Профсоюз роботов Пулково: беспилотный транспорт зарулил в аэропорт Петербурга

Производитель наделил их "роевым" искусственным интеллектом (ИИ). Первыми подключат багажные тягачи. Дальше — больше.

Умный сценарий

Роевую систему кооперации беспилотного транспорта программисты скопировали у муравьёв и пчёл, но в мире логистики их роль выполняют отдельные транспортные средства. Фура, как и муравей или пчела, следует простым правилам высокоорганизованных насекомых: забрать груз в начальной точке, доставить его в конечную — в муравейник или в улей.

"Коллективное поведение порождает сложную и эффективную координацию, — говорит профессор кафедры логистики Финансового университета при правительстве РФ Надежда Капустина. — Представьте колонну грузовиков на трассе, которые движутся как единый организм, или тысячи беспилотных такси в городе, которые без центрального диспетчера распределяются по районам в зависимости от спроса".

Роевой интеллект — это подход, при котором множество автономных участников системы — автомобили, беспилотники, поезда, светофоры, логистические узлы — принимают локальные решения, ориентируясь не только на собственное состояние, но и на действия соседних участников, уточняет руководитель управления технологического развития "Айсорс" Дмитрий Архипов.

"По сути, система работает по принципу роя: без жёсткого единого центра, но с постоянной координацией в реальном времени. Практический эффект в том, что транспортная сеть становится более гибкой: поток может сам перераспределяться при аварии, перегрузке или изменении спроса, а решения принимаются быстрее, чем в централизованной модели", — продолжает он.

В Пулково багажные тягачи тоже будут двигаться автономно. Без участия человека. Все 45 единиц. Столько их поставят в петербургский аэропорт, согласно форвардному контракту, заключённому между компанией "Когнитив Пилот" и "Воздушными воротами Северной столицы". Технике поручат перевозить чемоданы и сумки от багажной ленты до места стоянки воздушного судна и обратно. Общий вес — не менее 3 тонн чемоданов и прочего скарба пассажиров. Номинальная мощность тягача — 30 лошадиных сил, но не исключено увеличение мощности до 50. Правда по Пулково робот– тягач всё равно будет двигаться со скоростью максимум 15 км/ч.

Разработчик утверждает: тягачи будут не немыми доставщиками чемоданов, они станут полноценными участниками дорожного движения, которые смогут общаться между собой посредством созданного специально для них языка алгоритмов. Таким образом они научатся уступать дорогу, синхронизировать движение с другими транспортными средствами и людьми. Их даже обучат принимать самостоятельные решения в сложных петербургских метеоусловиях.

Ориентироваться в пространстве беспилотные тягачи тоже смогут самостоятельно. Для этого им не нужны элементы наземной инфраструктуры — магнитные ленты и маяки. Они даже не зависят от интернета. То есть пулковские багажные тягачи будут полагаться только на собственное компьютерное зрение, карту, которую им внедрили в память, а ещё на алгоритмы, которыми их наделил производитель. К работе рой рабочих роботов приступит уже к концу года, уверяет генеральный директор ООО "Воздушные ворота Северной столицы" Леонид Сергеев.

Надежда Капустина уточняет: роевой интеллект хорош тем, что он масштабируем и устойчив: выход из строя одного агента не разрушает систему.

"Но есть серьёзные вызовы — обеспечение безопасности коммуникаций между агентами, предотвращение каскадных ошибок, сертификация систем, поведение которых не полностью предсказуемо", — рассуждает она.

Проблемы масштабирования

Передача рычагов управления грузовой логистикой от человека к искусственному интеллекту началась давно, продолжается сегодня и темпы перехода — высокие, говорит директор по IT–процессам и инновациям FM Logistic в России Джонатан Воложчик. Но, тут же оговаривается он, весь переход под управление ИИ пока только на словах, "на уровне заявлений и пилотов".

Все проекты по внедрению ИИ в операционный контур либо не вы шли за рамки пилота, либо тихо закрылись, констатирует он.

Руководитель направления по внедрению систем управления двором и транспортом ГК "КОРУС Консалтинг" Галия Исламова аккуратно добавляет, что массовое внедрение ИИ–технологий в логистическую отрасль России, конечно, началось, но идёт оно в локальных проектах. ИИ в российской логистике заработает в полную силу, только когда "удастся решить задачу с доступностью данных и их гигиеной", считает и генеральный директор онлайн–сервиса Pooling Михаил Чушков.

"Когда все одинаково будут понимать и воспринимать требования к доставке, а также сроки, начальную и конечную точку доставки — только тогда ИИ станет основой для мощного рывка производительности", — говорит он.

Гигиена данных необходима, так как их в конечном итоге собирает единый центр принятия решений: он их аккумулирует, перерабатывает и отдаёт команды конечным исполнителям. Но недостаточный доступ к чистым данным разрушает всю идею создания единого центра принятия решений. Эта идея в реальности нереализуема, разводит руками заместитель генерального директора "АйТи–Баланс" Дмитрий Панин.

"Слишком разные системы пытаются соединить воедино. У всех у них — разный уровень цифровизации, разные требования к уровню безопасности. Да и вообще никто из участников рынка не готов отдавать полный контроль в одну точку, в общий ЦУР. Сейчас идёт движение в сторону распределённых систем: когда каждый участок “умный” сам по себе, но умеет обмениваться данными с другими", — разъясняет Дмитрий Панин.

Идея единого глобального ИИ, управляющего всем транспортом, — это одновременно и привлекательная концепция, и опасная утопия, признаётся Надежда Капустина. Привлекательная — потому что теоретически единая система могла бы оптимизировать транспортные потоки на уровне, не доступном разрозненным решениям. Опасная, потому что единая точка отказа в критической инфраструктуре — это катастрофический риск: кибератака, программный сбой, ошибка в обновлении — и парализована вся транспортная система страны или города.

"Более реалистичен и правилен подход федеративной архитектуры: множество специализированных ИИ–систем, которые обмениваются данными по стандартизированным протоколам, но принимают решения автономно. Это как интернет — нет единого центра управления, но есть общие протоколы, обеспечивающие взаимодействие", — разъясняет Надежда Капустина.

Будущее в рублях

Решения, которые внедряются в грузовой логистике, показывают "достаточно высокий уровень окупаемости, в том числе и за счёт снижения количества простоев транспорта", комментирует Галия Исламова. Но по мнению эксперта, корректнее говорить не о средней стоимости разработки, а о диапазоне бюджетов — от 1 млн рублей до нескольких сотен миллионов долларов.

Директор логистической компании "Сокол трейд" Ольга Сокольникова подсчитала, что цена комплексных ИИ–решений для масштабных проектов на глобальном рынке — от $500 тыс. до $10 млн.

"В России цифры раза в три ниже, так как здесь сильнее локальные разработчики. Но к базовой стоимости программного обеспечения всегда нужно добавлять затраты на создание инфраструктуры данных, а это требует дополнительных инвестиций от $200 тыс. до $1 млн", — добавляет Ольга Сокольникова.

Стоимость разработки ИИ–решений для транспорта варьируется колоссально: пилотный проект по оптимизации маршрутов для логистической компании может стоить от 10–30 млн рублей, а полноценная система автономного вождения — это сотни миллионов, говорит доцент кафедры логистики Финансового университета при правительстве РФ Елена Эльканова. Она ссылается на опыт Waymo — лидера в области автономного вождения. Компания потратила на разработку ИИ и машинное обучение более $5 млрд.

Стоимость внедрения ИИ в логистику может начинаться от 10 тыс. рублей, ошеломляет генеральный директор онлайн–сервиса Pooling Михаил Чушков. За эти деньги можно купить платную подписку на уже существующую модель. Впрочем, конечной вилки для определения финансовых затрат нет, "так как инвестиции зависят от сложности и масштабности проекта", добавляет он.

Эксперт по автоматизации коммерческих закупочных процедур, внедрению электронных торговых площадок и цифровой трансформации b2b–процессов Дмитрий Панин не называет цену, но утверждает: самыми востребованными технологиями на рынке стали те, что быстрее окупаются.

"Разброс по стоимости очень большой. Можно сделать локальное решение за несколько миллионов — оптимизировать, например, маршруты. А можно реализовать комплексную систему управления, но для этого необходимы инвестиции в несколько десятков миллионов. Да, бизнес экономит. Но не там, где можно и стоит экономить. Пытаются сократить бюджет на подготовку данных или интеграцию — и в итоге получают систему, которая вроде есть, но не даёт стабильного результата. Хотя по факту весь ИИ в транспорте держится именно на данных: насколько они полные, чистые и связаны между собой", — говорит он.

Леонид Сергеев в разговоре с "ИП" не смог назвать экономию от внедрения самостоятельно принимающих решения беспилотных тягачей в абсолютных цифрах, но, по его подсчётам, уже на первом этапе внедрения технологии уровень экономии достигает 20%. "Если докрутить технологию, то экономия может вырасти до 50%", — продолжил он.

Дмитрий Панин добавляет, что бизнес готов платить только за те новейшие технологии, который можно быстро и недорого внедрить в уже существующие старые. И главное, объясняет он, речь не идёт про "заменить человека", только про "убрать лишнюю неопределённость и сделать систему более предсказуемой". В Пулково более 1,3 тыс. единиц техники. Из них 100 могут стать автономными на первом этапе. Дальше — больше.

"Оказывается, ИИ можно применить и для помощи людям! Технология позволяет защищать людей от сверхнагрузок: через умные часы или браслеты отслеживать их режим работы, не превышать нагрузки. То есть, получается, начав с беспилотников, мы выстраиваем систему, в которой люди и техника работают в оптимальных, удобных для себя режимах. И главное, могут долго и счастливо сосуществовать в удобном рабочем графике. Какой следующий шаг? Объединение всех систем аэропорта, которые сегодня выстраиваются независимо друг от друга, в единый центр", — говорит Леонид Сергеев.

Главное, что внедрение ИИ на транспорте не стоит понимать как замену человека машиной, резюмирует Надежда Капустина. В системе будущего человек и машина дополняют друг друга, каждый делая то, что умеет лучше.

"Человек принимает стратегические решения, делает этический выбор, работу в непредвиденных ситуациях. Машина осуществляет обработку огромных массивов данных, мгновенную реакцию, неутомимый мониторинг. Те компании и страны, которые найдут правильный баланс, получат колоссальное конкурентное преимущество", — заключает профессор кафедры логистики Финансового университета при правительстве РФ.