Хотя белорусские ИТ-инвесторы периодически сетуют на нехватку в стране научно-инженерных стартапов и пытаются привить инженерам «старой школы» основы бизнес-мышления, «глубокие» проекты с серьёзной научной базой и широким практическим применением в Беларуси всё-таки есть — правда, некоторые из них предпочитают держаться в тени. Минская команда VibroBox уже полтора года разрабатывает экспертную систему мониторинга и диагностики технического состояния промышленного оборудования. 90% новизны проекта, по словам его создателей, заключается именно в научной части.
На сегодня разработкой занимается 28 человек. Инвестором и ментором стартапа стал Александр Борсук, сооснователь Maps.me, который этим летом покинул картографический ИТ-проект, проданный Mail.ru Group в 2014 году. СЕО VibroBox — Игорь Давыдов, кандидат технических наук, преподаватель БГУИР, эксперт в области цифровой обработки сигналов и машинного обучения. В интервью dev.by Давыдов рассказал о своём продукте, трудностях и перспективах.
С чего начинаются научно-инженерные стартапы: один разговор с главным инженером завода «Комплект»
36-летний кандидат технических наук, преподаватель факультета радиотехники и электроники БГУИР Игорь Давыдов (на фото) вспоминает давнишний разговор, который произошёл в 2011 году в кабинете главного инженера «Комплекта» Михаила 
Богданца, специалиста с большим опытом работы в промышленности. Речь зашла о вибродиагностике, которой Давыдов, тогдашний аспирант, занимался на уровне «чистой науки».
— Удивительная вещь: я могу уволить с завода всех уборщиц, нанять клининговую компанию и не видеть больше тряпок на батареях, — размышлял Михаил Григорьевич. — Но почему-то не могу купить для своего предприятия вибродиагностику промышленного оборудования как услугу. Почему? Ну не хочу я нанимать 10-15 человек и покупать им дорогущие приборы! Я хочу «умную коробочку», которая сама всё проанализирует и сама выдаст рекомендации на экран моего компьютера — заменить ли смазку в подшипнике или провести балансировку валов турбины. И чтобы на предприятии никто и пальцем к этой «коробочке» не притрагивался. Можешь такое устроить?
Так чистая наука, глотнув пыли в заводских цехах и переговорив с глазу на глаз с «крепкими производственниками», начала трансформироваться в стартап-идею.
Традиционная вибродиагностика: дороговизна и человеческий фактор
Условные «тряпки на батареях», которые недобрым словом помянул главный инженер «Комплекта», — методы и особенности традиционной вибродиагностики промышленного оборудования — не менялись с 1960-1970-х. На заводах по всему миру диагностирование технического состояния оборудования (Condition Monitoring) на основе анализа параметров вибрации до сих пор устроено примерно одним и тем же образом.
Как правило, для этого на предприятии создаётся целый отдел из 10-15 человек, использующих измерительное оборудование (анализаторы с датчиками) средней стоимостью в $10-20 тысяч за комплект. Работники изо дня в день должны повторять рутинную процедуру — в начале смены устанавливать датчики на работающее промышленное оборудование (точек или т. н. «площадок» съёма виброданных обычно намного больше, чем датчиков), после обеда собирать результаты измерений и «смотреть в графиках, что там «стучит».
На идеальном немецком или американском заводе так и происходит, но при смещении по карте южнее или восточнее человеческий фактор всё чаще восстаёт против рутины: «Сегодня он сходил — а завтра просто в журнал записал, что сходил. В цеху холодно или, наоборот, +55 по Цельсию, к некоторым точкам для замера подползать приходится. Зачем каждый день-то? Он же вчера туда ходил!».
Вторая и более важная проблема в том, что эта схема с отделом вибродиагностики никак не масштабируется для средних и мелких предприятий со штатом до 100 человек и двумя-тремя единицами ответственного оборудования. И для современных производств, одной ногой стоящих в Industry 4.0, на которых живых людей в цехах не сыщешь, такого рода мониторинг видится «интеллектуальным и распределённым сервисом», а не комплектом из дорогих приборов и редких специалистов.
VibroBox: 90% новизны — в научной части
В последние годы прогресс в области ИТ-инфраструктуры и коммуникаций привёл к совершенно новым возможностям хранения, обработки и передачи данных.
— В какой-то момент зажглась лампочка — нужно делать продукт, сколько можно только наукой заниматься, — вспоминает СЕО VibroBox. — Все предпосылки для создания подобных распределённых сервисов уже есть, как, в общем-то, и люди с нужными компетенциями. Мы подошли к той точке, когда можно резко продвинуться вперёд.
«Лампочка зажглась» около полутора лет назад. Тогда же стартовала разработка продукта, которой на сегодня занимается команда в 28 человек. К этому времени у Игоря Давыдова уже был серьёзный опыт в сфере обработки сигналов, включая защиту диссертации и понимание потребностей промышленности.
90% новизны разработки на данном этапе, по словам Давыдова, заключается в научной части проекта.
«Перекос» в науку, нетипичный для стартапов, отражён и в структуре команды: научной составляющей (обработка данных) занимается 12 специалистов, ИТ-разработкой — пятеро, ещё четверо инженеров делают датчики и системы передачи данных.
Игорь Давыдов о научной части проекта:
«Система оценки технического состояния промышленного оборудования включает три составные части. Первая — источники сигналов. Это может быть собственное оборудование либо системы стороннего производителя с открытым API. В некоторых случаях для оценки технического состояния оборудования достаточно акустического сигнала, снятого современным смартфоном. Как показывает практика, в акустическом сигнале могут быть устойчиво выделены наборы необходимых для анализа информативных признаков.Вторая часть — система обработки вибрационных сигналов. Представляет собой наборы специализированных алгоритмов предварительной обработки вибрационного сигнала (очистки от шумов, выделения источников, уточнения частоты вращения валов), алгоритмы формирования пространства информативных признаков, классификаторы, работающие в этом пространстве, валидаторы и систему принятия решений с учётом развития процессов в оборудовании. Отдельный набор алгоритмов — система прогнозирования остаточного ресурса и формирования наборов рекомендуемых мероприятий по техническому обслуживанию оборудования.
Третья составная часть — непосредственно сам сервис, связывающий весь комплекс в единую, работающую систему. Его задача — обеспечение функционирования системы и визуализация результатов работы комплекса».
Мир в нейронных сетях: постепенное избавление от экспертов
Если прогресс в области хранения и передачи данных в 21 веке совершил резкий скачок, то обработка и анализ сигналов и данных во многих сферах применения всё ещё требует обязательного участия человека, «эксперта из плоти и крови».
— Область традиционной вибродиагностики остаётся очень зависимой от эксперта, — объясняет инженер, технический консультант проекта Виталий Олешкевич (на фото). — Это как с МРТ или спутниковой разведкой: в инструментальную часть вложены миллиарды, создано мощнейшее оборудование, а в конце всё равно сидит человек с линейкой и смотрит картинку «на свет».
Все наработки в области искусственного интеллекта — машинного и глубинного обучения, нейронных сетей — направлены на то, чтобы решить эту проблему, заменив экспертов из плоти и крови цифровыми аналогами.
В ряде областей зависимость от эксперта уже ослабевает — например, в обработке изображений, речевых сигналов и медицинских данных. Развлекательный сегмент, как правило, первым с аппетитом «съедает» новые технологии: нейронные сети в первую очередь выстрелили в массовых проектах вроде MSQRD и Prisma, потому что «у вас ус отклеился» — это не беда, в отличие от, скажем, неверной постановки диагноза в медицине.
«У вас ус отклеился»: сериал «Кремниевая долина» подтрунивает над «прорывными» стартапами в сфере обработки изображений.
Вибродиагностика же в этом смысле — одна из самых консервативных областей, очень постепенно впитывающая новые технологии и не желающая расставаться с экспертами. Что же мешает научить нейронную сеть работать не хуже (и, в перспективе, лучше), чем опытный вибродиагност в заводском цеху?
Две главные проблемы: почему в этом китайском боевике ученику трудно победить мастера
Проблема №1: есть ряд областей, в которых очень трудно сформировать пространство информативных признаков и обучающую выборку для нейронной сети, чтобы та «догнала и перегнала» эксперта. И вибродиагностика — одна из них.
— В обработке изображений с этим всё просто: можно посадить человека и попросить его «скормить» нейросети 20 тысяч условных котиков и 20 тысяч условных собачек, чтобы она научилась отличать одних от вторых, — рассказывает Давыдов. — В медицине с этим тоже несложно: обучающая выборка формируется в процессе болезни, на бумаге, и доктор сразу же «размечает» полученные данные — вот симптомы, вот лекарства, вот реакция.
В вибродиагностике всё не так: даже если усадить какого-нибудь механика за письменный стол и заставить «объяснять» каждый сигнал, разбирая и собирая заново оборудование, чтобы найти проблему безошибочно («вот здесь смазки в подшипнике не хватает, а вот здесь скол на телах качения»), в итоге получится нейросеть, которая работает не лучше механика, который её обучил.
— А ведь в идеале должно быть как в китайском боевике: ученик по ушу превосходит мастера и побеждает его, — проводит параллель Олешкевич.
Проблема №2: машин и механизмов очень много, и нормальный режим работы одного оборудования (к примеру, гильотины, которая рубит железный прут) ненормален для другого оборудования (скажем, транспорта, который везёт расплав стали). Это ставит перед вибродиагностами очень широкую задачу: как если бы медицина пыталась «одновременно диагностировать людей, ужей и ежей», подчёркивает Давыдов.
Из-за этих двух ключевых трудностей VibroBox приходится идти к успеху окольными путями, «не в лоб».
«Не в лоб»: тогда как?
Предполагается, что в рамках проекта VibroBox будет сформирована масса нейронных сетей, каждая из которых обучена под конкретное промышленное оборудование. А вот как обучить сети таким образом, чтобы они со старта работали на уровне заводского эксперта, а в дальнейшем — всё лучше и лучше?
Чтобы добиться прогресса «не в лоб», проект VibroBox работает на стыке машинного обучения и ряда методов цифровой обработки сигналов с привязкой к моделям.
Игорь Давыдов: Кроме того, никто не отказывается от пространства информативных признаков, сформированного в рамках традиционных методов вибродиагностики с опорой на спектры и спектры огибающей. В рамках проекта создаётся многоуровневая система оценки пространства информативных признаков и классификации в нём. Специальный набор алгоритмов взвешивает каждый информативный признак и определяет его значение для системы. Фактически, в принятии решений коллегиально участвует масса как традиционных, так и самых современных алгоритмов. Нейронная сеть, созданная под конкретное оборудование, обучается в процессе принятия этих решений, и её вес в системе возрастает.
— Мы ничего не отбрасываем, — резюмирует Давыдов. — Задействуем и традиционное пространство информативных признаков, по которому написано огромное количество учебников, а также используем кинематические схемы механизмов и целый ряд алгоритмов, связанных с моей диссертацией.
Железки — не в центре вселенной
В небольшом офисе на Логойском тракте стартап делает собственные датчики для вибродиагностики оригинальной конструкции. Они нужны на этапе испытаний, поскольку содержимое такой коробочки известно разработчикам до последнего винтика и может быть оперативно доработано.
Однако в дальнейшем VibroBox намерен сделать свою систему полностью совместимой с вибродатчиками и контроллерами других производителей, если те уже установлены на производстве.
— Нам неинтересно навязывать клиентам своё железо. В центре вселенной — не коробка, а ЦОС (цифровая обработка сигналов — Прим. dev.by), наука, сервис. Железки не меняют мир, — подчёркивает Олешкевич.
Как правило, крупные игроки вроде General Electrics, Siemens, производителей ветроэнергетических установок разрабатывают системы вибродиагностики для своего оборудования. Однако они, во-первых, не являются универсальными, а во-вторых, зачастую не способны выдавать (в том числе в системы ERP) готовые экспертные заключения.
— Это системы без экспертов, — объясняет технический консультант VibroBox. — Такая система сообщает: «Инженер, подойдите, пожалуйста, посмотрите на экран, здесь какому-то подшипнику плохо, похоже», — и на этом её интеллектуальные способности заканчиваются.
Испытания на заводе: верят ли инженеры, что их заменят нейросети
Для «полевых испытаний» своего продукта, которые идут уже несколько месяцев, VibroBox выбрал крупное металлургическое предприятие, чей отдел вибродиагностики имеет многолетнюю историю и «колоссальный опыт».
— Люди там работают по 20-30 лет. Может, они не специалисты по ЦОС, но человек, который 20 лет снимает данные с родного промышленного оборудования, уже знает, чего от этого оборудования ждать.
По словам Давыдова, за последние три десятилетия заводские эксперты видели уйму автоматических систем вибродиагностики и прониклись в их адрес здоровым скептицизмом: «Автоматическая! Ага, как же! Слушайте, не рассказывайте байки, покажите нам спектр и графики». Они уверены, что машина не скоро сможет понимать музыку вибраций, как живой специалист.
Однако у VibroBox на этот счёт другое мнение: недалёк тот час, когда машины не просто «смогут», но и зададутся вопросом, «зачем тут эти белковые тела в униформе, если мы и сами справляемся», шутит Олешкевич.
В рамках Industry 4.0 любое оборудование — за счёт встроенной либо установленной дополнительно системы оценки технического состояния — должно сообщать в систему управления предприятием о возникающих проблемах. Это полностью безлюдные производства, функция эксперта — только контролирующая.
Как вырастить команду «без нитратов», если специалистов по обработке данных не хватает
Хотя местная ИТ-индустрия уже проявляет большой интерес к специалистам в области обработки данных, белорусские вузы пока не готовы поставлять их «валом, как разработчиков-сеньоров».
— Посмотри налево — увидишь .NET-разработчика, направо — UI-дизайнера, а data scientist почти нет. Это серьёзная проблема, — уверен Давыдов. — Специалистов по обработке данных у нас готовят фрагментарно: БГУ пытается внедрять big data на ряде факультетов, учит работать с классификаторами типа нейронных сетей, но этого пока недостаточно для стремительно растущей области применения. Из-за этого у нас крайне мало людей, умеющих, например, составлять пространство информативных признаков для нейронных сетей. Обычно это профессора, люди штучные, и они не всегда будут работать в стартапе «с энергией стартапа».
Поэтому Давыдов «взращивает» команду VibroBox сам: в разное время он подключал к работе порядка 20 студентов БГУИР.
— Берёшь перспективных студентов — человек 10. Вычитываешь им два курса дополнительных лекций по ЦОС с заданиями. Из них остаётся 6. Начинаешь грузить — выживает два.
Сегодня из числа экс-студентов БГУИР в стартапе занято 3 человека, потеря которых для VibroBox «была бы практически невосполнимой». Такой подход к формированию команды Олешкевич в шутку называет «органическим стартапом без нитратов, где всё сделано своими руками — сами вырастили, сами покосили».
— Один человек с компетенциями — этого мало, нужны хотя бы 4-5, которые способны оппонировать друг другу и разделить между собой работу, — подытоживает СЕО VibroBox. — Это самое ценное, что у нас есть: команда, выращенная своими руками.
Инвесторы и «что мы делаем в тени»
Cооснователь Maps.me Александр Борсук (на фото) этим летом покинул картографический ИТ-проект, принадлежащий Mail.ru Group. Он является инвестором и ментором VibroBox, о чём недавно рассказал на своей страничке в Facebook.
Сам Игорь Давыдов признаётся в собственной нелюбви к «торговле лицом», из-за которой предпочитает «работать в тиши» и не светиться на разного рода стартап-мероприятиях. Однако правила стартап-игры таковы, что рано или поздно на свет приходится выходить.
«Как сказал нам один умный человек, не бывает секретных стартапов. Пока вы молча трудитесь в подполье, никакой вы не стартап, а просто лаборатория секретных физиков», — говорит Виталий Олешкевич.
СЕО VibroBox, впрочем, не хочет всю жизнь заниматься вибродиагностикой: когда этот «уровень игры» будет пройдён, ему интересны другие точки приложения для разработанной технологии.
Уже сейчас понятно, что научная часть стартапа может быть «сервисом сама по себе». На её основе можно создать общедоступный облачный ЦОС с открытым API, который позволит другим стартапам обрабатывать любые данные из любой точки мира, — сейчас это «дефицитная вещь», и крупные ИТ-игроки вроде Microsoft и Google стремятся удовлетворить дефицит своими облачными решениями.
— Трекеров, которые снимают данные со всего живого и не очень, сегодня очень много. Но если приглядеться к стартапам, которые их плодят, то понимаешь простую вещь: у 90% команд нет подходящих компетенций в сфере обработки данных, — считает Игорь Давыдов. — Вот, скажем, трекер, определяющий, голодна ли ваша собака. Как обычно делают? Снимают с собаки частоту дыхания и громкость лая, например, и отдают их наобум в нейросеть: смотри, вот тут какой-то пик, наверное, это означает, что она голодная! А может, злая? Может ли этот пик служить информативным признаком? Неизвестно.
Давыдов считает, что его команда сможет решить задачу общедоступного облачного ЦОС «на неплохом уровне» — не исключено, что стартап займётся этим уже в следующем году.
Медицина: обработка сигналов с человеческого тела
Тема digital health в 21 веке развивается весьма энергично, но успехи современной компьютерной диагностики связаны или с анализом генов, или с распознаванием медицинских изображений, или с обработкой больших медицинских данных. Что касается распознавания сигналов другой природы — в том числе акустических, здесь всё пока обстоит хуже.
Поэтому, ещё одно интереснейшее направление, с точки зрения создателей VibroBox, — обработка сигналов не с механизмов, а с человеческого тела. Например, речь может идти о дистанционном скрининге и диагностике заболеваний сердечно-сосудистой и дыхательной систем организма на основе технологии одновременной обработки аускультативных (акустических) сигналов сердца и лёгких, данных ЭКГ, пульсометра и других датчиков.
Новое направление уже заявлено в упомянутом посте Александра Борсука как отдельный стартап, ставящий своей целью поучаствовать в строительстве здравоохранения будущего.
На сегодня в разработке медицинского направления занято четверо членов команды.
В качестве первого шага, разрабатываемый медицинский сервис будет использовать недорогие датчики, во многом уже имеющиеся в современных смартфонах и фитнес-браслетах. Это позволит предоставить доступ к эффективным медицинским технологиям жителям развивающихся стран с недостаточным или практически отсутствующим бесплатным медицинским обслуживанием. Дальше есть планы выйти за рамки обработки сигналов, проводить свои научные исследования и углубиться в превентивную медицину. Одно дело — предупреждать о зарождающейся болезни, и совсем другое — вообще не болеть.
Энергия стартапа: как загнать трёх лошадей за три месяца
Все эти полтора года VibroBox работает в более-менее размеренном темпе — вместо того, чтобы «вкалывать с энергией стартапа» в режиме 24/7.
— Я никого не заставляю, и не стараюсь сделать овертаймы частью корпоративной культуры, — рассказывает Игорь Давыдов. — Просто всем интересно. Идея такая: «мы работаем, потому что интересно, и никто не гонит в спину». Поэтому исследовательская часть работы выполняется очень аккуратно, без истерики. Алгоритм реализуется так, как нужно, и тестируется столько, сколько нужно. Без попыток «сдать в продакшн, то что есть, потому что сроки». Следующий шаг всегда требует спокойного осмысления результатов предыдущего. Иначе будут серьёзные глобальные просчёты.
Создателя VibroBox смущает тренд «про 100-часовую рабочую неделю», который сейчас везде проскакивает: «Штирлиц поспал 20 минут и поехал на работу», — в таком стиле якобы работают все ИТ-вожди, от Маска до Майер.
— На то есть объективные причины: инвесторам нравятся короткие дистанции и быстрые забеги, потому что это сокращает не только вложения, но и риски (за два месяца в стартапе, скорей всего, никто не разведётся и не женится). Но лично я это не люблю, — признаётся создатель VibroBox.
Именно поэтому Давыдову не нравится «биполярный» стиль работы, характерный для некоторой части айтишников: когда сегодня человек набрасывается на работу с горящими глазами, «как волкодав на цепи, ты его пытаешься удержать, а он уже всё сделал» — а назавтра впадает в уныние со словами «Я устал, я ухожу».
Стартап в сфере data science — это забег на длинную дистанцию, который требует каждодневной размеренной работы «без истерики» и психически здоровую команду. «Если гнать лошадей, получишь не продукт, а три сдохшие лошади к концу трех месяцев», — резюмирует Олешкевич.
Совет преподавателя: нужно смотреть дальше, чем $2000 через полтора года
Быть программистом сегодня — это очень мало, уверен Игорь Давыдов. ИТ-среда, по его наблюдениям, обладает рядом интересных свойств.
— Она вас очень быстро принимает, $500 сходу, до $1000 быстро, $1500 в ближайшей перспективе, а там и погоны сеньора. Но дальше — интересная ситуация. Вы включены в пищевые цепи, в плотном графике стучите по клавишам, осваиваете новые технологии, над душой стоит PM c тайм-трекером. Это прикольно в 20 лет, в 25 — меньше, к 30 начинаешь чесать репу, а в 35 не хочешь осваивать новую библиотеку C++ Boost только потому, что она, блин, появилась! Но ты уже дорос до $2500, и тебе в спину дышат три студента БГУИР. Они уже освоили C++ Boost. Они пришли за твоими $2500.
— И спальные мешки принесли в офис. А ты уже хуже видишь и слегка прихрамываешь, — подхватывает Олешкевич. — И они тебя как-нибудь в коридоре возле кофемашины подловят в потёмках, хромую лошадь, которая не хочет больше работать «с энергией стартапа».
В ПВТ можно пойти и после 3 курса — но, по мнению Давыдова, лучше потратить 4-5 курс, чтобы приобрести дополнительные серьёзные компетенции и стать программистом++: «Тогда вы немного сверху, над проектом. Кто-то должен рулить, видеть проект целиком. Если такого человека убрать из конторы, то вылетит целиком направление». А для проектного менеджера с вопросом «Что ты делал два дня?» у программиста++ всегда есть аргументированный ответ: «Думал».
Поэтому сооснователь VibroBox, научный руководитель в НИЛ НИЧ БГУИР советует начинающим разработчикам «смотреть чуть-чуть дальше, чем $2000 через полтора года».
Фото: Андрей Давыдчик
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.