Studenţii care au creat un sistem de siguranţă la maşini pentru aprinderea farurilor când afară este ceaţă

Alexandru Dogaru şi Gabriel Procopenco, studenţi la Facultatea de Inginerie din Galaţi, au creat un sistem care detectează apariţia ceţii, aprinzând automat luminile de întâlnire şi farurile de ceaţă.

Alexandru Andrei Dogaru şi Gabriel Procopenco, studenţi în anul III la Facultatea de Inginerie din Galaţi, specializarea Informatică Aplicată în Ingineria Materialelor, au conceput un sistem de siguranţă care identifică apariţia ceţii şi aprinde automat luminile de întâlnire şi farurile de ceaţă. Ideea le-a venit celor doi tineri după ce în urmă cu câteva săptămâni au fost câteva zile cu ceaţă extrem de densă în Galaţi, vizibilitatea fiind limitată la doar câţiva metri.

”Ne-am gândit să încercăm, să vedem cât de simplu sau de complicat ar fi să creăm un algoritm de detectare a ceţii. Aprinsul farurilor de ceaţă este simplu, greu este ca sistemul să detecteze ceaţa”, ne explică Gabriel. Nu a fost deloc uşor, aşa cum poate părea la prima vedere, dar studenţii au reuşit în cele din urmă să dezvolte un sistem care să identifice ceaţa.

”Am folosit un sistem, SVM, care se traduce ca support vector machine. Aceasta este o tehnică de inteligenţă artificială coroborată cu vedere artificială. Asta înseamnă că imaginile filmate de o microcameră de luat vederi montată în plafonul maşinii sunt interpretate de sistem, iar experienţa anterioară, asta însemnând alte imagini filmate anterior, este cuantificată de algoritm, astfel încât acesta identifică ceaţa”, ne ”traduce” Alexandru modul cum funcţionează sistemul de detectare a ceţii.

Practic, programul dezvoltat de cei doi studenţi învaţă permanent din experienţele anterioare, dar şi în timp real, din interpretarea imaginilor pe care le culege când maşina este în trafic, astfel încât să identifice ceaţa atunci când aceasta apare. ”Noi i-am dat sistemului exemple corecte când apărea ceaţa, dar şi exemple false, când apărea fum, de pildă, iar acesta a învăţat în timp să facă foarte clar deosebirile”, ţine să precizeze Florin Marin Bogdan, şef de lucrări la Facultatea de Inginerie din Galaţi şi coordonatorul Cercului Ştiinţific Studenţesc de Informatică Aplicată în Ingineria Materialelor, unde cei doi tineri activează şi îşi pun în practică invenţiile şi inovaţiile.

Au dezvoltat un algoritm care învaţă singur

Studenţii au avut de depăşit mai multe probleme, cum ar fi culoarea gri a clădirilor, pe care algoritmul nu o recunoştea iniţial, însă după sute de teste au reuşit să fiabilizeze sistemul. Acesta a învăţat un spectru de culori, dar şi de nuanţe, care îl ajută să identifice ceaţa cu o precizie similară cu cea umană. Ceea ce pentru noi este banal, pentru sistem a fost un proces de învăţare extrem de sofisticat, pentru că şi cea mai mică eroare poate conduce la interpretarea greşită a datelor.

De pildă, culoarea gri închis este diferită de cea gri deschis, chiar dacă nouă diferenţa nu ne pare relevantă. Dacă nuanţa nu ar fi înţeleasă şi aplicată corect, algoritmul nu ar recunoaşte apariţia ceţii, iar şoferul s-ar putea trezi într-o situaţie potenţial periculoasă, mergând o porţiune de drum pe ceaţă, bun bazat că sistemul a aprins farurile, când de fapt acest lucru nu s-a întâmplat.

”Cel mai greu ne-a fost să învăţăm sistemul să diferenţieze şi să identifice exact nuanţele de culori. De pildă, zero ar fi negru absolut, iar la valoarea 250 am avea alb. Noi a trebuit să identificăm nuanţa de gri, de la 125 la 150, ca sistemul să o înveţe corect. I-am arătat sistemului cum este să circuli pe o şosea cu ceaţă, cum este o şosea fără ceaţă, cum este să circuli în oraş unde multe clădiri sunt gri şi când este ceaţă şi treptat algoritmul a învăţat să facă diferenţele”, ne dezvăluie Gabriel câteva dintre probleme cu care s-au confruntat la crearea sistemului de detectare a ceţii.

Cât costă sistemul de detectare a ceţii şi unde va fi încorporat

Interesant a fost că algoritmul a găsit singur diferenţe evidente între ceaţă şi o clădire gri, cum ar fi faptul că în cazul apariţiei acestui fenomen meteo nu există contururi, aşa cum se întâmplă în cazul imobilelor. ”Noi, oamenii, vedem cu 24 de frame-uri pe secundă. Pe măsură ce ne apropiem cu maşina de o zonă cu ceaţă, acest lucru este observabil de la o distanţă relativ mare, de câteva sute de metri. Sistemul operează mult mai repede şi va aprinde farurile de ceaţă înainte de a ajunge la zona cu ceaţă, urmând să le stingă după ce ceaţa nu mai este vizibilă”, punctează Alexandru alte câteva caracteristici ale algoritmului pe care l-a dezvoltat cu colegul său.

Algoritmul are şi o altă funcţie extrem de importantă. Când vizibilitatea scade sub câţiva zeci de metri, îl previne pe şofer prin semnale sonore şi scurte mesaje, astfel încât acesta să oprească maşina pe dreapta până când se ridică ceaţa sau să reducă viteza astfel încât să poată circula în condiţii de siguranţă. Studenţii au lucrat mai multe săptămâni pentru optimizarea sistemului, iar acum acesta funcţionează perfect, fiind testat de mai multe ori în condiţii reale de trafic.

Tinerii îşi doresc să îşi breveteze inovaţia, iar acesta să fie preluată de producătorii de maşini într-un timp cât mai scurt. Sistemul nu ar costa mai mult de câteva zeci de euro şi va fi încorporat în computerul maşinii. Cei doi tineri nu sunt la prima invenţie. Gabriel Procopenco a câştigat locul I la competiţia „Unilever Engineering League“ alături de o colegă de-a sa, Iulia Ene, studentă în anul III la Facultatea de Ştiinţe şi Mediu din Galaţi, cu o aplicaţie software inteligentă în Android Studio, prin care o companie poate realiza o comunicare eficientă între departamente, rezolvând rapid orice problemă apărută în fluxul de producţie. Aplicaţia permite o comunicare mai bună în cadrul unei companii multinaţionale.

Alexandru a conceput şi testat un proiect, alături de o colegă de-a sa,  Paraschiva Stavăr (21 de ani), studentă în anul II la Facultatea de Inginerie din Galaţi, ce vizează construcţia unui tren de pasageri folosit în aglomerările urbane. Tânărul a efectuat zeci de simulări, folosind dinamica fluidelor, pentru obţinerea unei aerodinamici mai bune a trenului amintit. Studentul a luat în calcul viteze ale vântului de până la 200 de kilometri la oră, iar structura aerodinamică a trenului realizată de el a rezistat.