Топ-5 российских производителей искусственного интеллекта

DigitalGenius

Один из несомненных лидеров рынка. Внутреннее подразделение Yandex Data Factory имеет узкую специализацию — разработка искусственного интеллекта для оптимизации производства на крупных заводах и фабриках. К примеру, одна из технологий, созданная по заказу Магнитогорского металлургического комбината, помогает снизить расход ферросплавов и добавочных материалов при производстве стали.

В каждой основной категории нейросеть определила топ-50 компаний. В большинстве номинаций в топ-3 попали «Яндекс», VK и «Сбер». В категории «Ретейл и ИИ» лидерами стали «Магнит», Ozon и Wildberries, в телекоме — МТС, «билайн» и «МегаФон», среди банков первые места заняли «Сбер», ВТБ и «Тинькофф».

«Материалы проанализированы непосредственно нейронкой. В таком подходе есть сразу несколько плюсов. Во-первых, появилась возможность построить итоговый рейтинг на основе отдельных номинаций с большим числом показателей. Во-вторых, нам доступны сырые данные, “провалившись” в которые, мы можем убедиться в корректности расчета», — рассказала Наталья Соколова, управляющий партнер Brand Analytics.

Особенность Prisma заключается в том, что приложение не использует стандартные фильтры, а полностью перерисовывает фотографии на основе анализа от самообучаемого искусственного интеллекта, который учится подражать великим мастерам красок. Prisma стала доступна в 2016 году в App Store и Google Play и вызвала большой интерес у зарубежных пользователей.

Российская сфера искусственного интеллекта несколько уступает западной по масштабам, но в ней уже сформировалась группа лидеров, чьи технологии активно используются крупными предприятиями и средним бизнесом. Некоторые разработчики ориентируются исключительно на местную клиентуру, а отдельные компании вышли и на западный рынок. Какие же разработчики считаются в наше время самыми передовыми? Вот топ-5 производителей искусственного интеллекта, созданных в России либо имеющих российские корни.

Также программисты Codigy создали искусственный интеллект нового поколения, который умеет анализировать музыкальные композиции и находить среди них песни, имеющие высокие шансы стать хитами. Эта технология выполняет «диагностику» песен, их отдельных составляющих — куплетов, припевов, и сопоставляет их с актуальными трендами в музыкальных хит-парадах. Песни, которые соответствуют современным веяниям по ряду параметров, таким как тональность, используемые аккорды, длительность каждого фрагмента и т. п., имеют гораздо больше перспектив стать популярными. Технология вызвала большой резонанс и вскоре была куплена американской академией ISINA, продюсеры которой прослушивают треки молодых исполнителей и находят среди них будущие хиты. Теперь эксперты полагаются не только на собственное мнение, но и на рекомендации искусственного интеллекта.

NtechLab

Еще один проект Yandex Data Factory был выполнен для нужд автодорожной компании. В Yandex Data Factory создали искусственный интеллект, который анализирует данные о загруженности трасс, состоянии дорожного полотна, скорости перемещения транспортных средств и количестве ДТП. Благодаря тому, что сбор и обработка информации осуществляются искусственным интеллектом в реальном времени, появилась возможность прогнозировать заторы и участки с высокой концентрацией аварий на ближайшее время.

Нейросеть составила рейтинги по восьми номинациям, на основе которых был сформирован итоговый рейтинг ИИ 2022 г.: «Инвестиции в искусственный интеллект», «Вклад в развитие искусственного интеллекта в РФ», «Вклад в подготовку кадров», «Присутствие в инфополе», «Значимые решения», «Облачные решения», «Импортозамещение» и «Социальный искусственный интеллект».

«В результате среди проанализированного тематического массива данных были новости, посвященные 544 компаниям, 248 из которых попали в наш рейтинг, так как были отмечены разработанной системой в контексте интересующих нас номинаций», — сообщил Константин Романов, директор по искусственному интеллекту и цифровым продуктам «билайна».

Дебютным проектом Codigy стала узкоспециализированная система для коллекционеров, позволяющая автоматически искать редкие марки. Благодаря технологии «двойного сита» искусственный интеллект сначала отбирает марки на основе анализа их текстовых описаний, а затем фильтрует лишние экземпляры по итогам сопоставления их фотографий. При этом удается сократить область поиска с нескольких тысяч вариантов до десяти-двадцати, что значительно снижает затраты времени на поиск редких марок. Эта технология была разработана по заказу проекта Catchstamp.

Для одного из крупнейших российских банков в Yandex Data Factory создали технологию, которая анализирует данные о клиентах, их транзакциях, чтобы на основе всей имеющейся информации в профиле клиента персонально предлагать ему определенные банковские продукты.

Основная особенность технологии заключается в том, что это не стандартный чат-бот, подбирающий ответы из заранее подготовленного перечня на основе ключевых слов, а сложный алгоритм, который обучается на основе каждого разговора. Искусственный интеллект самостоятельно ищет ответы на вопросы, которые задают пользователи, и оценивает каждый ответ с точки зрения того, насколько он будет полезным для клиента. Когда оценка высокая, сообщение с ответом отправляется автоматически, когда оценка спорная — вариант ответа дается в качестве подсказки человеку-консультанту. Дальше на основе того, какое решение примет человек — отправить ответ в том же виде или отредактировать его — искусственный интеллект делает определенные выводы и повышает качество ответов на подобные вопросы в дальнейшем.