Кто занимается искусственным интеллектом в россии

Комментирует

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.

Одним из главных трендов последних лет стали мегамодели (мультизадачные, мультимодальные и мультиязычные), обрабатывающие различные типы данных (текст, речь, изображения, др.). Так, этой весной рынок буквально «взорвала» модель GPT-4, способная работать не только с текстами на разных языках (как ChatGPT), но и с изображениями (как Midjourney).

После первой волны визионерского восприятия и завышенных ожиданий к технологиям ИИ решения на их основе постепенно становятся неотъемлемым инструментом бизнеса и применяются практически во всех сферах деятельности — от мониторинга сельхозугодий и управления космическими аппаратами до помощи в написании научных работ и новостей СМИ. Растущий интерес, расширение потребительских предпочтений и демократизация данного направления технологий приводят к появлению новых рынков и продуктов на основе ИИ.

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.

Данный материал ИСИЭЗ НИУ ВШЭ может быть воспроизведен (скопирован) или распространен в полном объеме только при получении предварительного согласия со стороны НИУ ВШЭ (обращаться issek@hse.ru). Допускается использование частей (фрагментов) материала при указании источника и активной ссылки на интернет-сайт ИСИЭЗ НИУ ВШЭ (issek.hse.ru), а также на авторов материала. Использование материала за пределами допустимых способов и с нарушением указанных условий приведет к нарушению авторских прав.

Организации отдают предпочтение преимущественно российским продуктам. Активнее всего используются отечественные решения на основе технологий распознавания и синтеза речи (82,4%), а также биометрии, компьютерного зрения и кибербезопасности (более 60% организаций). Зарубежные решения не занимают сопоставимых позиций ни по одной из групп технологий. Вместе с тем в ряде случаев они могут использоваться в организациях вместе с отечественными: чаще всего это рекомендательные системы, биометрия, а также решения на основе перспективных методов ИИ (например, автоматическое машинное обучение (AutoML), трансферное машинное обучение и др.).

Две трети (65%) обследованных организаций применяют ИИ пока в тестовом (экспериментальном) режиме, изучая и оценивая возможности новых решений для бизнеса. Примерно 3 /₄ респондентов используют ИИ совместно с другими цифровыми технологиями. В половине случаев речь идет о различных видах промышленного ПО, включая системы автоматизированного проектирования, управления процессами и др. Более четверти (27%) организаций применяют ИИ наряду с технологиями Интернета вещей, 38% — в связке с коммуникационными сервисами, обеспечивающими взаимодействие с клиентами и решение маркетинговых задач.

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.

Главные выводы:

Наиболее востребованы продукты на основе технологий компьютерного зрения и распознавания и синтеза речи (78,7 и 62% ответов соответственно) (рис. 1). Активно применяются и рекомендательные системы на основе предиктивной аналитики и больших данных (40,7%), обеспечивающие функции прогнозирования развития ситуаций и поведения объектов, например, при обслуживании оборудования и транспортных средств. Чаще всего ИИ-решения оптимизируют управленческие задачи (продажи и маркетинг, финансовый и бухгалтерский учет), в меньшей степени — производственные процессы. Гораздо реже (около 10%) респонденты применяют интеллектуальные системы управления для автоматизации сложных процессов, которые трудно контролировать традиционными методами. Подобные системы — необходимый элемент цифровых фабрик (полностью распределенных производств), позволяющий гибко подстраивать производственные процессы под изменения спроса и внешних условий.

Данный выпуск начинает серию экспресс-информаций по итогам мониторинга. Также ИСИЭЗ НИУ ВШЭ готовит к публикации доклад «Разработчики и пользователи искусственного интеллекта в России», в котором будут отражены ключевые тенденции развития технологий ИИ, особенности их разработки и направления внедрения в различных отраслях экономики и социальной сферы страны.

Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ запустил мониторинг развития и распространения искусственного интеллекта (ИИ) в России. Полученные в ходе его первого раунда результаты дают представление о главных тенденциях и специфике использования данного направления технологий.

Россия относится к немногим странам, имеющим собственные фундаментальные заделы в области ИИ, в т. ч. мегамоделей. Наиболее популярные из них — GigaChat, Kandinsky (ПАО «Сбербанк»), YaLM («Яндекс»); появляются и другие оригинальные разработки компаний и университетов.

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.

Источники: результаты обследования организаций — пользователей технологий и продуктов искусственного интеллекта в рамках проекта «Мониторинг развития и распространения искусственного интеллекта» тематического плана научно-исследовательских работ, предусмотренных Государственным заданием НИУ ВШЭ.