— Әнуар мырза, жол сапасын жасанды интеллектінің көмегімен қалай тексеруге болады?
— Монотонды қайталанатын әрекетті жасанды интеллект арқылы автоматтандыруға болады. Ол үшін қайталанатын іс-ірекеттің дерегін жинап, жүйеге енгізу қажет. Біздің команда жасанды интеллект пен деректер қорының көмегімен түрлі компанияның жұмысын жеңілдетеді. Жұмыс барысында деректерді жетілдіре отырып, мінсіз жүйеге жақындай аламыз.
Қазақстанда жол активтерінің сапасын ұйымдастыру орталығы бар. Олар жолды панорамалық камераға түсіріп, инженерлер суреттегі ақауларды қолмен белгілеп шығады. Адами фактор әсерінен кейде қате кетіп жатады. Жолдағы ұсақ ақаулар көзге көрінбеуі мүмкін. Кейде маман шаршап, жалығып бірнеше шақырым жолды белгілемей кетеді. Құрылғы мен маман жалдау компанияға көп шығын әкеледі.
Жасанды интеллектің көмегімен бұл процессті арзан, тез әрі тиімді орындауға болады. Біздің команда жасап шыққан технология Қазақстандағы жол сапасын тексеру жүйесіне жаңалық әкелді. Проблеманы шешудің ең алғашқы әрі маңызды қадамы — проблеманы анықтау. Біз жол жөндеумен айналыспаймыз, бірақ тиісті мекемеге нақты әрі сенімді дерек жинап береміз.
Жобаны дамыта келе жолдағы өте ұсақ ақауларды анықтай алатын деңгейге жеттік. Мұндай сызаттарды бір қарағанда байқау қиын. Көзге көрінбейтін ұсақ ақаулар кейін жолда үлкен жарықтардың пайда болуына, тұтас асфальттің бұзылуына әкеп соғады.
— Білуімізше, Smart System Technologies компаниясы жасанды интеллектіні түрлі салада қолданады. Жол индустриясына қалай келдіңіздер?
— Команда мүшелері Данияр Амантаев, Алмат Шәкенов, Зангир Ықыласов бұған дейін түрлі салада стартап жасаған. Бірде жол активтерінің сапасын ұйымдастыру орталығы директорының орынбасарымен таныстым. Ол жол индустриясында жасанды интеллекті қалай қолдануға болатынын сұрады. Бірігіп жоба жасауды ұсынды. Осы кезде менің бір досым компьютерлік көру (техникалық көру) технологиясын, камера арқылы векторды тану тақырыбын зерттеп жүрген. Тәжірибе ретінде камерамен суреттегі сызатты анықтауды үйренді. Оған бірден хабарласып, осы тәжірибесін жол сапасын тексеруде қолданып көрейік деген ұсыныс айттым. Ол байқап көрейік деді. Жол индустриясына осылай келдік.
— Жобаға инвестиция қалай тартылды? Өзіндік құны қандай?
— Мақсатымыз табыс табу емес, бір жағынан зерттеуімізді тәжірибеде қолданып көру, екіншіден қоғамға пайдалы іс атқару болды. Меніңше, екі мақсат та сәтті орындалды.
Жобаға сырттан инвестиция тартылмады. Тек жол активтерінің сапасын ұйымдастыру орталығымен серіктес ретінде жұмыс істедік. Біз олардың базасына деректер жинаумен айналыстық, олар бізге осы қызмет үшін ақы төледі. Нақты құны екіжақты келісім бойынша құпия сақталады.
— Жұмыс барысында қандай қиындықтар кездесті және оны қалай шештіңіздер?
— Қазақстандағы жол сапасы көңіл көншітпейтіні бәрімізге белгілі. Жол индустриясында шешімін таппаған мәселе көп.
Әуелі нейрондық желі құруда қиындыққа тап болдық. Жұмыс алгоритмі бойынша алғашқы деректер қорын қолмен жинауға тура келді. Оны өзіміз өңдеп, компьютерге команда ретінде енгіздік. Бір жарым жыл бойы деректерді осылай өзіміз жинап, енгіздік.
Компьютерден бөлек камера, сымдар орнату кезінде қиындық болды. Бұрын жол индустриясында жұмыс істеп көрмегендіктен, бұл саланы зерттеуге көп уақыт жұмсадық.
Жиналған барлық деректі бірден енгізу мүмкін болмады. Алғашқы деректі енгізіп, тексеріп, қай жерде қате кеткенін анықтап, оны қайта өңдедік. Біздің қолымызда ескі база болғаны көп көмектесті. Базадағы дерек пен өзіміз жинаған деректі салыстырып отырдық.
— Smart System Technologies компаниясында қандай мамандар жұмыс істейді?
— Алғашында төрт адам болып бастадық. Кейін команда үлкейді. Мұндай ірі жобамен айналысу үшін мықты команда керек екенін түсіндік. Кейін командаға әртүрлі құзіреті бар адамдар топтасты. Әрқайсысы әмбебап әрекетке қабілетті, өз ісінің маманы. Бірінің кем тұсын басқасы толықтырып отырады.
— Smart Road Diagnostic System тек Қазақстанда емес, басқа елде де қолданып көрдіңіздер ме?
— Алғашында тек Қазақстанда жұмыс істеді. Қазір көрші Ресейде серіктесіміз пайда болды. Жақында олар жобаны басқаға сату құқығын алды. Болашақта Smart Road Diagnostic System басқа елдерде жол сапасын анықтауға көмектеседі.
Салыстыру үшін бірнеше дерек келтіре кетейін. Бұрын 1 шақырым жолды тексеру үшін бірнеше сағат, тіпті күн кететін. Ал жасанды интеллектінің көмегімен 1 шақырымның дерегі 1-2 минутта жиналады. Жиналған деректің дәлдігі бұрынғыдан екі есе нақты бола түсті. Қазір жол ақауын 95% дәлдікпен анықтай аламыз.
Жол ақауының 10 түрін танып, жол жамылғысының жай-күйі туралы автомат түрде есеп құрылады. Ақаудың қай түрі нешінші шақырымда, жарық пен шұңқырдың көлемі мен тереңдігі қандай, барлық мәліметті жинай аламыз.
— Жобаны қандай бағытта дамыту жоспарда бар?
— Қазақстанда республикалық маңызы бар 16 мың шақырым жол бар. Біз 9 мың шақырымнан астам жолды сканерледік. Биыл еліміздің барлық өңірі біз дайындаған жүйе бойынша жол сапасын тексеріп жатыр.
Ресей де біздің жүйе бойынша жұмыс істеп жатқанын айттым. Енді Smart Road Diagnostic System жобасын сатып алатын инвесторлар іздейміз.
Дәл қазір команда басқа бір жаңа жобаны қолға алды. Біздің мақсатымыз еліміздегі жол сапасын тексеруді автоматтандырып беру еді. Толығымен орындадық деп ойлаймыз.
Жұмыс барысында жол құрылысындағы түрлі маманмен кездестік. Олардың жұмысқа деген құлшынысы Қазақстандағы жолды жақсарта түседі деген сенім пайда болды.
— Өзіңіз бұған дейін қандай жобамен айналысып едіңіз?
— Павлодарда туып, Назарбаев зияткерлік мектебінде оқыдым. Мектеп бітірген соң Назарбаев университетіне оқуға түстім. Химияны зерттедім. Мамандық бойынша химия инженерімін.
Жоспар бойынша зауытта инженер боп жұмыс істеуім керек еді. Достарым студент кезден бастап инновациялық жобалармен айналысты. Ортам сондай болғандықтан, менің де қызығушылығым артты.
Назарбаев университетінде бизнес бойынша сабақтар болды. Инкубациялық, акселерияциялық бағдарламалар туралы оқыдық. Бәріміз білімді бизнеске айналдыру үшін түрлі жоба жасаумен айналыстық. Кейін product management бойынша білім алдым. Осылайша ІТ инновациясына тап болдым.