Forbes: 10 сегментов бизнеса, которые готовы к внедрению ИИ

🔘 Маркетинг (таргетированная реклама, чатботы);
🔘 Продажи (прогнозирование, оценка покупательского спроса);
🔘 Исследования и разработка (обработка и анализ больших объемов данных);
🔘 ИТ-отделы (анализ ошибок при разработке);
🔘 Кадровые службы (автоматизация рутинных процессов, предварительный отбор кандидатов);
🔘 Контакт-центры (изучение предпочтений клиентов);
🔘 Обслуживание зданий (контроль датчиков и девайсов интернета вещей, мониторинг);
🔘 Производство (анализ данных всей цепочки производства, прогнозирование);
🔘 Бухгалтерский учет и финансы (автоматизация рутинных процессов);
🔘 Улучшение пользовательского опыта (сбор данных о предпочтениях клиентов).

🔗 Источник: https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2020/03/30/10-business-functions-that-are-ready-to-use-artificial-intelligence/

👩‍🏫Сбербанк запустил бесплатный онлайн-курс о работе с искусственным интеллектом.

Короткий курс рассчитан на владельцев малого бизнеса.

Присоединиться к бизнес-классу 👉🏻

📺 ИИ-мониторинг оказался эффективен в борьбе с распространением коронавируса

Китайские власти используют данные о местоположении смартфонов и технологии искусственного интеллекта для контроля распространения вируса Covid-19. Алгоритмы оценивают вероятность заражения районов и отдельных людей на основе данных об их перемещении.

Эта информация, в частности, используется для более эффективного распределения медицинских препаратов. Например, тесты на коронавирус в первую очередь направляются тем, кто находится в группе высокого риска заражения.

Сегодня Китай также использует QR-коды в качестве вспомогательного инструмента по сбору данных о перемещении людей. Они такжен используются как пропуска в здания: без подтверждения того, что человек не контактировал с зараженными. внутрь могут не пропустить. Такие меры уже позволили Китаю начать возвращаться к нормальной жизни: в Ухане, источнике эпидемии, уже открываются магазины и торговые центры.

🔗 Источник 1: https://asiatimes.com/2020/03/china-suppressed-covid-19-with-ai-and-big-data/
🔗 Источник 2: https://www.1tv.ru/news/2020-03-31/382930-v_kitae_boryutsya_s_rasprostraneniem_koronavirusa_pri_pomoschi_qr_kodov

👉🏻 Ранее стало известно, что китайским разработчикам удалось повысить точность распознавания лиц в медицинских масках с 50% до 95% с помощью технологий компьютерного зрения.

📌 Dasha AI посоветует остаться дома или направиться в офис

Как рассказал на своей странице в Facebook Арам Харди, сооснователь Dasha AI (участник «Сколково»), искусственный интеллект теперь обзванивает с утра всех сотрудников, которым все еще необходимо присутствие в офисе. На основе полученных ответов на вопросы ИИ принимает решение, приглашать ли сотрудника в офис на работу, либо рекомендовать оставаться дома и обратиться к доктору.

«Со своей же стороны, чтобы хоть как-то помочь стартапам, чья основная задача сейчас, — это выход на международный рынок, я готов силой своей команды бесплатно проконсультировать всех, кому необходим международный PR. Если у вас стартап, и вы хотите, чтобы о нем написал условный TechCrunch, то вы по адресу», — написал Харди.

📝Полезные контакты: 👤 Арам Харди

#искусственный_интеллект #стартапы #Dasha_AI

💬Сооснователь 🏷NtechLab 👤Александр Кабаков о возможностях умных камер и почему лучше использовать систему видеонаблюдения в период пандемии, чем не использовать:

«В Китае в полном объеме работает видеоаналитика, а в Италии этого нет. Результаты мы все видим. Огромное число заболевших и погибших, невозможность локализовать распространение инфекции — такой результат».

🔗Источник

📌А также можно посмотреть, как московская система видеонаблюдения помогла в период проведения чемпионата мира по футболу в 2018 г.

👤 Александр Ханин — о работе систем видеонаблюдения в условиях карантина (видео)

Основатель компании в области машинного обучения и компьютерного зрения 🗂VisionLabs рассказал, насколько точно работают системы видеонаблюдения, сильно ли мешают медицинские маски и нужна ли дополнительная система QR-кодов.

⬇️ Скачать видео (5:18)

⚙️ Google разрабатывает ИИ для создания чипов для ИИ

Специалисты Google Brain↗️, исследовательского проекта Google по изучению искусственного интеллекта, разрабатывают алгоритмы, которые будут сами создавать процессоры. Обычно на разработку нейросетевых чипов уходят годы, а машинное обучение развивается намного быстрее. Чтобы создать процессоры, оптимизированные для современного ИИ, а не созданного 2-5 лет назад. Google предлагает создать ИИ, который сам займется разработкой новых чипов, подходящих под современные требования.

Сейчас нейронная сеть учится выполнять особенно трудоемкую часть проектирования чипов — размещение. Достаточно долго изучая конструкции чипов, ИИ может создать проект для Google TensorFlow менее чем за 24 часа, тогда как специалисты могут потратить на это несколько недель.

🔗 Источник: https://habr.com/ru/news/t/494218/

📖 Читать научную статью с описанием технологии (PDF, англ.)

Стали известны подробности работы приложения для контроля соблюдения карантина // ТАСС

В Москве начали тестировать приложение для контроля соблюдения карантина людьми с COVID-19, которые добровольно выбрали пребывание на дому и обязались соблюдать карантин. Что рассказал о приложении глава московского Департамента информационных технологий Эдуард Лысенко:

— в приложении используются программные решения российской компании «Гаскар»;
— для распознавания лиц применяются алгоритмы компании identix.one, но не ее сервисы;
— софт развернут на серверах в России, данные граждан за границу не передаются;
— приложение предназначено только для пациентов, находящихся на карантине по медицинским показаниям;
— система фиксирует факт покидания адреса самоизоляции, а не трек перемещения.

📝Полезные контакты: 👤Эдуард Лысенко

🎧 Утренний комментарий главы ДИТ в эфире «Эха Москвы» о работе приложения. Подробнее →

#ДИТ #онлайн_сервис

🎦 Подборка кейсов: кем, как и зачем в России ИИ применяется для распознавания лиц

🔹 Интеллектуальная видеоаналитика на основе распознавания лиц на городских объектах | 🏷NtechLab для системы видеонаблюдения в Москве

🔹 Рапознавание лиц для обеспечения безопасности спортивного комплекса | 🏷Центр Речевых Технологий для «ВТБ Арена»

🔹 Бесконтактная пропускная система на основе распознавания лиц в реальном времени | O.Vision↗️ для «Билайн»

🔹 Интеллектуальная биометрическая система безопасности | «ЭЛСИС биометрические системы»↗️ для олимпийских объектов в Сочи


👉🏻 Смотреть все российские кейсы в сфере безопасности в базе знаний ИИ

🤡 Искусственный интеллект и чувство юмора: тематическая подборка к 1 апреля

🔸 Яндекс.Алиса шутит: «И что теперь делать под дождем?» — «Страдать».

🔸 LOL-BOT умеет сам генерировать шутки (видео, 3:02, англ.): «Расскажи о глобальном потеплении». — «Я запрограммирован функционировать при 90 градусах Цельсия. А вы, люди, нет. Ха-ха-ха».

🔸 Статья о сложностях обучения ИИ чувству юмора (~12 мин.): «Большинство шуток, придуманных такими системами, — это всего лишь вербальная реализация запрограммированного алгоритма. Было бы действительно впечатляюще, если компьютеры могли вставлять шутку в подходящей по контексту ситуации».

На ICT.Moscow опубликована презентация Biletum AI

Использование данных мероприятий в Smart City

#искусственный_интеллект #умный_город #digital_ai_2020 #Biletum_AI


Подписаться на канал ICT.Moscow →

🧫 #кейс: Тайваньский университет разрабатывает нейросеть для выявления рака крови

Исследовательская группа Тайбэйского медицинского университета занимается разработкой анализа общих данных крови на основе ИИ для выявления случаев с высоким риском развития рака крови. Машинное обучение используется для интерпретации данных о клеточной популяции, полученной в результате клинического анализа крови с помощью флеботомии.

Команда сотрудничает с медицинским центром южнокорейского университета Конкука, который предоставляет образцы крови для обучения машины. В анализе используются семь различных ИИ-алгоритмов. Ссогласно 882 тестам, метод продемонстрировал наивысший уровень точности — 93,5 %.

🔗 Источник: https://3dnews.ru/1007186

👉🏻 Смотреть другие медицинские кейсы в базе знаний ИИ

💬 Александр Храмов из Университета Иннополис — о взаимосвязи работы головного мозга и создании систем ИИ

Нейроученый, доктор физико-математических наук рассказывает о том, насколько для разработки искусственного интеллекта важно понимание устройства человеческого головного мозга.

▶️ Смотреть на YouTube (14:22)
📖 Читать расшифровку (~8 мин.)

В Москве запустили проект по цифровизации задних стекол автомобилей

Сооснователь сервиса 🏷Albato Леонид Голофеев запустил стартап Adcar.me по онлайн-размещению на задних стеклах такси дорожных знаков, персональных текстов и умной рекламы. Об этом Голофеев рассказал на своей странице в Facebook.

На заднее стекло внутри автомобиля устанавливается полупрозрачный тонкий экран с интернет-подключением. В компании уточняют, что решение не загораживает обзор заднего вида, за счет встроенного GPS/ГЛОНАСС приемника определяет месторасположение, благодаря компьютерному зрению распознает марки автомобилей (BMW/KIA/ВАЗ/etc), умеет считывать госномера машин как во время стоянки, так и во время движения.

📝 Полезные контакты: 👤Леонид Голофеев

#умный_транспорт #перевозки #компьютерное_зрение

👤 Павел Доронин, основатель AI Community↗️, рассказал о том, как ИИ помогает выращивать здоровую еду

В команде iFarm↗️, которая занимается разработкой вертикальных ферм по выращиванию здоровой еды, агрономы, инженеры и программисты разрабатывают алгоритм, который использует данные о днях и стадиях проращивания, климатические метрики на каждом этапе развития культуры, информацию о действиях, которые необходимо совершить. Цель — получить самообучающуюся систему, в которой агротехническая карта самостоятельно адаптируется, исходя из данных о микроклимате, действий растениевода, спроса на продукцию, стоимости электричества и инвентаря.

👉🏻 Читать колонку Павла Доронина на Rusbase полностью (~11 мин.)

📝 Опыт КБ Стрелка в использовании чат-ботов и NLP

Отдел искусственного интеллекта консалтинговой компании КБ Стрелка↗️ рассказал о применении чат-ботов и технологий обработки естественного языка (NLP) на онлайн-платформе вовлечения чего-хочет-город.рф↗️.

Например, дополнив чат-ботами краудсорсинговый сайт, разработчики смогли подключить к процессу сбора идей новых пользователей, которым не нужно регистрироваться или устанавливать дополнительные приложения. При этом у горожан появилась возможность с помощью мобильного телефона оперативно отправлять геотеги, дополнять идеи фотографиями и видео. Обнаружилось, что количество символов в каждой идее, отправленной через чат-боты, в два раза меньше, чем в идеях на сайте: молодые люди пишут короче и откровеннее высказывают свою позицию по вопросам состояния города. Раньше эту группу пользователей было не слышно.

👉🏻 Читать полностью на vc.ru (~9 мин.)

👉🏻 Смотреть другие российские кейсы в области клиентской поддержки в базе знаний ИИ

🤖 В Тюмени ИИ-консультанта подключили к системе госуслуг

Виртуальный консультант круглосуточно отвечает на вопросы граждан, которые обращаются в многофункциональные центры (МФЦ). Он готов дать развернутые ответы на более чем 1200 вопросов по 230 темам в нише госуслуг: ведение бизнеса, взаимоотношения с контрольно-надзорными структурами, заключение сделок, получение документов и т.д. Если система знает ответ на вопрос, она отвечает правильно более чем в 90% случаев.

Нейросетевая диалоговая система «ОКАС»↗️ создана компанией — резидентом «Сколково».На разработку потребовались полгода и усилия свыше двух десятков специалистов по машинному обучению, программистов, data-инженеров. В начале года она была запущена в тестовом режиме и зарекомендовала себя производительной, педантичной, неизменно вежливой сотрудницей. Каждого обратившегося в центр после завершения диалога просят оценить качество услуги. Как правило, люди довольны результатом.

🔗 Источник: https://rg.ru/2020/04/02/reg-urfo/v-tiumeni-k-okazaniiu-gosuslug-podkliuchiliiskusstvennyj-intellekt.html

👤 Андрей Беляев — об ИИ, машинном и глубоком обучении и об отличиях этих понятий

Технический директор 🏷Neurodata Lab Андрей Беляев простыми словами на примере распознавания фото с животными и передвижении беспилотных автомобилей объясняет искусственный интеллект, как он связан с машинным и глубоким обучением, как происходит это обучение.

📖 Читать текст целиком на РБК (~8 мин.)

📌Подборка зарубежных кейсов использования ИИ

🌾 Ученые из Университета Иллинойса изучают ИИ для предсказания урожайности ферм // Alton Daily News

🎞 IBM научила ИИ создавать видео, основываясь на статичных кадрах // Venturebeat

🔬 ИИ помог японским ученым лучше изучить свойства атомов // Indicator

🧪Японские ученые научили ИИ предсказывать развитие сахарного диабета с точностью 94,9% // RT Ранее аналогичную разработку представляли бразильские ученые. Точность их алгоритма составляла 90%.

🧴 Названы стартапы, которые с помощью ИИ оптимизируют производство средств по уходу за кожей // Dezeen

📰В США создают ИИ по обнаружению дипфейков // Research.nd.edu

🧒🏻 Команда из 112 ученых изучили возможности ИИ по прогнозированию жизни человека // Сomputerra

📃 Вадим Кондратцев из ИТ-центра МАИ — о том, как ИИ может улучшить киберфизические системы

В системах взаимодействия цифровых и реальных объектов искусственный интеллект может выполнять следующие функции:

▪️ ускорять симуляции цифровых двойников;
▪️ помогать принимать решения в космосе;
▪️ обеспечивать безопасность;
▪️усиливать «органы чувств».

👉🏻 Читать статью на Habr.com (~15 мин.)

🎙 В эфире «Радио России» 👤Вячеслав Демин рассказал, является ли ИИ моделью человеческого мозга и как он работает

Глава отдела нанометрологии Курчатовского института Вячеслав Демин объяснил, что ученые подразумевают под искусственным интеллектом и как пытаются смоделировать человеческий мозг, нейроны и межнейронные контакты.

🎧 Слушать запись (50 мин.)