🙂 «Сбер» разработал ИИ-алгоритм Emojich для генерации эмодзи по текстовому запросу на русском языке. Он доступен на GitHub.

Модель на базе нейросети ruDALL-E содержит 1,3 млрд параметров и обучена на 2749 иконках смайлов с соответствующим описанием.

🪄 Воспользоваться алгоритмом может любой желающий. Мы в ForkLog AI попробовали сгенерировать эмодзи по запросу «Железный человек» и вот что у нас получилось.

#Сбер #GAN

МИД России применит ИИ для анализа внешней политики 👁

Подобные системы уже используют для скрининга визовых анкет и общения с гражданами. Разработать концептуальный проект системы анализа big data в отношении внешнеполитической деятельности планируется в следующем году. А уже по результатам этого проектирования ведомство будет определяться в отношении финансирования программы.

Технологическим партнером в этом проекте станет Институт системного программирования имени Иванникова (ИСП РАН). Предполагается также, что в разработке будет участвовать МГИМО, чьи студенты и молодые преподаватели станут помогать в настройке и обучении искусственного интеллекта.

➖ Подробнее на РБК

#AI_news #искусственныйинтеллект

В Microsoft создали ИИ, на 30% ускоряющий создание программного кода 🚀

BugLab основан на игровой модели hide and seek и работает по принципу генеративно-состязательных сетей (GAN). Для решения поставленной задачи создали две сети, которые обучали друг друга и были настроены на соперничество.

Одна сеть создает ошибки в коде, другая ищет эти ошибки. Таким образом обе сети становятся лучше. Обучение происходит до того момента, пока ИИ не становится способен найти ошибки в реальном коде.

«Для измерения производительности мы вручную аннотировали небольшой набор данных с ошибками из пакетов в Python Package Index и показали, что модели, обученные с помощью нашего метода, работают на 30% лучше по сравнению с альтернативами», — сообщили исследователи.


Материал целиком по ссылке ➗

#AI_news #искусственныйинтеллект

💸 Дочерняя компания «МТС AI» Intema купит разработчика систем распознавания лиц VisionLabs за 7 млрд рублей.

Российский оператор станет владельцем контрольного пакета акций основателей VisionLabs (51,77%), а также структур «Сбера» (25,07%) и венчурного фонда АФК «Система» Sistema_VC (23,16%).

Согласно условиям сделки, компания продолжит работать автономно и «сохранит прежнюю бизнес-стратегию и команду». Председателем совета директоров останется Александр Ханин, который вместе с сооснователем Иваном Лаптевым планирует конвертировать свои акции в долю владения структурами МТС AI.

💬 По словам гендиректора МТС AI Александра Ханина, приобретение усилит продуктовый портфель компании в направлении видеоаналитики. Его можно использовать для раскрытия потенциала экосистемы цифровых сервисов МТС и в интересах корпоративных клиентов в России и на международном рынке, добавил он.

#МТС #VisionLabs

Мы начинаем пресс-конференцию посвященную итогам нашего проекта за 2021 год!

Партнеры конкурса, кейсодержатели, эксперты и участники расскажут о том, что произошло за шесть месяцев, как развивался проект, а также дальнейших планах до 2024 года 😌

Подключайтесь к трансляции 👉 https://runet-id.com/event/ii-itogi21/

Рубрика «О нас пишут»!

РБК Тренды подготовили обзор интересных кейсов из сфер образования, логистики и даже защиты окружающей среды, которые решили участники нашего хакатона 😌

Отличный повод вспомнить некоторые кейсы за этот год:

▫️ИИ для оценки образования
▫️ИИ для борьбы с коррупцией
▫️ИИ для остановки лесных пожаров
▫️ИИ против браконьерства на воде
▫️ИИ для комфортной городской среды
▫️ИИ против дефицита лекарств
▫️ИИ для сопровождения самолетов при посадке
▫️ИИ на защите здоровья и животных


Подробнее на РБК:
https://trends.rbc.ru/trends/industry/61b9a8169a7947046eebab8f

👾 Росстандарт утвердил два новых ГОСТа в области больших данных, оба они вступят в силу 1 марта 2022 года. Первый стандарт — ГОСТ «Информационные технологии. Эталонная архитектура больших данных. Часть 2: Варианты использования и производные требования». Это русскоязычная адаптация международного технического отчета. Он описывает примеры применения больших данных в различных областях, например в госуправлении, здравоохранении, обороне, энергетике, астрономии, физике и социальных медиа.

В документе содержатся выводы о том, какой должна быть архитектура системы для работы с большими данными. Они отражают американскую практику, но собирались и обрабатывались по единой методике, что позволяет использовать их при планировании и реализации отечественных проектов.

Второй утвержденный стандарт — ГОСТ «Информационные технологии. Большие данные. Техническое задание. Требования к содержанию и оформлению». Это российская разработка, устанавливающая основные требования к содержанию и оформлению технического задания при использовании больших данных, а также особенности технических заданий для государственных и муниципальных закупок.

#AI_news #искусственныйинтеллект

🗣 Консорциум MLCommons выпустил самый полный набор данных о человеческой речи на английском языке, чтобы обучать алгоритмы.

Это самый крупный датасет, собранный на 50 языках, призванный помочь разным разработчикам создавать свои системы распознавания речи.

Набор данных People’s Speech включает более 30 тыс. часов аудиозаписей разговоров, выпущенных по лицензии Creative Commons. Данные можно использовать для создания моделей распознавания голоса или ПО для транскрипции.

MSWC содержит более 340 тыс. ключевых слов с более чем 23,4 млн примеров и охватывает языки, на которых говорят более 5 млрд человек. Набор подойдет, например, для центров обработки вызовов и интеллектуальных устройств.

#AI_news #искусственныйинтеллект

🇬🇧 В Великобритании предложили обязать техгигантов раскрывать принцип работы алгоритмов соцсетей и наносимый ими вред.

В Министерстве цифровых технологий, культуры, СМИ и спорта заявили, что компании игнорируют этические нормы при разработке ИИ-систем для стимулирования пользователей к увеличению количества публикаций. Поэтому правительству Соединенного Королевства необходимо принудить владельцев соцсетей раскрывать принцип работы таких алгоритмов и то, как они влияют на людей.

Кроме этого, в ведомстве предложили объявить вредный контент и отправку интимных материалов без согласия получателей незаконными, а также дать новое определение языку вражды.

📜 Заявление прозвучало на фоне рассмотрения Закона о безопасности в интернете.

#Великобритания #регулирование

Подведомственный Роскомнадзору Главный радиочастотный центр предложил идею использования ИИ для проверки игрового контента 🎮

Нейросети должны сократить время на поиск запрещенной информации, например, наличия в игре сценариев и сюжетов, содержащих детскую порнографию, призывы к совершению самоубийств и употреблению наркотиков.

Но эксперты считают, что в случае реализации инициатива может повлиять на доступность видеоигр и игровых платформ для пользователей. Сейчас перед релизом игры проходят принятые во всем мире фильтры, возрастные маркировки, проверку со стороны платформ, где они размещаются. Есть и неформальные фильтры, когда сообщество активно придает огласке неоднозначные моменты еще до релиза.

#AI_news #ИскусственныйИнтеллект

АО «Электронная Москва» департамента имущества Москвы объявила конкурс на тестирование системы поиска свободных мест на парковках во дворах с помощью ИИ (данные портала Госзакупок)


Согласно ТЗ, победитель торгов должен провести апробацию технологии не более чем на 35 камерах с помощью моделей сверхточных нейронных сетей, которые могут обрабатывать более 30 кадров в секунду и обнаруживать транспортные средства. Система должна отличать парковку, дорогу, газон и тротуар, а также строить модели парковочных мест со статусом в режиме реального времени.

Она также должна определять, содержит ли место маркировку о месте для людей с инвалидностью или для спецтехники. Точность распознавания должна составлять не менее 85% в ночное и дневное время.

Подробнее на РБК: https://www.rbc.ru/rbcfreenews/61be9ea79a79470306480812

#AI_news #ИскусственныйИнтеллект

🎲 OpenAI создали и выложили конкурента DALL-E | GLIDE: Towards Photorealistic Image Generation and Editing with Text-Guided Diffusion Models

Ни для кого не секрет, что диффузионные модели генерируют высококачественные синтетические изображения, особенно в сочетании с CLIP.

Ресерчеры начали прикручивать CLIP к Diffusion уже давно, но тут за дело (Diffusion по текстовому описанию) взялись ребята из OpenAI!

Результат — просто топ! И для синтеза, и для изменения изображений!

Сначала 3.5B модель генерит изображение в 64×64, а вторая, делает суперрезолюшн из 64х64 в 256×256. Кроме топовой 3.5B модели, OpenAI выложили модель поменьше в открытый доступ! Уже сделал колаб..

Добавил в колаб все 3 режима работы:
- Генерация по текстовому описанию GLIDE
- GLIDE для достраивания изображения по части
- GLIDE + CLIP

📰 Paper 💻 Code

🔮 Colab GLIDE OpenAI от Мишин Лернинг

🪅 Поздравление за вас напишет нейросеть!

Помните сервис Яндекса «Балабоба»? Да-да тот самый, который генерирует разные тексты: от тостов и народных мудростей до пацанских фраз и коротких историй. Теперь он может создавать еще и новогодние открытки с поздравлениями.

Пользователю необходимо ввести текстовый запрос с именем адресата, темой и дополнительной информацией. Алгоритм на базе языковой модели из семейства YaLM создаст поздравление и анимацию к нему.

☃️ Воспользоваться сервисом может любой желающий. Мы попробовали сгенерировать текст по запросу «хакатоны, технологии, искусственный интеллект» и вот что у нас получилось.

🇷🇺 Власти России разработают дорожную карту поэтапного создания и реализации систем искусственного интеллекта.

По словам вице-премьера РФ Дмитрия Чернышенко, план необходим для продуктивного и системного развития нормативного регулирования ИИ. Дорожная карта предусматривает и поэтапное внедрение дополнительного пула законодательных инициатив, добавил он.

💬 Также Чернышенко заявил, что Аналитический центр при правительстве РФ провел масштабное социсследование, согласно которому 64% граждан удовлетворены условиями труда в сфере ИИ. В опросе приняло участие более 8000 человек.

#Россия

Как 22-летняя девушка из села в Бурятии спасает урожаи с помощью спутников и ИИ 🌱

В 19 лет Елена Константинова основала компанию Aerospace-Agro, которая занимается анализом почв с помощью ИИ на основе спутниковых снимков. Сейчас стартап сконцентрирован на агропромышленном секторе, он помогает фермерам решать проблемы на их земельных участках.

Личная история ⚡️

Елена начала заниматься экологическими исследованиями в Бурятии еще в старших классах. Она изучала развитие наледей и их влияние на населенные пункты. Елена осваивала технологии, которые впоследствии легли в основу ее будущего стартапа: поскольку наледи формировались далеко в тайге, для их изучения пришлось использовать спутниковые снимки.

«Так я научилась получать, обрабатывать и дешифровать космические снимки и работать с соответствующим программным обеспечением», — рассказывает Константинова.

Поступив в МАИ, девушка продолжила развивать свою идею. Она исследовала потенциальных клиентов и их «боли». На основе полученных данных составила бизнес-план. В 2019 году Елена основала Aerospace-Agro, а в 2020-м зарегистрировалась как ИП, чтобы заниматься научно-техническим консультированием.

Кейсы компании ⚡️

Клиенты Aerospace-Agro — хозяйства площадью более 2000 га, которое выращивает кукурузу, яровую пшеницу, подсолнечник или сою.

1️⃣ Начиная работу, команда сначала изучает новости, соцсети, проблематику региона, особенности климата и экологии, ситуацию у соседей и составляет список возможных проблем. Затем идет с предложением к клиенту и получает информацию от него. Дальше делаются снимки и проверяются гипотезы, выясняются проблемы земельного участка.

2️⃣ Потом происходит полная дешифровка снимков и начинается работа с данными. Aerospace-Agro использует математическую модель собственной разработки, которая выстраивает взаимосвязь между 132 параметрами (от влияния влаги и солнечного света на рост растений до эффективности удобрений). Программное обеспечение рассчитывает и выдает результаты — к примеру, причины плохого урожая по блокам: «20% переувлажнение, 32% сорняки-вредители» и так далее.

3️⃣ В итоге, Aerospace-Agro предлагает клиенту план действий для решения выявленных проблем. Варианты подбираются под желаемый результат. Например, у клиента может быть цель добиться экобаланса на поле, а может — повышение урожайности.

Большая часть работы стартапа сейчас нацелена на разработки и внедрение инноваций, а не на рынок. Но через несколько лет все окупится за счет технологического преимущества перед конкурентами, уверена Елена. И тогда команда пойдет на новые рынки, в том числе зарубежные.

Источник ☁️

🎁 Ну что, все уже разыграли тайного санту? Подарки на этом не заканчиваются!

Алексей Чернобровов положил нам под ёлку 40+ лучший статей по Data Science уходящего года!

Краткие обзоры лучших работ с наиболее важных конференций помогут не пропустить важные новинки, которые случились в 2021 году. Они выиграли какие-то награды, показали впечатляющий перфоманс и побили известные алгоритмы на популярных датасетах.

Также в обзоре перспективные библиотеки, наборы данных и полезные ссылки.

Велкам – https://chernobrovov.ru/articles/40-samyh-interesnyh-statej-po-data-science-za-2021-god.html?fbclid=IwAR1CHCF2u5kErBs7jQhEcRxzPoBkcC5XWokLLFi9RLZFPc_owmWMVrrF0QI

С наступающим ✨

​​Этот год был ИИнтересным и ИИнтригующим, но надеемся в 2022 мы будем гореть еще сильнее ⚡️⚡️

Глядя на наши фотки, иногда кажется, что мы все время проводим за компьютерами, по сути так и есть 🙃 За исключением редких случаев, которые мы попытались собрать в этой подборке)

Мы получили много драйва, знаний, опыта, проверили себя на прочность, (а местами было совсем не просто). Да, не всегда все получается идеально с первого раза, но наше погружение в мир Data Science уже не остановить.

Самое ценное, что мы обрели в этом году – друг друга. Встретить столько людей, разделяющих твои интересы и взгляды - по истине бесценно.

Спасибо вам за то, что были с нами. Спасибо за эти невероятные приключения в 10 городах! Спасибо за более чем 100 сумасшедших решений в 14 кейсах. За бессонные ночи, веру в себя и чувство локтя.

В 2022 году желаем разогнаться в региональных, протестировать себя в окружных и закрепить успех в международных хакатонах! Мы разделяем ваше упорство и стремление к победе и желаем в новом году еще больше достижений.

ПОМНИТЕ: мы решаем, каким будет будущее!

И не забывайте про общий чат болталку, где можно делится полезной информацией или просто тем, как вы проводите праздники 😌 Ссылка ниже!

C наступающим 🥳

​​👩‍💻 Недавно Сбер и ВШЭ выпустили «Атлас профессий будущего», где представили 50 перспективных профессий по 12 направлениям. Некоторые специальности звучат как работа из кибер-вселенной, но все они могут быть востребованы уже в 2022–2023 годах!

В разделе IT представлено 4 профессии. О двух самых интересных из них рассказываем сегодня.

⚙️ Архитектор мультиоблачных решений

Специалисты этого профиля разрабатывают и внедряют облачную инфраструктуру и вычислительную стратегию компании. Они создают ИТ-решения и продукты на основе модели облачных вычислений.

📈 Перспективы

Более 80% организаций в мире имеют мобильное приложение и часть их вычислительной инфраструктуры находится в облаке. Это формирует высокий спрос на архитекторов мультиоблачных решений.

Чем предстоит заниматься:

- Проектировать и запускать гибридные облачные решения;
- Расширять и оптимизировать облачную инфраструктуру;
- Внедрять элементы системы безопасности;
- Запускать и использовать контейнерные приложения;

👽 Инженер виртуальной/дополнительной реальности

Инженеры VR и AR занимаются разработкой технического оборудования и ПО для создания виртуального мира. Они воплощают творческий замысел и реализуют технические решения, чтобы обеспечить эффект присутствия и погружения в среду.

Сегодня такие разработчики востребованы в игровой индустрии, образовании, здравоохранении, военно-промышленном комплексе, автомобилестроении и других отраслях.

📈 Перспективы

64% ведущих мировых брендов в ближайшее время планируют инвестировать в AR/VR, 3D-контент и 360-градусное видео.

Чем предстоит заниматься:

- Создавать виртуальные миры, обеспечивая эффект правдоподобия;
- Разрабатывать ПО VR/AR;
- Обслуживать, поддерживать, устранять неполадки в этих системах;
- Создавать новые визуализации и эффекты;

О других IT-специальностях и направлениях дизайн, урбанистика, agile и остальных можно почитать на сайте атласа ☘️

🧬 Группа российских ученых разработала алгоритм на базе ИИ DeepCT для прогнозирования наследственных заболеваний.

Исследователи обучили нейросеть на данных 3000 полногеномных экспериментов от более чем 700 типов клеток человека. В процессе тестирования ИИ выявил, как разные свойства клеток зависят друг от друга и как на них влияют изменения в последовательности ДНК. В результате, проанализировав список мутаций он натренировался предсказывать их последствия.

🔎 Ученые проверили работу DeepCT, сопоставив геномы детей с диагностированным аутизмом и их здоровых родственников, основываясь на сгенерированных ИИ прогнозах. Они выяснили, что у больных респондентов гораздо больше идентифицированных геномных вариантов, для которых модель предсказывает изменение в функционировании клеток.

#Россия #исследование

Samsung первой в мире продемонстрировала вычисления в памяти на основе MRAM ⚙️

Обычный компьютер состоит из микросхемы памяти, отвечающей за хранение информации, и микросхемы процессора, отвечающей за работу с данными. А вот вычисления в памяти MRAM – это более современная технология микросхем, которая не только хранит данные в памяти, но и выполняет операции с данными. Она привлекает внимание как мощная технология для создания маломощных чипов ИИ.

Реализация вычислений в памяти с использованием энергонезависимой памяти, такой как RRAM (резистивная RAM) и PRAM (RAM с фазовым переходом), уже несколько лет вызывает большой интерес во всем мире. Однако MRAM, совершенно иная энергонезависимая память, имеющая низкое значение сопротивления, несмотря на преимущества высокой стабильности данных и высокой скорости.

Исследователи из Samsung Electronics преуспели в проектировании с низким энергопотреблением, предложив структуру вычислений в памяти, которая использует новую концепцию «суммирования сопротивлений», а не существующий метод «суммирования токов», чтобы преодолеть ограничения MRAM.

Тестирование производительности ИИ, развернутого на вычислительном чипе в памяти, показало 98% точность в классификации рукописных цифр и 93% — в обнаружении лиц.