В Казахстане разработали ИИ-сканер для поиска утечек и коррозии в авто

Опубликовано
корреспондент отдела Авто
диагностика авто, диагностика автомобиля, коррозия днища, днище автомобиля, днище машины, утечки и коррозия, коррозия на авто
Автомобиль перед проездом через сканер / Фото предоставлено Pulsar AI

Казахстанский стартап Pulsar AI создал устройство Smart Rail, которое с помощью искусственного интеллекта анализирует днище автомобиля и выявляет возможные повреждения, утечки и коррозию. В беседе с Курсив Авто сооснователь проекта Баглан Олжабаев заявил, что для повышения безопасности такие системы должны применяться на всех трассах страны.

Как это работает

Проезд автомобиля через сканер занимает около двух секунд. За это время система фотографирует днище, после чего нейросеть анализирует снимки и формирует отчет. На обработку данных и получение результата в смартфоне уходит от 30 секунд до пары минут.

ИИ отображает состояние авто по принципу «светофора»: зеленый — норма, желтый — требуется внимание, красный — потенциально опасная неисправность. Также работает Telegram-бот, способный анализировать даже обычные фото с телефона.

Smart Rail определяет критические течи и признаки коррозии.

«Утечка тормозной жидкости или топлива — прямой риск остаться без тормозов или получить возгорание. Во время тестов система находила скрытые утечки антифриза, из-за которых двигатель мог закипеть в первой же пробке», — отмечает Олжабаев.

Pulsar AI, Smart Rail, коррозия днища, днище автомобиля, утечки и коррозия, коррозия на авто
ИИ проверяет днище авто на повреждения за 30 секунд / Фото из архива Pulsar AI

Узнать «прошлое» машины

По мнению разработчиков, такой ИИ-сканер — отличный способ проверить авто с пробегом перед покупкой. Система помогает выявить скрытые дефекты — например, свежие потеки масла или следы закрашенной коррозии на раме.

ИИ видит лучше

Технология сегментирует снимки, изучая текстуру металла и блеск жидкостей. Создатели используют Computer Vision для обработки изображений и Deep Learning для анализа. Алгоритм обучили на тысячах примеров грязных машин, чтобы отличать засохший грунт от свежего масла с учетом казахстанских дорожных условий и реагентов.

Точность и ограничения

По словам авторов проекта, точность системы достигает 85–90%. Ошибки возможны при наличии сплошной защиты днища или очень плотном слое грязи. Если уверенность модели ниже 60%, дефект помечается как «требует наблюдения».

Сканер распознает только внешние повреждения (утечки, трещины, коррозию), но пока не видит внутренние поломки агрегатов.

Сооснователь стартапа Pulsar AI Баглан Олжабаев / Фото из личного архива

Исключить человеческий фактор

Авторы стремятся сделать такой анализ частью обязательного техосмотра, чтобы исключить коррупцию. Независимая фотофиксация может помочь и в спорах с СТО: она подтвердит, была ли проблема до сервиса и устранили ли ее.

В будущем систему планируют внедрять на платных трассах с push-уведомлениями для водителей и интеграцией с eGov Mobile.

«Технологии не заменят механиков, но автоматизируют рутину мастера-приемщика. Даже в новых машинах (3–5 лет) тесты часто выявляют начинающуюся коррозию или течи, которые незаметны при обычном осмотре», — подытожил Олжабаев.

Ранее Курсив Авто рассказывал, из-за каких распространенных ошибок водители попадают на дорогой ремонт, а также как избежать обмана на СТО в Казахстане.

Читайте также