Молодежные научные, исследовательские, инновационные проекты могут получить грантовую поддержку по конкурсу «УМНИК», организованному Фондом содействия инновациям. До 20 октября идёт приём новых заявок, а пока продолжаем знакомиться с победителями конкурса из Новосибирской области, уже получившими денежный грант.
Сегодняшний наш герой – Иван Малахов, студент НГУ, получивший грант 500 тысяч рублей на разработку системы анализа дефектов и геометрии пиломатериала с использованием искусственного интеллекта.
Иван, почему вы решили заниматься исследовательской работой?
В школьные годы я активно участвовал в турнирах юных физиков, благодаря чему у меня сформировался устойчивый и осознанный интерес к исследовательской деятельности. Во «взрослую» науку я попал во время обучения на 3 курсе физического факультета НГУ после выбора кафедры для специализации. В результате я оказался в одной из активных молодежных исследовательских групп института теплофизики СО РАН.
А как пришла в голову идея автоматизировать процесс деревообработки?
В рамках научной деятельности я занимался обработкой данных видеосъемки с помощью нейронных сетей, что навело меня на мысль применения машинного зрения для автоматизации каких-то производственных процессов.
На протяжении долгого времени я интересовался частным домостроением, сталкивался с деревообрабатывающими производствами, поскольку мой отец имел отношение к этой сфере, и в какой-то момент я узнал об активно развивающейся современной технологии фахверка с панорамным остеклением. Эта технология основана на использовании так называемого клееного бруса, который имеет ряд преимуществ перед обыкновенным пиломатериалом, таких как стабильность геометрии, прочность. Его производство – высокотехнологичный процесс, требующий дорогостоящего оборудования, которое на данный момент полностью производится за рубежом.
Одним из ключевых этапов производства клееного бруса является удаление дефектов пиломатериала, таких как сучки, смоляные карманы, трещины, обзол и т.п., а также сортировка получившихся сегментов на несколько классов. Сейчас этот этап на подавляющем большинстве российских производств выполняется вручную.
Ключевым фактором, требующим участия людей является возможность визуального анализа пиломатериала для определения типа и расположения дефектов. Однако использование нейронных сетей позволяет выполнять эту задачу автоматически.
Расскажите, в чем суть вашего проекта
В настоящее время, по данным EY (Эрнст энд Янг– одна из крупнейших и наиболее авторитетных аудиторских компаний), а также нашим собственным исследованиям, подавляющее большинство предприятий жалуются на проблемы, связанные с человеческим фактором на производстве, и стремятся к максимальной степени автоматизации.
Использование оборудования с машинным зрением и нейронными сетями для анализа пиломатериала как раз позволяет полностью исключить людей из производственного процесса, что повысит полезный выход, производительность и снизит издержки.
Кто, кроме вас, участвует в разработке?
В команде участвует еще один специалист, имеющий большой опыт кейс-чемпионатов. Его участие в проекте, в первую очередь, связано с взаимодействием с потенциальными клиентами и партнёрами, исследованием потребностей рынка и предложений конкурентов.
Как вы планируете внедрять разработку, удается ли вам наладить контакт с производственными компаниями, проявляют ли они интерес? Может кто-то выразил готовность уже внедрить вашу систему?
В первую очередь, большой интерес к нашей разработке проявляют производители клееных изделий из древесины. Некоторые компании из тех, с которым мы вели переговоры инициативно предложили сотрудничество в разработке и тестировании нашего продукта.
Также, в настоящее время идут переговоры с крупным российским производителем деревообрабатывающего оборудования о внедрении ряда наших решений по компьютерному зрению в их оборудование.
Вы выиграли грант полмиллиона рублей на дальнейшее развитие проекта. Ваша разработка была рекомендована Новосибирским областным инновационным фондом и поддержана Фондом содействия инновациям. Как, по-вашему, выглядит формула хорошей заявки на грант?
Понятно описать клиентов и их потребности, а также почему вашу технологию будут покупать. Важно описать боль клиентов, почему вы на этом сможете зарабатывать (будет ли продукт жизнеспособен). Также важно описать ваш конечный продукт, как вы его сделаете и почему вы сможете довести дело до конца. Чем более конкретно, тем лучше. И очень важно понимать, почему ваш проект – это начало бизнеса.
Нужно обязательно подготовиться к презентации в финале конкурса. Презентовать проект уверенно и доступно, с чем часто возникают трудности.
Конкуренция в подобных конкурсах не очень высокая, и шанс есть у каждого участника. Но денег, конечно, можно было бы и побольше!
