📚Технологии искусственного интеллекта внедрят в Российскую национальную библиотеку

В преддверии 225-летия Российский национальной библиотеки (Санкт-Петербург) ее генеральный директор Александр Вершинин рассказал о планах по открытию современного хранилища с применением технологий компьютерного зрения, обработки естественного языка, распознавания и синтеза речи.

«Мы говорим об искусственном интеллекте, потому что сегодня далеко не все наши сервисы автоматизированы. Они не выдают автоматически ту информацию, которую хотел бы получить читатель, и работают в режиме отложенного выполнения запроса. (...) Информационно-справочная служба может быть заменена роботами, искусственным интеллектом».

📖 Читать интервью (~11 мин.)

⚖️ Мосгорсуд провел дистанционное заседание с применением технологии распознавания лиц

В рамках пилотного проекта в заседании, которое проводилось по видеоконференцсвязи, для идентификации участников заседания применялась биометрическая система распознавания лиц на основе нейросетей, разработанная компанией 🏷«Крок».

Система вместо судьи идентифицирует личность через веб-камеру и сопоставляет изображение с фотографией, которая находится в базе данных. Программа узнает человека, даже если он отрастил бороду или надел медицинскую маску — для распознавания достаточно 30% открытого лица. Корректность работы программы составляет до 98%.

🔗 Источник: https://www.cnews.ru/news/line/2020-05-26_krok_pomogla_mosgorsudu

🕓 О том, что столичные суды начали тестировать искусственный интеллект для проведения онлайн-заседаний, стало известно в середине мая.

На ICT.Moscow — самая большая в России база знаний по применению ИИ

С момента запуска базы в феврале 2020 года было добавлено 140 российских и 104 международных кейсов. В общей сложности собрано уже 550 практик с применением искусственного интеллекта.

Наибольшее число кейсов представлено в категориях: медицина (68), безопасность (55), ритейл и e-commerce (46). Был добавлен фильтр COVID-Tech, который позволяет изучить практики борьбы ИИ-компаний с COVID-19. На данный момент в базе представлено 19 российских кейсов.

В мае была опубликована международная версия базы знаний ИИ, благодаря которой российские практики стали доступны для изучения зарубежными компаниями.

👉🏻 Изучить базу знаний ИИ

👉🏻 Посмотреть английскую версию

🏭 Новости: ИИ в сфере нефтегазовой промышленности

«Транснефть» и Mail.ru Group договорились о сотрудничестве в области цифровизации

Компании планируют совместно разрабатывать и внедрять технологии интеграции данных, машинного обучения, облачного хранения и другие. Это позволит автоматизировать рутинные операции и повысить эффективность работы персонала нефтетранспортной компании.

🔗 Источник: https://tass.ru/ekonomika/8554503


IBM предлагает интеллектуальные решения для нефтедобывающей промышленности

Сократить стоимость добычи и избежать ненужных расходов компания предлагает с помощью когнитивной аналитики на базе машинного обучения, а также интернета вещей. Их использование позволит прогнозировать и предотвращать неполадки и сбои до их возникновения, визуализировать обновления практически в режиме реального времени, оптимизировать использование систем оборудования и кадровых ресурсов.

🔗 Источник: https://neftegaz.ru/news/companies/550063-ibm-uskoryaet-tsifrovuyu-transformatsiyu-v-neftegazovoy-otrasli/


«ЛУКОЙЛ-Пермнефтеоргсинтез» внедряет систему предиктивной аналитики оборудования

Алгоритмы машинного обучения позволяют с помощью информационных систем анализировать большие объемы данных и строить достоверный прогноз состояния технологического оборудования. Система обучается на основе имеющихся исторических данных по работе устройств. Она уже анализирует более 60 единиц оборудования, а до конца года планируется включить в систему 100 единиц.

🔗 Источник: http://iadevon.ru/news/petroleum/permskiy_npz_vpervie_v_neftepererabotke_rf_vnedril_prediktivnuyu_analitiku_oborudovaniya-10208/

🏫 В Севастополе откроется центр цифрового образования детей

В центре, который откроется на базе одной из школ после ремонта, будут давать знания по различным направлениям в области ИТ. Школьники смогут научиться разрабатывать программы с применением искусственного интеллекта, программировать роботов и обучиться другим ИТ-навыкам. Также планируется организовать кампус Международного центра научно-технического творчества имени Ф.Ф.Мекензи. Обучение по новым курсам планируется начать осенью 2021 года.

🔗 Источник: https://nts-tv.com/news/v-sevastopole-sozdayut-pervyy-tsentr-detskogo-tsif-27267/

🖲 Сотрудники МФТИ использовали ИИ для предсказания поведения квантовой системы

Ученым удалось разработать алгоритм машинного обучения, который может решить одну из фундаментальных проблем квантовых вычислений — невозможность извлечения информации из квантовой системы без ее зашумления.

Алгоритм учитывает влияние управляющего воздействия на кванты и с высокой точностью предсказывает их последующее поведение. Это позволит ученым эффективно управлять в том числе кубитами в квантовых компьютерах.

🔗 Источник: https://www.popmech.ru/technologies/news-583533-sozdan-algoritm-predskazyvayushchiy-povedenie-kubitov-pod-vliyaniem-shuma/

📖 Научная статья с описанием технологии (англ.)

💬 ВРИО главы Рособрнадзора Анзор Музаев — о применении ИИ при проверке тестов ЕГЭ

В интервью «Известиям» Анзор Музаев рассказал об эффективности применения системы искусственного интеллекта для проверки подлинности тестов ЕГЭ в прошлом году и о планах использовать ее в этом.

«В прошлом году эта программа хорошо зарекомендовала себя. Из 5 млн человеко-экзаменов по всей стране по всем предметам было 72 работы, где машина определила, что почерки, возможно, разные. Дальше мы эти работы передали соответствующим экспертам, которые имеют все уровни допуска и лицензии, и из этих работ 23 были точно подтверждены. Они были аннулированы. (...) В этом году мы тоже будем использовать эту программу. Это ведь профилактическая история — даже если есть желание, человек задумается и откажется от такой идеи».

👉🏻 Читать интервью (~15 мин.)

👨🏻‍💻 Аналитик данных компании «Газпром нефть» — о том, как устроена сфера Data Science

Автор делится реальными задачами, которые приходится выполнять дата-сайентисту, объясняет разницу между «чистыми» и «грязными» данными, рассказывает, сколько может получать специалист в этой области и как он может принести пользу бизнесу.

«Иногда бизнес думает, что data science — волшебство, и дает кейсы, которые вообще никак не реализуемы. Например, нужно распознать, у повара на кухне рукава закатаны или нет. Во-первых, нужно понять, что такое закатанный рукав. Во-вторых, найти данные, чтобы дать модели понять: вот рукава закатанные, вот не закатанные. Под этим стоит огромный кластер работ. Важно понимать: что ты ML-модели подашь на вход, то и получишь на выходе. Она не может из ничего создавать магию».

👉🏻 Читать статью на Habr (~7 мин.)

🧑🏻‍🔬 НБМЗ и Mail.ru Cloud Solutions запустили конкурс грантов для разработчиков ИИ в медицине

Цель грантовой программы — поддержка российских разработчиков инновационных решений в области здравоохранения. Экспертное жюри, в состав которого войдут специалисты Ассоциации «Национальная база медицинских знаний» и лаборатории МФТИ, отберут наиболее перспективные проекты среди участников Ассоциации. Главные критерии отбора:
● потенциальная значимость для применения в клинической практике;
● уровень готовности к запуску;
● наличие успешных пилотных проектов и/или рекомендации врачей по результатам апробации технологий.

Три лучшие команды получат гранты по 1 млн рублей, следующие пять — по 500 тыс. рублей.

🔗 Источник: http://nbmz.ru/2020/05/27/nbmz-i-mail-ru-cloud-solutions-zapustili-konkurs-grantov-dlja-razrabotchikov-ii-v-medicine/

Полезные контакты: 👤Борис Зингерман, генеральный директор Ассоциации «Национальная база медицинских знаний»

🕵🏻 Компания Oz Forensics заняла второе место в мире по точности технологии распознавания лиц

Разработчик в области биометрической идентификации 🏷Oz Forensics (резидент «Сколково») занял второе место в независимом тесте LFW. Команда исследовала, как параметр масштабирования (радиус сферы) функции потерь влияет на результаты итеративного обучения системы верификации лиц.

Тест содержит изображения с заведомо плохим качеством: с различным освещением, не анфас, частично перекрытые, с сильной разницей в возрасте и т.д. Помимо стандартных процедур для обучения систем компьютерного зрения важным процессом является точное детектирование лиц и последующее правильное выравнивание. Точность технологии Oz Biometry составила 99,87%.

🔗 Источник: https://old.sk.ru/news/b/pressreleases/archive/2020/05/27/rezident-skolkovo-stal-vtorym-v-mire-po-tochnosti-tehnologii-raspoznavaniya-lic.aspx

Полезные контакты: 👤Артем Герасимов, CEO Oz Forensics

👉🏻 Смотреть подборку российских интеллектуальных решений в области биометрии

🗺 Искусственный интеллект заметен на ландшафте российского COVID-Tech

На основе данных, собранных в фиде COVID-Tech на ICT.Moscow, была составлена карта российских технологических кейсов борьбы с коронавирусом и пандемией.

Из 77 найденных практик в 31 случае так или иначе используется искусственный интеллект. Решения разделены на шесть категорий, активнее всего ИИ применяется в областях контроля распространения вируса и социального дистанцирования, а также при диагностике COVID-19.

Эксперты из компаний 🏷Care Mentor AI, 🏷Gero, «Интеллоджик» (проект 🏷Botkin.AI), 🏷«Лаборатория Наносемантика», «Мегапьютер Интеллидженс», «Соцмедика» (проект 🏷CoronaStop) рассказали, почему российский COVID-Tech слабо представлен на международной арене, какие возможности открываются перед ИТ-стартапами благодаря пандемии и кто должен быть ответственен за решения, принятые с помощью современных технологий.

👉🏻 Читать обзор российского ландшафта COVID-Tech (~15 мин.)

⬇️ Скачать карту (PDF)

📊 Свежее исследование: развитие искусственного интеллекта в Европе

MIT Technology Review опубликовал новое исследование, где на основе опросов бизнеса анализируется проникновение ИИ в бизнес и производство в Европе. По данным аналитиков, в 2019 году 90% компаний уже начали внедрение искусственного интеллекта, из них 92% получили прибыль на том уровне, которого ожидали, или выше.

По данным опросов, наиболее заметные преимущества от инвестиций в ИИ:
● операционная эффективность и экономия средств (51% опрошенных);
● более высокий пользовательский опыт (51%);
● более эффективный процесс принятия управленческих решений (42%).

👉🏻 Изучить исследование (англ.)

🗄 Посмотреть другие исследования и аналитику в области ИИ

🛒 «Лента» и ГК «Корус консалтинг» разработали систему прогнозирования спроса на товары

Автоматизированная система прогнозирования для сети гипермаркетов «Лента» на базе ИИ работает в облаке Microsoft Azure. Использование облачных ресурсов Microsoft позволило ускорить расчет прогнозов на 30% и повысить точность планирования запасов.

Информация по чекам и параметрам магазинов, дополненная данными из хранилища «Ленты», копируются в Azure Data Lake Storage. Анализ и прогнозирование осуществляется с использованием динамического вычислительного кластера Azure Databricks.

🔗 Источник: https://www.cnews.ru/news/line/2020-05-27_lenta_prognoziruet_spros

👉🏻Смотреть другие российские кейсы в сфере ритейла в базе знаний ИИ

Полезные контакты: 👤Анна Кулашова, директор по работе с крупными организациями Microsoft в России

💼 ПАО «Кировский завод» (Санкт-Петербург) ищет проекты в области ИИ и других технологий для инвестиций и пилотирования

В промышленном акселераторе могут принять участие команды с готовым MVP либо новым технологическим решением, которое может повысить эффективность производства. Среди проектов, которые могут запускаться в пилотном режиме на одной из промышленных площадок:
● прогнозирование поломок и рекомендуемой даты проведения ремонта;
● компьютерное зрение для мониторинга техпроцессов и управления качеством производства;
● роботизация бизнес-процессов.

Участники получат бесплатную 3-месячную акселерационную программу в Санкт-Петербурге, до 500 тыс. рублей компенсации на технику во время пилотного внедрения. В случае успешного пилотирования возможно предложение о сотрудничестве на сумму до $1,5 млн.

👉🏻 Узнать больше об акселераторе

🎓 МИСиС, SkillFactory и Mail.ru Group запустили русскоязычную онлайн-магистратуру по Data Science

В основе двухгодичной программы «Наука о данных» лежат фундаментальные дисциплины, позволяющие понять принципы и алгоритмы анализа данных, и прикладные курсы для применения полученных знаний на практике. По окончанию обучения студенты получают диплом государственного образца.

В программе предусмотрено три специализации:
● Big Data engineer;
● Machine Learning developer;
● Artificial intelligence developer.

Для поступления необходимо иметь диплом бакалавра или специалиста по любому направлению. Прием документов ведется до 31 июля.

👉🏻 Узнать больше о магистратуре

😷 Тюменские разработчики создали ИИ-систему контроля соблюдения масочного режима

Система, созданная специалистами компании «Русский дистрибьютор», с помощью нейросети определяет, надета ли маска на человека, а также правильно ли она надета. Также ее можно применять для проверки использования перчаток и контроля соблюдения социальной дистанции. Для выявления нарушения требований разработку нужно интегрировать в городскую систему видеонаблюдения.

🔗 Источник: https://ru-bezh.ru/novinki/news/20/05/28/razrabotchiki-iz-tyumeni-sozdali-sistemu-kontrolya-masochnogo-re

👉🏻 Смотреть другие российские ИТ-кейсы борьбы с коронавирусом на карте COVID-Tech

🗞 Подборка зарубежных новостей и других материалов об ИИ

📰 Новости:
🔹 Apple купила стартап в области машинного обучения Inductiv для развития голосового помощника Siri // Хайтек

🔹 Власти Германии оценят этичность использования автономных систем ИИ в истребителе нового поколения // N+1

🔹 Facebook разработала искусственный интеллект для создания объемных фотографий // 3DNews

🔹 Мессенджер Facebook будет предупреждать о подозрительных контактах и мошенниках с помощью алгоритмов машинного обучения // блог Facebook (англ.)

🔹 Китайское информационное агентство «Синьхуа» начало использовать виртуальных телеведущих для ведения новостного блока // Техкульт

🔹 Sony запатентовала ИИ-систему для создания музыкальных композиций в видеоиграх «на лету» // Ferra

🔹 Программисты из Белоруссии разработали ИИ-систему Goods Checker для анализа расстановки товаров на полках магазинов // Гродненская правда

🔹 Министерство цифровой трансформации Украины вынесло на обсуждение проект правительственной концепции развития ИИ в стране // Liga.Tech


💸 Инвестиции:
🔹 Американский стартап — разработчик ИИ для финансового сектора Accern привлек $13 млн // Forbes (англ.)

🔹 Tencent в течение пяти лет вложит $70 млрд в развитие ИТ-инфраструктуры, включая ИИ, блокчейн и другие технологии // Bloomchain


📊 Исследования:
IDC изучила рынок инфраструктурных стеков (то есть систем, управляемых как единое целое) в области ИИ. Аналитики отмечают рост количества производителей различных устройств, которые разрабатывают ИИ-стеки — интеллектуальные системы, где различные слои (абстрактный, управляющий, слой данных) бесшовно взаимодействуют между собой. // IDC (англ.)


💬 Мнение. Джек Дорси, основатель Twitter:
«Машинное обучение приведет к тому, что робот с течением времени сам научится писать код, поэтому многие задачи по программированию начального уровня просто перестанут быть актуальны [для людей]» // Inc. Russia

***
🤳А еще посмотреть и почитать на досуге:
Видео и статья: ИИ NVIDIA GameGAN с нуля смоделировал видеоигру Pac-Man 1980 года (YouTube, 0:36; блог Nvidia, англ.)

💬 Антон Колонин — о том, как блокчейн и распределенные сети могут подтолкнуть развитие ИИ

Основатель проекта по интеллектуальному поиску информации Aigents 👤Антон Колонин написал статью, где рассуждает о том, как системы распределенных данных в сочетании с искусственным интеллектом позволят сформировать «коллективный и социальный интеллект».

«Возможности равноранговых сетей по сбору и накоплению данных для обучения общепланетарного ИИ в планетарных масштабах оказываются очень кстати. Причем, сбор этих данных с помощью блокчейна поможет сделать эти данные достоверными, а криптовалюты могут помочь мотивировать людей и корпорации эти данные собирать ради общего же планетарного блага».

В том числе автор рассматривает этическую и социальную стороны вопроса.

👉🏻 Читать статью на портале «Цифровая экономика» или скачать файлом (PDF)

☁️ Яндекс запустил облачную среду для разработки моделей машинного обучения (ML)

К основным преимуществам облачной среды DataSphere относится использование бессерверной среды. При редактировании и просмотре кода не задействуются вычислительные ресурсы CPU или GPU, виртуальная машина подключается непосредственно для расчетов. При этом реализовано бесшовное переключение между конфигурациями виртуальных машин: без остановки вычислений и с сохранением прогресса можно переключаться с экономичных вычислений на быстрые.

Среда функционирует в одном из наиболее популярных интерфейсов для разработки моделей ML Jupyter Notebook. Возможности интерфейса адаптированы к работе в облаке и существенно расширены.

Сервис доступен в режиме Preview: для доступа к сервису нужна предварительная регистрация. До конца июня пользоваться сервисом можно бесплатно.

🔗 Источник: https://cloud.yandex.ru/blog/posts/2020/05/datasphere

👉🏻 Запросить доступ к Yandex DataSphere

📄 Изучить документацию сервиса

🚄 В РЖД начали применять ИИ-алгоритмы для распознавание документов

Разработка компании RuDevices (резидент ОЭЗ «Дубна») установлена в кассах Федеральной пассажирской компании РЖД по всей России. Алгоритмы ИИ за несколько секунд распознают данные российского и заграничного паспортов, свидетельства о рождении, а также паспортов более 200 стран мира.

Применение технологии позволяет сократить время оформления билета, ожидание покупателей в очереди и уменьшить количество ошибок, которые могут появляться при ручном вводе данных. Всего на данный момент произведено 835 устройств с применением технологии.

🔗 Источник: https://open-dubna.ru/ekonomika/9057-razrabotka-rezidenta-oez-dubna-sokrashchaet-ocheredi-v-kassakh-rzhd

🛰 Роскосмос планирует запустить спутниковую систему с ИИ для отслеживания космического мусора

В системе наблюдения за космическим мусором, состоящей из нескольких спутников, будет использоваться искусственный интеллект. Это позволит повысить количество обрабатываемых измерений и снизить погрешность при прогнозировании столкновений объектов на орбите.

Первый спутник в рамках новой системы планируется запустить в 2027 году. Дополнительно в рамках программы планируется установить новое оборудование для наблюдения за космическими объектами с МКС.

🔗 Источник: https://www.astronews.ru/cgi-bin/mng.cgi?page=news&news=20200529202517