Những con người SkyWay: bộ phận quản lý các hệ thống trí tuệ nhân tạo

Thứ sáu - 22/03/2019 06:20
Trong bài hôm nay, chúng tôi sẽ nói về một bộ phận «bí ẩn» và mang tính tương lai nhất Công nghệ đường dây» – bộ phận quản lý các hệ thống trí tuệ nhân tạo.
Những con người SkyWay: bộ phận quản lý các hệ thống trí tuệ nhân tạo

Các bạn đang đặt câu hỏi, hệ thống trí tuệ nhân tạo là gì? «Các bộ não» – đó là câu trả lời đơn giản và chính xác nhất.

Công ty kỹ thuật theo các xu hướng toàn cầu, vì thế các nhà phát triển không thể đứng ngoài việc tự động hóa việc quản lý tổ hợp vận tải. Từ ban đầu vận tải đường dây đã được thiết kế để có khả năng điều khiển di chuyển bằng trí tuệ nhân tạo.

Trong hệ thống trí tuệ nhân tạo được các chuyên gia của bộ phận này phát triển, cả một tổ hợp các giải pháp được tập hợp, chúng không chỉ kiểm soát từ xa việc di chuyển của bản thân các modul, mà còn tự ra quyết định theo các thuật toán định sẵn cho những trường hợp cụ thể. Việc nhận dạng các đối tượng trên tuyến đường bằng thị giác máy tính, các cảm biến khác nhau trên đường ray và modul vận tải, hệ thống tương tác với người dùng – là một phần trong danh sách các phát triển của bộ phận này.

Để hiểu rõ về chủ đề phức tạp và thú vị này, chúng tôi đã nhờ đến sự giúp đỡ của trưởng bộ phận các hệ thống trí tuệ nhân tạo - anh Yevgeny Rodchenkov.

Xin chào anh, Yevgeny! Tôi xin được bắt đầu từ những câu hỏi đơn giản, mặc dù tôi đoán trước là những câu trả lời cho chúng sẽ rất độc đáo và khác thường. Chính vì câu chuyện sẽ diễn ra về những thứ công nghệ cao như trí tuệ nhân tạo, các mạng neuron, blockchain v.v. Vâng, xin hãy cho biết hệ thống trí tuệ nhân tạo trong khuôn khổ dự án của chúng ta là gì?

Hệ thống trí tuệ nhân tạo – đó là một môi trường kỹ thuật và phần mềm, hay như hiện nay được chấp nhận, gọi là một hệ thống không gian mạng-vật lý, cho phép giải quyết các nhiệm vụ ở cấp độ logic chính xác, tính toán, sử dụng các khả năng phân tích của các mạng neuron nhân tạo.

Cấu trúc của hệ thống trí tuệ nhân tạo bao gồm 3 khối chính – cơ sở tri thức, cơ chế ra quyết định và giao diện thông minh.

Bản chất của một hệ thống thông minh – đó là tập hợp các môn khoa học dưới tên gọi «trí tuệ nhân tạo», hàm chứa thuật toán cho phép tự ra quyết định. 

Vâng, còn bộ phận của các anh chính xác là thực hiện việc gì?

Chúng tôi phát triển và ứng dụng các hệ thống điều khiển sử dụng trí tuệ nhân tạo. Các hướng chính mà chúng tôi thực hiện, đó là:

Xây dựng hệ thống thị giác máy (kỹ thuật, máy tính), các nhiệm vụ của nó là đảm bảo thông tin an toàn cho tổ hợp vận tải (THVT);

Xây dựng các hệ thống điều khiển THVT, để tự động điều khiển (trong đó có – vận tải tự hành) hoặc tự động hóa giai đoạn hoạt động của các modul vận tải, các thành phần của các nhà ga, đường ray, ghi và các hệ thống khác;

Xây dựng nền tảng blockchain để quản lý THVT một cách an toàn;

Xây dựng các nền tảng web (các trang web, ứng dụng) để quản lý THVT.

Vậy có sự phân chia ra các phòng như thế nào? Ở chỗ các bạn có những chuyên gia nào làm việc?

Trong bộ phận các hệ thống trí tuệ nhân tạo có tổng số 5 phòng: phòng phân tích, phòng thị giác kỹ thuật, phòng phát triển, phòng phát triển web và mới đây có thành lập một phòng mới – phòng các phát triển và giải pháp phần cứng triển vọng. Chúng tôi có 28 người làm việc. Chúng tôi cũng hợp tác với một số công ty về phân tích hệ thống điều khiển và mật mã học.

Đội ngũ của chúng tôi bao gồm của yếu là các lập trình viên, nhưng cũng có cả các kỹ sư, nhà khoa học, chuyên gia kiến trúc hệ thống, các kỹ sư-điện tử, các chuyên viên quản lý dự án, nhà thiết kế, chuyên viên kiểm thử, phân tích – một tập hợp đầy đủ để phát triển thành công các hệ thống trí tuệ nhân tạo! Do sự phát triển mạnh mẽ của công ty và sự mở rộng nhanh chóng của các dòng sản phẩm mới, chúng tôi thường xuyên bổ sung thêm các chuyên gia mới.

Sự quan tâm tới các hệ thống điều khiển tự động mỗi năm lại tăng lên, và các tập đoàn khác nhau «đang thử thách bản thân» trong lĩnh vực này, số hóa và tự động hóa – là một xu hướng mà mọi người cố gắng đi theo. Các nhà phát triển vận tải đường dây cũng hiểu ưu thế của các quá trình đó, vì thế chúng tôi trang bị cho các cỗ máy của mình những công nghệ ngày càng «thông minh» hơn.

Các phương tiện vận tải SkyWay đã có «tai và mắt» nhờ thị giác máy công nghệ cao. Các cảm biến đặc biệt đọc thông tin diễn ra xung quanh, còn hệ thống trí tuệ nhân tạo dựa trên việc phân tích bằng mạng lưới neuron nhân tạo, xác định các đối tượng, nhận diện chúng, xác định và ra quyết định tùy tuộc vào loại và tình huống. Hệ thống điều khiển «đưa ra các kết luận» và chuyển lệnh hoạt động tới hệ thống trên tàu. Quỹ đạo di chuyển định trước được tính toán lại và đưa ra nhiệm vụ hành trình mới. Các số liệu được đưa vào cơ sở dữ liệu, tại đây các thay đổi tự động nhanh chóng được đưa vào lịch trình và lưu dưới dạng kinh nghiệm tích lũy.  

Xin hãy nói chi tiết hơn về các phòng trong bộ phận này, ai làm cái gì?

Mỗi phòng – có một danh sách các nhiệm vụ của mình.

Phòng phân tích thu thập và xây dựng các yêu cầu kỹ thuật, cùng với các kiến trúc sư hệ thống, họ xây dựng cấu trúc hệ thống, luận chứng thành phần và cấu trúc của các phân hệ, hợp phần và thành phần, xây dựng các nhiệm vụ kỹ thuật.

Các nhân viên của phòng đi theo một sản phẩm trong toàn bộ vòng đời phát triển của nó và họ thực hiện việc kiểm soát xem các thông số của sản phẩm được phát triển có đáp ứng các yêu cầu từ khách hàng hay không.

Phòng cũng tham gia vào việc xây dựng các khái niệm kiến trúc các hệ thống trí tuệ nhân tạo, theo dõi sự thống nhất và tiêu chuẩn hóa của các giải pháp phần mềm-thiết bị, phân tích các xu hướng phát triển hệ thống trí tuệ nhân tạo đi đầu trên thế giới trong lĩnh vực vận tải để ứng dụng kinh nghiệm tốt nhất vào các công nghệ của chúng tôi. Phòng phân tích cũng thực hiện việc tối ưu hóa các quá trình kinh doanh quản lý.

Phòng thị giác kỹ thuật chuyên về vấn đề phát hiện, nhận diện và phân loại các đối tượng trên cơ sở thông tin nhận được từ các cảm biến quang học và radar định vị, trong đó có sử dụng công nghệ Sensor Fusion (kết hợp thông tin từ các cảm biến khác nhau để tăng độ chính xác đo lường).

Các chuyên gia trong phòng này cũng chịu trách nhiệm phát triển phân hệ giám sát và nhận dạng các tình huống bất thường.

Phòng phát triển thực hiện một chu trình đầy đủ trong việc xây dựng phần mềm đảm bảo, từ ý tưởng đến thực hiện. Các cộng sự trong phòng này đã phát triển những thuật toán đánh giá tình huống khi phương tiện vận tải di chuyển, định vị nó trên tuyến đường, xây dựng tự động các nhiệm vụ hành trình trên cơ sở tình hình thực tế diễn ra.

Các chuyên gia của phòng đã tạo ra phần mềm giả lập chuyển động của phương tiện vận tải, nhờ đó có thể thực hiện việc thử nghiệm ảo mà không cần các cỗ máy thực, giả lập các thuật toán và sự kiện khác nhau trong quá trình di chuyển.

Dưới dạng một trong số các nhiệm vụ cấp thiết của phòng, chúng tôi xem xét việc ứng dụng công nghệ dữ liệu lớn (big data), vì để các hệ thống điều khiển trí tuệ nhân tạo hoạt động hiệu quả, cần thống kê đa chiều.

Phòng cũng phát triển hạ tầng phần mềm cho các dịch vụ điều hành, trực tuyến, cho các hành khách, người dùng THVT. Mọi kiến thức và các phát triển tích lũy được «lưu» vào cơ sở hiểu biết và chúng có thể được sử dụng trong tương lai và trong các dự án khác. Chúng tôi rất hi vọng rằng chúng sẽ có ứng dụng trong chương trình vũ trụ SpaceWay.

Phòng phát triển web được tách thành một nhóm riêng và chịu trách nhiệm phát triển và song hành cùng các trang web.

Phòng các phát triển và giải pháp phần cứng triển vọng – một bộ phận mới được thành lập, phòng này phát triển các công nghệ mới và thử nghiệm các công nghệ hiện có, trong đó có phần mềm-thiết bị bảo đảm (các bộ điều khiển, các máy tính của hệ thống trên tàu, các cảm biến).

Phòng này đã được thành lập trên cơ sở các cộng sự trước đây làm về tìm kiếm và phát triển các giải pháp và cách tiếp cận mới. Nếu chúng tôi không tìm thấy giải pháp phù hợp trên thị trường, thì chúng tôi tự sáng tạo, cân nhắc và ứng dụng.

Ví dụ, đã phát triển modul chế độ thường trực, nó giám sát phương tiện vận tải «đang ngủ», kiểm soát mức ắc quy, hoặc các thông số hoạt động quan trọng khác của modul. Trong trường hợp cần thiết, khối này thực hiện việc chuyển từ xa phương tiện vận tải từ trạng thái trực («đang ngủ») sang trạng thái hoạt động, và ngược lại, khối này cũng ra các lệnh thực hiện các hoạt động quy định.

Phòng này cũng thực hiện việc nghiên cứu và ứng dụng các giải pháp triển vọng, giúp đỡ việc thực hiện thử nghiệm, hoàn thiện, lắp ráp, lắp đặt phần mềm. Cùng với các chuyên gia thiết kế, phòng xây dựng loại và các đặc điểm kỹ thuật mà sau đó được chuyển giao để lắp ráp THVT.

Các bạn có thể đưa ra kết luận rằng mỗi phòng hoạt động cả trong khuôn khổ các nhiệm vụ của mình, cả trong thành phần của bộ phận nói chung, thường xuyên tham gia vào việc giải quyết các nhiệm vụ phối hợp. Tôi cho rằng, trong cấu trúc được tạo lập, bộ phận chúng tôi hoạt động như một đơn vị hiệu quả, thống nhất.

Mỗi giây, mạng lưới neuron trên cơ sở các dữ liệu toàn cầu tạo nên chân dung của một người thực tế không tồn tại.

Tuy nhiên, cần nhớ rằng mạng neuron không thể sử dụng như một hệ thống ra quyết định, nó có thể được sử dụng chỉ để phân tích khi ra quyết định. Việc sử dụng mạng neuron có sự nguy hiểm nhất định: nếu không đào tạo nó đúng đắn, nó có thể gây ra thiệt hại to lớn.

Ví dụ, trong một thử nghiệm, nó đã được sử dụng để vượt qua và chiến thắng một trò chơi nhanh hơn con người có thể làm. Và nó đã làm được. Vâng, thật sự thì bằng những cách thức không hoàn toàn «trong sạch», sử dụng các lỗi trong trò chơi, chứ không phải dùng tốc độ nhấn phím hay các phương thức khác «của con người». Tất cả là do nó đã được lập trình hướng đến kết quả mà không tính tới việc sử dụng các lỗi của trò chơi – là một hành vi không trung thực, vi phạm quy tắc, và điều đó là không thể chấp nhận được trong việc giải quyết các nhiệm vụ.

Nhưng chính các mạng neuron và phân tích dữ liệu lớn hiện nay có thể đưa ra những đáp án chính xác và nhanh chóng hơn so với một con người có thể tìm kiếm hay hệ thống tính toán khác.  

Xin hãy cho biết về các triển vọng phát triển toàn cầu.

Chúng tôi đã lựa chọn một số phương hướng mà hiện nay chúng tôi đang tích cực làm chủ và ứng dụng. Một số trong chúng là: trí tuệ nhân tạo, tự động hóa hoạt động của tổ hợp vận tải, các dữ liệu lớn (big data), cung cấp các dịch vụ số, bao gồm tiền tệ hóa và kết hợp các dịch vụ bên ngoài với các hệ thống của chúng tôi.

Việc điều khiển tự động hiệu quả và an toàn đối với tổ hợp vận tải (THVT) – đó là nhiệm vụ chính được đặt ra cho các hệ thống điều khiển trí tuệ nhân tạo. Việc ra quyết định vận tải hành khách và hàng hóa một cách tối ưu sẽ do trí tuệ nhân tạo đảm nhận. Hệ thống này sẽ lựa chọn một cách độc lập, xem làm cách nào để vận chuyển người hay hàng hóa tốt hơn, nhanh hơn và đơn giản hơn.

Về tính an toàn của việc điều khiển THVT, phần mềm sẽ «xem xét vị trí thực tế», trong các tình huống khác nhau, tính toán các phương án giải pháp và lựa chọn giải pháp tối ưu nhất, cho phép tránh được các tình huống nguy hiểm.

Về các dịch vụ số, câu chuyện ở đây là về việc cung cấp các dịch vụ cho người sử dụng các hệ thống thông tin SkyWay. Còn về việc kết hợp theo quan điểm của chúng tôi là một sự tích hợp đầy đủ phần mềm của chúng tôi với các dịch vụ số bên ngoài, sát nhập hoặc cộng sinh tùy thuộc vào tình huống nhất định.

Cụ thể hiện nay các bạn đang phát triển điều gì?

Câu hỏi tất nhiên là thú vị! Nhưng tôi e rằng để nói về điều đó, cần phải viết cả một cuốn sách [cười]! Bộ phận của chúng tôi tham gia vào rất nhiều quá trình của công ty. Chúng tôi làm việc liên quan tới các hệ thống điều khiển trí tuệ nhân tạo cho tất cả các hệ thống vận tải (các modul, các tuyến đường) và tham gia trực tiếp vào việc hoàn thiện các dự án quốc tế cụ thể tiềm năng. Danh sách các nhiệm vụ tất nhiên chưa đầy đủ, về nhiều thứ thì không dễ để nói ra như thế.

Quan trọng nhất trong vận tải – là sự an toàn. Các phương tiện vận tải không người lái khá dễ dàng phân chi mọi người thành những người «theo» và «chống». Nhưng đừng quên rằng những thử nghiệm đầu tiên của bất kỳ công nghệ nào cũng đi kèm với các thất bại, và đó là một quá trình hình thành bình thường.

Các nhà phát triển vận tải đường dây ngay từ ban đầu đã đặt cho mình mục tiêu – giảm thiểu nguy cơ các tai nạn (hãy đọc thảm họa ô tô) tới mức thấp nhất, mà để làm điều đó đã tạo ra hệ thống vận tải «cấp hai». Khi loại bỏ được việc di chuyển tích cực của con người trên mặt đất, đưa lên một «tuyến đường» đặt riêng, ray đường dây, thì nó đã làm giảm nguy cơ va chạm với các hành khách, xe đạp và các đối tượng tham gia giao thông khác.

Trang bị cho các phương tiện vận tải hệ thống điều khiển tự động hóa, chúng tôi loại trừ thêm một yếu tố dẫn tới các sai lầm mang tính bi kịch, – con người.

Tức là chúng tôi dạy cho máy suy nghĩ và ra quyết định một cách thông minh, trong đó không đưa vào thuật toán những «sai lầm» của con người trong suy nghĩ, có thể dẫn tới lỗi, chỉ để lại logic rõ ràng và chặt chẽ. 

Vậy điều gì đã được thực hiện trên thực tế?

Tôi có thể tự hào công nhận rằng nhiều thứ đã được thực hiện.

Đã xây dựng và ứng dụng hệ thống định vị độ chính xác cao và thu được các thông số di chuyển của các phương tiện vận tải trên cấu trúc dẫn đường và các nhà ga, trên cơ sở kết hợp thông tin (Sensor Fusion) từ RFID-các thiết bị đọc, các cảm biến Hall, hệ thống GPS/GLONASS. Nó cũng bổ sung thông tin từ các cảm biến quan học và radar định vị, trong đó có sử dụng bản đồ số địa hình.

Ứng dụng hệ thống thích nghi với các đặc điểm vận hành THVT và hệ thống được đào tọa để nhận diện các đối tượng. Chúng tôi đã tạo ra thuật toán phân biệt các đối tượng nguy hiềm tiềm tàng trên bối cảnh các thành phần hạ tầng của THVT, điều đó rất quan trọng cho các cảm biến radar định vị. Chúng tôi đã phát triển tính năng giám sát trạng thái phương tiện vận tải từ xa – trong chế độ hoạt động và «ngủ». Chúng tôi đã tạo ra một player để đào tạo mạng neuron, nhờ thế hiện nay hơn 10 loại đối tượng được nhận diện với xác xuất gần 100%. Công việc nâng cao độ chính xác của việc nhận diện cả các đối tượng khác đang được tiếp tục, tổng số lượng đối tượng là hơn 90. Các chuyên gia của chúng tôi đã phát triển và thử nghiệm một thứ có vẻ lặt vặt như vỏ chắn chịu nhiệt cho thiết bị nhạy cảm với nhiệt, nhờ đó cho phép THVT thích nghi với các điều kiện khí hậu khác nhau.

Nhờ hệ thống thị giác máy, khi phát hiện các đối tượng nguy hiểm tiềm tàng, phương tiện vận tải thay đổi các thông số di chuyển của mình cho tới mức dừng lại hoàn toàn và trong trạng thái thời gian thực sẽ chỉnh sửa nhiệm vụ hành tình của mình.

Chúng tôi đã tạo ra một giao diện đơn giản và dễ hiểu, tại đó có thể xây dựng nhiệm vụ hành trình có tính tới các giới hạn di chuyển qua những khu vực đặc biệt của tuyến đường, chỉ ra các vị trí dừng lại để đón/trả khách, bốc/dỡ hàng hóa.

Các hệ thống được tạo ra đã được tích hợp vào máy và đào tạo nó ra quyết định độc lập và hoạt động trong tình huống thực tế. Bây giờ chúng tôi có thêm một hệ thống định vị chính xác nữa, trên cơ sở các cảm biến Hall, ghi dấu RFID, định vị GPS. Các hệ thống được phát triển đang hoạt động cùng với hệ thống điều khiển trên tàu, chúng tôi chuyển các thông số di chuyển và nhận được thông tin về trạng thái THVT. Trong trường hợp hệ thống của chúng tôi thất bại, hệ thống điều khiển trên tàu, trên cơ sở thông tin được chuyển trước đó cho nó, phải đảm bảo việc vận chuyển hành khác/hàng hóa tới điểm đã định.

Nhờ tạo ra giả lập phương tiện vận tải trong mô hình 3 chiều, chúng tôi có thể tạo ra và kiểm tra các nhiệm vụ hành trình trong các điều kiện khác nhau: chiều dài tuyến đường, lưu lượng hành khách, số lượng và loại modul khác nhau.

Có thể nói, hiện nay chúng tôi đang trong giai đoạn ứng dụng, hoàn thiện và đào tạo các hệ thống trí tuệ nhân tạo của chúng tôi – các hệ thống định vị, hệ thống thị giác máy, hệ thống điều khiển phương tiện vận tải và tổ hợp vận tải.

Tổng số điểm của bài viết là: 16 trong 4 đánh giá

Xếp hạng: 4 - 4 phiếu bầu
Click để đánh giá bài viết

  Ý kiến bạn đọc

Bạn đã không sử dụng Site, Bấm vào đây để duy trì trạng thái đăng nhập. Thời gian chờ: 60 giây