Мы предположили, что в процессе расстановки точек нам может помочь ИИ в рамках алгоритмов машинного зрения. Но для этого было необходимо собрать огромный датасет уже размеченных крыльев для обучения нейронной сети.

Мы собрали более 15000 размеченных крыльев и обучение дало необходимую точность расстановки. Сложность состоит в том, что крылья могут быть весьма разные, грязные, с пылью и мусором, разного качества. Поэтому необходимо было подобрать оптимальные параметры для идеальной работы алгоритмов.

На данный момент инструменты которые применяются представляют из себя «поделки», которые подразумевают долгую и аккуратную ручную расстановку точек на 30-50 крыльев, за счет чего на анализ одной семьи пчел может уйти до 1 часа. А селекционеру необходимо промерить множество семей.

Мы получили продукт, который позволяет автоматизировать процесс расстановки точек и быстрой выдачи результата работы. Также (что немаловажно) он способствует унификации расстановки точек и исключение человеческого фактора.

Мы создали новое решение, аналогов которому пока нет, существенно доработав уже имеющееся решение.
Аналоги представляли из себя в основном таблицы Excel в которые надо было загрузить TPS файл — файл с координатами уже расставленных точек на крыльях. Эти файлы создавала другая программа, где точки на изображениях крыльев необходимо было расставлять вручную! Если мы берем 50 крыльев от семьи и расставляем на каждом 12 точек, то нам необходимо для анализа одной семьи расставить 600 точек! Это огромная работа по времени и по необходимой точности. Существует решение https://deepwings.ddns.net/ которое было сделано в рамках написания статьи командой ученых.

Оно тоже расставляет точки автоматически, но качество расстановки совершенно неудовлетворительное, проверке не подлежит, программа выдает неточные и неправильные результаты. Для реальной работы это совершенно не годится. Мы решили делать свое решение, собравшее в себя хорошее от всех имеющихся на рынке других решений, которые чаще всего были сделаны (как и наша программа) в весьма кустарных условиях.

Мы подавали заявку на резиденцию в Сколково, но увы, у нашей программы недостаточный потенциал монетизации. Да, это правда. Это необходимое общественное благо, которое должно быть создано государством для развития рынка селекции пчёл, но увы, пока нет.
Экономические выгоды в данном случае выражаются в экономии времени и получения точного результата, а также в сборе базы данных по подвидов пчел разных регионов.

На данный момент на тестировании работающая версия технологии. Для запуска программы "в свет" необходимо создание веб-версии. И мы сейчас пытаемся найти на это финансирование. Это подразумевает сервер, на котором будет работать нейросеть, личные кабинеты, базы данных и тд.

Как и изумляет то, что после того как мы разработали технологию никаким научным институтам, ни минсельхозу это не показалось интересным. Они занимаются имитацией деятельности, а не реальной работой и развитием российского пчеловодства. Это мог быть прорыв на международной профессиональной отрасли, но увы. Нет денег — нет интереса