Тысячи часов, проведенных в мире Dota 2, открыли Санжару новые двери в будущую профессию. С помощью искусственного интеллекта казахстанец смог решить самую сложную проблему логистики, передает ИА «NewTimes.kz».
Как пишет издание Forbes, 27-летний алматинец Санжар Бахтияр с детства любил играть в компьютерные игры. Но в отличие от тех, для кого они так и остались не более чем развлечением, для него игры в Dota 2 стали основой будущей профессии. Сегодня Санжар занимается исследованиями в области искусственного интеллекта и является основателем стартапа Solai — диспетчера для внутригородской доставки.
Санжар учится в университете Korea Advanced Institute of Science & Technology (KAIST), который является одним из сильнейших в мире технических вузов, известных своими исследованиями в области искусственного интеллекта.
Известно, что из стен именно этого университета вышла значительная часть ведущих сотрудников известных технологических компаний, таких как LG и Samsung.
Когда казахстанец учился на четвертом курсе, гостем одной из университетских конференций стал Демис Хассабис — британский исследователь в области ИИ, основатель компании DeepMind, которую в 2014 году приобрел Google. Разработки DeepMind в свое время произвели фурор, и Санжар настолько загорелся выступлением гуру ИИ, что окончательно определился с научными интересами и начал посещать все занятия по математике, оптимизации и искусственному интеллекту.
«Меня заинтересовала сфера Deep Reinforcement Learning. Говоря простыми словами, сначала ты создаешь игру, а затем агента на базе ИИ, который играет в эту игру миллионы раз. Он анализирует, какие из его решений были правильными, а какие нет, с каждым разом делает ставку на верные, стараясь избегать ошибочные. Набираясь опыта, начинает играть практически идеально. Эти алгоритмы можно применять не только для игр, но и в серьезных производственных процессах», — говорит Санжар.
В частности, Санжар создавал AI-диспетчера для управления роботами на заводе Samsung, экскаваторами на стройках Hyundai. В данном случае, поясняет он, компьютерная игра — не просто забава, а симулятор, максимально приближенный к реалиям производства. Если говорить, например, о проекте для Hyundai, то лаборатория, в которой работал казахстанец, получала информацию о реальных строительных площадках с координатами GPS, данными рельефа и пр., а искусственный интеллект решал, как выровнять участок под строительство, какую технику и на каком этапе следует применить.
В сферу профессиональных интересов Санжара входили и академические исследования в области логистики.
«Я начал решать задачу с помощью ИИ, и результаты оказались на 10-15% лучше тех, что демонстрировали оптимизационное решение от Google. Чем сложнее и масштабнее были условия задачи, тем лучше, быстрее и дешевле работало наше решение, тогда как все остальные методы справлялись хуже», — рассказывает айтишник.
По сути, он занимался решением классической задачи коммивояжера, или TSP (от англ. travelling salesman problem), — одной из самых известных задач комбинаторной оптимизации, заключающейся в поиске самого выгодного и самого дешевого маршрута.
Во время пандемии у казахстанского исследователя и его наставника родилась идея создать стартап по решению логистических задач — благо технология хорошо зарекомендовала себя, а массовый переход в онлайн и рост количества интернет-заказов актуализировали поиск достойных решений. Санжар все чаще задумывался над тем, что хотел бы применить на практике технологии, над которыми годами работал в лаборатории.
Solai представляет собой логистический AI-диспетчер для внутригородской доставки «последней мили» на базе технологии Deep Reinforcement Learning. Продукт работает по принципу облачного сервиса и помогает компаниям снизить операционные расходы на «последней миле» за счет принятия оптимальных решений в маршрутизации, планировании и диспетчеризации. Потенциальные клиенты проекта — компании, имеющие собственную логистическую инфраструктуру — дистрибьюторы FMCG, фармацевтической продукции, работающие в e-commerce, почтовые и другие.
