Российская компания Cognitive Pilot, специализирующаяся на разработке систем ИИ для агротехники и железнодорожного транспорта, представила обновлённую архитектуру своей нейросети. Об этом сообщили разработчики в комментарии для Inc. — модернизация затронула ключевые компоненты алгоритмов и позволила добиться значительного технологического прорыва. В отдельных задачах система уже превосходит человека по точности восприятия.
Согласно официальным данным, новая версия CognitiveNet показала более чем десятикратное повышение точности распознавания объектов, удвоенное количество классифицируемых категорий и рост общей производительности на 40%. Это стало результатом принципиально нового подхода к построению и обучению модели, разработанного специалистами Cognitive Pilot.
- Новая парадигма: отказ от «больших данных» в пользу интеллектуальной фильтрации
- Архитектура нового поколения: модульность, синергия и эмерджентность
- Распознавание, превышающее человеческие возможности
- Самодиагностика и человеко-ориентированная корректировка
- Выше производительность — ниже затраты
- Прозрачность и контроль вместо «чёрного ящика»
Новая парадигма: отказ от «больших данных» в пользу интеллектуальной фильтрации
Геннадий Савицкий, ведущий разработчик компании, пояснил, что в отличие от западных корпораций вроде Tesla или Google, команда не делала ставку на масштабный сбор данных. Вместо этого использовалась стратегия интеллектуального отбора информации. Основными инструментами стали методы TSNE (t-distributed stochastic neighbor embedding) и OOD-анализ (выявление выбросов и аномалий).
Такой подход позволил существенно снизить объём избыточных и неинформативных данных, формируя более чистые и точные обучающие выборки. Результат — меньшая нагрузка на вычислительные ресурсы при более высокой эффективности моделей.
Архитектура нового поколения: модульность, синергия и эмерджентность
В основе обновлённой CognitiveNet лежит многозадачная трансформерная архитектура с разделением на специализированные модули. Каждый из них отвечает за конкретную функцию:
– построение контуров полей,
– обнаружение препятствий,
– оценку проходимости и др.
Совместное обучение этих компонентов обеспечило синергетический эффект, благодаря которому система приобрела новые способности, не заложенные напрямую в алгоритмы — так называемые эмерджентные свойства.
Распознавание, превышающее человеческие возможности
Одним из наиболее впечатляющих достижений стал уровень детализации и точности распознавания. CognitiveNet способна фиксировать мелкие объекты, включая птиц в посевных культурах или небольшие предметы на железнодорожных путях — задачи, с которыми человеческий оператор в условиях реального времени справляется хуже.
Дополнительным усовершенствованием стали новые алгоритмы локализации, позволяющие более точно определять границы объектов. Ошибки в определении контуров снизились более чем в 10 раз, при этом количество ложных срабатываний значительно уменьшилось.
Самодиагностика и человеко-ориентированная корректировка
В обновлённую систему интегрированы механизмы самодиагностики, позволяющие алгоритмам оценивать степень уверенности в своих решениях. В случае неопределённости нейросеть может запросить дополнительную обработку данных или вмешательство оператора, что особенно важно для сценариев с высоким уровнем риска.
Выше производительность — ниже затраты
Оптимизация архитектуры позволила снизить потребность в вычислительных ресурсах, одновременно повысив итоговую эффективность. Согласно данным разработчиков, производительность выросла на 40%, а энергозатраты — сократились. Этого удалось добиться за счёт переноса знаний между слоями сети без утяжеления структуры.
Прозрачность и контроль вместо «чёрного ящика»
Как подчёркивает Савицкий, разработанная архитектура предоставляет более высокий уровень интерпретируемости и управляемости, чем полностью сквозные (end-to-end) модели. Это особенно важно в задачах автопилотирования, где безопасность и предсказуемость системы критичны.
Таким образом, Cognitive Pilot предлагает не просто улучшенную нейросеть, а гибкую и масштабируемую платформу для промышленных решений, адаптированную к реальным условиям и задачам в агропромышленном и транспортном секторах.