна, демонтаж конструкций, подъем и утилизацию, оформление документации. Эти процессы обычно происходят с использованием высококвалифицированных кадров и на основании уже имеющихся сценариев и опыта исполнителей. Для данной сферы остро стоит вопрос математического описания процессов, разработки роботехнических систем и алгоритмов взаимодействия сложного оборудования. Научный анализ в данном случае будет заключаться в предварительной оценке состояния многокомпонентной конструкции, моделировании поведения конструкции, разработке траекторий движения роботизированного оборудования. Такие работы, как опускание аппаратов, поднятие-захват элементов, резка металла, расчет траекторий и тяговых усилий могут быть проведены с оптимальными критериями производительности или безопасности.
И. Б.: Возьмем гидрографию, где возможно применение и улучшение, благодаря внедрению вышеперечисленных инструментов. Есть эхолот, который дает сигнал, мы получаем облако точек, и дальнейшая работа строится на том, насколько хорошо обработано облако. Мировые тенденции в этом направлении – использование искусственного интеллекта. Искусственный интеллект – это алгоритмы глубокого обучения, которые позволяют обучаться машине очень долго и на каких-то примерах. Алгоритмы глубокого обучения могут дать существенное дополнение и плюсы, связанные с обработкой большого объема информации в течение длительного времени. В этом плане искусственный интеллект, возможно, более надежен, потому что не устает, и может замечать закономерности, которые человек может упустить. Но, в то же время, как бы не был привлекателен ИИ, все равно все работы нужно проводить под наблюдением человека.
Также наблюдается движение в направлении использования ИИ в машинном зрении. Машинное зрение может выступать вспомогательной функцией для оператора. Если посмотреть на безэкипажные суда или морские дроны, то с ними связано много вопросов и задач, которые до конца не решены до сих пор. Они касаются правил расхождения судов, работы береговых служб и прочих систем и служб. Остальной флот использует международные правила предотвращения столкновения судов МППСС-72, где четко прописано, что делать. Применение дрона под эти правила не совсем подходит. Почему? Потому что при встрече судна и малого морского дрона судно однозначно должно иметь преимущества, поскольку дрон по своим габаритам и стоимости не может сравниваться с судном. Малые автономные суда пока не могут иметь приоритеты. Но тогда возникает сразу же другой вопрос – идут два дрона навстречу друг другу, неподалеку третье судно, как быть в таком случае? Три объекта, движение которых влияют друг на друга. И вопрос геометрической задачи с определенными условиями математически не решается. Соответственно, дроны надо учить, то есть, как один из способов, анализировать все варианты развития событий и искать безопасные.
П: Насколько дроны внедрены в судоходство сейчас? Бывают ли уже такие ситуации правовой и научной недостаточности, о которых вы выше рассказали?
А. Г.: Тут речь идет не об автономном грузовом крупнотоннажном флоте, сейчас мы говорим о небольших дронах, несущих функцию не по перевозке людей или груза, поэтому у них снижен уровень ответственности и требований к ним. В акватории какого-нибудь порта или судоходной реки, или гигантских пляжей вопрос обязательного обеспечения морскими дронами будет вставать в ближайшие годы.
Актуальна проблема обеспечения надежности дронов. Предполагается повышение надежности таких аппаратов. Компании не захотят лишаться аппаратов или поднимать их потом со дна. Используемые дроны подвержены поломкам в море, и эта проблема должна быть решена. Если случается происшествие на море, то мы сталкиваемся с задачей минимизации последствий. Вторая проблема – портовая инфраструктура. Судно должно подойти к оборудованному причалу, заправиться или зарядить батареи. И это только часть вопросов. Пусть необходимо предсказать состояние объекта в течение определенного времени. Когда у него может случиться отказ, какие элементы или компоненты могут выйти из строя, что может износиться по тем или иным причинам. Все элементы выстраиваются в единую иерархически структурную математическую модель. Это позволит с определенной степенью вероятности предсказать поведение объекта. Чем проще объект, тем достовернее будет предсказание.
П: Расскажите про модель надежности и рисков при гидрографических работах.
А. Г.: При судоподъёме стоит задача оценки потенциальных рисков, связанных с поднятием. Для этого необходимо разработать модели и сценарии поведения конструкции. Например, модели ударных нагрузок и разрушения, расчет усилий и давлений в подъёмном оборудовании, схему их расстановки. Такие рассуждения входят в этапы судоподъёма и обеспечиваются специалистами компании. Стремительное развитие беспилотных технологий в судоходстве порождает ряд серьезных вызовов, связанных с необходимостью эффективной обработки и управления колоссальными объемами пространственных данных, получаемых от многочисленных сенсоров и систем автономных судов. Современный беспилотник оснащается целым комплексом датчиков, включая лидары, радары, сонары, видеокамеры, высокоточные системы позиционирования. Ежесекундно они генерируют гигабайты информации об окружающей обстановке, которую необходимо в реальном времени анализировать и использовать для обеспечения безопасной и надежной работы судна. Отдельно стоит сказать о выборе подходящих алгоритмов обработки данных с камер наблюдения, обработке изображения и принятии решения о его корректности. Программное обеспечение использует алгоритмы обработки изображения: статистической обработки, фильтрации сигнала, классификации и прочих.
И. Б.: Имеющийся опыт в оценке надежности сложных систем дает представление о том, как можно разработать модель и прогнозировать поведение различных объектов, например, эхолота. Смысл таких задач нагляден. Имеющиеся сегодня технические характеристики всех систем дают возможность строить модели надежности. Опыт Tazmar Maritime в части эксплуатации, применения, хранения, ремонта дает возможность делать прогнозирование отказов, что в перспективе приводит к уменьшению их количества.
П: Какие инновационные решения уже принесли коммерческий результат?
И. Б.: Компания Tazmar Maritime ведет активную разработку передовых решений для беспилотных судов нового поколения. В основе подхода лежит применение универсальной геоинформационной платформы GISMA и комплекса методов полимодального моделирования. GISMA представляет собой универсальную геоинформационную систему, в основе которой лежит создание и управление высокодетализированными цифровыми моделями реальных физических объектов. Платформа предоставляет широкий набор инструментов для безопасного хранения и обработки геопространственной информации, организации распределенного доступа, проведения комплексного анализа и исследований. Фактически мы создаем виртуальную модель акватории, по которой движется беспилотное судно, со всеми находящимися на ней объектами — другими судами, навигационными знаками, прибрежной инфраструктурой и т.д.
Вторым важнейшим компонентом разрабатываемого комплекса решений является методология полимодального моделирования беспилотного судна как сложной многокомпонентной системы, предложенная научными коллективами морских университетов. Ключевая идея заключается в комбинировании различных типов моделей — аналитических, имитационных, логических, алгоритмических и других. Мы использовали весь арсенал современных методов моделирования, от теоретико-множественных подходов до нейросетей и цифровых двойников. Это позволило всесторонне описать разнообразные физические процессы, протекающие в судовых системах, и их взаимодействие. Разработанные модели легли в основу комплекса программных средств, обеспечивающих всестороннее описание функционирования беспилотного судна. Созданы высокоточные имитаторы движения, учитывающие специфику различных акваторий и гидрометеорологических условий. Проведено масштабное численное моделирование динамики судна и критически важных систем — энергетической, информационно-управляющей, механической и других. Построены детальные цифровые модели, на которых отрабатываются алгоритмы автономного управления. Для оценки действий в нештатных и аварийных ситуациях применяются виртуальные тренажеры. Интеграция наших моделей с платформой GISMA дала в результате мощную систему цифровой реальности, которая открывает совершенно новые возможности для создания эффективных и безопасных беспилотных судов. Фактически мы получили универсальный инструментарий для разработки, тестирования и отладки автономных судовых систем. Он найдет применение на всех стадиях жизненного цикла — от проектирования до эксплуатации.
О новом способе проектирования судна в виде единой системы сведений, а не привычных нам разрозненных данных обо всех узлах судна, можно почитать здесь.
О методе и планах команды ученых на разработку.
Это один из самых сложных участков для судовождения во всем Енисейском бассейне.
ЗРАК разработан тульским «КБ Приборостроения», он предназначен для защиты надводных кораблей от массированных налетов противокорабельных ракет, беспилотников и авиации.
Одна из составляющих эффективности рыболовного судна это показатель затрат на топливо.
В рамках проверки специалисты осмотрели ключевые объекты инфраструктуры — шлюз и плотину.
