🤔Обновленная версия федерального проекта «Цифровые технологии» национальной программы «Цифровая экономика» предполагает до 2023 г. затраты в размере 458 млрд руб. (из которых 281 млрд руб. — из бюджета).

Искусственный интеллект является одним из семи направлений «сквозных» цифровых технологий (СЦТ), выделенных в рамках федпроекта «Цифровые технологии».

🔗Источник: https://www.cnews.ru/news/top/2020-03-11_na_podderzhku_rossijskih

На ICT.Moscow опубликовано исследование Агентство искусственного интеллекта

Сравнение национальных стратегий в области ИИ

#искусственный_интеллект #Агентство_искусственного_интеллекта


Подписаться на канал ICT.Moscow →

Александр Горный (co-founder в
unitedinvestors.ru) приглашает ИИ-стартапы на питч-сессию

👉🏻Изучить пост https://www.facebook.com/710688011/posts/10159448737183012/?d=n

🎤 Эндрю Блейк, глава Центра искусственного интеллекта Samsung Electronics в Кембридже

«Ориентированный на потребности человека ИИ требует междисциплинарного подхода. Меня не очень радует перспектива будущего, разработанного исключительно инженерами. Для создания технологии будущего, которая действительно поможет людям жить лучше, нам необходимо уделять особое внимание дизайну аппаратных средств, пользовательских интерфейсов и, прежде всего, проектированию систем на базе гуманитарных наук, таких, например, как психология»

🔗Источник: https://news.samsung.com/ru/andrew-blake-on-device-ai-samsung-experts-view

🧪Бразильские ученые разработали простой анализ крови, который точно указывает на вероятность развития сахарного диабета и избыточной массы тела

Тест по анализу крови использует искусственный интеллект и с точностью 90% определяет вероятность развития у человека ожирения и сахарного диабета при условии, что он не собирается менять свои привычки и образ жизни. Метод анализирует метаболиты в плазме крови, которые идентифицируют людей с повышенными рисками.

Разработанное учеными программное обеспечение выложено в открытом доступе.

Технология уже сейчас доступна для всех больниц, которые оборудованы масс-спектрометром.

🔗Источник: https://hightech.plus/2020/03/11/analiz-krovi-ukazhet-na-riski-ozhireniya-i-diabeta

🔎HeadHunter запатентовал технологию скоростного поиска вакансий и сотрудников

Патентная заявка описывает изобретение как специализированную систему для поиска вакансий и резюме «в рекомендательных системах подбора персонала с большим количеством записей в базах данных». Суть изобретения сводится к применению особого алгоритма сжатия данных из резюме и вакансий с минимальной потерей смысла. Это значительно ускоряет их обработку, обеспечивая при этом выборку релевантных по тексту и смыслу документов из миллионов резюме и сотен тысяч вакансий за сотни миллисекунд.

Отобранные таким образом данные применяются для ускоренного предварительного отбора вакансий и резюме, и затем с помощью моделей машинного обучения производится точный отбор подходящих кандидатов.

🔗Источник: https://www.cnews.ru/news/top/2020-03-11_v_rossii_zapatentovana_tehnologiya

🗣eWEEK в конце февраля опубликовал мнения лидеров в различных ИТ-компаниях относительно их ожиданий от наступающего года: о новых продуктах, инновационных сервисах, тенденциях и т.д.

Эксперты дали прогнозы развития в сфере ИИ, машинного обучения и роботизированной автоматизации.

Dongyan Wang, вице-президент по ИИ-трансформации в Landing AI:
«В 2020-м мы станем свидетелями развития сквозных, вертикализированных ИИ-платформ, которые позволят клиентам вывести свои ИИ-проекты из стадии пилотов и довести их до финиша»

🔎Больше мнений : https://habr.com/ru/company/jetinfosystems/blog/491720/

👉🏻Читать в первоисточнике: https://www.eweek.com/big-data-and-analytics/predictions-2020-what-to-expect-in-ai-ml-rpa-sectors

🛳Автономное судно Mayflower от IBM пройдет первые испытания

В марте будет протестирован прототип системы искусственного интеллекта AI Captain на основе искусственного интеллекта IBM, благодаря которой автономный корабль Mayflower сможет без участия человека пересечь Атлантический океан.

Для обучения алгоритма было использовано больше миллиона морских изображений, собранных с камер в заливе Плимут-Саунд в Великобритании, а также базы данных с открытым исходным кодом. Благодаря искусственному интеллекту и периферийным вычислительным системам IBM корабль Mayflower во время плавания сможет самостоятельно двигаться в открытом море.

Испытания корабля будут проводиться в Великобритании под наблюдением команды Plymouth Quest – исследовательского судна Плимутской морской лаборатории. Испытание поможет оценить, как работает система искусственного интеллекта AI Captain в реальных условиях морской стихии.

🔗Источник: https://24tv.ua/techno/ru/avtonomnoe_sudno_mayflower_ot_ibm_projdet_pervye_ispytanija_n1294958

Олег Костенко, Chief Product Officer в iFarm Project ищет видео/фото камеры для интеграции в систему машинного зрения наблюдения за посадками

🔗Ссылка на пост: https://www.facebook.com/100000695769147/posts/3034568813242948/?d=n

🏆Российский стартап Neurodata Lab выиграл в конкурсе на лучший алогоритм для определения частоты пульса человека по видео

Международный конкурс проводился в рамках конференции по машинному зрению и распознаванию образов CVPR2020. Перед конкурсантами стояла задача разработать алгоритм, который бы корректно считывал пульс человека по видео. Участники получили набор тестовых данных для обучения ИИ, а также данные для проверки его эффективности. Россияне стали лучшими, обойдя представителей из других стран.

Данная разработка имеет большие перспективы для дистанционной медицины и фитнес-индустрии. Разработку Neurodata Lab признали самой точной из всех.

📌Официальные итоги конкурса можно посмотреть здесь во вкладке Results

🔗Источник: https://riafan.ru/1257941-rossiyane-razrabotali-luchshii-v-mire-algoritm-raspoznavaniya-pulsa-po-video

Полезные контакты:
👤Ольга Перепелкина, COO & Scientific Director в Neurodata Lab

Регионы хотят подключиться к эксперименту по развитию искусственного интеллекта

В ходе недавней встречи с главой минэкономразвития РФ Максимом Решетниковым губернатор Югры Наталья Комарова предложила рассмотреть возможность введения на территории региона экспериментального правового режима в сфере внедрения искусственного интеллекта.

Наталья Комарова:
«Чтобы обучить искусственный интеллект, необходимо огромное количество данных: чем их больше, тем быстрее он обучается. В то же время, если работать над его применением, например, в медицине, нужны персональные данные пациентов, использование которых ограничено законодательством. Министерством экономического развития разработан законопроект «Об экспериментальных правовых режимах в сфере цифровых инноваций». Он позволит регионам, в которых введен этот режим, обмениваться обезличенной, деперсонализованной информацией между ведомствами для обучения искусственного интеллекта»»

В связи с тем, что законопроект пока не принят, глава региона предложила Максиму Решетникову совместно подготовить дорожную карту, определить ответственных с обеих сторон для осуществления прямого взаимодействия.

🔗Источник: https://admhmao.ru/press-center/vse-novosti/natalya-komarova-provela-ryad-vstrech-v-khode-rabochey-poezd/

📍В Москве первое чтение законопроекта в Государственной думе запланировано сегодня на 12:00.
Следить за ходом рассмотрения можно будет в онлайн-трансляции 👉🏻 http://duma.gov.ru/multimedia/video/stream/

🗄Материалы законопроекта

🎙Технология ИИ, разработанная Toshiba, позволит устройствам распознавать речь и узнавать пользователя без интернета

Технология позволяет электронным устройствам быстро распознавать речь и выделять ключевые слова без необходимости подключения к интернету и обращения к облачным ресурсам для обработки данных.

К достоинствам разработки отнесена быстрота обучения и способность узнавать пользователя по голосу. Последнюю возможность можно использовать, чтобы бытовая техника реагировала на обращения к ней с учетом того, кто подает команды.

🔗Источник: https://www.ixbt.com/news/2020/03/11/tehnologija-ii-razrabotannaja-toshiba-pozvolit-ustrojstvam-raspoznavat-rech-i-uznavat-polzovatelja-bez-interneta.html

🚘Концерн Hyundai Group разработал систему переключения передач на основе технологий информации и связи, которая найдет свое воплощение в моделях Hyundai и Kia

Алгоритм анализирует данные с камер и радара интеллектуального круиз-контроля, а также сведения навигации (наличие спусков и подъемов, градиент дорожного полотна, профили поворотов и разнообразные дорожные события, а также текущее состояние транспортного потока). На основании этой информации искусственный интеллект выбирает оптимальный сценарий переключения передач.

На тестах на дороге с большим количеством поворотов ICT позволила на 43% снизить количество переключений передач и на 11% уменьшить частоту использования тормозов. Это помогает одновременно и экономить топливо, и увеличивать ресурс тормозной системы. В будущем в Hyundai Group намерены научить алгоритм работать и с «умными» светофорами на дорогах.

🔗Источник: https://www.kommersant.ru/doc/4261191

#кейсИИ Автоматическое распознавание дефектов дорожного покрытия во Владимирской области

Объект внедрения: Трасса Р-73 Владимир – Тума
Разработчик: Deep Systems

Как работает:
На отснятых дорожными лабораториями видео автоматизирован ручной труд операторов по выделению дефектов: трещин, ям, заплаток и т.д. Особенностью реализованных в проекте нейросетевых моделей является выполнение ими большого количества параллельных вычислений. Скорость обучения и распознавания модели в 50-100 раз выше стандартных аналогов за счет обработки потоковых данных на графических процессорах.

Результаты:
Создано специализированное ПО, позволяющее операторам дорожного мониторинга создавать, корректировать и пополнять обучающие выборки, просматривать результаты распознавания, выполнять постобработку полученных результатов. На базе данной технологии автоматически распознано уже более 6 тыс. километров дорог.

🏷Карточка кейса
👉🏻Больше кейсов в сфере транспорта

🏫Самарский государственный университет внедрит ИИ в сервис линейных ускорителей

Самарский национальный исследовательский государственный университет им. академика С.П. Королева в коллаборации с международным атомным проектом CERN и словенской компанией Cosylab разрабатывает ИТ-решение на основе искусственного интеллекта для оптимизации сервиса линейных ускорителей SmartLINAC.

Предполагается, что разработанное партнерами ПО позволит указать производителям на уязвимые точки аппаратов, а клиникам – заблаговременно спрогнозировать выход из строя того или иного узла ускорителя.

Разработчики намерены использовать технологии машинного обучения, которые применялись для ускорителей и детекторов большого адронного коллайдера, чтобы научиться предсказывать поломки до физического выхода оборудования из строя. Ученые намерены собирать реальные эксплуатационные данные от компаний и больниц, чтобы оптимизировать графики технического обслуживания для равных типов ускорителей, а также разработать предложения по коррекции технологий производства наиболее часто ломающихся узлов.

🔗Источник: https://vademec.ru/news/2020/03/11/samarskiy-gosuniversitet-sovmestno-s-cern-vnedrit-iskusstvennyy-intellekt-v-servis-lineynykh-uskorit/

📖Регулирование искусственного интеллекта обсудят на конференции «ИТ-СТАНДАРТ-2020»

Национальный технический комитет по стандартизации «Искусственный интеллект» при поддержке РВК проведет специальную секцию «Стандарты искусственного интеллекта», посвященную развитию системы разработки и применения стандартов в области ИИ в приоритетных отраслях экономики и социальной сфере.

Специальная секция будет организована в рамках X Международной научной конференции «ИТ-СТАНДАРТ-2020», которая пройдет в Москве 18-19 марта.

🔗Источник: http://www.iksmedia.ru/news/5650357-Regulirovanie-iskusstvennogo-intell.html#ixzz6GSz5sVD0

Представитель Smart Dubai Department рассказал, что с момента запуска AI Lab в 2017 году было рассмотрено более 40 кейсов применения ИИ в 10 разных сферах, а также о том, что на платформе Dubai Pulse было опубликовано 530 датасетов (и сейчас разрабатывается маркетплейс данных для их монетизации).

🔗Источник: https://www.techradar.com/news/smart-dubai-identifies-40-use-cases-from-10-different-sectors-for-artificial-intelligence

Открытая нейросетевая библиотека для анализа текста и conversational AI команды DeepPavlov получила награду как «Проект года» от международного сообщества, объединяющего специалистов, исследователей и инженеров, связанных с Data Science - ods.ai

Поздравить команду 🙌

Полезные контакты: 👤 Михаил Бурцев, руководитель проекта DeepPavlov, Head of Laboratory в МФТИ

В 2020 году в ритейле начинается схватка форматов и технологий

По итогам 2019 года X5 Retail Group обогнала Amazon в рейтинге динамично развивающихся ритейлеров (следует из отчета Deloitte). Российская компания, управляющая сетями «Пятерочка», «Карусель» и «Перекресток», заняла 11 место в глобальном списке, показав годовые темпы роста выручки в 23,4%.

Искусственный интеллект - новый технологический минимум для ритейлеров в 2020 году. Ежегодно объем сделок в сфере ИИ растет более, чем на 10%, по итогам 2019 года он достиг 1,5 млрд. долларов.

Эта технология - основа для превращения магазина в «умный», который сможет узнавать покупателя в буквально смысле в лицо, отслеживать его путь, направлять, проводить оплату за покупки без участия кассиров. ИИ позволит продавцам делать более персонализированные рекомендации по продукту, а брендам - развивать производство «по требованию», по индивидуальным лекалам.

🔗Источник: https://www.gazeta.ru/tech/2020/03/12_a_13001509.shtml

Какие ИИ-сценарии уже применяют российские ритейлеры:

▪️Утконос применяет предиктивную аналитику для определения паттернов покупательной способности в своих магазинах
▪️Перекресток использует компьютерное зрение для видеоконтроля очередей и вкладки товаров на полках
▪️Сеть М.Видео-Эльдорадо применяет геоаналитику для повышения эффективности работы магазинов
▪️Ozon использует машинное обучение используется для планирования объемов закупок
▪️Авито применяет анализ качества опубликованных пользователями объявлений и рекомендации в проекте Авито.Недвижимость. Самообучающаяся нейросеть помогает находить товары по фотографии и модерировать порядка 1,5 миллиона версий объявлений в день.

Смотреть другие кейсы 👉🏻

🌏Запущена система международного мониторинга в области развития искусственного интеллекта

В конце февраля была официально запущена OECD AI Policy Observatory — Обсерватория организации экономического сотрудничества и развития (ОЭСР) по политике в области искусственного интеллекта (AIPO).

Проект претендует на роль международной площадки по обмену опытом в области политики регулирования ИИ. Уже сейчас Обсерватория является навигационной картой для политиков и исследователей в области ИИ. Проект также будет эффективен для стран, активно сотрудничающих и предоставляющих актуальную информацию в соответствии с форматом и стандартами ОЭСР.

Ссылка на платформу 👉🏻

В мире существует уже несколько заметных мониторинговых платформ в области ИИ

📍AI WATCH ресурс, на котором представлен европейский ландшафт развития ИИ, приведены стратегии ряда стран, содержатся данные об индикаторах измерения, различные исследования и данные по социальному воздействию ИИ, в т.ч. в области образования и навыков.

📍AI4EU обеспечивает распространение и обсуждение знаний об этических, правовых, социально-экономических и культурных проблемах, связанных с ИИ в Европе.

📍Канадская International Observatory of the Social Impact of Artificial and Digital Intelligence. Площадка объединяет 160 исследователей по вопросам изучения положительных и негативных эффектов воздействия ИИ на социальную среду.

📍Human-Centered AI на базе Stanford University включает инструменты измерения и анализа процессов в области ИИ предлагает также исследовательская платформа HAI

🔗Источник: http://d-russia.ru/sistema-mezhdunarodnogo-monitoringa-v-oblasti-razvitija-iskusstvennogo-intellekta-vklad-ojesr.html

🎧#подкаст Practical AI (ENG)

Регулярно выходят выпуски про разные аспекты ИИ. Специалисты по технологиям, бизнесмены, студенты и эксперты ведут дискуссии об искусственном интеллекте, машинном обучении и нейросетях.

Недавние выпуски:
▪️What exactly is "data science" these days?
▪️TensorFlow in the cloud
▪️NLP for the world's 7000+ languages

Слушать ▶️