Вестник цифровой трансформации

«Терра Тех»: геоаналитика без ручного вмешательства
«Терра Тех»: геоаналитика без ручного вмешательства

Платформа Pixel.AI позволяет на 97% сократить время работы с данными. Задачи подбора снимков, их обработки, определения границ и статуса использования полей, расчет индексов и статистики, формирование и оформление отчета – все делается без участия человека.


16:37 21.03.2023 (обновлено: 13:45 22.03.2023)  |  Николай Смирнов | 2456 просмотров



Михаил Березкин, эксперт по информационной продукции, и Ольга Маликова, ведущий специалист тематической обработки компании «Терра Тех», – о создании проекта Pixel.AI, направленного на предоставление потребителям геоаналитических продуктов как сервиса.

В 2022 году «Терра Тех» (дочерняя компания холдинга «Российские космические системы» Госкорпорации «Роскосмос») как оператор космических геосервисов вывела на рынок технологию Pixel.AI. Ее суть – в предоставлении потребителям из госсектора, бизнеса, а также частным лицам геоаналитических продуктов как сервиса, в автоматическом режиме и по приемлемой цене. О первых результатах этого проекта рассказывают Михаил Березкин, эксперт по информационной продукции, и Ольга Маликова, ведущий специалист тематической обработки компании «Терра Тех», номинанты на премию Data Award.

— В прошлом году вы представляли проект «Цифровая Земля», ставший фабрикой для обработки и анализа космических снимков с использованием искусственного интеллекта. Нынешний проект – его развитие?

Михаил Березкин: Не совсем. Платформа Pixel.AI основана на других принципах работы с данными. Она частично вдохновлена успехами «Цифровой Земли», но не является преемником. Отличия очень существенные по замыслу, архитектуре, логике работы с пользователем, да и сами конечные продукты отличаются.

В «Цифровой Земле» на каждом этапе формирования информационного продукта предусмотрена возможность ручного вмешательства. Это позволяет решать более сложные и разнообразные задачи, но жертвует производительностью в угоду гибкости. При этом есть клиенты, которые хотят получать понятный, стандартизированный и ожидаемый по качеству результат максимально быстро и экономично. Существует пул достаточно стандартных тематических задач при работе с данными дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ), которые можно автоматизировать полностью с помощью искусственного интеллекта. Так и появился Pixel.AI.

— В чем суть созданной платформы, каковы ее задачи?

Ольга Маликова: Мы руководствовались задачей сделать сервис, работать с которым будет удобно и продуктивно как профильным специалистам с опытом работы с космическими данными, так и неподготовленным пользователям. Другие похожие на Pixel.AI системы обработки данных ДЗЗ сделаны именно для специалистов. Наш продукт отличается тем, что предоставляет готовый аналитический материал, где профессиональные знания в области ГИС и ДЗЗ не обязательны.

Если немного заглянуть «под капот», то суть в следующем: заходите на веб-портал как в обычный интернет-магазин, регистрируетесь, выбираете продукт и территорию для анализа, кладете в корзину, оплачиваете онлайн. В течение 15-20 минут нейросеть обработает снимки, и вы получаете готовый аналитический отчет, снимки и тематическую карту. Результаты можно просмотреть на веб портале или скачать к себе. Просто и очень удобно.

«Терра Тех»: геоаналитика без ручного вмешательства

— Каких принципов старались придерживаться при ее разработке?

М.Б.: Опыт работы с проектами разных заказчиков позволил нам выделить целый пласт задач, которые повторяются часто, но с разными параметрами. Кроме того, у нас был еще набор критических условий или «принципов», которым наш продукт должен соответствовать: доступная цена, высокая скорость обработки, возможность анализировать любую территорию в любой момент времени. Именно такие требования выставляют сегодня пользователи геопродуктов.

— Кто входит в профильную аудиторию, каким вы видите «типичный портрет» пользователя?

М.Б.: Здесь важно разделить два понятия: «готовые продукты как сервис» и «платформа как сервис». Технология позволяет как получать аналитику с помощью облачного сервиса, так и создавать кастомизированные решения для информационных систем заказчика с помощью гибкого конструктора алгоритмов с доступом по API.

Готовые продукты в формате сервиса предназначены для предприятий финансового и сельскохозяйственного профиля, крупных агропредприятий, экспортеров сельхозпродукции. Объективные геоданные полезны при принятии решений о кредитовании, субсидировании и страховании предприятий, мониторинге залоговых угодий, а также выборе и инвентаризации сельхозугодий, вводе земель в эксплуатацию, оценке земельных участков, осуществлении контроля над используемыми территориями. Если же говорить о самой платформе Pixel.AI, то она имеет значительно более широкое применение и будет интересна интеграторам, которые реализуют проекты с использованием космических данных, но не являются специалистами в этом направлении.

— Какие сервисы уже разработаны?

О.М.: На платформе Pixel.AI рядовым пользователям доступны два продукта: определение использования сельхозземель и определение динамики развития посевов. Первым мы выпустили именно продукт «Использование с/х земель». Он полностью построен на нейросетевом анализе космических снимков. Затем мы разработали продукт «Динамика развития посевов», где совместили нейросети и классические статистические средства обработки снимков.

По нашим оценкам, платформа позволяет на 97% сократить время работы с данными. Задачи подбора снимков, их обработки, определения границ и статуса использования полей, расчет индексов и статистики, формирование и оформление отчета – все делается без участия человека. Для наших клиентов это существенная экономия времени и средств. Сейчас разрабатываются и другие продукты, но в открытом доступе их пока нет.

— Летом было бета-тестирование. В чем оно заключалось, какие результаты дало?

М.Б.: Бесплатное бета-тестирование проходило с июля по октябрь 2022 года. За прошедшие месяцы более 5 тыс. пользователей разместили заказы. Общая площадь проанализированных сельхозугодий составила около 850 млн га. География заказов обширна и охватывает не только традиционные сельскохозяйственные регионы, но и зоны более рискованного земледелия. Тестирование изначально преследовало сразу несколько целей. Помимо традиционных тестов по нагрузкам и производительности приложения, мы проверяли свои гипотезы по позиционированию, тематическому составу продуктов, оформлению и визуализации результатов и т. д. Рынок ДЗЗ довольно узкий, поэтому тестировать такие вещи имеет смысл уже с готовым работающим решением.

В первый день тестирования платформа справилась с наплывом пользователей, но вот их поведение побудило довольно оперативно оптимизировать процесс создания заказа. Пользователи стремились «сэкономить бесплатные гектары», что негативно сказывалось на качестве тестирования. Нам пришлось установить ограничение по минимальной площади.

Кроме того, в ходе тестирования мы определили, какой следующий продукт будем выпускать на платформе. Подавляющее большинство пользователей просили вегетационные индексы, чтобы следить за развитием посевов. Это довольно распространенный продукт, который можно получить без использования нейросетей. Но в нашем случае благодаря уже встроенным моделям по детектированию облачности и теней продукт дает более достоверную информацию.

Одним словом, у нас был целый ряд гипотез, часть из которых подтвердились, другие – нет, но дали инсайты по улучшениям и доработке. Кстати, бесплатно попробовать продукты можно и сейчас, всем желающим доступна любая территория площадью до 3,5 тыс. га.

К слову, о производительности: Pixel.AI построил контуры всех обрабатываемых земель в стране примерно за две недели.

«Терра Тех»: геоаналитика без ручного вмешательства

— Кто на данный момент оказался наибольшим «заинтересантом» платформы?

О.М.: Можно сказать, что финансовые организации и агропроизводители наиболее активны. С несколькими компаниями мы прорабатываем варианты персонального доступа, некоторой донастройки и расширения функционала под задачи клиента. Разумеется, государственные органы власти тоже обратили внимание на эту разработку. Один из последних наших проектов, связанных с мониторингом опустынивания с ФНЦ Агроэкологии РАН, тоже реализован с помощью Pixel.AI.

Если говорить о географии заказов пользователей, то это практически вся страна и даже некоторые зарубежные территории. Чаще всего заказывают анализ по российским регионам с более рискованными условиями земледелия. Также высок интерес к территориям, где много неиспользуемых сельхозугодий. Поэтому география простирается от ЦФО до юга Западной Сибири, Урала, Дальнего востока, отдельных участков в Казахстане и даже Египте.

— Приведите несколько показательных примеров использования платформы.

М.Б.: Самый показательный – случай обращения правоохранительных органов Приморского края. Наша платформа способствовала сбору доказательной базы по делу о нецелевом использовании государственной субсидии дальневосточной фирмой. Власти региона выделили несколько миллионов рублей на вовлечение земель в сельхозоборот. Предприниматель отчитался об использовании средств, однако у властей были свидетельства неполного исполнения взятых обязательств. Pixel.AI собрал снимки и рассчитал процент использования на каждый год. Анализ по снимкам подтвердил, что за последние 5 лет поля обрабатывались только частично. Таким образом, результаты работы сервиса помогли доказать махинации с бюджетными деньгами.

— Каких результатов удалось достичь?

О.М.: Наши пользователи на сегодняшний день суммарно обработали в Pixel.AI более 1 млн га (площадь пашни России составляет порядка 100 млн га). Если учесть, что мы запустили сервис в середине лета прошлого года, результат довольно приличный.

Вероятно, многим будет интересна точность распознавания. Для нейросетей такой показатель объективно вывести довольно сложно – все зависит от того, как обучать и как проверять точность. Но у нас уже довольно большая статистика по реальному качеству работы: во всех наших заказах грубые ошибки классификации возникают примерно в 3,5% случаев. Есть еще разные ситуации, где заказывают анализ сельхозпрофиля на городскую застройку или лес. Разумеется, там сервис возвращает ошибки. Поэтому можно говорить, что примерно 95% из потока заказов выполняются корректно. Для нейросетей это очень хороший показатель, но и его еще можно улучшить, над чем мы и работаем.

— Что подсказывает рынок: насколько востребованными могут быть сервисы? О каком объеме рынка идет речь?

М.Б.: В России существуют единицы полноценных современных собственных систем, способных обеспечить потоковую обработку космоснимков в режиме, близком к реальному времени. Спрос на данные и аналитику хоть и медленно, но увеличивается. Коммерческий рынок данных и услуг ДЗЗ сегодня, к сожалению, в нашей стране не такой большой – всего несколько миллиардов рублей. Многие федеральные и региональные органы власти пользуются бесплатными услугами Роскосмоса.

Платформа Pixel.AI – это необходимый шаг для создания современных коммерчески успешных цифровых сервисов, которые смогут составить реальную конкуренцию, в том числе за рубежом. Потенциал развития огромный, главное – это продолжать постепенно насыщать платформу востребованными прикладными продуктами для разной аудитории.

— В каком направлении будет развиваться проект?

О.М.: Несмотря ни на что, мы смотрим на потенциал международной экспансии, но пока сфокусированы на развитии ключевых функций сервиса для российских пользователей. Поскольку ставка сделана на искусственный интеллект, любой кардинально новый продукт требует значительных вложений в обучение алгоритмов. Поэтому сейчас продолжаем рассматривать сельскохозяйственное направление. Кроме того, мы хотели бы предложить пользователям режим подписки, где оплачивается регулярный доступ к аналитике на фиксированную территорию с заданной пользователем периодичностью. Устройство платформы открывает нам широкое пространство для развития продуктов и интеграции. Приглашаем всех заинтересованных к сотрудничеству.

 

 

Теги: Data Award