НАУЧНАЯ СОСТАВЛЯЮЩАЯ ИННОВАЦИОННОГО ПРОЕКТА

Основные характеристики инновационного продукта, планируемого к доработке или масштабированию в рамках заявленного проекта (функциональное назначение, основные потребительские качества и параметры продукта, потенциал импортозамещения зарубежных аналогов)

Платформа для подготовки профессиональных водителей на основе искусственного интеллекта с формированием комплекса навыков безопасного вождения предназначена для автоматизации процесса обучению вождению, может использоваться в автоматизированных классах обучения водителей.

Программа контролирует приобретение навыков безопасного вождения на основе принципов искусственного интеллекта. Ввод данных обеспечивается методом машинного зрения, анализ данных производится путем моделирования когнитивных функций преподавателя.

Программа позволяет оцифровать процесс обучения вождению, соединить ключевых участников процесса обучения (ученик, преподаватель теории, тренер практики, экзаменатор, родитель, помощник) в одном информационном пространстве, внедрить современные технологии в образовательный процесс, сделать финансово доступным получение знаний, а также обезопасить конечного потребителя.

С помощью платформы пользователь сможет удаленно оформить документы, оплатить/получить оплату за услуги, запланировать практические занятия, передать результат занятия для анализа, получить теоретические знания, сдать теоретический экзамен, получить помощника.

Ученики получают практические и теоретические знания и навыки взаимодействуя с преподавателями теории и тренерами практиками.

Экзаменатор принимает экзамен у ученика.

Каждый шаг учащегося в процессе обучения, каждое практическое и теоретическое занятие фиксируется в сервисе и находится в пользовании ученика и его родителя. На платформу внедрен автоматизированный помощник, который управляет действиями пользователя в процессе обучения. Ученик получает советы по практическим упражнениям на основании его навыков, помощник направляет ученика по процессу обучения от оформления документов до получения документов, подтверждающих успешное окончание обучения.

Тренер практики получает план занятия с каждым учеником на основании его навыков, преподаватель теории - план урока. Родитель получает информацию об успехах его ребенка.

Модули платформы для подготовки профессиональных водителей на основе искусственного интеллекта с формированием комплекса навыков безопасного вождения (роль «Курсант») представлены на рисунке 2.1.1.


Рис. 2.1.1. Модули платформы для подготовки профессиональных водителей на основе искусственного интеллекта с формированием комплекса навыков безопасного вождения

Технология использует функциональные линейные алгоритмы обработки входящих данных, интегрированные в бизнес-логику.

В отличие от начала обучения в офисе автошколы, на платформе пользователь становится курсантом за несколько минут – модули онбординга быстро обрабатывают данные участника. Далее происходит процесс выбора программы обучения и учебного класс для проведения офлайн – теоретических занятий. Основа системы – это Модуль сопровождения обучения («Таймлайн»).

Обучение состоит из этапов, имеющих контрольные точки, которые надо пройти участникам процесса. Компоненты сервиса отслеживают статусы этапов, формируют требования и рекомендации, которые надо выполнить. Модуль автоматического назначения инструктора для практических занятий учитывает соответствие данных инструктора требуемой программе обучения – кроме проверки на категорию обучения и тип трансмиссии происходит отслеживание рейтинга, отзывов, процента загрузки, занятости.

Работая с рейтингом инструкторов, курсант может сменить инструктора самостоятельно. Модуль календаря занятий в реальном времени формирует для участников расписания и хранит историю. Модули уведомлений и обратной связи добавляют возможность коммуникации с другими участниками (например, запрос на сдвоенное занятие с другим курсантом, обратная связь с куратором в автошколе). Модуль проведения занятия – происходит получение и обработка данных о времени занятия, пройденных темах и так далее, которые используются для корректировки логики приложения в части выдачи рекомендаций как курсанту, так и инструктору.

Технология на основе анализа результатов обучения теоретической части передает данные инструктору, вместе с тем, по результатам анализа практической части обучения система производит мониторинг показателей обучения учеников, собирает данные о поведении ученика, фиксирует их ошибки, определяет риски, анализирует его навыки вождения в режиме реального времени и адаптирует под него свой стиль преподавания, таким образом для ученика выстраивается их индивидуальная траектория обучения, благодаря чему повышается эффективность обучения. Учитывая проблемы, с которыми сталкивается ученик во время теоретических и практических занятий, система стремится помочь ученику исправить прошлые ошибки и предотвратить новые.
Скорость обработки сложных запросов не превышает 5 секунд. Использование «фоновой» работы с данными на сервере и «реактивной» технологии в публичной части обеспечивает стабильную и быструю работу решения. На следующем этапе планируется переход к внедрению машинного обучения с нелинейными алгоритмами (сотни тысяч примеров на класс входящих данных, большее время на тестирование, разработка следующей версии приложения, в том числе переход к работе с большими нагрузками).
Данные, для используемых сущностей содержатся в базе данных, имеющейся в CRM, и базы данных пользовательской части, которые формируются на основе ввода пользователями, другими участниками системы, администраторами. Часть данных формируется с использованием алгоритмов на основе имеющихся. Система использует имеющиеся данные и алгоритмы для исключения сбоев при возможном отсутствии данных.
Точность алгоритма составляет около 90%. Точность модели была оценена на обучающей (5436 человек, 75% всей выборки) и контрольной (1811 человек, 25% всей выборки) выборке. Модель является устойчивой, так как точность на контрольной выборке близка к точности, полученной на обучающей выборке.
Взаимодействие пользователя с платформой для подготовки профессиональных водителей на основе искусственного интеллекта с формированием комплекса навыков безопасного вождения предусматривает прямой контакт без посредников (google play и app store). В условиях нестабильной геополитической обстановки доступ будет иметь каждый пользователь, реализация производится на отечественном ПО от 1С-Битрикс.
«Практические» компоненты, связанные с процессом обучения, могут быть адаптированы под соответствующие региональные требования. В системе используются языковой модуль и модуль работы с часовыми поясами, остальные модули являются трансформируемыми, таким образом срок адаптации программы к рынку снижается.
Скриншоты платформы для подготовки профессиональных водителей на основе искусственного интеллекта с формированием комплекса навыков безопасного вождения представлены на рис. 2.1.2 – 2.1.3.
Рис. 2.1.2. Скриншоты платформы
Рис. 2.1.3. Скриншоты платформы
В связи с нестабильной геополитической обстановкой (и как следствие, невозможностью оплаты зарубежного ПО или повышения их стоимости), актуальным является процесс импортозамещения технологий. Вместе с тем, с каждым днем риск использования зависимого от внешних факторов ПО растет. По данным на июнь 2022 года, 25% компаний используют только отечественные ИТ-продукты, для 69% компаний будет актуален вопрос импортозамещения ПО, так как они либо совмещают работу с российским и зарубежным программным обеспечением (61%), либо применяют только импортные ИТ-продукты (8%). 33% российских компаний уже реализуют или планируют реализовать мероприятия по переводу бизнес-процессов на отечественные ИТ-решения. Основное превосходство российских решений над зарубежными аналогами на отечественном рынке состоит в более функциональном программном обеспечении (ПО) – более эффективных алгоритмах обработки данных, решениях в области хранения данных и мониторинга и др., а также в оперативной поддержке пользователей, в том числе на русском языке. Потенциал импортозамещения рекомендательных систем и интеллектуальных систем поддержки решений в России высок и платежеспособный спрос ежегодно возрастает. По экспертным оценкам, потенциал импортозамещения составляет более 1 млрд. долл.
Взаимодействие пользователя с нашим сервисом предусматривает прямой контакт без посредников (в том числе из стран, которые ввели санкции против России), реализация технологии происходит на отечественном ПО от 1С-Битрикс.

Научная новизна применяемых в инновационном продукте решений

ООО «Формула» имеет опыт подготовки более 10 тысяч водителей. Получен большой объем данных по эффективности обучения и статистики последующих ошибок выпускников автошколы.

Совместно с учеными Федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Тюменский индустриальный университет» были проведены исследования по оптимизации процесса подготовки водителей автотранспортных средств.

Научной новацией в проекте является системный анализ опыта (практики) ведения различных курсов посредством отображения в виде конструктивных моделей и сценариев процессов освоения разных курсов.
Эти модели проанализированы группой экспертов-преподавателей и системных аналитиков в контексте возможностей современных технологий:

Далее сформированы сценарии взаимодействия с гипотетической платформой (как задела цифровой инфраструктуры организации) различных ролей: Инструктора, Преподавателя, Курсанта, Экзаменатора, Родителя и Администратора, в контексте цифровой трансформации жизнедеятельности.

Были использованы результаты, опубликованные в научных трудах кандидата педагогических наук А.В. Головкина:

1. Формирование профессиональных знаний, умений и навыков у студентов при изучении специальной дисциплины «Основы конструкции ТМО». Статья. Межвузовской сборник научно-методической конференции. – Тюмень.: Тюм ГНГУ, 2000. – С.45-47.
2. Разработка моделей обучения специальным дисциплинам «Основы конструкции ТМО». Статья. Международная научно-практическая конференция «Проблемы эксплуатации транспортных  систем в суровых условиях». – Тюмень.: Тюм ГНГУ, 2001. – С.70-73.
3. Влияние профессионально-значимых качеств на труд водителя. Статья. Научно-практический семинар Международной выставки – ярмарки «Город-2002», «АЗС комплекс-2002», «Автосалон-2002», «Транспортный комплекс – 2002». – Тюмень.: Тюм ГНГУ, 2002. – С.72-86.
4. Перспективное развитие станций сервисного обслуживания. Статья. Региональная научно-практическая конференция «Проблемы эксплуатации транспортных систем в суровых условиях». – Тюмень.: Тюм ГНГУ, 2003. – С.9-11.
5. Влияние конкурентной работоспособности ремонтных рабочих на эффективность технической эксплуатации автомобилей. Статья. Сборник научных трудов «Эксплуатация и обслуживание транспортно-технологических машин». – Тюмень.: Тюм ГНГУ, 2005. – С.51-54.

Эффективность взаимодействия (использования платформы) включает три аспекта:

Для этого в это взаимодействие вводятся: роле-ориентированный рече-графический диалог, исполнение сценариев по инициативе платформы, адаптация процесса обучения (содержания занятий) по уровню освоения предшествующих тем. Эти функции реализовываются адекватным выбором модулей из более чем 40 библиотек машинного обучения в интернете.

Создаётся динамично развиваемая база адаптируемых сценариев взаимодействия обучающегося с платформой и освоения дисциплин, компетенций и навыков с доступом соответствующих ролей. База данных о ролях и их владельцах. База учебных и нормативных материалов. Это базовая структура хранилища данных и знаний платформы.
Распознавание уровня освоения курсантом материала ведётся нейросетевым алгоритмом по векторному образу компетенций после каждого занятия. Результат квантуется на уровни и по ключевым компетенциям. На этой основе делается выбор акцентов в следующем занятии. Эта методология используется в поддержку экзамена и для информирования родителей.
Соответствующие данные доступны на цифровой витрине.
Разрабатывается имитация (цифровые реалии) практических занятий с использованием методологии 4D-виртуальной реальности.

Вот некоторые принципы, сформированные в результате научного обобщения собственного долговременного опыта подготовки водителей.

1. Курсант на сайте платформы вводит данные о себе и получает идентификатор для аутентификации, осуществляет выбор курса и график его освоения. В онлайн-режиме уточняет детали с администратором, который курирует весь процесс обучения.
2. Теория курсантом осваивается в онлайн-встречах с преподавателем. После каждой встречи курсанту в свободном режиме доступен соответствующий тест. Ошибочные ответы накапливаются в электронной карточке курсанта, доступной ему при авторизации.
3. Сценарий практических занятий по вождению автоматически собирается с учетом указанных выше ошибок. Пример: если курсант совершил ошибку в теории по переезду перекрестков, то в плане практики появятся соответствующие задания. И всё это в рамках всей программы обучения. Созданный сценарий верифицируется преподавателем.
4. Рассматривается возможность разработки сегмента платформы, ведущей освоение тем по инициативе цифровой технологии [3]. Роль преподавателя при этом сводится к ответу на любые вопросы, возникшие у курсанта.
5. Предполагается коррекция сценариев освоения тем по ходу успешного/неуспешного усвоения курсантом предшествующего материала как в теории, так и на практике. Так что выстраивается персональная траектория освоения программы обучения: курсант делает акценты на те аспекты своего обучения, в которых он наименее силен.
Пример. Курсант и инструктор приглашены платформой на занятие-встречу, сформированную автоматически с учетом предыдущих тем и ошибок тестирования. Курсант осваивает новую тему, повторяет задания, в которых ранее совершены ошибки. Инструктор по каждому заданию озвучивает оценку. По этим оцифрованным оценкам автоматически выстраивается план следующего занятия. Инструктор его верифицирует.
6. У курсантов есть возможность создавать сдвоенные занятия для активного обсуждения того или иного упражнения. Так половину времени вождение ведёт один курсант, а вторую – другой. Затем - обсуждение результата.
7. Курсант в диалоге с платформой может выбрать нового инструктора, автомобиль. Согласовать место встречи и время практического занятия.
8. Планируется исследование по включению в платформу тренинговых видео-модулей для безопасного формирования первичны навыков вождения.
9. Курсант может также запросить несколько инструкторов для ускоренного обучения и аттестации.
10. Экзаменатор после окончания обучения получает СМС-уведомление о необходимости экзаменовки с датой и временем. Курсант в онлайн-режиме выполняет задания согласно требованием ГИБДД и экзаменационного листа. Полученная оценка заносится в карточку. Ошибки фиксируются и соответствующие задания повторяются в пересдаче.
11. Родителю курсанта приходят все уведомления о записях на вождения, напоминание о предстоящем событии или необходимости действия. Он может присутствовать на занятиях своего ребенка.

Для нейросетевых решений были использованы результаты трудов доктора технических наук Шапцева Валерия Алексеевича.

1.  Shaptsev V., Khartian D. Informative parameters of the IT-infrastructure. Determination Experience // Proceedings of the International Multi-Conference on Engineering, Computer and Information Sciences (2017 SBIRCON), 18-24 Sept. 2017, Novosibirsk.  IEEE MCE, IEEE Xplore Digital Library. Pp. 409-413.
2. Шапцев В.А. Вариант реализации модифицированной вероятностной нейронной сети адаптивного резонанса // Математические системы и моделирование. 2017, № 2.
Программная платформа «Формула-П» поддерживает и синхронизирует роли, действующие в процессе обучения водителей ТС различных категорий:
1. Инструктор,
2. Преподаватель,
3. Курсант,
4. Экзаменатор,
5. Родитель,
6. Администратор.
Её отличительная особенность – наличие роле-ориентированных рече-графических интерфейсов [1]; базы сценариев [2] освоения дисциплин, компетенций и навыков; автоматизированная адаптация очередного занятия к степени освоенности материала в прошлом.
В платформе реализованы принципы, сформированные в результате научного обобщения собственного долговременного опыта подготовки водителей.
Была разработана и реализована  концепция  гипотетического  и научно обоснованного сценария взаимодействия с концептуальной платформой  на одной конкретной теме. Второй сценарий нужен для тренинга вождения. Создана архитектура платформы. В сценариях о взаимодействия включается речеграфический диалог. Минимум кликов, инициатива платформы в движении по сценарию.
На основании результатов проведенной НИОКР разработано программное обеспечение (ПО), проведена регистрация программы для ЭВМ «Автоматизированная информационная система обучения водителей транспортных средств на основе искусственного интеллекта» (свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2022616784 от 15.04.2022).

Наличие патентов и иных правоохранных документов, сертификатов на продукцию, планы по защите прав на интеллектуальную собственность и сертификации, включая зарубежные рынки

- По результатам выполнения НИОКР было разработано программное обеспечение (ПО), проведена регистрация программы для ЭВМ «Автоматизированная информационная система обучения водителей транспортных средств на основе искусственного интеллекта» (свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2022616784 от 15.04.2022)

Ваш город?