Нейросеть составила рейтинг компаний в сфере ИИ в России
DigitalGenius
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.
Константин Романов, директор по искусственному интеллекту и цифровым продуктам билайна: «Билайн ежедневно создает и развивает решения на основе больших данных и искусственного интеллекта. Мы регулярно смотрим на кейсы в области развития технологий, науки, образования, промышленности, чтобы создавать клиентоцентричные решения, важные в масштабах страны. Команда дирекции по искусственному интеллекту и цифровым продуктам билайна обладает достаточными компетенциями в машинном обучении, чтобы создать систему, которая найдет неявные закономерности и всесторонне посмотрит на рынок искусственного интеллекта. Для обучения модели мы использовали данные, которые нам помогли собрать наши коллеги из Brand Analytics , компании-разработчика одноименной системы мониторинга и анализа соцмедиа и СМИ. 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. Мы хотели создать рейтинг с душой, но остаться беспристрастными. Считаю, мы справились».
Рейтинг прокомментировали ведущие эксперты отрасли, такие как: Кирилл Тишин, старший инвестиционный директор Kama Flow , Григорий Островский, технический директор Brand Analytics , Джордж Хелд, CEO Veon AdTech , Антон Вдовиченко, основатель и CEO Nerve . Ai , Михаил Бурцев, заведующий лабораторией нейронных систем и глубокого обучения МФТИ, кандидат физико-математических наук, а также Дмитрий Романов, основатель Университета искусственного интеллекта.
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.
Команда NtechLab имеет в портфолио всего одну завершенную технологию, но эксперты считают ее очень перспективной ввиду возможности применения сразу в нескольких сферах. Эта технология умеет анализировать и распознавать лица с точностью, равной почти 100%. Ее можно использовать, к примеру, для того, чтобы найти нужного человека в социальных сетях, имея лишь одну фотографию.
Билайн совместно с Brand Analytics ( резидент «Сколково») представили рейтинг компаний и институтов, занимающихся искусственным интеллектом в России, который составила нейросеть. В число лидеров по различным номинациям вошли VK , «Яндекс», МТС, МГУ им. М. В. Ломоносова, Сбербанк и «Сколково».
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.
Но в NtechLab не остановились на достигнутом и продолжили развивать технологию, чтобы искусственный интеллект научился распознавать людей даже по их теням и силуэтам. Эта возможность наверняка пригодится в сфере безопасности. К примеру, благодаря камерам видеонаблюдения можно будет в реальном времени отслеживать перемещение людей, которые каким-либо образом скрывают лицо (используют маски, надевают очки, головные уборы, накладывают бороду и т. п.). Такая возможность наверняка окажется полезной правоохранительным органам и силовым структурам, особенно для раскрытия преступлений по горячим следам.
Наталья Соколова, управляющий партнер Brand Analytics : «Применение ML -технологий для обработки естественного языка – одно из ключевых направлений в развитии индустрии аналитики соцмедиа, лидером которой является Brand Analytics . Мы хорошо понимаем, что участникам рынка важно не только отслеживать новости в области ИИ, но и иметь перед глазами навигатор компаний и решений в этой важнейшей для нашего с вами будущего отрасли. Представленный билайном совместно с Brand Analytics рейтинг ИИ претендует, как раз, на место такого навигатора. Проект получился интересным. Рейтинг одновременно учитывает и медийную активность игроков, и внимание к теме и компаниям со стороны СМИ, и «народное» обсуждение в социальных медиа, в данном случае – в Telegram -каналах. Смотреть на ситуацию с трех сторон кажется очень перспективным подходом. И главное. 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. Конечно, о рейтинге будет много споров. Мимо такого проекта не пройдешь, а мы этого и хотим».
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.
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.
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.
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.
Для поиска публикаций по теме ИИ и подготовки датасетов было проанализировано более 5 млрд материалов СМИ и Telegram -каналов. Из 1 млн найденных публикаций после исключения дублей остался массив в 500 тыс. материалов, который использовался для обучения нейросети и формирования рейтингов. Нейросеть составила рейтинги по различным номинациям, на основе которых был сформирован итоговый рейтинг ИИ 2022 года.
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.
