वन खोज तकनीक के लिए आत्मसमर्पण नहीं करता है, लेकिन इंजीनियर वापस हड़ताल करते हैं

फोटो: लिसा अलर्ट

यदि कोई व्यक्ति जंगल में गायब हो गया है, तो उसे खोजने का सबसे अच्छा तरीका है तलाशी के लिए प्रशिक्षित खोज इंजन भेजना। कोई भी खोज तकनीक लोगों को अभी तक प्रतिस्थापित नहीं कर सकती है। शुरुआती गर्मियों में, हमने कई टीमों के बारे में लिखा , जो ओडिसी प्रतियोगिता के भाग के रूप में, वन्यजीवों के लिए समाधान विकसित करती थीं। कई इंजीनियरों ने कैमरों और कंप्यूटर दृष्टि के साथ ड्रोन पर भरोसा किया, लेकिन स्पष्ट समस्याओं का सामना नहीं किया - खराब संचार, कम प्रसंस्करण और विशाल डेटा का संचरण, पेड़ों के घने मुकुट, और बहुत कुछ।

नतीजतन, कंप्यूटर दृष्टि के साथ एक भी समाधान प्रतियोगिता के अंतिम तक नहीं पहुंचा। लेकिन तकनीकी विशेषज्ञों ने कहा - यदि टीम बलों में शामिल हो जाती है, तो एक डेटासेट को एक साथ रखा जाता है और इसे एल्गोरिदम पर प्रशिक्षित किया जाता है, कंप्यूटर विज़न को मौका मिल सकता है।

पिछले हफ्ते, 9 अगस्त को, खोज दल लिसा अलर्ट ने बीलाइन के साथ मिलकर एक उपकरण के लॉन्च की घोषणा की, जो ड्रोन से तस्वीरों में लोगों की खोज करेगा। हम लॉन्च के लिए समर्पित एक प्रेस कॉन्फ्रेंस में गए और पाया कि यह कैसे काम करता है।

हजारों तस्वीरें

यह प्रस्तुति तूफान के बारे में आपात मंत्रालय की निंदनीय घोषणा के अगले दिन हुई, जो मुख्य टेलीविजन चैनलों की हवा में दस मिनट तक लटका रहा। तूफान नहीं आया, लेकिन मौसम अभी भी भयानक था। लिजा अलर्ट दस्ते के लिए, यह कभी-कभी हाथ में है - जंगल में लापता लोगों के लिए आवेदनों की संख्या तेजी से गिरती है, क्योंकि खराब मौसम में वे बस वहां नहीं जाते हैं। यह अधिक जटिल खोजों के लिए बलों को मुक्त करता है। दूसरी ओर, कोल्ड स्नैप के दौरान, लापता लोग और भी अधिक खतरे में हैं।

उदाहरण के लिए, जुलाई में लिसा अलर्ट को जंगल के लिए 1,083 आवेदन मिले। उनमें से लगभग 700 उपनगर में हैं। कई खोए हुए लोगों के पास अभी भी एक टेलीफोन है, और वे नेटवर्क कवरेज क्षेत्र में हैं। जंगल से उनका नेतृत्व "वन इन टच" समूह करता है, जो बताता है कि सूरज या प्राकृतिक स्थलों से कैसे निकला जाए। कभी-कभी वे एक समूह भेजते हैं जो एक जलपरी स्थापित करता है या किसी व्यक्ति को बाहर निकालता है।

लेकिन सबसे मुश्किल खोज वे हैं जहां लापता के साथ कोई संबंध नहीं है। उदाहरण के लिए, कई दिनों तक प्रेस कॉन्फ्रेंस के समय शिल्हेलोवो क्षेत्र में 73 वर्षीय एक महिला की तलाश थी। खोज इंजन समूहों ने कुल 2,300 किलोमीटर की दूरी तय की और जंगल में ड्रोन से 8,400 तस्वीरें लीं।

ग्रिगरी सर्गेयेव कहते हैं, "अब हमारी तकनीक इस तरह काम करती है," हम तस्वीरें लेते हैं, उन्हें सेवा में अपलोड करते हैं, जो हमारे स्वयंसेवकों द्वारा लिखी गई थी, और विशेष समूह तस्वीरें देखते हैं। दस्ते के बाहर बड़ी संख्या में लोग भी इसमें मदद कर सकते हैं। इन फ़्रेमों में, हम कुछ ऐसी चीज़ की तलाश कर रहे हैं जो जंगल से अलग है। हाइकिंग समूह तुरंत यह देखने के लिए बाहर जाते हैं कि यह क्या है। अब Shchelkovo की खोजों में हमारे पास सौ से अधिक निशान हैं जिन्हें जांचने की आवश्यकता है। उन सभी को पाने के लिए, आपको तीन सौ किलोमीटर से अधिक पैदल चलना होगा। ”


जब हमने ओडिसी प्रतियोगिता में प्रतिभागियों के साथ बात की, तो वे हवा से जंगल की तस्वीरें लेने के बारे में उलझन में थे। लेकिन इस साल, "लिसा अलर्ट" एक सप्ताह में कम से कम एक व्यक्ति को सहकर्मियों की मदद से पाता है। ग्रेगरी के अनुसार, दो साल पहले उन्होंने इस तरह से पूरे सीजन के लिए केवल दो लोगों को पाया। पिछले साल - छह।

ड्रोन उन प्रदेशों पर उड़ान भरते हैं जहाँ किसी व्यक्ति के लिए जाना बहुत मुश्किल है - विंडब्रेक, दलदल। मानव रहित हवाई वाहन लिसा अलर्ट के प्रमुख अलेक्जेंडर लोमोनोसोव ने खोज समूहों के ट्रैकर्स से रिकॉर्डिंग दिखाई। इकाइयों के साथ आने से बहुत सारे सफेद धब्बे रह गए। ड्रोन ने इस क्षेत्र को पूरी तरह से कवर किया।

“अगर समूह तूफानी हो गया, तो वे कम से कम तीन घंटे बिताएंगे। ड्रोन ने इस क्षेत्र में 15 मिनट काम किया। यह वहाँ था कि एक आदमी पाया गया था - हवा से। वह हवा के झोंके में जा सकता था, और वहां से बाहर निकलने के लिए पर्याप्त ताकत नहीं थी। कई प्रशिक्षित लोगों ने उन्हें चार घंटे से अधिक समय तक बाहर निकाला। और इस दौरान केवल 370 मीटर ही गुजरे। एक ड्रोन, खुले मैदान और दलदल, ड्रोन एक नियमित चलने वाले समूह की तुलना में कई गुना तेजी से काम करेगा। यदि क्षेत्र 15 सेमी तक घास के साथ उग आया है, तो प्रशिक्षित खोज इंजन का एक चलने वाला समूह इसे 6 से 8 घंटे तक कंघी करेगा, और एक घंटे के लिए ड्रोन। वह पूरे क्षेत्र की तस्वीरें लाएगा, और मृत क्षेत्रों को पूरी तरह से बाहर रखा जाएगा। "



औसतन, एक खोज में 250 तस्वीरें आती हैं। छह महीने के लिए, वे 33 हजार जमा करते हैं। लेकिन अब स्क्वाड में कुछ पुलिस वाले और पायलट हैं। यदि संख्या बढ़ती है, और सभी 20 क्षेत्रों में ड्रोन का उपयोग किया जाता है जहां लिसा अलर्ट संचालित होता है, एक दिन में 33 हजार चित्र एकत्र किए जाएंगे। और टुकड़ी ने 240 घंटे बिताए बस श्लेकोवो में एक खोज से तस्वीरें देख रहे थे।

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खोज इंजन और दूरसंचार शक्ति के डेटासेट

दो महीने पहले, लिसा अलर्ट और बीलाइन ने बीलाइन एआई - पीपल सर्च एल्गोरिदम का परीक्षण शुरू किया, जो ड्रोन से तस्वीरों का विश्लेषण करता है।

यह परियोजना सीखने के विचार के साथ शुरू हुई कि कैसे खाली तस्वीरों को स्वचालित रूप से फ़िल्टर किया जाए ताकि किसी व्यक्ति की उपस्थिति पर संदेह करने वाले फोटो केवल उस समूह को भेजे जाएं जो देख रहे थे।

"एक समय में मैंने विशेष डेटासेट खोजने की कोशिश की, लेकिन वे दुनिया में मौजूद नहीं हैं, हालांकि कुछ ने उन्हें इकट्ठा करने की कोशिश की," अलेक्जेंडर लोमोनोसोव कहते हैं, "इसलिए, हमने खुद डेवलपर्स तस्वीरों को पारित किया जहां लोग थे: साधारण राहगीरों को जो फ्रेम में मिला, मशरूम पिकर खोज इंजन खुद काम पर है। यह सब उस मशीन के विज़िटर के लिए नींव रखता है जिस पर मशीन विज़न काम करता है। ”



इस तरह के डेटासेट को इकट्ठा करना कई सूक्ष्म सूक्ष्मताओं के साथ भी एक कार्य है। लोग किसी भी स्थिति में फ्रेम में आ सकते हैं: बैठे, झूठ बोलना, खड़े होना। उन्हें शाखाओं के साथ इतना कवर किया जा सकता है कि केवल एक छोटा हिस्सा दिखाई देता है। परिदृश्य, क्षेत्र और मौसम के आधार पर पृष्ठभूमि बहुत भिन्न होती है।

“कई क्षेत्रों में, हमने विशेष रूप से लोगों को पीड़ितों के लिए विशिष्ट पोज़ में जाने और उनकी तस्वीर लेने के लिए कहा। फिर चित्रों को कृत्रिम रूप से प्रचारित किया गया। उदाहरण के लिए, उन्होंने रोस्तोव में एक व्यक्ति की फोटो खींची और इसे अन्य क्षेत्रों के सबस्ट्रेट्स पर रख दिया।

प्राप्त तस्वीरों में, बीलाइन डेटा वैज्ञानिकों ने एल्गोरिदम सीखना शुरू किया।

“हम, एक ऑपरेटर के रूप में, बड़ी मात्रा में डेटा के साथ काम करने के लिए उपयोग किए जाते हैं। हमारे पास पांच विशाल डेटा केंद्र हैं। केवल यारोस्लाव डेटा सेंटर, जिसे हम लिसा अलर्ट के साथ काम करने के लिए उपयोग करते हैं, 15 पेटाबाइट डेटा की प्रक्रिया करता है। इसके लिए धन्यवाद, हमने सीखा कि बहुत आधुनिक मॉडल कैसे बनाए जाते हैं, ”बीलीन में डिजिटल व्यवसाय विकास के उपाध्यक्ष जॉर्ज हेल्ड कहते हैं।



“तस्वीरें हमारे सिस्टम में आती हैं, और हमें यह निर्धारित करने की आवश्यकता है कि कोई व्यक्ति उन पर है या नहीं। एक टोपी, बूट, हाथ, कान, जो कुछ भी देखें। इसलिए, हम प्रत्येक छवि को 30-35 परतों में काटते हैं। इसके लिए उपयुक्त वास्तुकला को खोजने और एक एल्गोरिथ्म बनाने के लिए विशाल काम किया गया था, क्योंकि किसी भी गलती से इस तथ्य को जन्म दिया जाएगा कि हम तस्वीरों में लोगों को याद करेंगे। प्रत्येक परत को जल्दी से संसाधित करने के लिए विशाल कंप्यूटिंग संसाधनों की आवश्यकता होती है। हम उन्हीं मॉडलों का उपयोग करते हैं जिनका उपयोग हम लक्ष्यीकरण के लिए करते हैं। हम उनके घटक लेते हैं और इस परियोजना पर पुन: उपयोग करते हैं। ”

मॉडल न केवल पूरे व्यक्ति के लिए खोज करने में सक्षम है, बल्कि चित्रों में जंगल में सभी छोटी और संदिग्ध कलाकृतियों को नोटिस करता है। अब परीक्षण का पहला चरण आता है, जब एल्गोरिथ्म उन सभी तस्वीरों को छोड़ देता है जहां 98% प्रतिशत संभावना है कि कोई व्यक्ति नहीं है।

शेष छवियां तुरंत उन स्वयंसेवकों के पास जाती हैं जो वहां लोगों की तलाश कर रहे हैं, और यदि आवश्यक हो तो उन्हें अतिरिक्त शूटिंग के लिए खोज इंजन या ड्रोन में भेजा जाता है। जबकि प्रणाली का परीक्षण किया जा रहा है, जो लोग छवियों को छोड़ चुके हैं उन्हें भी जांचा जाता है - लेकिन दूसरे स्थान पर।

अगला कदम, डेवलपर्स एल्गोरिदम को अधिक सटीक रूप से लोगों की तस्वीरों को निर्धारित करने और जंगल में उनके आंदोलनों के पूर्वानुमान मॉडल का निर्माण करने की योजना बनाते हैं।

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यहां 5G क्यों

अब सिस्टम के पास दो विकल्प हैं। पहला उन परिस्थितियों में लैपटॉप पर चित्रों को संसाधित करने के लिए एक ऑफ़लाइन कार्यक्रम है जहां कोई कनेक्शन नहीं है। इसकी शक्ति सीमित है, साथ ही इसे नेटवर्क से कनेक्ट होने पर हर बार अपडेट किया जाना चाहिए, क्योंकि एल्गोरिदम लगातार सीख रहा है। ऑनलाइन सेवा अपनी पूरी क्षमता पर काम करती है - इसमें तस्वीरें बीलाइन सर्वर पर अपलोड की जाती हैं। पहले ही 15 मिलियन चित्र डेटा सेंटरों से गुजर चुके हैं।



लिसा अलर्ट खोज में डीजेआई ड्रोन का उपयोग करती है, क्योंकि वह स्वायत्त उड़ान के लिए अपने कार्यक्रमों का उपयोग करती है। मविक 2 प्रो मॉडल के एक शॉट का वजन लगभग 20 एमबी है, और प्रत्येक उड़ान के बाद आपको औसतन 20 जीबी फोटो सेवा में अपलोड और हस्तांतरित करनी होगी। अच्छे नेटवर्क कवरेज वाले स्थानों के लिए भी यह बहुत कुछ है।

जॉर्ज हेल्ड का मानना ​​है कि खोज एल्गोरिदम का काम 5 जी नेटवर्क के निर्माण के पक्ष में एक तर्क है ।

“यह बहुत महत्वपूर्ण है कि जानकारी एक बड़े उच्च-गुणवत्ता वाले नेटवर्क पर प्रसारित की जाती है, इसलिए हम अब बेस स्टेशनों को बेहतर बनाने में बहुत पैसा लगा रहे हैं, एक 5 जी नेटवर्क बनाया जा रहा है। कई संचालक गर्व के साथ यह कहते हैं। लेकिन सबसे बड़ा सवाल है - यह किस लिए है? सिर्फ YouTube पर वीडियो देखने के लिए? यह 4 जी पर भी ठीक काम करेगा। 5 जी को वास्तविक कारणों की आवश्यकता है। लिसा अलर्ट के साथ काम करना एक बहुत अच्छा उदाहरण है, क्योंकि जानकारी की एक बड़ी मात्रा को जल्दी से प्रसारित किया जाना चाहिए। ”

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किसी थर्मल इमेजर्स की जरूरत नहीं

शुरुआती गर्मियों में, एक खोज तकनीक प्रतियोगिता में, केवल एक टीम जो कंप्यूटर दृष्टि पर निर्भर थी, फाइनल के लिए योग्य थी। लेकिन उन्होंने फिल्मांकन के लिए एक थर्मल इमेजर का इस्तेमाल किया। ग्रिगोरी सर्गेव इसका उल्लेख संशयवाद से करता है।



“9 साल से हमें थर्मल इमेजर की मदद से एक भी व्यक्ति नहीं मिला है। हर कोई यह मानना ​​चाहता है कि यह एक अच्छी बात है। हां, हम इसका उपयोग खोज को रोकने के लिए नहीं कर सकते हैं, उदाहरण के लिए, रात में खुली जगहों पर। लेकिन बाकी सब चीजों के लिए, यह उपयुक्त नहीं है। घास पारदर्शी नहीं है, सभी मुकुट अपारदर्शी हैं। एक व्यक्ति कपड़ों में जंगल में है, और कपड़ों का परिवेश तापमान है। थर्मल इमेजर एक शांत कल्पना है, लेकिन यह खोजों के लिए अप्रभावी है। हमने अपने सभी रक्षा उपकरणों की कोशिश की, विदेशी मॉडल की कोशिश की। "वे दोहराव के लिए उपयुक्त हैं, लेकिन लागत और प्रभावशीलता को देखते हुए, मैं थर्मल इमेजर्स को नहीं कहूंगा।"

यह पूछे जाने पर कि उस प्रतियोगिता में कोई भी कंप्यूटर दृष्टि का प्रभावी ढंग से उपयोग करने में सक्षम क्यों नहीं था, जियोर्जी बस जवाब देता है: "उनके पास विकास शक्ति नहीं थी जो अब हमारे पास है।"