USD 13.12.2019 63.2257 -0.3396
USD ММВБ 13:21 62.3658  
EUR 13.12.2019 70.4271 -0.0287
EUR ММВБ 13:21 69.7303  
Нефть($) 13.12.2019 65.16 +1.02
Нефть(p) 13.12.2019 4119.79 +42.71

Вы в безопасности: российские учёные снизят риск производственного травматизма с помощью нейросети

Исследователи Новосибирского государственного технического университета разработали систему автоматической интеллектуальной видеоаналитики. В её основе – специально обученная нейросеть. Теперь компьютер может самостоятельно фиксировать нарушение техники безопасности и предупреждать несчастные случаи.

Невнимательность – причина смерти на производствах

 

Руслан Тельнев был сотрудником «Пермской химической компании» больше 12 лет. Работу мужчина любил, и всегда был в числе лучших: благодаря Руслану несколько лет назад один из реакторов предприятия был спасён от взрыва. В августе 2018 года, обняв жену и ребёнка, он как обычно отправился на работу. Впереди ночная смена. Руслану предстояла выгрузка газа гексафторбутадиена в ёмкости. Так называемый электронный газ чаще всего используется при создании микросхем.

В момент выгрузки газ имел свободный доступ к выходу. Несмотря на это, никаких средств специальной защиты, кроме противогаза, у мужчины не было. Какое-то время Руслан чувствовал себя вполне обычно. Но когда мужчина вышел из цеха в коридор, куда по технике безопасности газ поступать не должен, и снял противогаз, ощутил нехарактерную одышку. Оставшееся время Руслан чувствовал недомогание, но решил все-таки закончить работу, списав своё состояние на усталость из-за двух ночных смен подряд.

Читайте также:

Российские программисты создали приложение для смартфона, которое не даст водителям заснуть за рулём

На следующий день состояние мужчины ухудшилось, появилась тошнота и рвота. Родные вызвали скорую помощь. В больницу Руслана привезли уже с отёком лица. Диагноз – отравление токсичным газом. Зафиксировали производственную травму. Через две недели борьбы за жизнь мужчина скончался.

Виновным в этой ситуации оказался ответственный за соблюдение техники безопасности мастер цеха, который не обеспечил Руслана должными средствами индивидуальной защиты и по неосторожности выдал неисправный противогаз. Только спустя 14 месяцев после случившегося дело закрыли, а виновного осудили сроком на один год лишения свободы за нарушение требований охраны труда. Но Руслана уже не вернуть.

Такие ситуации – не редкость. По данным Международной организации труда, Россия является одним из лидеров по количеству смертей и травматизма на рабочем месте. Здесь на 100 тыс. населения приходится 6 погибших в год. В странах Евросоюза – от нуля до трёх. Самыми опасными сферами работы считаются промышленность и строительство. И несмотря на то, что эти сферы развиваются, внедряя новые инструменты, станки и даже роботов, один из главных факторов смертности и травматизма на производстве – человеческий.

Фото: pixabay.com
 

Эра искусственного интеллекта

 

Сейчас вместо человека многие процессы способна осуществлять нейросеть, один из вариантов реализации искусственного интеллекта. А мы могли и не подозревать о жизни без такого помощника. Ведь прорыв мог случиться ещё в 40-е годы прошлого столетия. Тогда нейропсихолог Уоррен Мак-Каллок и математик Уолтер Питтс опубликовали статью, в которой описали основные принципы функционирования нейросетей. Исследователи разработали компьютерную модель, в основе которой лежали математические алгоритмы и теория деятельности человеческого мозга.

Работа мозга строится на обмене электрическими импульсами между миллиардами простых клеток-нейронов. При этом они обладают способностью к самообучению, основанному на предыдущем опыте. Ученые предположили, что клетки-нейроны можно рассмотреть как механизмы, которые оперируют двоичной системой счисления, системой цифровых устройств, а математический аналог головного мозга должен полностью повторять функционирование прототипа – не только выполнять логические операции, но и самостоятельно обучаться.

Математически нейрон представляет собой нелинейную функцию с единственным аргументом. Множество электронных нейронов объединяются в слои, у каждого из которых своя задача. Например, входной слой должен распределить полученные данные по внутренним слоям, а выходной – сформировать конечный результат.

Созданная с нуля нейросеть, как маленький ребёнок, которого нужно обучать, то есть предоставлять информацию, загружать как можно больше данных, и объяснять, что есть что. Нейроны связаны синапсами – это связи, которые передают команды от одного нейрона к другому. У каждой связи есть свой цифровой вес. В начале обучения нейросети он распределяется в случайном порядке. Но в процессе вес связей увеличивается между теми нейронами, которые передают приоритетные данные. То есть в зависимости от полученных раз за разом результатов искусственные нейроны изменяют свои параметры и алгоритм работы, благодаря чему и происходит процесс обучения.

Фото: pixabay.com
 

Ромашки и одуванчики

 

Первый прибор, устроенный по принципу нейросети, американский ученый Фрэнк Розенблатт создал спустя всего 10 лет после появления компьютеров – в 1958 году. Персептрон Марк-1 был собран из радиоламп и резисторов и умел различать простые геометрические формы.

После этого развитие нейросетей сильно затормозилось. Существовавшие на тот момент компьютеры были недостаточно мощными для обработки огромного количества данных, да и последних было мало для полноценного обучения нейронной сети.

Когда компьютеры стали мощнее, а базы данных обширнее, о нейросетях снова заговорили. И поскольку задачи, которые выполняют нейронные сети, в основном были связаны с поиском и анализом изображений, запуск базы Image Net в 2010 году обеспечил скачок в развитии машинного обучения. Сейчас в этой базе хранятся десятки миллионов фотографий с текстовым описанием того, что на них изображено, и ссылками на источник. С помощью накопленного за десятилетия массива данных мы и можем обучить нейросеть.

Например, необходимо научить нейронную сеть отличать ромашки от одуванчиков. Для этого мы загружаем в неё изображение ромашки и изображение одуванчика с запросом найти ромашку. Нейросеть представляет эти изображения в виде числовых значений и пропускает их через слои нейронов (каждый из слоев может отвечать за отдельную характеристику ромашки – цвет, форму лепестков и т.д.). После чего она может выдать как правильный, так и неправильный ответ – выбирает наугад. Но мы знаем правильный ответ наверняка, поэтому вписываем его в программу нейросети.

Так создается обучающий набор, или датасет, который содержит примеры с правильными вариантами. Постепенно, перебирая тысячи вариантов изображений и сравнивая их с правильным, нейросеть учится отличать тысячи совершенно разных изображений ромашек от тысяч изображений одуванчиков. В конечном итоге нейросеть усвоит множество вариаций изображений одного и того же объекта и процент ошибок снизится до минимума. Такие же процессы возможны с текстом, звуком и видео.

Результатом деятельности нейросети может стать не только поиск картинки в интернете и формирование ленты рекомендаций в социальной сети, но и спасение жизни.

Увидеть все нарушения

 

Повысить уровень безопасности и снизить вероятность человеческих ошибок на производствах с помощью нейросети взялись сотрудники Новосибирского государственного технического университета «НЭТИ». Они разработали механизм автоматической интеллектуальной видеоаналитики.

Сейчас отслеживанием соблюдений правил техники безопасности, включая использование средств индивидуальной защиты, на производствах занимаются люди – операторы просматривают видео в режиме реального времени. Эффективно такая система контроля может применяться только на небольших заводах. Но даже здесь человеческий глаз пропускает нарушения, не говоря уже о фабриках со штатом в тысячи людей и сотнями камер наблюдения.

Предложенная исследователями «НЭТИ» система предполагает анализ видео с производства и автоматическую фиксацию нарушений. На большом наборе изображений и видео ученые обучили нейросеть распознавать правильные и неправильные образы производственной экипировки и поведения. Теперь искусственный интеллект умеет анализировать видео систем охраны труда, и, если у сотрудника отсутствует хотя бы один из элементов спецодежды, система не допустит его к работе.

Зная местоположение ключевых точек тела, нейросеть фиксирует не только наличие, например, перчаток или респиратора, но и правильное их положение. Нарушения маркируются красным цветом прямо на видео. Кроме того, искусственный интеллект научился анализировать процесс работы в динамике, а это значит, что, если на рабочем месте человек снимет что-либо из средств индивидуальной защиты, программа также моментально это зафиксирует.

Дополнительно «умная» система осуществляет биометрическую идентификацию (распознавание сотрудников по индивидуальным физическим признакам), контроль технологических операций, контроль доступа на режимные объекты и другое. При этом она находится в процессе постоянного усовершенствования. Авторы работают в том числе над изучением алгоритмов построения траекторий перемещения сотрудников. Ещё одной особенностью разработки «НЭТИ» является её простота внедрения в штатные системы безопасности, не требующая дополнительных материальных затрат.

Аналогичных готовых к использованию систем в настоящее время не существует. Специально обученная нейронная сеть позволит не только снизить уровень травматизма и смертности на производстве, но и уменьшит затраты на профилактические процедуры, а также ускорит расследования случаев нарушения правил техники безопасности и охраны труда.

Все новости рубрики

    следующая
    следующая
    Все новости
    Наука
    YouDo в Санкт-Петербурге
    Доставка еды - Достаевский

    Лучшее в Петербурге

    Васильевский остров: семь классных современных мест

    Весёлая прогулка на один день или даже на целые выходные. С видом на залив, с концертом на крыше, со смёрребрёдами у Бродского и с бесконечной атмосферой искусства.

    Топ-8 новых кафе и ресторанов Петербурга

    Хот-доги, сладости, пицца, грузинская кухня и другая еда, которая появилась в Северной столице за последнее время.

    Семь экомагазинов редких и полезных продуктов в Петербурге

    Необычные специи и масла, натуральные снеки и экокосметику вы вряд ли найдёте на полках ближайшего супермаркета. Но в Северной столице есть места, где всё это продаётся (и по адекватной цене).

    Как это сделано

    написать письмо

    Интернет вещей: что это такое и какая лично мне от этого польза

    Все кричат, что IoT перевернёт мир. Разбираемся, что происходит, и нужно ли миру, чтобы его переворачивали.

    Проверено на себе

    Шесть главных марафонов мира: как пробежать и кто добежал

    В мире бега бесконечное количество стартов: от нескольких метров до тысяч километров, от стадионов до горных вершин. Забеги объединяются, разъединяются, меняют названия, дистанции, логотипы и спонсоров, но самой популярной серией марафонов уже несколько лет остается World Marathon Majors – шесть главных забегов мира, которые объединились, чтобы объединять других.

    Гид по Петербургу

    Готика в Петербурге: топ-10 зданий с элементами средневекового стиля

    Каменные арки, высокие узкие башенки, кованые шпили на крыше, высокие окна, витражи – всё это таинственный и величественный готический стиль.

    Пресс-релизы