III КВАРТАЛ 2022Г. - 55 баллов 
– Система, которая поставлена и внедряется, – это программно-аппаратный комплекс помощи машинисту локомотива. В ее основе лежат технологии компьютерного зрения. Она позволяет с высокой точностью распознавать объекты железнодорожной сцены, причем даже в сложных погодных условиях и при низкой освещенности: составы, людей, стрелки, сигналы светофоров (мачтовых и карликовых), различные препятствия на пути движения, причем с определением траектории их движения и т. д. Препятствием может быть, к примеру, человек или автомобиль.
Если человек переходит пути где-то далеко, скорость локомотива низкая и человек гарантированно успевает пройти опасный участок, то система реагировать не будет. А если система видит и «понимает», что траектории локомотива и объекта на пути движения пересекутся, существует опасность столкновения, то она вначале сигнализирует машинисту об опасности. Аналогичная реакция будет и в других экстренных ситуациях: проезд локомотива на запрещающий сигнал светофора, при выявлении пошерстной стрелки с опасностью взреза и т. д. Если машинист не реагирует на такую ситуацию самостоятельно, система осуществляет торможение наиболее безопасным способом в зависимости от расстояния до объекта на дороге. Если же какое-то препятствие возникает очень близко и требует незамедлительной реакции, то система уже не предупреждает машиниста. Или это предупреждение очень короткое, и система сразу включает режим торможения.
– Эта система будет применяться только в грузовом сообщении?
– Мы видим процесс внедрения умных систем на железной дороге в два этапа. Сейчас наше решение тестируется на маневровых локомотивах. Сортировочные станции с очень сложной топологией путей и стрелочных переводов являются одними из важных, центральных железнодорожных объектов. Любая авария на этих участках значительно болезненнее, чем на линейных. Поэтому задачей номер один мы видим автоматизацию работ и создание безопасного контура движения именно в этой зоне. Но в дальнейшем предполагается, что такие функции будут уже расширены на все локомотивы.
– Ранее в своих интервью Вы отмечали, что данная технология нигде в мире не применяется. Как Вы считаете, почему?
– Наша компания создана на основе одной из ведущих отечественных академических школ искусственного интеллекта. Мы занимаемся этими проблемами более 25 лет. В области создания беспилотных технологий мы наработали огромный опыт, причем в разных приложениях, например, автономного сельскохозяйственного и автомобильного транспорта. Такого опыта нет ни у одной команды в мире. Мы собирали датасеты (базы данных изображений для обучения нейронных сетей) и тренировали свои нейронные сети в различных сценах, погодных и климатических условиях: в дождь, туман и снег. Мы создали уникальные технологии. Например, cognitive low level data fusion – комбинирование данных, поступающих от разных сенсоров – видеокамер, радаров – по антропоморфному принципу, на нижнем уровне, как это организовано у человека. Технология позволила нам достичь промышленного уровня детекции объектов и безопасности на дороге. В проекте с ОАО «РЖД» мы активно используем такие наработки.
Кроме того, наше томское подразделение, в котором трудятся ведущие в стране специалисты в области радиолокации, разработало радары, аналогов которым пока нет ни у нас, ни за рубежом. В проекте с РЖД они обеспечивают распознавание очень широкого спектра объектов.
– Везде бывают сбои. Представим ситуацию: машинист отвлекся, а система помощи на базе искусственного интеллекта не сработала. Или все-таки возможность ошибки исключена?
– Система помощи машинисту имеет такой набор контрольных слоев, что вероятность сбоя – меньше одной сотой процента. Конечно, теоретически система в каком-то случае может не сработать. Но при этом должно быть совпадение двух факторов: не сработал машинист и не сработала сама система. Вероятность такого события – как попадание метеорита в лобовое стекло локомотива. Или даже еще более низкая.
– Потребует ли данная технология модернизации подвижного состава или инфраструктуры? Если да, то во сколько это может обойтись?
– Вся модернизация заключается в дооснащении рядом устройств подвижного состава – установке искусственного мозга на локомотивы. Никакой модернизации инфраструктуры, покупок дополнительного оборудования это не потребует. Кстати сказать, мы во время последних испытаний тренировались на старенькой «чмухе» 1972 года производства. Система гибкая и органично вписывается в существующую инфраструктуру дорог. Так и должно быть с новыми технологиями.
– Если вторая волна пандемии осенью все-таки будет, не помешает ли она завершить тестирование и получить разрешение на промышленное производство системы?
– Мы надеемся, что нет, что оргмеры позволят нам не закрывать тестирование и завершить сертификацию офлайн. Технически первая волна COVID-19 нам помешала. Мы тестируем систему в Вологде, на ст. Лоста Северной железной дороги. И туда достаточно долго нельзя было въехать, не было условий. Железная дорога нас не пускала и не разрешала проведение тестирования, поэтому оно перенеслось на существенно более поздние сроки и отодвинуло промышленный запуск проекта месяца на три-четыре.
– В Гамбурге тестируют автономные поезда, которые курсируют на городской железной дороге. Этот проект немцы хотят представить на Всемирном конгрессе по интеллектуальным транспортным системам. Планируете ли вы тоже представить свою технологию на этом конгрессе?
– Мы планируем представлять свои решения на этом конгрессе и точно знаем, что наша система во многом более прогрессивна, чем разработки, которые представляют наши коллеги из Германии. Нам будет приятно организовать дружеское соревнование между российскими и немецкими технологиями. Свои позиции на европейском рынке мы знаем достаточно точно. К нам обращаются крупнейшие зарубежные компании с предложениями о совместной работе. По индексу заинтересованности европейских производителей мы понимаем, что находимся в самом топе технологических решений.
Беседовала Алина Хохлова
