🤖 Nuro представила автономного робота-доставщика третьего поколения с внешней подушкой безопасности для пешеходов.

Устройство оснащено несколькими типами датчиков с обзором 360 градусов, включая обычные и тепловизионные камеры, радары и лидары. Робокурьер оборудован отсеками с регулируемой температурой и модульными вставками для транспортировки различных товаров. Также производитель увеличил багажный отсек беспилотника в два раза по сравнению с предыдущей версией.

🔗 Робот-доставщик может развивать скорость до 40 км/ч. В его переднюю часть интегрирована подушка безопасности, которая активируется при столкновении с другими участниками движения, включая пешеходов и велосипедистов.

Мои любимые (и не только мои🤪) YouTube каналы по теме Data Science:
⁃ ФКН ВШЭ (тут без комментариев) https://youtube.com/c/%D0%A4%D0%9A%D0%9D%D0%92%D0%A8%D0%AD
⁃ Школа анализа данных https://youtube.com/c/%D0%9A%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%8C%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D1%8B%D0%B5%D0%BD%D0%B0%D1%83%D0%BA%D0%B8
⁃ Академия Яндекса (здесь не только про DS) https://youtube.com/c/%D0%90%D0%BA%D0%B0%D0%B4%D0%B5%D0%BC%D0%B8%D1%8F%D0%AF%D0%BD%D0%B4%D0%B5%D0%BA%D1%81%D0%B0
⁃ StatQuest (сложные вещи простым языком (на английском)) https://youtube.com/c/joshstarmer
⁃ VK Team https://youtube.com/c/joshstarmer
⁃ freeCodeCamp (Ооооо, это вообще кладезь! Наслаждайтесь 2-х, 3-х, 8-ми, 11-ти часовыми роликами 🤪, но тоже на английском) https://youtube.com/c/joshstarmer
⁃ Open Data Science https://youtube.com/c/%D0%A4%D0%9A%D0%9D%D0%92%D0%A8%D0%AD

И просто залипательные интервью с IT - шниками:

⁃ Victoria Borodina https://youtube.com/c/VictoriaBorodina
⁃ АйТиБорода https://youtube.com/c/ITBEARD
⁃ Fless https://youtube.com/c/Fless

💣 Увлекаясь ИИ и Big Data можно работать на фрилансе, в крупной корпорации или даже запустить миллионный AI-стартап! Выходцы из Яндекса в 2014 году создали компанию-разработчика AI-решений — Rubbles. В этом году они привлекли $6 млн средств на создание новых продуктов и международную экспансию.

🏦 Rubbles разрабатывает IT-решения для оптимизации ключевых технологических и бизнес-процессов на основе анализа данных и продает их крупным клиентам. Изначально стартап фокусировался на банках — его первыми клиентами стали Qiwi и Альфа-банк. Со временем среди клиентов Rubbles появились ретейлеры и промышленные предприятия.

«Традиционные сферы бизнеса — нефтегазовая отрасль, машиностроение, логистика — сейчас перешли в активную фазу внедрения технологий анализа данных в свои процессы», — утверждает главный директор Rubbles.

Сейчас Rubbles сотрудничает со Сбер, Пятерочкой, KFC, Газпром нефтью и другими российскими и зарубежными заказчиками. Средний чек на услуги Rubbles в России составляет 25 млн рублей, за рубежом — $500 000 в год.

Возможностей много, и только вы решаете, как ими воспользоваться 🖤

​​По данным исследования ESET, только четверть россиян знают что такое метавселенная. Однако половина респондентов уверена, что метавселенные станут частью нашей жизни на горизонте 5–10 лет. И у них есть все основания так думать.

🌎 Что же это такое?

Сейчас слово вызывает прочную ассоциацию с гейм-индустрией, однако само явление обещает быть гораздо масташбнее. Метавселенная – виртуальное пространство, где пересекаются элементы физической и дополнительной реальности: у пользователей свои аватары и они взаимодействуют друг с другом, события происходят в режиме реального времени, их нельзя поставить на паузу как в игре. В метавселенной своя экономика.

🌐 По словам Марка Цукерберга, это станет чем-то вроде трехмерного интернета, так как там можно будет учиться, работать, переписываться, приобретать товары и услуги и даже пойти с друзьями в кино! Все эти функции будут дополнены необычными способностями вроде левитации и создания предметов с помощью голосовых команд, путешествий в миры прошлого и превращения в различных существ.

⁉️ Она уже существует?

Нет. Суть метавселенной в том, что это неограниченное пространство, из которого не нужно выходить, чтобы создать презентацию, ответить в рабочем чате или послушать музыку.

Есть отдельные компании, которые очень близки к этому, например, корпоративные аналоги метавселенных Microsoft Azure и Horizon Workrooms от Facebook для шлемов виртуальной реальности. Эти VR пространства разработаны для удаленной работы и во многом являются неким тестированием технологии.

🎮 Fortnite и Second Life с высоким эффектом присутствия, также будут отличным примером метавселенных. Последняя чем-то напоминает Sims и является симулятором обычной человеческой жизни, а Fortnite обосновался в жанре «королевская битва». Там можно посмотреть выступления Трэвиса Скотта и Арианы Гранде и приобрести одежду люксовых брендов, виртуальную конечно же.

Покупка Microsoft компании Activision Blizzard — одного из лидеров индустрии гейминга, тоже можно расценивать как огромный шаг навстречу метавселенной.

🚀 Но для запуска полноценной метавселенной нужно усовершенствовать высокоскоростную передачу данных, AR и VR, облачные хранилища, технологии блокчейна, объединить протоколы разных цифровых платформ и другое. Многие эксперты считают, что на это уйдет десятилетие, а то и больше.

✈️ В прошлом году на хакатоне в Челябинске команда AeroFlex заняла первое место в кейсе «Цифровой авиадспетчер» от Челябинского радиозавода Полет.

Ребята разработали нейронную сеть для детекции самолёта и для определения его пространственного положения (тангаж, крен, рыскание). Решение позволяет строить в режиме реального времени траекторию движения самолёта только по одному каналу видеосвязи и передавать эту информацию аэропорту меньше чем за секунду.

Созданная система поможет малой авиации в десятки раз снизить расходы на дорогое радиолокационное оборудование. Также технологию можно будет применять не только в авиации, а, например, в каршеринге.

💫 Сейчас команда разрабатывает комплексы на основе спутниковых и картографических данных, чтобы наделить самолет компьютерным зрением. В ближайшее время они планируют продолжать участвовать в хакатонах по искусственному интеллекту.

🤓 Технологии машинного обучения проникли во все сферы нашей жизни, за последние 15 лет искусственный интеллект получил широкое распространение.

Работа с данными развивается стремительно, а кадров в этой сфере не хватает уже сейчас. Учитывая, что дальше спрос будет только расти, это очень перспективное направление для обучения.

Поэтому мы собрали для вас ТОП бесплатных курсов, с этого можно начать погружение в науку о данных 👇

Если «джун» это уже давно не про вас, но вы тоже знаете хорошие курсы – оставьте плиз свои рекомендации в комментариях. Соберем все полезные ресурсы в одном месте. Кто знает, может на нашей поборке вырастут сотрудники вашей будущей компании 😏

📖 «AI да Пушкин!» — Тинькофф запустил нейрогенератор стихотворений по одной строчке текста.

Алгоритм обучен на произведениях Александра Пушкина и более чем 60 млн отфильтрованных четверостиший с ресурса «Стихи.ру». Технология VoiceKit озвучивает сгенерированный текст, а технология Thara синтезирует мимику и оживляет портрет.

Дать задание нейропоэту может любой желающий. Мы сгенерировали стих по запросу «Если хочешь идти — иди» и вот что у нас получилось.

⛓ До 2017 года для понимания текста инженеры широко использовали рекуррентные нейронные сети (RNN). При обработке информации такие системы могли действовать только последовательно. Из-за этого RNN было сложно тренировать, она часто «забывала» содержание начала текста и обрабатывала его очень медленно.

В том же году инженерами из Google Brain был описан новый тип нейросетей — трансформеры. Основное их отличие было в том, что входная последовательность могла передаваться параллельно, чтобы можно было эффективно использовать графический процессор, а также увеличивать скорость обучения.

📈 На сегодня трансформеры — самая продвинутая техника в области обработки естественной речи (NLP). С их помощью можно переводить текст, писать стихи и статьи и даже генерировать компьютерный код.

В основе трансформеров лежат три инновации:
➖ позиционные энкодеры
➖ внимание
➖ самовнимание

1️⃣ Допустим нам нужно перевести текст. Энкодеры закрепляют за каждым словом порядковый номер и отдают системе не синтаксическую конструкцию, а разбитые по кусочкам данные.

2️⃣ Механизм внимания позволяет текстовой модели «смотреть» на каждое слово в исходном предложении и принимать решение, как его переводить.

3️⃣ Самовнимание, в свою очередь, позволяет модели понимать смысл и закономерности языка.

Трансформеры изначально позиционировались как нейросеть для обработки и понимания языка. За четыре года с момента их появления они обрели популярность во множестве сервисов, а также легли в основу новых методов машинного обучения и компьютерного зрения.

Сколько задач сейчас можно решить с помощью искусственного интеллекта!

Примеров много даже из повседневной жизни, но в этом посте мы поделимся опытом команды Futuremed — участников проекта «Хакатоны и лекции по искусственному интеллекту».

Сейчас команда работает над решением ScanGeo, которое уже помогает Калининградской области с проблемой самостроя. В прошлом году благодаря этой разработке нашли около 20 тысяч гаражей, которые не зарегистрированы владельцами.

В рамках хакатона команда представила не менее полезное решение. Какое — читайте в карточках👆

Участвуйте в хакатонах, если вы тоже готовы создавать проекты, связанные с ИИ. Регистрация откроется в конце февраля.

@stranavozmojnostey

​​Пока оффлайн хакатоны готовятся к мощному старту в 2022, мы уверены, что вы не сидите на месте. Итак, книги прочитаны, курсы пройдены, лекции прослушаны — как развивать свои ИИ-скиллы дальше?

☘️ В этом году СБЕР открывает набор в акселератор SberStudent для студентов, аспирантов и научных сотрудников. Это место, где создать свой высокотехнологичный стартап тебе помогут курсы от профессоров Стэнфорда, опытные трекеры с индивидуальной обратной связью и возможность представить свой проект реальным инвесторам!

⚡️ Ты получишь:
- уникальный образовательный контент от Stanford Online
- встречи с компаниями экосистемы Сбера
- cпециальный образовательный трек по ИИ
- курсы по экономике, предпринимательству, технологиям и привлечению инвестиций
- нетворкинг с единомышленниками, встречи с наставниками

💫 Ты сможешь:
- выступить перед инвесторами на Демо-дне в регионе, а потом и в Москве
- выиграть призы и гранты от Сбера, Moscow Seed Fund и других партнеров
- попасть на работу, стажировку или получить долгосрочное менторство

✨ А ещё:
- программа бесплатная
- можно прийти без идеи и команды – акселератор поможет найти и то, и другое

👉 Регистрируйся и приглашай друзей до 14 февраля

​​🔗 ИИ может создавать ИИ?

Современный искусственный интеллект анализирует терабайты информации, управляет машиной, разговаривает с человеком и даже помогает спасать ему жизнь. Однако за этим стоит долгий и сложный процесс обучения, тщательная настройка миллионов параметров, чтобы между искусственными нейронами появились нужные связи.

Ученые давно пришли к выводу: чтобы ускорить и упростить обучение, нужно позволить ИИ самому создавать для себя схемы, тестировать их и выбирать лучшие. Этот метод получил название NAS — поиск нейронной архитектуры.

🌐 Два года назад на основе этого метода инженеры Google разработали систему AutoML-Zero. Практически без вмешательства человека она с нуля настраивает, прогнозирует и обучает ИИ, который превосходит написанные человеком программы. Но AutoML-Zero пока способна генерировать только простые алгоритмы ИИ из несложных математических функций.

🚀 Совсем недавно команда ученых из Америки сделала потрясающее открытие: она разработала гиперсеть, которая сможет сама создавать глубокие нейронные сети — сложнейшие программы, которые используются в машинном переводе, компьютерном зрении синтезе речи и других ИИ-технологиях.

Графовая гиперсеть (GHN) сама за доли секунды предсказывает идеальные параметры для архитектуры нейросети и выбирает наиболее эффективного архитектур-кандидата.

Ученые проверили способность GHN предсказывать параметры для любой случайной архитектуры-кандидата и сравнили сравнили с “ручным” человеческим прогнозированием. Гиперсеть превзошла человеческие показатели, хотя некоторые ее выводы были неоднозначными.

⚡️ Если гиперсети докажут свою эффективность, то разработка новых глубоких нейросетей больше не будет принадлежать только корпорациям с доступом к большим данным. Исследователи видят в этом потенциал для «демократизации глубокого обучения».

Для студентов 🔥
Не упустите возможность поучаствовать в кейс-чемпионатах. Когда-то, когда я была студентом 😁, то мы зависали на подобных мероприятиях. Прокачивают ваши soft skills, лидерские качества и работу в команде 🔥

https://bcgozon-casebattle.ru/?utm_source=fb&utm_medium=post2&fbclid=PAAaYj_xSgUPFLtm6OQnoefiBV6GhvwaoOqheAj4UbEOZjKS34y30Vi4JuWNo_aem_ASy3z3hElI2YTOIJHAIy8VRYp1P-dNOZht1AnvEyjA9Zz4HBzs1crxGwmBKme8CYokvQel3AJQsghJnL9WwOuHsMOntBWbQ3V4_wjlXK0kacYNsCPa3KoJ1407o2LZ5g2sQ

​​На наших хакатонах ИИ спасал редких животных, тушил пожары и ловил браконьеров. Как еще искусственный интеллект помогает окружающей среде?

🌪 Прогнозирование экстремальных явлений

ИИ помог исследователям достичь 99% точности в определении тропических циклонов и атмосферных фронтов. Такие прогнозы погоды увеличивают безопасность людей. Например, существуют программы, которые отправляют смс-сообщения с предупреждениями о шторме или стихийных бедствиях.

🌲 Незаконные вырубки лесов

ИИ может практически в режиме реального времени предоставлять спутниковые данные для отслеживания незаконных рубок в лесах. Также компания Outland Analytics создала систему, которая прослушивает лес и обнаруживает неавторизованные транспортные средства и бензопилы. Если обнаружены признаки браконьеров, сеть посылает электронное письмо диспетчеру и охрана может выехать на место преступления.

🗑 Борьба с незаконными свалками

Число несанкционированных свалок в России ежегодно увеличивается. Поэтому Пермский Политех сейчас разрабатывает приложение на основе нейросетей, которое сможет быстро находить незаконные свалки и отслеживать их состояние в динамике. Спутниковые снимки снова приходят на помощь: по ним нейросети будут находить свалку, ее координаты и площадь.

🌎 Мониторинг Байкала

В 1945 году на Байкале запустили старейший проект по регулярному эко-мониторингу под названием «Точка № 1». Он оказался под угрозой закрытия из-за устаревшей технологии анализа воды. Чтобы продолжить работу, Иркутский НИИ начал создавать интеллектуальную цифровую систему, которая распознает микроорганизмы. К инициативе подключились еще несколько технологических компаний и сейчас они вместе создают нейросеть для анализа проб воды.

💦 Прогноз состояния воздуха

90% людей в мире дышат воздухом, превышающим рекомендованные ВОЗ лимиты загрязнения. Поэтому Сибирский федеральный университет используя исторические данные разработал модель, которая предсказывает большинство неожиданных изменений уровней загрязнения.

🔥Нашла крутой ресурс, где собраны туториалы, новости, курсы по DS (преимущественно про нейросетки)

https://neurohive.io/ru/osnovy-data-science/