🇨🇳Китай подготовит больше специалистов в дисциплинах, связанных с искусственным интеллектом

Китай ускорит подготовку аспирантов в области искусственного интеллекта, в частности, увеличив набор на учебные программы докторантуры, говорится в директиве, совместно обнародованной Министерством образования КНР, Государственным комитетом по делам развития и реформ, а также Министерством финансов КНР.

Указанная директива нацелена на содействие интеграции различных дисциплин в университетах, оптимизацию системы приема учащихся и воспитание еще большего числа высококвалифицированных специалистов в дисциплинах, связанных со сферой ИИ.

🏷Источник: http://russian.china.org.cn/china/txt/2020-03/04/content_75770608.htm

📌Подборка публикаций Альберта Ефимова, руководителя лаборатории робототехники Сбербанка, про разные аспекты применения ИИ

Изучить 👉🏻 https://www.researchgate.net/profile/Albert_Efimoff

🤖 ИИ-тренды: чего ждать в сфере искусственного интеллекта в 2020 году

Аналитический центр Redmadrobot и Redmadrobot Data Lab отобрали важнейшие тренды этого года. Среди них: цифровые двойники, HR-трансформация, автономные вещи, ИИ в кибербезопасности и медиасфере. Эксперты Microsoft, «Лаборатории Касперского», Rambler, «Газпром нефти» рассказали о тенденциях в мире ИИ.

🏷Источник: https://vc.ru/ml/110478-ii-trendy-chego-zhdat-v-sfere-iskusstvennogo-intellekta-v-2020

В Москве прошла конференция по вопросам искусственного и естественного интеллекта

В рамках цикла научных мероприятий, посвященных 85-летию академика РАН Евгения Велихова, состоялась конференция «Искусственный и естественный интеллект: на стыке интересов». Участники сессии, посвященной симбиозу искусственного и естественного интеллекта, обсудили, в каких сферах искусственный интеллект заменит естественный, и в каких естественный интеллект оставит позиции за собой.

О том, какие изменения ждут сферу образования в связи с развитием технологий искусственного интеллекта, рассказал Александр Ларьяновский – управляющий партнер, директор по бизнес-развитию школы Skyeng:
«Сочетание естественного и искусственного интеллектов дает результат уже сегодня. В образовании технологии искусственного интеллекта не заменяют, а усиливают учителя, позволяя анализировать сотни параметров и добиваться максимума в эффективности занятий»

Организаторами конференции выступили Фонд развития экспертно-аналитической деятельности «Контент» при поддержке Фонда Росконгресс, Общероссийская общественная организация «Российская ассоциация содействия науке», Общественная палата Российской Федерации.

🏷Источник: http://evrazesnews.ru/index.php/news/article/view/12/36039/

👨‍🌾Кейс ИИ в сельском хозяйстве

Costa Group начала развертывание системы искусственного интеллекта для повышения урожайности ягодных растений.

Являясь одним из крупнейших поставщиков овощной и ягодной продукции в Австралии, компания постоянно ищет способы заключать контракты на более выгодных условиях. Для этого нужно заранее прогнозировать урожайность, но классические методы оценки дают большой разброс.

У Costa Group нейросеть получает данные от множества датчиков, объединённых IoT-платформой Sensing+. Она была разработана сиднейской компанией The Yield для мониторинга в реальном времени.

Сенсоры непрерывно измеряют 14 параметров, влияющие на развитие растений. Это температура почвы и воздуха, PH и степень минерализации воды для полива, влажность верхних и глубоких слоёв грунта, скорость движения воздуха, уровень освещённости, УФ-индекс и другие показатели.

Они объединяются с существующими наборами данных, совместно используемых Costa. По ним ИИ автоматически строит модели развития каждого растения в теплице и постоянно уточняет их, сравнивая собственные прогнозы с новыми объективными данными. В итоге он подсказывает, каким кустам требуется скорректировать условия роста, и даёт очень точную оценку общей урожайности.

Используя ИИ, Costa Group заранее определяет урожайность и доходность каждого участка. Это позволяет оптимизировать логистику и заключить с поставщиками фьючерсные контракты с минимальным риском.

🏷Источник: https://www.zdnet.com/article/costa-group-turns-to-ai-maths-robot-to-improve-berry-yield-predictions/

🎧 Подкаст

Роман Доронин, CEO EORA, об истории искусственного интеллекта, его основных сферах применениях и будущем коммуникации.

Слушать ▶️

Правительство представило отзыв на законопроект о московском эксперименте с ИИ // D-Russia

Правительство РФ поддержало законопроект о проведении в Москве эксперимента с ИИ с 1 июля 2020 года, при условии его доработки. В частности, в отзыве на документ предлагается обязать участников экспериментального режима использовать для уничтожения персональных данных средства защиты информации, прошедшие оценку соответствия, проводимую ФСБ России и (или) ФСТЭК России. Также среди предложений — участие Минкомсвязи в согласовании того, каким образом участники эксперимента будут обрабатывать и уничтожать персональные данные.

🔗 Накануне комитет Госдумы рекомендовал принять законопроект об экспериментальном правовом режиме для внедрения ИИ в Москве.

🗄 Законопроект № 896438-7

#госрегулирование #искусственный_интеллект

👩‍🔬Искусственный интеллект помог ученым открыть новый мощный антибиотик

Исследователи провели обучение нейронной сети, используя базу данных из более чем 1000 одобренных FDA (Food and Drug Administration, Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов) лекарств. Также они использовали группу природных соединений, выделенных из таких источников, как растения или почва. Все эти 2335 молекул имели хорошо известную химическую структуру и антибиотические или неантибиотические свойства.

После того, как модель была обучена, исследователи дали ей базу репозиционированных лекарств — то есть тех, которые могут иметь дополнительные полезные свойства кроме основного — содержащую более 6000 соединений, которые либо были одобрены FDA в качестве лекарственных средств, либо, по крайней мере, начали процесс одобрения со стороны FDA.

Команда сконцентрировалась на двух параметрах, в частности на эффективности препарата как антибиотика (это как раз и определял их алгоритм глубокого обучения), и на химическом сходстве с другими известными антибиотиками (для этого использовался коэффициент Танимото, который позволяет определить схожесть двух множеств). Их цель была не только в том, чтобы обнаружить высокоэффективные антибиотики, они также хотели, чтобы эти потенциальные антибиотики были максимально химически отдалены от любого другого известного антибиотика, насколько это возможно.

Действуя таким образом, группа ученых выцепила вещество, которое называется галицин. Первоначально разработанный как антидиабетический препарат, галицин, как оказалось, является антибиотиком, не похожим на широко распространенное семейство тетрациклиновых антибиотиков или группу бета-лактамных антибиотиков (членом которых является пенициллин).

🏷Источник: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0092867420301021

Исследование: крупные банки чаще используют искусственный интеллект

Business Insider Intelligence выпустила отчет, в котором рассказала о масштабах применения банками технологии искусственного интеллекта и реальных кейсах на рынке.

80% банков понимают, что технология ИИ может принести им выгоду, показывает опрос профессионалов в сфере финансовых услуг, который провела компания OpenText, разработчик ПО (на результаты опроса ссылается BII). Многие из них уже активно используют искусственный интеллект, например, в чат-ботах или для борьбы с мошенничеством.

При этом, чем больше размер активов банка, тем охотнее он будет внедрять решения, основанные на искусственном интеллекте. Business Insider ссылается на данные UBS Evidence Lab, опросившей 203 IT-специалиста в 175 банках США. Согласно опросу, 75% банков с активами более $100 млрд реализуют стратегии с использованием ИИ, среди банков с активами менее $100 млрд таких только 46%. Кроме того, 15% банков активами меньше $100 млрд вообще не планируют внедрять решения на основе ИИ, в выборке банков с активами свыше $100 млрд эта доля составляет только 5%.

Реальные кейсы применения банками технологии 👉🏻 https://frankrg.com/12651

МФТИ и Huawei открыли R&D-лабораторию по разработке технологий ИИ // ComNews

Московский физико-технический институт (МФТИ) и Российский исследовательский институт Huawei запустили совместную лабораторию для исследований и разработок в области искусственного интеллекта и глубокого обучения. Лаборатория основана на базе Физтех-школы прикладной математики и информатики (ФПМИ).

Лаборатория займется разработкой нейросетевых алгоритмов компьютерного зрения, машинного обучения и ИИ; разработкой методов вычислительной фотографии и улучшения изображений, а также решением математически сложных задач в области создания алгоритмов одновременного поиска и позиционирования.

#искусственный_интеллект #компьютерное_зрение #машинное_обучение #МФТИ #Huawei

В Ростове сообщили о применении искусственного интеллекта для борьбы с коррупцией

Искусственный интеллект успешно применяется для противодействия коррупции при подготовке сметной документации для строительных работ. Об этом говорилось в Ростове на встрече сотрудников института управления РАНХиГС и Главгосэкспертизы.

На встрече рассказывалось о том, что в Главэкспертизе активно используется искусственный интеллект в выявлении недостатков работы. Это позволяет исключить человеческий фактор в принятии важных решений.

🏷Источник: https://don24.ru/rubric/obrazovanie/v-rostove-soobschili-o-primenenii-iskusstvennogo-intellekta-dlya-borby-s-korrupciey.html

Яндекс и ВШЭ открывают исследовательскую лабораторию по data science // НИУ ВШЭ

В структуре факультета компьютерных наук Высшей школы экономики откроется лаборатория для подготовки профессиональных исследователей и научных изысканий в области data science. Научная деятельность будет затрагивать компьютерное зрение, обработку текстов на естественном языке и машинный перевод, машинное обучение, речевые технологии и др. Возглавит лабораторию старший преподаватель базовой кафедры Яндекс ФКН Артем Бабенко.

🔗 Ранее сегодня стало известно об открытии R&D-лаборатории по ИИ в МФТИ совместно с Huawei.

#искусственный_интеллект #Яндекс #ВШЭ

👨‍🏫В апреле пройдет «Урок цифры» со Сбербанком

2-16 апреля Сбербанк завершит серию уроков информатики кейсом по искусственному интеллекту и машинному обучению.

Как рассказал глава Сбербанка Герман Греф, сейчас Сбербанк разрабатывает образовательную платформу, основанную на анализе и сборе данных. Платформа уже тестируется в 15 пилотных российских школах.

13 февраля в московской школе № 1514 прошел открытый «Урок цифры» в партнерстве с Яндекс, посвященный персональным помощникам. С вопросами учеников помогли справиться гендиректор Яндекса в России Елена Бунина, Министр цифрового развития РФ Максут Шадаев, Замминистра просвещения Виктор Басюк и спикеры от организаций-партнёров: ПАО Сбербанк, 1C Solutions, Kaspersky, Mail.ru Group, Кодвардс, Algorithmics.

Всего в феврале онлайн-тренажером по теме «Персональные помощники» воспользовались более 3 млн раз.

👉🏻Сайт всероссийской акции «Урок цифры» https://xn--h1adlhdnlo2c.xn--p1ai/

🧠В MIT разработали модель, которая показывает, как мозг обрабатывает изображения лиц

Исследователи из Массачусетского технологического института создали компьютерную модель, которая отражает способность зрительной системы человека быстро генерировать подробное описание сцены из изображения и дает некоторое представление о том, как работает мозг. В отличие от стандартных глубоких нейронных сетей, используемых в компьютерном зрении, которые обучаются на основе помеченных данных, указывающих класс объекта на изображении, сеть исследователей обучается на основе модели, которая отражает внутренние представления мозга о том, как выглядят сцены с лицами.

Таким образом, их модель учится обращать вспять шаги, выполняемые компьютерной программой для генерации лиц. Процесс начинается с трехмерного представления отдельного лица, а затем преобразования его в двухмерное изображение, как его видно с определенной точки зрения. Эти изображения могут быть размещены на произвольном фоне. Исследователи предполагают, что зрительная система мозга может делать что-то подобное, когда человек мечтает или создает мысленный образ чьего-либо лица.

🏷Источник: https://habr.com/ru/news/t/491206/

В Москве протестируют технологию распознавания стресса

Агентство инноваций Москвы рассматривает возможность тестирования в сферах образования, здравоохранения и ритейла системы распознавания голоса, разработанной компанией 151Eye (входит в F2FGroup).

Технология позволяет спрогнозировать, каким кандидат будет в работе, и выявить потенциальный вред, который сотрудник может нанести компании. Предполагается, что при этом работодатель уведомляет кандидата о применении системы и получает соглашение об использовании персональных данных. Аудиозаписи интервью и результаты тестирования хранит только компания-клиент, а 151Eye все данные получает в обезличенном виде.

Систему уже протестировала авиакомпания Smartavia (ранее — «Нордавиа»).

Частные инвестиции в проект составили 150 млн руб., большая часть которых пошла на научные исследования, старт продаж системы начался в октябре 2019 года, выручка с тех пор составила 9 млн руб.

🏷Источник: https://www.kommersant.ru/doc/4277410

📝Полезные контакты:👤 Наталья Захарова, основатель F2FGroup

📌Карточка 151Eye на ICT.Moscow

👨🏻‍💻В Университете Иннополис пройдет фестиваль спортивного программирования RuCode

С 2 по 28 марта пройдет онлайн-курс «Быстрый старт в спортивное программирование». Курс рассчитан на учащихся 9—11 классов школы и студентов 1—2 курсов технических специальностей. 4-5 апреля состоится отборочное онлайн-тестирование на интенсивы, прошедшие этот отбор смогут поучаствовать в следующих двух этапах. Регистрация открыта до 3 апреля.

С 22 по 24 апреля пройдут интенсивы по спортивному программированию и искусственному интеллекту — это очные занятия с ведущими тренерами в 10 городах России, включая Иннополис. Заключительный этап — чемпионат RuCode, он состоится 25—26 апреля.

Участники повысят уровень спортивного программирования, навыки работы с искусственным интеллектом, научатся решать алгоритмические задачи и работать с датасетами ИТ-компаний, обещают организаторы. Главный приз — поездка на финал Международной студенческой олимпиады ICPC 2020.

🏷Источник: https://hightech.fm/2020/03/05/inno-olympiad

🔥ИИ-решения из Москвы

MeDiCase

Система предназначена для дистанционного опроса здоровых и больных лиц, анализа результатов опроса и биометрических данных, передачи данных через интернет на рабочее место врача с обеспечением сохранности персональных данных. MeDiCase обеспечивает поддержку принятия решения врачом и лицом, проходящим опрос, с использованием системы ИИ.

Искусственный интеллект поможет контролировать хронические заболевания, определит индивидуальные предельные значения показателей здоровья, оценит соблюдение терапии и адекватность дозировок препаратов. Опрос пациента основан на принципе древа решений, система подбирает нужные вопросы в зависимости от ответов пациента.

📌Кейс в базе практик ИИ
🏷 Карточка MeDiCase на ICT.Moscow

Кейс 👉🏻Visiblezone предупреждает водителей о препятствия на дорогах

Стартап Visiblezone предложил свое решение проблемы. Используя комбинацию моделей искусственного интеллекта и машинного обучения, данных со смартфонов и обычного автомобильного оборудования, разработчики нашли способ предупреждать водителей о потенциальных ближайших объектах, помогая им избегать несчастных случаев.

Система определения «скрытых пешеходов» анонимно собирает информацию со всех типов датчиков и GPS. Так Viziblezone обучает и совершенствует свои алгоритмы ИИ, чтобы создавать поведенческие профили, учитывающие атрибуты окружения людей или велосипедистов, движущихся по дороге. Все модели адаптируются к городу, в котором применяются. Это необходимо для минимизации ложных срабатываний.

Используя готовые поведенческие профили, а также данные со смартфонов о местоположении человека, система передает их координаты водителям проезжающих транспортных средств, оснащенных программным обеспечением Visiblezone. Они получают эти данные и обрабатывают в реальном времени. После чего система, управляемая нейросетью, определяет риск аварии на основе информации о пешеходе, профиле водителя и обстановке на дороге. Когда нейросеть обнаруживает высокий риск аварии, она предупреждает об этом водителя и отправляет уведомление блоку управления двигателем автомобиля (на процесс отводится около 3 секунд, этого достаточно, чтобы избежать столкновения).

Одновременно система может выдать уведомление на телефон пешехода, чтобы предупредить его о проезжающем мимо водителе. Нейросеть способна обнаруживать пешеходов на расстоянии до 150 метров в любую погоду при любой видимости, днем или ночью. Во время демонстрационной поездки по периметру Международного конференц-центра в Иерусалиме с участием актеров, изображающих пешеходов, разработчики успешно протестировали систему Viziblezone в действии. В настоящее время стартап ведет переговоры с Uber о внедрении своего решения в приложения компании.

🏷Источник: https://www.smartcitiesworld.net/news/news/technology-claims-to-detect-hidden-pedestrians-4339

Проекты с применением технологии ИИ и Big Data лидируют в Startup Challenge 2020

За три недели первого этапа всероссийского конкурса стартапов Криптонит Startup Challenge в оргкомитет поступило более ста заявок. Среди городов наибольшую активность проявили Москва (31%), Санкт-Петербург (13%) и Екатеринбург (4%).

По технологическим сферам заявки распределились следующим образом: в паритете (38%) идут проекты с применением технологии искусственного интеллекта и Big Data. Доля стартапов в сфере машинного обучения составляет 26%, интернета вещей – 20%, аппаратных решений и информационной безопасности – по 19%, робототехники 18%.
Самыми популярными областями применения технологий стали промышленность (43%) и финансы (13%).

🏷Источник: https://tass.ru/novosti-partnerov/7909423

🎤 Герман Греф, Сбербанк

«Я помню свой разговор с президентом компании Volkswagen, когда только появился Uber. Он сказал: «Мы не боимся самодвижущихся машин, мы не боимся Tesla, потому что у нас инженеры не хуже. Как только появится спрос на электрические машины, мы тут же произведем машину лучше, чем Tesla. Мы боимся новых бизнес-моделей, которых не понимаем, мы боимся Uber, потому что наши мозги не заточены под это. У нас инженерные мозги — мы можем делать лучшее железо, но такую бизнес-модель мы не понимаем, поэтому мы решили на всякий случай вложить деньги в несколько компаний, которые занимаются такси»

Смотреть видеозапись выступления на лекции в МИСиС или читать репортаж

💡Разработан алгоритм обучения ИИ, который лучше работает на CPU, чем на GPU

Разработчики из Университета Райса в Хьюстоне, штат Техас, разработали новый алгоритм машинного обучения, который получил название SLIDE. По их словам, эта схема обучения ИИ будет более эффективна при работе на центральных процессорах, чем на графических.

Обычно для обучения нейросетей используются системы на базе видеопроцессоров, поскольку их архитектура больше подходит для взаимодействия с алгоритмами машинного обучения. Однако они стоят намного дороже систем из центральных процессоров. По этой причине ученые разработали более экономичную альтернативу — SLIDE, называемый сублинейным механизмом глубокого обучения (sub-linear deep learning engine). Он способен выполнять работу по обучению нейросетей без использования какого-либо графического оборудования — более того, исследователи утверждают, что SLIDE лучше работает на CPU, чем на GPU.

Источник: https://habr.com/ru/news/t/491228/