Играл в Dota 2 и попал в список Forbes: как казахстанец обуздал ИИ

Искусственный интеллект использовали для решения самой сложной проблемы логистики

ФОТО: © Андрей Лунин

Подобно тысячам мальчишек, участник рейтинга «30 до 30» этого года 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 тысячи часов, проведенных в мире Dota 2, легли в основу будущей профессии. Сегодня Санжар занимается исследованиями в области искусственного интеллекта (ИИ), являясь основателем стартапа Solai – диспетчера для внутригородской доставки.

Серьезные игры

Окончив с отличием в 2012 году Алматинский казахско-турецкий лицей, Санжар поступил в Korea Advanced Institute of Science & Technology (KAIST) – один из сильнейших в мире технических вузов, известный своими исследованиями в области искусственного интеллекта. В Южной Корее KAIST имеет репутацию центра инноваций и новых технологий, и не случайно из стен именно этого университета вышла значительная часть ведущих сотрудников известных технологических компаний страны, включая LG и Samsung. «Авторитет KAIST очень велик, у корейских инвесторов даже есть правило 3K, согласно которому как минимум три основателя перспективного стартапа должны окончить магистратуру или PhD в KAIST», – говорит Санжар.

Он поступил на специальность «промышленная и системная инженерия». Как объясняет собеседник, деятельность выпускников факультета связана с математической оптимизацией любых систем – от заводов, компаний, финансовых инструментов до системы здравоохранения. Правда, обучения бизнес-менеджменту, на что также рассчитывал Санжар, программа курса, как оказалось, не предполагала. И тогда, движимый юношеским максимализмом, он решил взять академический отпуск и вернуться на родину, чтобы попробовать свои силы в настоящем бизнесе.

«Я написал предпринимателю Амирхану Омарову (специалист в области консалтинга, основатель SmartPoint, сооснователь и СЕО стартапа Parqour – Прим. авт.) о себе и что хотел бы поработать в его команде. Он меня принял, мы переговорили, и я отправился в Уральск, где несколько месяцев проработал в одной из компаний нефтегазового сектора. Это был достаточно жесткий, но очень полезный опыт, благодаря которому я понял, как важно быть лучшим в том, что ты делаешь, и что путь к этому лежит через фундаментальное образование. С осознанием этого я вернулся в KAIST и сосредоточился на учебе», – рассказывает Санжар.

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, а ошибочных стараясь избегать. Набираясь опыта, начинает играть практически идеально. Эти алгоритмы можно применять не только для игр, но и в серьезных производственных процессах», – объясняет собеседник.

Окончив бакалавриат, Санжар в 2018 году поступил в магистратуру KAIST и приступил к исследованиям в лаборатории молодого профессора – недавнего выпускника Стэнфорда, чьи научные проекты были связаны с оптимизацией крупных индустриальных производств. Вместе с научным руководителем они работали над проектами, связанными с оптимизацией производства с помощью симуляторов и Deep Reinforcement Learning. 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.

ФОТО: © Андрей Лунин

В сферу профессиональных интересов Санжара входили и академические исследования в области логистики. 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. «У этой задачи существует огромное количество решений, и выбрать лучшее невозможно. Она настолько сложна, что при использовании классических оптимизационных методов решение на хорошем компьютере может занять несколько сотен часов. Я начал решать задачу с помощью ИИ, и результаты оказались на 10–15% лучше тех, что демонстрировало 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 собеседник.

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 актуализировал поиск достойных решений. Санжар все чаще задумывался над тем, что хотел бы применить на практике технологии, над которыми годами работал в лаборатории. Исследовательская деятельность увлекает, но не дает в полной мере реализовать свой потенциал, потому что осуществляется в идеальной среде. У Санжара был выбор – продолжать академические исследования, заняться прикладными разработками в корпорациях вроде Google, Amazon или Uber, либо создать собственный стартап и пытаться внедрять технологию. Какое-то время на последнее, признается он, просто не хватало духа.

Дело решило случайное знакомство на площадке Clubhouse с одним из самых известных российских венчурных инвесторов Николаем Давыдовым, который заинтересовался исследованиями молодого казахстанца и выделил под будущий стартап первые ангельские инвестиции в размере $15 тыс. О таком можно было только мечтать: буквально за пару месяцев до судьбоносной встречи в Clubhouse, обсуждая в дружеском разговоре возможность создания стартапа, Санжар обмолвился, что было бы здорово, если бы именно Давыдов выступил в роли ментора его проекта.

Задача со многими неизвестными

Итак, решение о запуске собственного стартапа под лаконичным и емким названием Solai (от англ. Solver AI /Solution AI и каз. «вот так») было принято, и в августе 2021-го Санжар вернулся на родину. В Казахстане, по его словам, нет недостатка в хороших разработчиках, а траты на жизнь гораздо меньше, чем в той же Кремниевой долине. Из поста в «Инстаграм» Санжар узнал, что команда проекта Arbuz.kz/Pinemelon собирается решать логистические задачи, и предложил им свои наработки. «Я написал управляющему директору Арману Сулейменову, с которым был знаком с 2015 года, что могу предоставить проекту свое решение по оптимизации логистики. На презентации я довольно самоуверенно попросил CEO Arbuz.kz Алексея Ли выделить мне $3000 на покупку хорошего компьютера, на котором я мог бы выполнить работу по оптимизации, а тот в ответ предложил инвестировать в наш проект $15 тыс. Так Solai обрел второго инвестора», – с улыбкой вспоминает Санжар. Еще $15 тыс. инвестировал его друг, уже несколько лет работающий в системе Google. Санжар пригласил в команду проекта другого своего друга Айдара Мынбая, на тот момент трудившегося в корпорации PUBG, которая специализируется на разработке одноименной компьютерной игры. А также своего старшего брата – выпускника Назарбаев Университета и магистратуры KAIST.

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 др.

По словам Санжара, «последняя миля» – самое дорогое звено в структуре логистики, именно на нее в мире приходится больше 40% всех логистических костов. Например, такой гигант, как Walmart, ежегодно тратит на решение проблемы «последней мили» примерно $52 млрд. Сложность в том, объясняет собеседник, что на данном этапе возникает множество непредсказуемых ситуаций, каждая из которых может нарушить график доставки: пробки, дорожные работы, аварии, клиент, потративший много времени на то, чтобы открыть дверь в подъезд, – и вот маршрут нужно строить заново. Чем с большим количеством курьеров и автомобилей службы доставки работает компания, тем сложнее решать возникающие проблемы. Как правило, компании делят город на зоны доставки и за каждой закрепляют водителя, который занимается развозкой. Чтобы выполнить эту задачу наиболее эффективно, нужен дата-центр, серьезные компьютерные мощности, и оптимизация такого дата-центра обходится довольно дорого.

Solai за счет использования ИИ может решить проблему лучше, дешевле и быстрее. Компании-клиенты присылают информацию о логистических задачах, количестве машин, координатах складов, параметрах груза и т. д., а Solai составляет оптимизированный маршрутный план. ИИ может менять маршрут в реальном времени, учитывая пробки и другие помехи, возникающие в процессе доставки, а также давать лучшее решение с учетом новой информации. «Тем самым мы экономим время диспетчера, поскольку искусственный интеллект принимает решения лучше и быстрее, чем человек. К тому же наше решение помогает бизнесу сэкономить деньги. Это основная ценность, которую дает наш продукт, и чем больше у компании курьеров и заказов, тем выше наша ценность для клиента. Решение помогает экономить до 20% затрат, и даже если речь идет о 5% экономии, применительно к компаниям с миллиардными оборотами это огромные суммы. Можно сказать, что мы делаем благое дело и с точки зрения уменьшения углеродного следа. Мы предоставляем более выгодные логистические решения, а значит, автомобили проводят меньше времени в пробках и меньше загрязняют воздух выхлопами», – объясняет Санжар.

Сегодня Solai сотрудничает с командой Arbuz.kz/Pinemelon в Казахстане и США, реализует пилотный проект с одной из пакистанских компаний, предоставляющих сервис по цифровизации логистики. В планах – пилотное сотрудничество с компаниями из Австралии и ОАЭ. В нынешнем году проект привлек $450 тыс. инвестиций, в том числе $275 тыс. от венчурного фонда MyVentures, созданного Нурланом Смагуловым (№11 рейтинга богатейших бизнесменов Forbes Kazakhstan) и компанией MyCar. По расчетам основателя, этих средств стартапу хватит на полтора года, за это время Solai планирует наработать базу постоянных клиентов. Главная цель проекта – выход на основные логистические рынки, в Европу и США, сотрудничество с крупными компаниями и торговыми сетями. В сентябре Санжар вместе с одним из участников команды ездил в Соединенные Штаты, где провел встречи с представителями крупных корпораций и банков, логистических и фармацевтических компаний.

«Казахстанские компании относительно невелики, и на масштабе их деятельности оптимизация с помощью ИИ практически не отразится. Есть и другие проблемы. В частности, на нашем рынке сильны позиции «Яндекс» – у них свои решения, с которыми мы соревнуемся из спортивного интереса. Возможно, в перспективе наш стартап захочет выкупить кто-то из IT-гигантов, а может, мы выберем путь быстрого захвата рынка, чтобы нас было сложно купить. Время покажет, какой стратегии развития отдать предпочтение; в любом случае наша цель – захватить рынок», – делится смелыми планами Санжар.

: Если вы обнаружили ошибку или опечатку, выделите фрагмент текста с ошибкой и нажмите CTRL+Enter
26348 просмотров
Поделиться этой публикацией в соцсетях:
Об авторе:

Орфографическая ошибка в тексте:

Отмена Отправить
Почему Байтасов хочет стать акимом Алматы Смотреть на Youtube