Нейросети играют важную роль в обеспечении безопасности в промышленных зонах, предоставляя инструменты для раннего обнаружения угроз и предотвращения аварийных ситуаций. Они позволяют повысить эффективность и надежность систем безопасности и улучшить общую безопасность на производстве. В этой статье мы расскажем, как внедрили такую систему в структуру работающего завода, а также с чем столкнулись в процессе: от срыва сроков и бюрократического ада, до успешной сдачи проекта.
Риск быть задавленным. Как избежать?
Несколько лет назад мы выиграли конкурс по разработке системы в промышленную зону. На тот момент мы были молодой и неопытной командой. Это сейчас за нашими плечами 57 проектных внедрений в 10 странах мира, но тогда мы не учли некоторые тонкости, что в конечном счете не единожды вышло нам боком. Заказанная система должна была регулировать движение на промышленной зоне, используя компьютерное зрение.
[Компьютерное зрение - что это?
Компьютерное зрение является областью искусственного интеллекта, которая позволяет компьютерам "видеть" и анализировать изображения или видео, аналогично тому, как это делает человеческий глаз. Оно использует алгоритмы и модели машинного обучения, включая нейронные сети, для обработки визуальной информации. Задача компьютерного зрения - распознавание и классификация объектов на изображении или видео. Компьютер может быть обучен совершать действия на основе этого распознавания, например, автоматическое торможение автомобиля при обнаружении пешехода.]
На объекте, куда планировалось внедрять Систему, пешеходная зона пересекалась с местами, где регулярно проезжает крупногабаритная техника. Водитель такого авто физически не может обеспечить полный визуальный контроль всех сторон машины, в связи с чем на предприятии могли произойти несчастные случаи. В целях обеспечения безопасности жизни людей, нас попросили разработать нейросеть.
Мы подумали и решили не изобретать велосипед заново и взяли работающую модель из повседневности. Иначе говоря - организовали дорожный трафик внутри завода: со своими правилами, очередностью движения и самое главное - навороченными светофорами. Иными словами, мы создали Систему, которая берет изображение с камеры и с помощью компьютерного зрения определяет наличие транспорта и человека в кадре. По результатам детекции Система принимает решение, какой свет зажечь на светофоре. На тот момент мы давно работали с подобными Системами, правда, светофор ни разу не подключали, но немного разобравшись в устройстве мы поняли, что это все можно сделать с помощью Ethernet-реле, как уже реализовывали на объекте в СНТ.
С точки зрения реализации - проект на самом деле весьма прост. Разработка концепта занимает буквально две-три недели, ещё неделя требуется на отладку и дообучение модели, однако мы столкнулись с рядом проблем, которые затянули данный проект на месяцы. Далее продолжим рассказ в формате: проблема/решение.
Проблемы и решения
Важно понимать, что почти каждый проект содержит в себе подводные камни. От опыта специалистов зависит, можно ли засечь их на раннем этапе. С точки зрения реализации проект простой, но на практике возникли вопросы, которые были весьма специфичны для конкретного заказа. О них подробнее ниже.
Доступы
Первая проблема - доступы. Так как сервер завода, где должна крутиться наша Система находится в другом городе, то понятно, что нам необходим удаленный доступ. Вроде, ситуация рядовая, но так как это крупная корпорация, то за безопасностью они следят очень внимательно, особенно в плане получения доступов. Просто подключиться, раскатить и завершить проект - не получится. Мы встретились с первым кругом ада.
[Что такое физический токен доступа?
Физический токен доступа – это устройство, которое предоставляет дополнительный уровень безопасности при входе в систему или получении доступа к конфиденциальной информации. Он обычно имеет форму карты, ключа или USB-устройства.
Корпоративная компания, имеющая множество филиалов и сотрудников, работающих удаленно, может требовать использования физического токена доступа при подключении к корпоративной VPN. Только уполномоченным сотрудникам будет дан доступ к внутренним сетевым ресурсам компании, что обеспечивает безопасную передачу данных через интернет.]
Для подключения к серверу нам давали физический токен на флешке. Далее с помощью этого токена предоставляется доступ к VPN, который позволял подключиться к виртуалке в подсети сервера, но при этом отрубался интернет. Вроде бы, вполне адекватный и безопасный способ, но есть несколько нюансов, которые создали нам трудности: программы, которые предоставляют VPN не совместимы с другими ОС, кроме Windows. А большинство разработчиков используют Linux/Ubuntu/MacOS, то есть абсолютно все, кроме Windows. К тому же токены физические, а наши специалисты на тот момент были сосредоточены в разных местах, в разных регионах. Поэтому процесс настройки доступа занял много времени.
Система безопасности - это, конечно, хорошо, но плохо, когда не продуманы возможности масштабирования и разработки. При оценке проектов в будущем мы обязательно обращали внимание на этот пункт. Тогда же мы в итоге решили настроить доступ только одному разработчику, чтоб он мог сидеть и раскатывать новые версии. Когда встал вопрос как этот доступ обеспечить, начался второй круг ада.
Бюрократия и проблемы общения
На данном этапе проекта нам требовалось сделать пару вещей:
- Открыть порты
- Предоставить удаленный доступ по SSH
- Предоставить доступ по VNC
Но возникли проблемы с коммуникацией с двух сторон. С одной стороны - мы, которые не совсем понимали, какой объём ресурсов нам необходим для того, чтоб продолжить разработку. С другой стороны - инженер, который занимался доступами и не проявлял инициативу. Это вылилось в то, что все пункты запрашивались последовательно, а не параллельно. Каждый пункт требовал написания заявки службе безопасности. Каждая такая заявка рассматривалась по меньшей мере неделю.
Ровно месяц прошел с момента начала работ до момента возможности заливать наш код на сервер. Конечно, в дальнейшем мы всегда интересовались, какая служба безопасности у клиента, как выглядит процесс получения необходимой для работы информации, какой круг лиц ответственен за её предоставление и т.д. Но в тот момент мы работали в темпе и по условиям клиента, из-за чего понесли дополнительные убытки.
Некорректное представление о работе нейросетей
Нередко заказчик не совсем понимает, что такое искусственный интеллект: что он может, как работает компьютерное зрение, что можно реализовать быстро и просто, а что требует отдельной научно-исследовательской работы. В этом плане этот проект не стал исключением, поэтому заказчик в ходе выполнения периодически добавлял нам работы, желая от своей Системы дополнительных фич, зачастую невозможных.
Возможности нейросетей в промышленном секторе
Чтобы избежать проблем, которые может породить последний пункт прошлого блока, мы решили рассказать о кейсах применения нейросетей в промышленном секторе:
1. Нейросети используются для анализа видеопотока с камер наблюдения в промышленных зонах. Они могут автоматически распознавать и классифицировать объекты на видео, такие как люди, транспортные средства, определенные типы оборудования и т. д.
2. Нейросети могут обнаруживать нежелательные и опасные события на производстве, такие как пожары, утечки газа, взрывы и другие чрезвычайные ситуации. Они могут сигнализировать об этих событиях операторам и активировать аварийные системы.
3. Нейросети могут отслеживать поведение работников на производстве и обнаруживать аномалии. Например, они могут определить, если работник находится в опасной зоне без соответствующей защитной экипировки или если происходит нарушение процесса безопасности.
4. Нейросети могут помочь в управлении доступом в промышленные зоны. В этом помогает технология автоматического распознавания лиц сотрудников. По итогам проверки Система решит: предоставить доступ, либо регистрировать нарушение безопасности.
5. Нейросети могут предупреждать о предстоящих аварийных ситуациях, основываясь на анализе различных параметров производственного оборудования, таких как температура, давление, вибрация и другие датчики. Это позволяет предпринять необходимые меры по предотвращению аварий и повышению безопасности.
6. Нейросети могут обрабатывать большие объемы данных и анализировать их с целью выявления скрытых угроз безопасности. Они могут обнаруживать шаблоны и аномалии, которые могут быть незаметны человеческому оператору.
7. Нейросети могут использоваться для прогнозирования будущих рисков и создания моделей предотвращения аварийных ситуаций. Они могут анализировать исторические данные, включая данные о происшествиях и нарушениях, и предсказывать потенциальные проблемы в будущем.
Итоги проекта
Тот проект мы планировали завершить за пару недель, но все вылилось в три месяца. Как итог, получили бесценный опыт, за который заплатили рублем: проект был копеечный, брали в основном для портфолио. Иными словами, думали, что приключение на 20 минут, “вошли и вышли”, но все оказалось иначе. Молчим про потраченное время, нервы и силы. Зато удовольствие от сдачи проекта, довольный заказчик, и, возможно, спасенные жизни - все это с лихвой перевешивает.
Если хочешь обезопасить жизнь своих сотрудников, предугадать проблему, а не бороться с последствиями, получать быструю и качественную аналитику по производству в пару кликов - оставляй заявку на нашем сайте. Будь уверен, за дело возьмется команда опытных специалистов, которым важно сделать мир лучше за счет технологий.
