🏆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 ▶️

Оливер Хьюз (предправления «Тинькофф банка») дал большое интервью Ведомостям, в котором рассказал о планах и текущем положении Тинькофф банка и, что товарный знак AI bank необходим для усиления концепции технологической компании.

Оливер Хьюз:
«AI bank, это не заменитель, а усилитель нашей основной концепции технологической компании. Мы банк, который не стоит на месте, у нас голосовые ассистенты, чат-боты, колл-боты, рекомендательные движки, и у нас много новаций в области искусственного интеллекта, мы много вкладываем в это направление. Есть AI bank – концепция, которую мы хотим презентовать нашим инвесторам в рамках дня стратегии в Лондоне, Нью-Йорке и Сан-Франциско через три недели. День стратегии мы точно проведем, возможно, будем делать это виртуально по видеосвязи. А насчет товарного знака AI bank, который мы начали регистрировать недавно, но про концепцию AI-банкинга мы начали говорить еще в конце прошлого года, когда запускали суперприложение»

Читать все интервью 👉🏻

Примеры применения ИИ в экосистеме Тинькофф

▪️«Тинькофф Инвестиции» применяет искусственный интеллект для анализа ценных бумаг
▪️Примеры использования роботов в колл-центре банка

🧾Банк «Точка» дополнил мобильное приложение умным сервисом

В новой версии приложения клиенты банка могут автоматически заполнять реквизиты для оплаты любых счетов. Сервис, разработанный с применением решений компании ABBYY, умеет обрабатывать не только счета и платежные требования, но и извещения, счета за ЖКУ и другие квитанции.

В документах для уплаты налогов и взносов решение также распознает код бюджетной классификации (КБК), номер ОКТМО, статус налогоплательщика, период оплаты и так далее. Кроме того, обновленное приложение позволяет распознавать QR-коды из фотографий и скан-версий документов.

Сформировать платежное поручение можно за несколько секунд, сделав снимок счета на камеру смартфона. Алгоритмы ABBYY самостоятельно определяют тип расчетного документа и отправляют реквизиты в нужные поля. После того, как пользователь приложения проверил корректность данных, ему остается только подтвердить оплату.

🔗Источник: https://www.cnews.ru/news/line/2020-03-12_tochka_dopolnila_mobilnyj

Другие примеры применения технологии ИИ банком

▪️Банк «Точка» использует умный алгоритм, который умеет предсказывать блокировки по счету клиента Федеральной налоговой службой в ближайшие три месяца

📞МТТ внедрил голосового помощника в свой контакт-центр

ОАО «МТТ» внедрил голосового помощника в работу своего контакт-центра для обслуживания клиентов — физических лиц. Решение разработано на базе Telecom API-платформы МТТ и позволяет автоматизировать входящие звонки абонентов междугородней и международной связи.

Система распознает речь, определяет к какой тематике относится обращение и сообщает пользователю необходимую информацию или переводит на оператора. Сейчас голосовой помощник распознает более 600 вариантов запросов. Каждую неделю специалисты проводят анализ звонков, выявляют новые выражения и дополняют библиотеку.

Проект был запущен в январе 2020 года и уже успешно обрабатывает 40% обращений в контакт-центр. Это позволило снизить нагрузку на операторов и перенаправить ресурсы на обслуживание бизнес-клиентов.

🔗Источник: https://www.content-review.com/articles/49371/

Канадские ученые представили ИИ, который определяет 32 типа рака по снимкам со 100% точностью

Алгоритм анализирует цифровые изображения образцов тканей и сопоставляет их с крупнейшей базой данных, где хранятся результаты биопсий. Высокая точность метода позволяет идентифицировать более 30 типов опухолей без специального оборудования.

Обучение ИИ проходило с помощь анализа 30 тысяч снимков от 11 тысяч пациентов с различными типами опухолей. Технология обладает потенциалом для ускорения и повышения точности диагностики рака патоморфологами.

В настоящий момент ученые работают над совершенствованием системы и коммерциализацией технологии.

🔗Источник 1: https://hightech.plus/2020/03/12/ii-so-100-tochnostyu-opredelyaet-32-tipa-raka-tolko-po-snimkam

🔗Источник 2: https://uwaterloo.ca/news/news/ai-taps-human-wisdom-faster-better-cancer-diagnosis

🏺Искусственный интеллект поможет расшифровать древние рукописи

Программное обеспечение по автоматической расшифровке древней письменности пытаются создать ученые Чикагского университета США.

За годы работы ученые оцифровали и расшифровали более шести тысяч изображений «документов» Персидской империи эпохи Ахеменидов (VI — III века до н. э.). До 1990-х годов все работы выполнялись вручную. После на помощь пришли компьютеры.

Следующей для ученых задачей стала возможность научить компьютера самому проводить расшифровку древних текстов. Они пытаются создать алгоритм, чтобы программа распознавала при переводе уже «знакомые» тексты. По словам кураторов проекта, первые тесты показали 80% точность.

🔗Источник 1: https://rossaprimavera.ru/news/3f8fb816

🔗Источник 2: https://phys.org/news/2020-03-ai-written-language-ancient-civilizations.html

🎥Нейросеть раскрасила чёрно-белый видеоролик 1911 года

Менеджер по продукту издательского дома «Комитет» Денис Ширяев выложил на YouTube видеоролик 1911 года A Trip Through New York City («Путешествие по Нью-Йорку»), обработанный ИИ.

После обработки нейросетями видео стало цветным, была увеличена резкость и частота кадров до 60 fps и разрешение до 4K.

A Trip Through New York City — это кадры, снятые шведской компанией Svenska Biografteatern во время поездки в Америку в 1911 году.

Ссылка на видео 👉🏻

🚙Goodyear представила концепцию умной шины для владельцев электрокаров

Шина Goodyear reCharge не нуждается в регулярной или срочной замене — она может самостоятельно «лечить» истертые места и менять жесткость протектора в зависимости от дорожных и погодных условий. Управлять reCharge можно через смартфон. Благодаря датчикам и встроенной системе искусственного интеллекта материал будет распределяться по протектору шины равномерно и регулярно поступать к истертым участкам.

Концепт reCharge — это практически вечные шины, менять в которых нужно будет только капсулу с синтетическим каучуком. Появятся ли reCharge в продаже или так и останутся концептом, пока неясно.

Ранее концепт умных шин представила компания Pirelli. Благодаря многочисленным датчикам и искусственному интеллекту они смогут предупредить водителя о неблагоприятной дорожной обстановке.

🔗Источник: https://hightech.plus/2020/03/11/predstavlena-neubivaemaya-shina-recharge-s-nastraivaemim-protektorom

👩🏻‍🌾В США применяют нейронные сети для фермеров

В рамках проекта исследователи проводят множество полевых испытаний на кукурузных полях аграриев на Среднем Западе, ведя детальную статистику реакции угодий на различные внешние факторы. Помимо прочего учитываются топографические данные, электропроводимость почв, степень обработки азотсодержащими химикатами и нормы высева. Кроме данных с американских полей, в разработке также участвуют результаты полевых тестов, проводившихся в 2017-2018 годах в Бразилии, Аргентине и ЮАР.

Для создания нового искусственного интеллекта ученые виртуально разбили все исследуемые поля на 5-метровые участки, данные с которых (состояние и состав почвы, высота над уровнем моря, насыщенность азотом, норма высева и т.д.) впоследствии поступали на обработку компьютером. При анализе была задействована так называемая сверточная нейронная сеть. Характер последних подобен тому, как человек организует новую информацию через нейронные сети в мозге.

🔗Источник: https://www.fertilizerdaily.ru/20200312-v-ssha-sozdayut-novyj-ii-dlya-fermerov/

Neurodata Lab учится отслеживать взгляд при помощи веб-камеры // Facebook

Разработчик в области эмоционального ИИ Neurodata Lab (офис есть и в Москве) сообщил о том, что работает над функцией отслеживания взгляда с помощью веб-камеры. Аналогичные решения, которые используют инфракрасные датчики, пока более точно определяют точку, куда смотрит человек, но стоят дороже. Разработка Neurodata Lab, в отличие от них, позволит встроить функцию отслеживания взгляда в любое устройство с веб-камерой и не потребует дополнительных датчиков, утверждают в компании.

По прогнозам разработчиков, их решение найдет применение в разных индустриях, в том числе в маркетинговых и научных исследованиях.

🔗 На этой неделе также стало известно, что Neurodata Lab победила в конкурсе на лучший алгоритм для определения частоты пульса человека по видео.

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

#Neurodata_Lab #распознавание #искусственный_интеллект