В Санкт-Петербурге более полугода промышленно эксплуатируется технология Cognitive Track Detector (детектор путей), разработанная компанией «Когнитив Пилот». Система предназначена для автономного управления рельсовым транспортом и, по заявлению разработчиков, позволяет повысить безопасность движения на 20–25%. Генеральный директор «Когнитив Пилот» Ольга Ускова сообщила CNews, что, по оценке аналитиков, объем рынка таких решений в ближайшие 5–7 лет может достичь $1–1,5 млрд, и аналогов технологии в мире пока не обнаружено.
В основе работы Cognitive Track Detector лежит компьютерное зрение. Нейросеть определяет траекторию движения трамвая по изображению с камер, не полагаясь на цифровые карты и системы навигации, которые, по словам разработчиков, могут давать погрешности до нескольких метров. Такой подход позволяет точнее выявлять опасные объекты на пути. Задача осложняется тем, что рельсы могут быть скрыты другими транспортными средствами, а качество изображения ухудшается из-за дождя, снега или работы дворников. Для обучения нейросети был собран датасет объемом более 0,5 млн элементов, включая генеративную аугментацию (синтетические данные). Система также разделяет пути по полосам движения в сложных ситуациях — на стрелках и разветвлениях, используя вспомогательные признаки, например, сигналы поворота.
Несмотря на заявленную уникальность решения, рынок систем автономного управления рельсовым транспортом только формируется, и оценки его объема носят прогнозный характер. Компания «Когнитив Пилот» продолжает развивать антропоморфный подход в ИИ, когда технологии имитируют человеческое зрение. Ведущий разработчик Геннадий Савицкий отметил, что задача распознавания путей для трамвая сложнее, чем аналогичные задачи в сельском хозяйстве, где нейросети работают с меньшим числом вариантов. Дальнейшее внедрение технологии будет зависеть от масштабирования на другие города и виды рельсового транспорта.
