НовостиОбзорыСобытияIT@WorkРеклама
Промышленная автоматизация:
Позиции UserGate на российском рынке NGFW
Флагманским продуктом российского ИБ-вендора UserGate является межсетевой экран следующего поколения NGFW UserGate …
Сергей Хуторной: «Наша сильная сторона — возможность предоставлять рынку комплексные предложения»
Современные предприятия нуждаются в решениях, интегрирующих возможности систем энергопитания, телекома и ИТ …
Интеллектуальный анализ данных: методы, проблемы и перспективы развития
В эпоху информационного изобилия, эффективный анализ данных становится ключевым для организаций в различных …
9 актуальных вопросов про новые российские СХД Engine AQ
Количество новых, стремительно развивающихся, компаний-производителей систем хранения данных (СХД …
Мария Грачева: развитие облаков идет поступательно, быстро, логично
Развитие «облачной» составляющей национального ИТ-рынка в российских условиях идет как количественно — …
 

Владимир Марков: Роботы открывают новые возможности в обучении

Юрий Николаев | 15.05.2024

Российский разработчик в области робототехники, обладатель ряда патентов, победитель RoboCup Asia рассказал об актуальных трендах и тенденциях в отечественной робототехнике.

Владимир Марков

Робототехника становится одной из самых востребованных и перспективных индустрий. По данным Международной федерации робототехники (IFR), год назад количество действующих роботов по всему миру достигло рекордного уровня — около 3,5 миллионов единиц — и продолжает стремительно расти. При этом, согласно оценке издания РБК, в России активнее прочих растет рынок образовательной робототехники. Однако учебные заведения столкнулись с необходимостью приобретения российских роботов, ведь поставки Lego и Vex в Россию прекратились. С создателем отечественного движка RoboGan Владимиром Марковым поговорили о перспективах робототехники в сфере образования и других сегментах экономики, актуальных трендах в отечественной разработке и потенциале нейросетевых технологий в роботостроении. Владимир — один из ведущих отечественных специалистов в отрасли, член Международной ассоциации заслуженных разработчиков, победитель международной робототехнической олимпиады RoboCup Asia Pacific, автор научных работ и участник международных научных конференций по робототехнике.

Владимир, вы занимаетесь робототехникой более 9 лет. Какие тренды в отрасли, на ваш взгляд, актуальны сейчас?

На самом деле основные тренды вполне укладываются в общую канву развития всего IT, с некоторыми незначительными оговорками. В первую очередь, конечно, — развитие искусственного интеллекта: массовое использование нейронных сетей и технологии машинного обучения для создания более интеллектуальных роботов. Во-вторых — развитие робототехники в нескольких ключевых областях: здравоохранении и логистике. Робототехника в области здравоохранения предполагает создание роботов для медицинских целей, таких как хирургические операции, реабилитация пациентов и уход за пожилыми людьми. Если говорить о логистике — речь идет о развитии уже имеющихся технологий в разработке автономных транспортных средств, таких как беспилотные автомобили и дроны для доставки посылок. Мы уже сегодня владеем возможностью создания беспилотных автомобилей и дронов, более того, не секрет, что человечество уже сумело наладить серийное производство и того, и другого. Очевидно, что теперь необходимо лишь развивать автономные транспортные средства, повышать их надежность и грузоподъемность, и рано или поздно они станут частью любой высокоразвитой логистики. Третий тренд, набирающий силу — создание коллаборативных роботов, способных работать с людьми в одном рабочем пространстве, совместно выполняя задачи. Отдельно хотел бы отметить возможности экологической робототехники: создание роботов для очистки окружающей среды, уборки мусора на пляжах и водоемах, а также для контроля загрязнения воздуха и воды. Это лишь немногие из вариантов развития экологической робототехники.

Вы занимались разработками для компаний из разных отраслей. Где сейчас роботы нужны больше всего, на ваш взгляд?

В первую очередь это, конечно, промышленность, логистика и складское хозяйство, так как роботы-конвейеры, автономные транспортные средства и механизированные склады помогают улучшить эффективность и скорость обработки грузов. Кроме того, сельское хозяйство — это отрасль, в которой сейчас существует дефицит кадров — представьте, как роботы-сборщики, дроны и автономные тракторы могут повысить урожайность, а также улучшить условия труда фермеров. Это, как я убежден, одна из самых перспективных отраслей для современной робототехники. Второе, что приходит на ум — здравоохранение: роботы уже используются в хирургии, реабилитации, уходе за пациентами и в других областях медицины для повышения точности и результатов процедур. И могут значительно улучшить комфорт пациентов и повысить качество медицинских услуг. Из неочевидного — образование. Роботы уже сейчас способны предоставлять новые возможности для обучения и развития.

Необходимость развивать робототехнику в этом направлении вы подчеркивали в своем выступлении на II Международной конференции «Когнитивная робототехника» — ее организуют крупные технические вузы в том числе Германии и США. Как можно использовать роботов в образовании?

Роботы могут быть использованы в сфере высшего образования для обучения студентов программированию и робототехнике, конечно же. Но, если говорить о нише среднего или начального образования, то здесь роботы могут стать частью интерактивных и увлекательных уроков, стать подспорьем детям с особыми потребностями, например, детям с нарушениями опорно-двигательных функций, а также для автоматизации рутинных задач учителей, проведения исследований и экспериментов и многого другого. Роботы могут помочь улучшить учебные процессы, сделать обучение более доступным, эффективным, и, что особенно важно, как мне кажется, для младших школьников, интересными.

Для сферы образования вы в свое время создали уникальную разработку — платформу для VR обучения Vireim. Этот проект был одним из первых в России в области обучения высококвалифицированных промышленных специалистов посредством VR. Как проект появился, и как вы его распространяли?

В Центре нефтегазовых технологий Университета Иннополис появилась идея создания обучающей платформы виртуальной реальности под названием «Vireim». В центре поняли, что для нефтегазовой отрасли нужны специалисты с расширенными навыками, которые должны уверенно работать со сложным оборудованием, ориентироваться в опасных производственных условиях и уметь выполнять аварийные процедуры.

Первоначальный проект, реализованный нашим экспериментальным подразделением разработчиков, включал создание интерактивного урока виртуальной реальности, который обучал пользователей работе с контрольно-измерительными приборами. Этот урок оказался очень успешным и показал потенциал виртуальной реальности в практическом обучении на основе опыта. Основываясь на успехе этого учебного модуля, стало ясно, что необходимо более гибкое решение для обучения в различных сценариях. Так началась разработка платформы для обучения виртуальной реальности «Vireim». Ключевая особенность в том, что эта платформа была задумана как гибкая и модульная система. Она предназначена для использования общих модулей, извлеченных из первоначального проекта, что упрощает создание новых учебных модулей.

О технологии компьютерного зрения у вас есть прикладная научная работа — «Детектирование объектов небольшого размера в условиях ограниченных вычислительных ресурсов». Расскажите о ней коротко.

Моя научная статья охватывает в первую очередь создание и обучение нейронной сети для распознавания малых объектов, включая сбор и подготовку данных, а также разработку и тестирование соответствующих алгоритмов. Основное преимущество моей статьи в том, что в ней подробно описываются этапы работы, включая выбор архитектуры нейронной сети и оптимизацию для работы на устройствах с ограниченной вычислительной мощностью. Также обсуждается подготовка и обработка датасета, используемого для обучения сети.

В этой статье вы касаетесь и темы потенциала нейросетевых технологий. Хоть вопросы робототехники и нейросетей смежные, междисциплинарных работ по этой теме немного. Как будут развиваться нейросети в отрасли в ближайшие несколько лет?

Ближайшая перспектива — заметное увеличение масштаба и развитие методов обучения нейросетей: нейросети станут еще больше и более сложными, что позволит им более эффективно решать сложные задачи и обучаться на больших объемах данных, а развитие методов обучения без учителя позволит им извлекать полезные знания из данных без необходимости размеченных обучающих примеров. Отдельный фактор — улучшение обучения на малом количестве данных. Если говорить просто, это поможет нейросетям успешно работать в ситуациях, когда обучающих примеров ограниченное количество.

Вас признали лучшим в номинации The best innovations на международном этапе робототехнической олимпиады RoboCup Asia Pacific, проходившей в Иране в 2018 году. Насколько сильно робототехника шагнула вперед за эти годы?

За последние шесть лет мировая роботехника значительно продвинулась, причем в очень многих аспектах. Сложно описать развитие всей отрасли за последние годы целиком, но в рамках образовательных робототехнических программ, в этот период были созданы множество робототехнических устройств, улучшены алгоритмы взаимодействия обучающегося и роботизированных устройств, расширены области применения роботов. В целом, помимо образования, роботы стали использоваться широко в медицине, производстве, строительстве, а также для выполнения сложных задач в экстремальных условиях. В нынешних реалиях наблюдается стремительный рост автономных и беспилотных роботов, разработка и применение искусственного интеллекта в робототехнике, а также развитие области дронов и дронотехники.

Вы входите в международную ассоциацию разработчиков программного обеспечения IAHD, в нее принимают только тех, кто уже сделал что-то выдающееся в индустрии, поскольку сообщество занимается проектами, меняющими сферу IT. Скажите, какие вопросы развития робототехники будут наиболее актуальными в ближайшие годы?

Это, однозначно, поиск путей предотвращения негативных последствий действия машин. Необходимо, чтобы машины в процессе деятельности самостоятельно просчитывали свои действия так, чтобы случайно или намеренно ничего не ломать. Во-вторых расчет вероятности мошенничества со стороны робототехнических машин или ненадлежащего выполнения ими поставленных задач. В-третьих определение оптимальной степени надзора за роботами. Искусственный интеллект должен действовать достаточно самостоятельно и не злоупотреблять человеческим вниманием. Это те вопросы, которым я бы уделял внимание уже сейчас.

Другие спецпроекты
ПечатьПечать без изображений

Комментарии

Только зарегистрированные пользователи могут оставлять комментарий.

Регистрация
Авторизация

ПОДГОТОВЛЕНО ITWEEK EXPERT

 
Интересно
Промышленный ИИ: важнейший инструмент для сложных энергетических систем
Энергетические компании по всему миру — от нефтегазовых до электрических и коммунальных — …
BI Visiology для нефтегазового сектора и энергетики
Мониторинг KPI, контроль и планирование производства и продаж, всесторонняя аналитика данных, сводная …
Цифровые двойники — переосмысление способов работы отраслей
Технология цифровых двойников (digital twin) совершает революцию в разных отраслях, повышая эффективность принятия …
Десять наиболее значимых тенденций-2024 в области ИИ
Современные тенденции в области искусственного интеллекта включают в себя рост генеративного ИИ …
Экспансия роботов охватывает все больше сценариев и отраслей
Производственный сектор уже давно использует роботизированную автоматизацию для снижения затрат, повышения безопасности …