Яндекс выделяет направление беспилотных автомобилей в отдельную компанию и вложит в беспилотники $150 млн

Яндекс реструктурирует группу «Яндекс.Такси»: выделяет из нее направление беспилотного транспорта в отдельную компанию Yandex Self-Driving Group, в котором получит 73%, а Uber — 19%. Оставшиеся акции пойдут на мотивационную программу для сотрудников.

Одновременно в «Яндекс.Такси» войдет каршеринговый бизнес, в результате доля Яндекса в группе вырастет с 58,2% до 61,7%. В беспилотники, куда Яндекс уже инвестировал $65 млн за три года, компания вложит еще $150 млн.

В августе стало известно, что испытания автомобилей без водителя переносятся с конца 2020-го на 2021 год.

🔗Источник: https://www.kommersant.ru/doc/4477022

***
📝 Полезные контакты: 👤Дмитрий Полищук, исполнительный директор Yandex SDG; 👤Кирилл Данилюк, руководитель направления машинного обучения в беспилотных автомобилях Яндекса

📎 Статья на Medium (eng)

📎 Интервью с командой Яндекс.Беспилотники

Сбербанк сообщает о создании дочерней компании Sber Automotive Technologies

Спустя несколько часов после Яндекса о выведении разработок в области беспилотного транспорта в отдельную компанию сообщил Сбербанк. Он планирует выделить свой департамент SberDigitalAuto, созданный в апреле 2019 года, в дочернюю компанию Sber Automotive Technologies (SberAutoTech).

Основные задачи:
● создание новой платформы для автономных средств передвижения;
● создание автомобильной операционной системы (ОС), включающей в себя продукты и сервисы компании.

Сбербанк планирует выпустить первые беспилотные автомобили на дороги общего пользования в конце 2020 — начале 2021 года. В 2021 году начнется тестовая эксплуатация решений на базе собственной автомобильной ОС.

🔗 Пресс-релиз Сбербанка

***
📝 Полезные контакты: 👤Андрей Василевский, руководитель департамента SberDigitalAuto

📎 Весной Сбербанк объявил о наборе разработчиков в департамент SberDigitalAuto.

#иллюстрация_дня: Сбербанк сообщает о создании дочерней компании Sber Automotive Technologies

DeepPavlov запустил демо-версию разговорного чат-бота Dream

Проект пока находится на ранней стадии, и разработчики приглашают всех желающих принять участие в тестировании — общаться с чат-ботом и оставлять отзывы о его работе.

В ближайшие несколько месяцев разработчики обещают выложить программный код моделей обработки естественного языка (NLP) для чат-бота, а также его навыков. В будущем авторы проекта рассчитывают прийти к построенной на ИИ «разговорной» операционной системе с открытым исходным кодом.

🔗 Источник: https://www.facebook.com/576961855845861/posts/1563676247174412/

👉🏻 Узнать больше о чат-боте и протестировать его работу (eng)

***
На фото: схема развертывания чат-бота Dream в «облаке»

🗞 Пятничная подборка: зарубежные новости и другие материалы об ИИ за неделю

📰 Новости

🔹 Национальный научный фонд США выделяет более $100 млн на создание пяти институтов, где будут заниматься связанными с ИИ задачами // Открытые Системы

🔹 Правительство Великобритании выделит 50 млн фунтов стерлингов на разработки ИИ, предназначенного для диагностики смертельных заболеваний // Digital Health (eng)

🔹 На заводе в Японии внедрили роботов с ИИ для оценки качества автозапчастей // Reuters (eng)

🔹 В систему видеонаблюдения на железных дорогах Сиднея внедрят ИИ для автоматического распознавания подозрительных ситуаций и инцидентов с применением насилия // Regnum


📰 Новые разработки

🔹 Microsoft разработала программу Video Authenticator, которая способна распознавать дипфейки // ВВС

🔹 Канадский стартап Auctify изобрел очки, которые с помощью машинного зрения распознают, чем занимается владелец, и позволяют повышать продуктивность // Esquire

🔹 Американские разработчики создали нейросеть, которая моделирует теннисные турниры и предсказывает действия игроков // РБК


📈 Тренды в ИИ

🔹 Топ-10 ИИ-трендов, которые будут заметны в 2021 году (Analytics Insights, eng)

🔹 Три прогноза, как ИИ будет использоваться в искусстве и дизайне (Forbes, eng)

***
🤳Почитать и посмотреть на досуге

Карта: тестирование беспилотных автомобилей в США (NHTSA, eng)

Статья: топ-11 нестандартных применения искусственного интеллекта (Analytics Insights, eng)

Статья: как Google использует ИИ и машинное обучение для анализа трафика после начала пандемии COVID-19 (The Economic Times, eng)

Музыка: онлайн-плеер с ИИ, который генерирует спокойную фоновую музыку (GitHub, eng)

📺 Посмотреть на выходных: 👤Александр Ханин, основатель платформы 🗂 VisionLabs в рамках митапа Data Science & Cloud рассказал о практическом применении компьютерного зрения в бизнесе.

👉🏻 Смотреть

***
Митап Data Science & Cloud, посвященный вопросам разработки и масштабирования ИИ-сервисов в облаке, прошел 3 сентября. Запись всех выступлений (4:05:25) можно посмотреть по ссылке.

📆 Где будут обсуждать искусственный интеллект на этой неделе

Распознавание речи на мобильных устройствах (вебинар): подходы и особенности применения систем распознавания речи в условиях ограниченных ресурсах
8 сентября (вторник), 12:00

ChatBot Day 2020 (онлайн-конференция): обсуждение рынка чат-ботов, особенностей применения чат-ботов и виртуальных консультантов бизнесом, использование чат-ботов как элемента брендинга
10 сентября (четверг)

Проблема сознания (онлайн-семинар): влияние проблем сознания на системы общего искусственного интеллекта
10 сентября (четверг), 18:00

Какие существуют национальные онлайн-ресурсы об искусственном интеллекте

В конце августа стало известно о том, что в России может быть создан национальный онлайн-портал про искусственный интеллект. На нем могут быть собраны в том числе регуляторные инициативы и стандарты в этой области, включая утвержденные недавно Федеральный проект «Искусственный интеллект», Концепцию регулирования ИИ и робототехники, а также национальный стандарт по ИИ в клинической медицине.

В мире уже существуют примеры зарубежных национальных онлайн-ресурсов, где собираются данные о регулировании, стандартизации ИИ:

📎 США:
Artificial Intelligence for the American People — официальный сайт правительства США о национальный ИИ-инициативах
NIST Artificial Intelligence — исследования, стандарты и другие данные, собранные Национальным институтом стандартов и технологий

📎 Китай:
Beijing Academy of Artificial Intelligence — сайт исследовательского института, где в том числе опубликованы принципы развития ИИ (eng)

📎 Европа:
Knowledge for policy: AI Watch — мониторинг развития искусственного интеллекта в странах Европы, в том числе: национальные стратегии развития (28 стран), таймлайн истории развития технологии

***
📍 Какие подходы к регулированию ИИ применяют в разных странах

⭐️Полезные каналы

Всем, кто интересуется актуальными событиями в сфере робототехники, рекомендуем канал профильной площадки RoboTrends — Prorobots.

Авторы собирают новости из мира робототехники, новые кейсы внедрения, рассказывают об участниках рынка. Они делятся оценкой событий, отражают контекст, а также публикуют собственные материалы. Из недавнего — интервью с разработчиком коллаборативного робота, который был запущен в одной из московских типографий.

👉🏻 Подписывайтесь на канал @prorobots

💬 Андрей Незнамов, исполнительный директор Центра исследования данных для государственных органов Сбербанка, после сообщения компании о выведении работ по направлению беспилотников в «дочку» SberAutoTech, у себя в Facebook прокомментировал ситуацию с регулированием беспилотных автомобилей в России.

«В этом году мы активно занимались вопросом создания регулирования для беспилотников. Мы (...) — это созданное в феврале неофициальное объединение отечественных компаний в сфере беспилотных ТС («консорциум»). Это Яндекс, КАМАЗ, Сбербанк; в процессе к нам стали присоединяться другие производители и даже заказчики. (...) Наша общая цель была и есть в том, чтобы объединить усилия по созданию эффективного регулирования — помочь государству с консолидированной позицией отрасли. (...)

Если вдруг вы не видели рейтинг готовности стран к внедрению беспилотников 2020 года, то вот он. В нем вы найдете нашу страну на 26 месте из 30.
С одной стороны, мне сложно согласиться с корректностью этой оценки. Особенно по отдельным факторам, где мы выглядим ну очень сильно недооцененными. С другой стороны, наше пике вниз по фактору регулирования как раз было более чем ожидаемо. С 2017 года в первых выступлениях по беспилотникам мы с коллегами показывали, что наше регулирование ужасно запаздывает. По моей оценке, сейчас, в 2020 году, российское регулирование высокоавтоматизированных транспортных средств находится на том уровне, которое было в Нидерландах в 2015 году. И не случайно в рейтингах KPMG (они, напомню, выходят с 2018 года) мы постоянно падаем. Cобственно, задача всей нашей работы в этом году — начать исправлять эту ситуацию».

👉🏻 Прочитать мнение целиком

***
📎 Ранее в пятницу о реструктуризации компании и выведении работ по беспилотным транспортным средствам сообщил Яндекс — для этих целей создается дочерняя компания Yandex Self-Driving Group.

Объединенная двигателестроительная корпорация (ОДК) интегрирует ИИ-системы в самолетные двигатели

Технологии интеллектуальной обработки данных будут внедряться в двигатели семейства «ПД». По словам директора по производству ОДК 👤Валерия Теплова, один двигатель за 4-6 часов полета генерирует около 2 терабайт данных, которые необходимо хранить, обрабатывать, и анализировать. Именно для этого в двигатели будут интегрироваться интеллектуальные системы.

🔗 https://tass.ru/ekonomika/9395605

***
👉🏻 Изучить российские ИИ-кейсы в области логистики и транспорта

Компания «Наносемантика» запустила платформу разметки данных для машинного обучения

Сервис NLab Marker используется для разметки аудиоданных, текстов, изображений, видео. Заявленные возможности платформы:
● автоматическая проверка разметчиков;
● формирование датасетов на основе записанных аудио;
● разметка категорий и сущностей в текстах
● разметка изображений.

👤Станислав Ашманов, генеральный директор компании «Наносемантика»:
«Наша команда разработала платформу NLab Marker для себя. Но теперь мы готовы предложить этот продукт рынку, так как видим спрос на промышленные платформы разметки данных, которые позволяют гибко реализовывать любые задачи по разметке и самостоятельно администрировать этот процесс компаниям с сильным отделом Data Science».

👉🏻 Узнать больше о платформе NLab Marker

🔗 Источник: https://old.sk.ru/news/b/pressreleases/archive/2020/09/08/platforma-rezidenta-skolkovo-pomozhet-sobrat-dannye-dlya-obucheniya-iskusstvennogo-intellekta.aspx

Опубликован список моделей машинного обучения, реализованные в MedTech-проекте Webiomed

Об этом рассказал у себя в Facebook основатель компании 👤Александр Гусев.

13 из 18 представленных моделей являются прогнозными и направлены на предсказание развития или возникновения заболеваний. Оставшиеся предназначены для извлечения признаков заболеваний (преимущественно из медицинских записей) или проверку симптомов (на основе жалоб пациентов). Большинство представленных моделей (10) относятся к области кардиологии.

👉🏻 Изучить список моделей машинного обучения

***
📎 В апреле Webiomed стал первым ИИ-решением, зарегистрированным в России в качестве медицинского изделия.

📺 Посмотреть на досуге: современные способы атаки на нейросетевые модели

Лекция в рамках занятий сообщества AI Community, в которой разработчик в области машинного обучения и компьютерного зрения 👤Рамиль Гизатуллин рассказывает о том, что такое Adversarial-атаки, как они работают, как от них защититься и применить для пользы.

👉🏻 Смотреть на YouTube (50:06)

ИИ-сервис для анализа медицинских изображений «Цельс» включен в реестр отечественного ПО

ИИ анализирует цифровые медицинские снимки и выявляет патологические изменения, в том числе признаки онкологии на ранних стадиях. Области применения сервиса: маммография, флюорография, гистология, компьютерная томография легких.

«Цельс» стал первой программой такого рода, которая была включена в реестр. Включение сервиса в реестр подтверждает его российское происхождение и дает компании-разработчику «Медицинские скрининг системы» право работать с государственными учреждениями. Пилотные проекты по использованию сервиса запущены в 13 регионах РФ.

👉🏻 Изучить данные о «Цельс» в Реестре отечественного ПО

🔗 Источник: https://www.comnews.ru/content/208955/2020-09-07/2020-w37/reestr-otechestvennogo-vklyuchen-pervyy-ii-servis-dlya-analiza-medicinskikh-izobrazheniy

***
📝 Полезные контакты: 👤 Артем Капнинский, коммерческий директор ООО «Медицинские скрининг системы» (проект «Цельс»)

🏷 Кейс «Цельс» в базе знаний ИИ: в мае на базе Калужского онкодиспансера» был запущен пилотный проект по определению патологии на снимках

Ученые из Университета ИТМО победили в международном конкурсе по созданию ИИ для диагностики воспалительных заболеваний

Участникам предлагалось найти оптимальный алгоритм машинного обучения для того, чтобы на основе результатов неинвазивных методов клинической диагностики безошибочно определить, какое воспалительное заболевание кишечника имеется у пациента.

Российская команда стала единственной, которая победила сразу в двух этапах соревнования. В общей сложности организаторы получили 81 заявку от 15 научных команд из разных стран.

🔗 Источник: https://futurerussia.gov.ru/nacionalnye-proekty/ucenye-iz-rf-pobedili-na-mezdunarodnom-konkurse-po-sozdaniu-tehnologii-masinnogo-obucenia1

В Сколтехе разработали модель машинного обучения, которая способна предсказывать новые сверхтвердые материалы

Для этого использовалась сверточная нейронная сеть, которая на основе данных об известных твердых материалов может вычислять свойства для кристаллических структур, существующих только в виде теоретических моделей.

В общей сложности были проанализированы свойства 120 тыс. известных и гипотетических кристаллических структур, свойства большинства которых никогда не изучались. Модель подтвердила, что из существующих материалов самым твердым является алмаз, а также предсказала несколько десятков других потенциально высокотвердых или сверхтвердых материалов.

🔗 Источник: https://naked-science.ru/article/column/predskazany-novye-sverhtverdye-materialy

***
👉🏻 Читать научную статью о разработке (eng)

Вышел новый выпуск аналитического альманаха «Искусственный и интеллект»

Тема выпуска — «Предсказательная аналитика и системы поддержки принятия решений». В альманахе подробно разобраны технологии ИИ, которые используются для предиктивной аналитики, сценарии применения прогнозных моделей, актуальные кейсы (в том числе видео с рассказами о практиках применения). Также представлена экспертная аналитика.

👉🏻 Скачать альманах

📺 Посмотреть на досуге: Как люди и ИИ могут вместе работать, чтобы развивать бизнес

Сильвен Дюрантон, специалист Boston Consulting Group по внедрению data science и машинного обучения в бизнес-процессы, объясняет, почему ИИ-системы не должны внедряться вместо живых сотрудников, а остаться вспомогательным рабочим инструментом.

Вот несколько инсайтов, которыми делится спикер:
● по данным опроса BCG и Массачусетского технологического института, 18% компаний в мире внедряют ИИ и зарабатывают на этом деньги;
● эти компании отмечают, что 80% ИИ-инициатив ведут к росту эффективности бизнес-процессов за счет того, что позволяют принимать лучшие решения, а не заменяют сотрудников;
● самая эффективная формула внедрения ИИ такова:
10% — алгоритмы + 20% — технологии (сбор данных, разработка интерфейса и т.д.) + 70% — участие человека.

В качестве примера приводится ИИ-система, разработанная для прогноза риска инфаркта при тестировании нового лекарственного препарата. Спустя месяц разработки ИИ-модель могла выявить 62% участников тестирования, которым не грозит риск инфаркта, и им не нужно наблюдение врачей. Однако проработка алгоритма вместе с врачами позволила выявить критические параметры, которые не были учтены ранее при обучении системы, и только спустя еще три месяца была готова ИИ-модель, которую смогли одобрить медицинские организации США. В результате удалось разработать более качественное лекарство, прогноз продаж которого увеличился на $100 млн.

👉🏻 Смотреть на TED (14:03, eng, есть русские субтитры)