31 марта пройдет митап TalentTech об использовании ИИ в рекрутменте

На встрече обсудят, какие технологии действительно существуют в 2020 году, какие тренды использования ИИ в рекрутменте можно проследить на мировым рынке и кто из российских компаний уже использует инновационные инструменты при отборе и найме сотрудников в команду.

🔗Программа и регистрация https://www.events.talenttech.ru/ai-meetup
🏷Карточка JungleJobs (проект TalentTech) на ICT.Moscow https://ict.moscow/card/junglejobs/

Полезные контакты:
👤Евгения Дворская, CEO & Founder https://www.facebook.com/evgenia.dvorskaya
👤Екатерина Новикова, Public Relations Manager https://www.facebook.com/nep2703

🔬 Недавно мы запустили открытую базу знаний по искусственному интеллекту, где в том числе представлены кейсы применения технологии в сфере здравоохранения. В продолжении темы мы узнали у экспертов и участников медицинского рынка:
▫️ что сдерживает внедрение ИИ в здравоохранении;
▫️ где применение технологии наиболее распространено;
▫️ какую роль сыграет ИИ в сфере медицинских услуг.

Среди экспертов: гендиректор Ассоциации разработчиков и пользователей искусственного интеллекта в медицине НБМЗ 👤Борис Зингерман, основатель Botkin.AI 👤Сергей Сорокин, директор по развитию Care Mentor AI 👤Инна Мороз, руководитель Центра искусственного интеллекта Университета Иннополис Рамиль Кулеев, создатель канала о цифровой медицине @medicalksu 👤Ксения Ульянова.

📑 Читать материал на ICT.Moscow →

#искусственный_интеллект #здравоохранение

Fast Company представил рейтинг 10 самых инновационных ИИ-компаний 2020 года

В рейтинг вошли проекты, применяющие технологию искусственного интеллекта в разных сферах — от обработки заказов еды и предотвращения протечки воды до лечения инсультов:

📍Graphcore разрабатывает ускорители для ИИ и машинного обучения. Один из них — процессор AI Chip для «искусственного интеллекта с нуля». Он содержит полную модель машинного обучения внутри себя.

📍 Persado применяет ИИ и big data для email-маркетинга. Алгоритмы компании используют данные о том, как анонимные пользователи реагируют на электронные письма.

📍LivePerson занимается разработкой ПО для диалоговой коммерции и ИИ. Решение направляет клиентские запросы лучшему агенту, в это время обучаясь, чтобы стать точнее.

📍Viz.ai анализирует компьютерную томографию, а затем составляет план терапии, где указаны подходящие больницы, процедуры и врачи.

📍 Программа GauGAN от NVIDIA с помощью глубокого обучения превращает текстовые описания или наброски в фотореалистичные изображения высокого качества.

📍 Алгоритмы Hive позволяют маркетологам находить релевантный для них контент.

📍 Syntiant создает маломощные процессоры для запуска алгоритмов ИИ.

📍Wint разрабатывает ПО, которое помогает предотвратить утечку воды.

📍 Interactions использует искусственный интеллект для приема и точного составления заказов еды через онлайн-сервисы и по телефону.

📍Kasisto создает цифровых помощников по личным финансам.

🔗Источник: https://incrussia.ru/news/10-innovatsionnyh-kompanij/

📈 «Прогнозы развития отраслей - 2020» Deloitte

По прогнозам, в 2020 году будет продано более 750 млн процессоров или их компонентов, которые выполняют или ускоряют решение задач машинного обучения непосредственно на устройстве, а не в удаленном центре обработки данных. Выручка предположительно достигнет $2,6 млрд.

Сегмент ИИ-процессоров для локальных устройств будет расти и к 2024 году составит 1,6 млрд единиц. Они будут устанавливаться:
➡️ в смартфоны (1 млрд);
➡️ планшеты (100 млн);
➡️ умные колонки (150 млн)
➡️ носимую электронику (100 млн);
➡️ на корпоративные устройства (250 млн).

👉🏻Читать исследование https://ict.moscow/research/prognozy-razvitiia-otraslei-2020/

🗺«Норбит» и «Н-Системс» разработали приложение для классификации геоданных

Новое приложение позволяет автоматически определять координаты зданий и сооружений, заснятые беспилотными летательными аппаратами. Сопоставив координаты объектов со снимков и данные кадастровых реестров, компания с высокой точностью выявляет нарушения в области земельного законодательства. Разработанная модель машинного обучения распознает свыше 80% всех зданий и сооружений независимо от времени года.

При разработке приложения использовались технологии с открытым исходным кодом, язык разработки Python, геоинформационная система Geoserver, нейросетевая библиотека Keras, нейронная сетка Mask-R CNN, OpenCV, Tensorflow. Обучение моделей производилось на оборудовании NVIDIA.

Проект является частью национальной программы цифровой трансформации регионов и включает сбор данных за счет облета территорий и составления высокоточных ортофотопланов, создание геоинформационных систем и их интеграцию с другими источниками данных на уровне федеральных и региональных структур.

🔗Источник: https://www.cnews.ru/news/line/2020-03-11_norbit_i_nsistems_razrabotali

Свердловскую ТЭЦ будет охранять искусственный интеллект

Энергетики Академической ТЭЦ в Свердловской области привлекут искусственный интеллект к обеспечению безопасности и охраны труда на производстве. Так, в производственных помещениях и на территории будут установлены шесть камер видеонаблюдения разных типов: стационарные, купольные и мобильные.

Если вдруг ИИ обнаружил нарушения – например, отсутствие каски, некомплектности специальной одежды, выход за разрешенные границы, - то «проблемные» места в кадре будут подсвечены и сразу же отправлены старшему смены, а также специалистам по охране труда.

Использование ИИ – уже не первый опыт у энергетиков Свердловского филиала. В 2019 году подобная система видеофиксации была установлена на Ново-Свердловской ТЭЦ.

🔗Источник: https://www.ural.kp.ru/online/news/3792591/

🔥ИИ-решения из Москвы

Neuroscanner

Система математических моделей и методов выполняет автоматическую расшифровку дефектограмм и оцифрованных сигналов в режиме реального времени, с предложениями по первоочередному, плановому и капитальному ремонту, с встроенной системой автоматической предсказательной диагностики, в нейросетях без участия человека с точностью до 98% (текущие показатели точности 85%).

🏷 Карточка Neuroscanner на ICT.Moscow

🤔Обновленная версия федерального проекта «Цифровые технологии» национальной программы «Цифровая экономика» предполагает до 2023 г. затраты в размере 458 млрд руб. (из которых 281 млрд руб. — из бюджета).

Искусственный интеллект является одним из семи направлений «сквозных» цифровых технологий (СЦТ), выделенных в рамках федпроекта «Цифровые технологии».

🔗Источник: https://www.cnews.ru/news/top/2020-03-11_na_podderzhku_rossijskih

На ICT.Moscow опубликовано исследование Агентство искусственного интеллекта

Сравнение национальных стратегий в области ИИ

#искусственный_интеллект #Агентство_искусственного_интеллекта


Подписаться на канал ICT.Moscow →

Александр Горный (co-founder в
unitedinvestors.ru) приглашает ИИ-стартапы на питч-сессию

👉🏻Изучить пост https://www.facebook.com/710688011/posts/10159448737183012/?d=n

🎤 Эндрю Блейк, глава Центра искусственного интеллекта Samsung Electronics в Кембридже

«Ориентированный на потребности человека ИИ требует междисциплинарного подхода. Меня не очень радует перспектива будущего, разработанного исключительно инженерами. Для создания технологии будущего, которая действительно поможет людям жить лучше, нам необходимо уделять особое внимание дизайну аппаратных средств, пользовательских интерфейсов и, прежде всего, проектированию систем на базе гуманитарных наук, таких, например, как психология»

🔗Источник: https://news.samsung.com/ru/andrew-blake-on-device-ai-samsung-experts-view

🧪Бразильские ученые разработали простой анализ крови, который точно указывает на вероятность развития сахарного диабета и избыточной массы тела

Тест по анализу крови использует искусственный интеллект и с точностью 90% определяет вероятность развития у человека ожирения и сахарного диабета при условии, что он не собирается менять свои привычки и образ жизни. Метод анализирует метаболиты в плазме крови, которые идентифицируют людей с повышенными рисками.

Разработанное учеными программное обеспечение выложено в открытом доступе.

Технология уже сейчас доступна для всех больниц, которые оборудованы масс-спектрометром.

🔗Источник: https://hightech.plus/2020/03/11/analiz-krovi-ukazhet-na-riski-ozhireniya-i-diabeta

🔎HeadHunter запатентовал технологию скоростного поиска вакансий и сотрудников

Патентная заявка описывает изобретение как специализированную систему для поиска вакансий и резюме «в рекомендательных системах подбора персонала с большим количеством записей в базах данных». Суть изобретения сводится к применению особого алгоритма сжатия данных из резюме и вакансий с минимальной потерей смысла. Это значительно ускоряет их обработку, обеспечивая при этом выборку релевантных по тексту и смыслу документов из миллионов резюме и сотен тысяч вакансий за сотни миллисекунд.

Отобранные таким образом данные применяются для ускоренного предварительного отбора вакансий и резюме, и затем с помощью моделей машинного обучения производится точный отбор подходящих кандидатов.

🔗Источник: https://www.cnews.ru/news/top/2020-03-11_v_rossii_zapatentovana_tehnologiya

🗣eWEEK в конце февраля опубликовал мнения лидеров в различных ИТ-компаниях относительно их ожиданий от наступающего года: о новых продуктах, инновационных сервисах, тенденциях и т.д.

Эксперты дали прогнозы развития в сфере ИИ, машинного обучения и роботизированной автоматизации.

Dongyan Wang, вице-президент по ИИ-трансформации в Landing AI:
«В 2020-м мы станем свидетелями развития сквозных, вертикализированных ИИ-платформ, которые позволят клиентам вывести свои ИИ-проекты из стадии пилотов и довести их до финиша»

🔎Больше мнений : https://habr.com/ru/company/jetinfosystems/blog/491720/

👉🏻Читать в первоисточнике: https://www.eweek.com/big-data-and-analytics/predictions-2020-what-to-expect-in-ai-ml-rpa-sectors

🛳Автономное судно Mayflower от IBM пройдет первые испытания

В марте будет протестирован прототип системы искусственного интеллекта AI Captain на основе искусственного интеллекта IBM, благодаря которой автономный корабль Mayflower сможет без участия человека пересечь Атлантический океан.

Для обучения алгоритма было использовано больше миллиона морских изображений, собранных с камер в заливе Плимут-Саунд в Великобритании, а также базы данных с открытым исходным кодом. Благодаря искусственному интеллекту и периферийным вычислительным системам IBM корабль Mayflower во время плавания сможет самостоятельно двигаться в открытом море.

Испытания корабля будут проводиться в Великобритании под наблюдением команды Plymouth Quest – исследовательского судна Плимутской морской лаборатории. Испытание поможет оценить, как работает система искусственного интеллекта AI Captain в реальных условиях морской стихии.

🔗Источник: https://24tv.ua/techno/ru/avtonomnoe_sudno_mayflower_ot_ibm_projdet_pervye_ispytanija_n1294958

Олег Костенко, Chief Product Officer в iFarm Project ищет видео/фото камеры для интеграции в систему машинного зрения наблюдения за посадками

🔗Ссылка на пост: https://www.facebook.com/100000695769147/posts/3034568813242948/?d=n

🏆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