РЖД разрабатывают автоматическую систему расшифровки дефектограмм рельсов. В проект готовы вложить 100–150 млн рублей. Две петербургские компании бьются за право внедрить своё решение.

РЖД разрабатывают автоматическую систему расшифровки дефектограмм рельсов. В проект готовы вложить 100–150 млн рублей. Две петербургские компании бьются за право внедрить своё решение. Как сообщил "ДП" эксперт дирекции диагностики и мониторинга инфраструктуры РЖД Сергей Игонькин, внедрение автоматической системы вместо поиска дефектов вручную, как это делается сейчас, поможет сэкономить до 150 млн рублей в год. "Держать штат 500 человек невыгодно, и поэтому компания готова тратить эти сто и более миллионов на разработку. Понятно, что кого–то сократят, но специалисты имеют хорошую квалификацию, и мы найдём им работу и в других подразделениях", — говорит он. Виталий Павлов, ассистент Высшей школы прикладной физики и космических технологий СПбПУ, добавляет, что автоматическая система сможет сократить издержки ещё и за счёт снижения числа выходов из строя путей сообщения. "Скорость контроля повышается, увеличивается количество информации. Человек уже не всегда справляется, поэтому необходима автоматическая система, которая большую часть функций возьмёт на себя", — подчёркивает ведущий инженер научно–технического комплекса средств неразрушающего контроля компании "Радиоавионика" Сергей Похоруков. Пока что максимум, на который способно уже готовое ПО, — это подсказки расшифровщику, рассказал "ДП" Сергей Игонькин. На дефектограмме появляются отметки — на что специалисту стоит обратить внимание. Однако такое ПО много ошибается: алгоритмы срабатывают, например, на технические отверстия, которые сделаны специально. Опытный оператор может отличить отверстие от дефекта, а программа — пока нет. Гонки на колеях Конкурс на разработку автоматической системы расшифровки дефектограмм рельсов проводился ещё в 2019 году, но тогда ни одна компания не захотела участвовать — вероятно, не хватило финансовой мотивации. В январе этого года был объявлен победитель уже нового конкурса — петербургская компания — производитель оборудования "Радиоавионика". Работать над проектом планируют в сотрудничестве с "Нейросканером" — петербургским разработчиком нейросетей. Однако даже победа не гарантирует, что проектом займутся именно эти компании. По словам Сергея Игонькина, основная ценность сотрудничества с "Радиоавионикой" в том, чтобы сделать единый формат для дефектограмм. Сейчас файлы от разных дефектоскопов нельзя прочитать одной программой, у каждого производителя свой формат. РЖД же хотят разработать единый формат, в который можно перевести все результаты контроля. "Мы сначала делаем формат, а потом уже автоматическую расшифровку под него. “Радиоавионика” с “Нейросканером” соединились для того, чтобы этот симбиоз помог совершить прорывной скачок в расшифровке. Если им это не удастся, то РЖД останется хотя бы единый формат данных", — поясняет эксперт. Так точно! А пока средства не распределены, компании участвуют в разработке в инициативном порядке. Желаемых результатов — 98%–ной точности — не показал никто. Однако, как сообщал Игонькин, ярославская компания (пожелавшая себя не афишировать) добилась точности 90%. Успехи "Нейросканера" пока скромнее — 75%. "По большому счёту проект по дефектоскопии рельсов является частью нашей большой задумки — распознавание дефектов в твёрдых телах, то есть в любых металлических изделиях и даже в пластике. Наши 75% — это уже гораздо лучше, чем результаты начинающего дефектоскописта. При этом надо учесть, что мы обучали систему на простом оборудовании, с небольшим датасетом", — говорит СЕО компании "Нейросканер" Родион Юрьев. РЖД пока ставят под вопрос целесообразность применения нейросетей. "Каждый участник конкурса предложил эту технологию, но до этого наши попытки с нейросетями высоких результатов не показали. Ярославские разработчики с более высоким результатом не применяют сети", — говорит Игонькин. "Следует учитывать, что, хотя 98%–ная точность распознавания дефектов теоретически достижима, для этого предстоит пройти длинный путь. Эффективность конечного решения будет зависеть от выбора архитектуры нейросети, а также от качества “обучающего” датасета, то есть массива дефектограмм", — заключает декан факультета программной инженерии и компьютерной техники Университета ИТМО Павел Кустарёв.

Подробнее читайте на dp.ru ...