$SBER $SBERP #cognitive_pilot В Москве запустили пассажирское движение беспилотного трамвая Он следует по маршруту №10 «Метро Щукинская - Улица Кулакова» на северо-западе столицы. Запуск транспорта осуществлялся в три этапа. Сперва тестирование проходило с водителем, который принимал все ключевые решения. На втором этапе запустили поездки с пассажирами и водителем в кабине. И, наконец, произошел запуск трамвая по регулярному маршруту без водителя (но при этом в салоне или кабине находится сотрудник трамвайного управления для наблюдения за движением, который может вмешаться при нештатной ситуации). Программное обеспечение для беспилотного движения разрабатывали сотрудники Центра перспективных разработок московского транспорта. Технология принадлежит Правительству Москвы. Беспилотный трамвай самостоятельно делает остановки, открывает и закрывает двери, следует сигналам светофоров, пропускает пешеходов, самостоятельно определяет, как проехать перекрёсток, переключает стрелки и соблюдает график движения. До конца года планируется запустить еще три таких трамвая, к 2026 году увеличить количество до 15, а к 2030 году — сделать 2/3 трамваев в Москве беспилотными. По словам мэра Москвы, Сергея Собянина, следующий этап — это запуск беспилотного поезда в метро. Кроме того, беспилотный трамвай в Москве стал первым транспортным средством России, застрахованным с помощью смарт-контракта. Ранее в Петербурге запустили «умные» трамваи, разработанные на базе технологий Cognitive Pilot (с вагонами, оснащенными системой активной безопасности и помощи водителю). Они оборудованы видеокамерами и радар-детекторами, а также системой контроля бодрствования водителя: камера следит, чтобы водитель не засыпал и не отвлекался на телефон. Сейчас по городу курсирует порядка 280 таких трамваев.

$SBER $SBERP #Cognitive_Pilot #апк В России начинается настоящая ИИ-революция в сфере АПК. Производственное подразделение компании Cognitive Pilot запускает серийное производство тракторов-роботов, способных выполнять множество операций в автономном режиме – без зависимости от интернета и навигационных систем. Ещё более интересная разработка – робот-агроном, умеющий в режиме реального времени анализировать параметры, от которых зависит урожайность сельскохозяйственных культур. Качественные изменения, начинающиеся сегодня в земледелии, сравнимы с теми, что происходили в начале ХХ века, когда на полях появились первые тракторы. Тогда имел место переход от ручного труда к его механизации, сегодня – к полной автоматизации под управлением искусственного интеллекта (ИИ). Вхождение в новую реальность было постепенным. Сначала появились автопилоты для уже имеющейся техники – для комбайна, трактора, косилки, опрыскивателей. Все они «видят», как человек, чётко различая поле, дорогу, людей, деревья, столбы... Их использование облегчает труд механизаторов, защищает технику от аварий, на 20 процентов повышает производительность труда, на 30–35 процентов сокращает потери при уборке урожая и позволяет в режиме реального времени контролировать качество работы. Следующий шаг – мини-трактор с полностью автономной системой ориентации, основанной на ИИ-зрении, и робот-агроном. Первая модель особенно актуальна для южных регионов европейской части России, где из-за боевых действий часто отключают средства навигации, а дроны представляют опасность для людей. Робот-агроном будет полезен для всех сельскохозяйственных районов России, где из-за климатических особенностей урожайность всегда была ниже, чем в соседней Европе. Вся эта чудо-техника основана на отечественных разработках, состоит их российских компонентов и изготовляется на производственной базе компании Cognitive Pilot, находящейся в кластер электроники и беспилотных технологий в Томске. Фактически это один из примеров реального импортозамещения – причём, не постфактум, а с опережением зарубежных моделей.

$SBER $SBERP #ии #сх #Cognitive_Pilot  Мировой рынок ИИ-технологий и систем в сельском хозяйстве будет расти в ближайшие годы со средним темпом 22,7% в год и достигнет к 2028 г. $5,6 млрд, прогнозирует Kept (бывшая KPMG) в исследовании «Обзор практик применения искусственного интеллекта в сфере сельского хозяйства». Для сравнения: в 2023 году объем мирового рынка в этом направлении составил $2,8 млрд. В растениеводстве ИИ сегодня используется для роботизированного управления техникой, определения состояния посевов, поддержания условий для жизнедеятельности растений и прогнозирования урожая. В животноводстве основные сферы применения ИИ сегодня включают поддержание условий, необходимых для жизнедеятельности и определенного состояния животных, обеспечение полноты учета животных, прогнозирование объемов производства. ИИ также активно применяется для контроля качества сырья и готовой продукции во всех сферах сельского хозяйства, включая соблюдение работниками санитарных норм и требований безопасности труда. Чаще всего этот результат достигается за счет видеоаналитики на базе компьютерного зрения. Показательно, что во всех направлениях применения ИИ в сельском хозяйстве есть отечественные решения, которые конкурируют с иностранными аналогами. Такие решения разрабатываются как отдельными стартапами и технологическими компаниями, так и сельхозпроизводителями. И этот тренд будет продолжаться.