Россия: В ноябре в ходе конференции AI Journey замгендиректора НИИАС, руководитель проекта РЖД по беспилотным поездам Павел Попов рассказал о фундаментальных аспектах работы над технологиями автоматизации движения поездов, подготовке нормативной базы и персонала, поделился мнением о перспективах дальнейшего внедрения искусственного интеллекта на транспорте. Интервью брал Кирилл Семион, начальник Департамента информации РЖД. Редакция ROLLINGSTOCK подготовила адаптированную стенограмму беседы.
Справочно: Испытания дистанционного управления поездами на МЦК — в топ-10 событий российского рынка в 2023 году по версии ROLLINGSTOCK
Павел Александрович, с точки зрения практического применения технологии искусственного интеллекта в транспортной отрасли хотел поговорить с вами непосредственно о железных дорогах. Вы руководите большим количеством проектов. Они очень значимые и в то же время очень интересные. Расскажите, пожалуйста, в деталях.
Кирилл Викторович, добрый день! Основные проекты, которыми мы занимаемся, – это технологии автономатического вождения поездов. Первое направление, которым мы начали заниматься, – это техническое зрение. Я бы даже немного окунулся в историю, вспоминая 2017 год, когда мы только начинали и технологии искусственного интеллекта еще не были так развиты. Тогда было много вопросов. И у нас встал вопрос – а что лучше?
Изначально и до сих пор стоит вопрос, как доказать безопасность искусственного интеллекта? Но по качеству работы искусственного интеллекта, технологии машинного обучения и классических технологий разница на порядки. Поэтому, естественно, в начале мы пытались использовать и то, и другое, но однозначно пришли к выводу, что искусственный интеллект в разы лучше. И, конечно, задач становится все больше и больше.
На наших проектах у нас появляется порядка 20 различных нейронных сетей для различных задач. Первая задача, которой мы начали заниматься, – это фактически заместить зрение человека: обнаруживать препятствия, распознавать различные внештатные ситуации. Возникло огромное количество вопросов. Во-первых, сам машинист не оцифрован. Мы смотрели всю нормативную документацию и нигде не написано, что нужно обнаружить, на какой дистанции. Вначале мы вообще не имели понятия, на какой дистанции человек видит. И это большой комплекс исследований, который мы провели и фактически оцифровали человека. Мы стали понимать его возможности и дальше стали сравнивать с возможностями искусственного интеллекта.
Бортовая система технического зрения разработки НИИАС. Источник: НИИАС
В общепринятом представлении железная дорога – это очень простая история. Есть поезд, рельсы, шпалы… То есть у всех в детстве была железная дорога, и кажется, что беспилотное ведение как «паравозик»: включил электричество, поставил батарейки, и вот он ездит. Но в жизни все намного сложнее с точки зрения обеспечения безопасности движения, правильности эксплуатации и т.д. То есть все же это пришлось учитывать?
Это громадный объем работы. Это фактически для нас как клубок. Так, мы потянули за одну маленькую ниточку — давайте техническое зрение реализуем для того, чтобы сделать беспилотное движение. А оказалось огромное количество задач.
Часто привожу в пример. Диспетчера с кем будут общаться? Как реализовать? Это еще одна технология, нам нужно разрабатывать аппарат для диспетчеров. Или, если рассматривать маневровые беспилотные локомотивы, мы пока не можем идти от составителя. Составитель должен взаимодействовать с беспилотным локомотивом. А там дальше возникает вопрос. Он всегда разговаривал по радиосвязи, а теперь мы ему даем пульт, но нажать зимой в перчатках на кнопку крайне сложно. И здесь уже идет распознавание голоса, потому что его намного проще распознать и уже голосом, как и прежде, давать команду управления локомотивом. Поэтому по факту громадное количество различных задач.
Получается набор решений, который реализует намного более сложный процесс, чем это кажется извне?
У технического зрения есть несколько модулей. Есть модуль, который научен обнаруживать только стандартные предметы. К примеру, людей и машины. Но может появиться объект, который невозможно систему научить распознавать, потому что он появится один раз. Какой-то груз нестандартной формы упал. Есть модули, которые обнаруживают аномалии, которые строят карту глубины по монокулярной камере. Фактически большое количество источников информации. Это вся информация подается на модуль, который принимает решения. И при обнаружении препятствий мы в любом случае еще подстраховываемся человеком. Есть машинист-оператор, который в случае обнаружения препятствий может принять уже окончательное и точное решение, отменив в том числе ложное срабатывание.
Таким образом мы убираем ту часть потенциальной недостоверности, ошибки, которую может допустить технология?
Да. При том, что систему мы настраиваем на то, чтобы не допустить пропуск препятствия, а любое ложное препятствие «уберет» человек. Поэтому за счет этого мы повышаем безопасность обеспечения.
Какие у нас перспективы беспилотного движения на железной дороге?
Мы проводили сравнение результатов человека и машины. Машина выигрывает по времени реакции на 5-7 секунд у человека. Поэтому ясно, как, например, в шахматах, так и в техническом зрении, в любой рутинной задаче машина лидирует. Единственное, тут нужно поднять вопрос, что стандартная работа – это 20% от всей работы. Самое сложное – обучить машину работать во внештатных ситуациях. По факту – это большая проблематика. Мы оставляем машиниста-оператора, который предназначен для решения внештатных ситуаций. Различные ситуации могут произойти в вагоне электропоезда, на пути: отказ инфраструктуры и самого электропоезда. Поэтому человек здесь, конечно, нужен, но только для решения внештатных ситуаций. Соответственно, меняются требования к его компетенциям.
У системы прописаны решения. В любом случае лучше остановить поезд, за исключением моментов их проезда по мостам и в туннелях. Но, соответственно, поезд мгновенно остановиться не может, у человека есть время, чтобы принять правильное выверенное решение.
Но если мы говорим не только о грузовом, но и о пассажирском движении, здесь же еще есть вопрос ответственности…
Безусловно. На самом деле опасность для пассажиров есть только во время посадки/высадки. Для того, чтобы пассажир не упал между поездом и платформой во время движения, есть стандарт устройства безопасности. Соответственно, доказана их надежность и они гарантируют от столкновения с подвижным составом.
Максимальная опасность – это человек, который перебегает пути. Вот здесь уже включается техническое зрение. Оно уже сейчас показывает результаты лучше, чем машинист.
Электропоезд ЭС2Г-136 «Ласточка» с системой автоведения на экспериментальном кольце ВНИИЖТ в Щербинке. Источник: Юрий Юрьевич/train-photo
Получается, что беспилотное движение на железной дороге – это такой комплекс задач, включая инженерные задачи, то есть оборудование инфраструктуры…
Вот еще один хороший пример. Как стандартно мыслит человек, мы с вами например? Мы ищем препятствия. К примеру, если автомобильный транспорт только на дороге, то на обочине нас люди не интересуют. А теперь, допустим, ситуация на железнодорожном транспорте — колея полностью под снегом, стоит человек, он на пути или нет? Здесь сразу у нас появляются 3D-карты, высокоточное позиционирование. Относительно известных столбов мы определяем: человек находится на пути или нет. Это еще одна технология. При этом это все комбинируется.
В любом случае технологии, которые сейчас работают, – это комбинация искусственного интеллекта и классических систем принятия решений. Плюс человек на заднем фоне, который может в сложной ситуации, к примеру, если у нас выпал снег, перейти в дистанционное управление и выехать на тот участок, который уже почистили.
Можно ли уже говорить, пусть не в денежных отношениях, но хотя бы с точки зрения неких эффектообразующих факторов, что это даст железной дороге?
Наверное, самый главный – это борьба за трудовые кадры. Количество машинистов – больше 100 тыс., машинистов-помощников – порядка 130 тыс. И все сложнее и сложнее находить именно людей для рабочих специальностей.
Дальше второй эффект заключается в том, что система может следовать точно в соответствии с графиком движения. Машинист, к примеру, при перемещении на боковые пути всегда снижает скорость больше, чем можно. Согласно разным исследованиям, дополнительные системы дают до 20-30% запаса пропускной способности.
Ну и, конечно, третий и, наверное, самый минимальный фактор – это экономия на людях. Но первые два намного важнее и дают больший эффект.
Потребуется ли изменение нормативных регламентирующих документов для того, чтобы эта технология уже была встроена во все процессы на железной дороге?
Да, безусловно, и мы активно над этим работаем. У нас легче ситуация, чем у автомобилистов, где вводятся экспериментальные правовые режимы. В 2022 году введены новые правила технической эксплуатации, где прописана возможность движения в дистанционном и автоматическом режимах.
Но при этом возникла потребность в большом количестве дополнительных документов. К примеру, как проверять техническое зрение? Поэтому сейчас мы отдельно разрабатываем стандарты требований к манекенам, требований к методам проведения испытаний. Потому что испытания можно проводить, к примеру, в тумане. Можно поставить манекен в жилетке или без жилетки. Вообще, какое количество манекенов нужно поставить, как доказать безопасность…
Здесь еще есть вопрос, который мы много обсуждали. В техническом зрении происходит, можно сказать, комбинаторный взрыв. Потому что количество погодных условий, количество препятствий, количество уровней освещенности стремится к бесконечности. Проверить их во всех условиях невозможно. Поэтому основной подход – перейти к цифровым испытаниям. Основная сложность, которая еще не решена, – это валидировать наш цифровой полигон, который мы используем совместно с ПКБ ЦТ РЖД. А дальше наиболее критические испытания провести уже на полигоне и доказать безопасность системы. Но на самом деле над подобной задачей работают во всем мире как и автомобилисты, так и железнодорожники. Там вопрос, конечно, в доказательстве применимости подобных технологий.
И здесь возникают еще требования к оцифровке. Нужно их четко прописать, что и на какой дистанции обнаруживать. Это все взаимосвязано.
Понятно, что потребуется дооборудование локомотивов устройствами, обеспечивающими техническое зрение, сканирование обстановки и т.д. Вопрос о дополнительных вычислительных ресурсах — потребуется ли дополнительный сервер поставить или компьютер внутрь локомотива?
На самом деле любой современный локомотив фактически становится сервером на колесах со своей «сеткой». Если мы возьмем, к примеру, поезда «Ласточка», «Сапсан» — в них громадное количество интернет-сетей, громадное количество коммутаторов. Есть огромное количество стандартов и железнодорожный 61375, который описывает как эти сети должны работать (IEC 61375-3-2, определяет требования к проверке многофункциональной поездной шины для электронного железнодорожного оборудования. — Прим. ред.). Поэтому, конечно, добавление технического зрения фактически требует поставить еще один вычислитель с мощными графическими картами, и стоит задача правильно выстроить вычислительную архитектуру на подвижном составе. Это тоже непростой вопрос.
Вы взаимодействуете с производителями локомотивов? Или это целиком и полностью конструкторская разработка РЖД?
Если посмотреть, то, конечно, каждый производитель имеет свои подходы, свои интерфейсы. У кого-то Ethernet, у кого-то RS-485. Поэтому здесь, конечно, важный вопрос для РЖД – разработать стандарт, который определяет сетевую архитектуру и требования.
На самом деле много подобных проектов. Например, есть мировой проект OCORA, в котором пытаются определить и разработать правильную архитектуру именно для подвижного состава. При этом он включает несколько этапов, на 2025-й, 2026-й годы… И они уже заранее продумывают, как туда подключать модули технического зрения, навигации, как доказывать безопасность.
По факту архитектура определяет фундамент и является важнейшей частью локомотива. Если вспомнить историю, то видно, что часто локомотивы у нас развиваются эволюционно. Появилось какое-то новое приспособление, например, навигация, — добавили модуль, появилось техническое зрение — добавили еще модуль. Все подключается по разным интерфейсам, нет единой архитектуры. Поэтому важно именно разработать архитектуру и для обслуживания, и для наращивания функций.
Тепловоз ТЭМ7А с системой технического зрения на станции Лужская
Унификация должна привести к снижению себестоимости?
Здесь на самом деле интересный вопрос. Мы много общаемся с автомобилистами, с тем же НАМИ. И есть подобный стандарт AUTOSAR, они мне много о нем рассказывали. Конечно, сначала встречается громадное сопротивление среди автомобилистов к стандартам. Это изначально очень дорого было, но в дальнейшем выполнение требований стандарта становится дешевле, технологии становятся проще, количество производителей увеличивается и стандарт побеждает.
Вы упомянули о том, что могут потребоваться другие квалификации у машиниста, у помощника машиниста. Есть понимание, какие квалификационные требования могут быть? Для того чтобы кадры были готовы в тот момент, когда технология пойдет уже в промышленную эксплуатацию.
Да, в 2022 году Минтруда Росси ввел профстандарт «машинист-оператор». Действительно, будут нужны другие навыки: так, машинистам-инструкторам, которых мы пока берем, тоже требуется время, чтобы освоить управление в дистанционном режиме. Потому что, когда они находятся в локомотиве, то непосредственно чувствуется ускорение, все вибрации, а с новыми технологиями управление осуществляется по видео. И в начале было, конечно, очень сложно им точно остановить локомотив на платформе исключительно на основе видео.
Рефлекторно, да?
И рефлекторно, и по видео. В начале, к примеру, они просили на экране нанести метки, которые соответствуют расстоянию, чтобы точно знать.
Так может шлем виртуальной реальности?
Это интересное предложение, обсуждали его. Но в шлеме виртуальной реальности сложно работать длительное время и приходит головокружение. Попытки такие были, но пришли к тому, что дистанционное управление – это внештатный режим, поезда должны ехать в автоматическом режиме. Машинист должен кратковременно на несколько минут вмешаться в ситуацию, исправить ее, к примеру проехать какое-то препятствие, и дальше опять перевести поезд непосредственно в автоматический режим управления.
Вы упомянули взаимодействие между машинистом и диспетчером как одну из задач. Есть ли идеи по поводу того, чтобы диспетчера дополнить некой экспертной интеллектуальной системой, и тогда взаимодействовать будут две интеллектуальные системы?
На самом деле так и должно быть. Опять же диспетчер должен остаться для решения внештатных конфликтных ситуаций. При этом система должна предлагать варианты решений, а он должен выбирать на основе дополнительных и неизвестных системе показателей. Поэтому, конечно, если посмотреть другой проект, «Цифровая железнодорожная станция», то в нем закладывается автоматическая установка маршрутов, автоматическое задание, то есть все это реализуется. Но это следующий шаг, нужно последовательно идти.
Единственное останется, к примеру, оператор по обращению пассажиров. Мы его вывели отдельно. Конечно, можно поставить какой-то чат-бот, но я сомневаюсь, что быстро и оперативно ответить при экстренной ситуации будет корректно. Поэтому, на мой взгляд, должен быть человек, который отвечает на обращения пассажиров по связи.
Либо тогда, когда у нас чат-бот обретет некие эмоциональные нотки: когда человек, занервничавший или звонит с проблемой, и ему отвечает человеческий, но роботизированный голос, это же все-таки пока чуствуется…
Здесь зависит от уровня автоматизации. Недавно смотрел уровни. И пока искусственный интеллект не достиг такого уровня, чтобы быть неотличимым от человека. Я читал, что самый верхний уровень – это искусственный интеллект как Бог, это 10 уровень. Но это различные концепции, что случится не в нашей, наверное, жизни.
Какие дальнейшие перспективы?
Есть огромный потенциал в новых технологиях, о котором мы часто не знаем. К примеру, появился инвертированный искусственный интеллект. Сначала как бы не относится к техническому зрению, не особо интересовался, а потом… Тут вопрос, наверное, в восприятии этих технологий. Потому что не все готовы воспринимать, а иногда идут воспретительные меры. К примеру, генеративный искуственный интеллект. У правительства Канады есть целое руководство, как его использовать и для чего. Там они выпустили ограничения. Если посмотреть у того же СБЕРа – нейросеть «Кандинский». Она достаточно неплохо готовит различные рисунки для презентаций, для наглядной информации, ускоряет решение задач колоссально. Конечно, это громадный, на мой взгляд, потенциал ускорения работы.
По сути да, экономия времени…
На меня произвела впечатление лекция о том, что, действительно, это такой неутомимый помощник, немного глупый, но, если мы нагенерируем кучу вариантов, а сами сможем собрать из этого хорошую версию, то, конечно, решение задач ускорится.
Но пока еще задачу ставить вопросы у нас никто не отнимает…
Ставить, собирать, решать, что хорошо, что плохо — пока это задача человека. Пример, который я всегда привожу. Кай-Фу Ли – это достаточно известный ученый в области искусственного интеллекта. У него есть несколько книг, одна из них «ИИ-2041». В ней он пишет, что в 2041 году автомобилей шестого максимального уровня автоматизации не будет. Будет технология 6G и они придут к той же технологии, появятся машинисты-операторы. В большинстве режимов, наверное, 98-99%, машина будет ехать уже автоматически, в любой внештатной ситуации тоже потребуется человек.
Также буквально на днях читал отчет компании Cruise, которая занимается беспилотными автомобилями. Они также фактически ввели водителей-операторов. Поэтому концепция, которую я вижу, — искусственный интеллект является эффективным помощником для рутинных задач, а человек требуется для решения внештатных. Единственное, еще один важный момент, но, я думаю, мы сможем его избежать, — когда мы вводим частичную автоматизацию, то человек часто теряет свои навыки во многих областях и избыточно доверяет системе.
Но в случае железнодорожного транспорта этого не должно происходить. Скорее наоборот, будет мотивировать человека переходить на другой уровень…
Да, потому что у нас оператор должен быть загружен хотя бы половину времени, чтобы постоянно решать внештатные ситуации. Он будет натаскан в решении внештатных ситуаций, чтобы не скучал и работал. Однако таких операторов будет существенно меньше, чем машинистов есть сейчас.
Беседовал Кирилл Семион, начальник Департамента информатизации РЖД
Адаптированная стенограмма дискуссии Кирилла Семиона и Павла Попова в рамках конференции AI Journey, 23 ноября 2023 года
Следите оперативно за новостями рынков подвижного состава в Telegram-канале ROLLINGSTOCK
