Центр ИИ Сколтеха и Самарский университет представили самообучающуюся нейросеть для автоматического анализа промышленного видео. Система способна без предварительной разметки данных выявлять этапы производства, отклонения от нормы и потенциально опасные ситуации.
Исследователи из Сколтеха и Самарского университета разработали систему на основе искусственного интеллекта, способную самостоятельно распознавать этапы производственных операций по видеопотокам. Технология позволит выявлять отклонения от нормы и предотвращать аварии, сокращая затраты на ручную разметку данных.
Система использует метод самообучения (self-supervised learning) — нейросеть анализирует большие объемы неразмеченного видео, самостоятельно выделяя ключевые этапы процессов, такие как замена деталей, сборка узлов или простои. После этого модель дообучается на небольшой размеченной выборке, адаптируясь под конкретные задачи.
«Внедрение таких систем дает реальную экономию: теперь не нужно вручную разбирать сотни часов видео, чтобы обучить нейросеть распознавать производственные этапы. Модель будет самостоятельно выделять закономерности в больших объемах необработанного материала. Это позволяет промышленным камерам в реальном времени выявлять отклонения от нормального хода процесса и помогать предотвратить аварийные ситуации».
Максим Алешин, ведущий инженер по машинному обучению Центра ИИ Сколтеха
Технология подходит для контроля производственных линий, предотвращения аварийных ситуаций, оптимизации логистики и сборки, автоматизации отчетов по видеоданным.
Команда планирует расширить спектр поддерживаемых операций и протестировать систему на реальных производствах. В перспективе ее интегрируют в системы умного видеонаблюдения для повышения безопасности и эффективности предприятий.