🏢 В Грозном открылся центр прикладного анализа и обработки больших данных

Центр создан на базе Чеченского государственного университета в Грозном. Первый проректор университета Заур Киндаров рассказал, что пока это единственный подобный центр в регионе, и в будущем он должен стать лидером по обработке больших данных в округе.

«Он может быть полезен во всех областях деятельности человека, все, что нужно просчитать, обобщить, сделать анализ: экономический, социальный или политический».

🔗 Источник: https://tass.ru/obschestvo/8040193

Cognitive Pilot создает открытый датасет для обучения беспилотной сельхозтехники // Хайтек.фм

Cognitive Pilot (СП Cognitive Technologies и Сбербанка) вместе с агропромышленным холдингом из Ростова создадут опытный полигон для тестирования систем управления сельхозтехники на основе искусственного интеллекта. В рамках проекта компании будут собирать данные для открытого датасета Cognitive Agro Dataset, их можно будет использовать для обучения автономных сельскохозяйственных машин.

Разработчики планируют завершить работы и опубликовать результаты в начале 2021 года. К этому времени объем базы должен вырасти до 80 тысяч 10-секундных видеозаписей, поясняет VC.ru.

🔗 Сбербанк и Cognitive Technologies создали Cognitive Pilot для развития беспилотных технологий в ноябре 2019 года.

📝 Полезные контакты: 👤 Ольга Ускова, гендиректор Cognitive Pilot

#искусственный_интеллект #беспилотный_транспорт #Cognitive_Pilot

🚊Искусственный интеллект повышает безопасность труда на Дальневосточной железной дороге

Хабаровская механизированная дистанция погрузо-разгрузочных работ и коммерческих операций (МЧ-1) заняла первое место в конкурсе Дальневосточной магистрали благодаря внедрению системы нейросетевой видеоаналитики на производстве.

Подъемные механизмы оснащены приборами ситуационного видеоанализа, что позволяет системе под управлением искусственного интеллекта (ИИ) самообучаться, отслеживать и распознавать правильность действий персонала. Например, надета ли каска, находится ли человек в опасной зоне. Детекторы видеоаналитики позволяют максимально снизить влияние человеческого фактора на рабочий процесс и уменьшить травматизм на производстве, моментально отреагировать на ситуацию и, при необходимости, даже отключить механизмы.

Модернизация системы безопасности МЧ-1 стала первым проектом по внедрению инновационных технологий на основе ИИ на полигоне Дальневосточной магистрали. Регулярная работа, направленная на повышение уровня безопасности на железной дороге, дает свои результаты. В прошлом году уровень производственного травматизма на ДВЖД снизился на 8%, в сравнении с 2018 годом.

🔗Источник: https://dvzd.rzd.ru/news/public/ru?STRUCTURE_ID=60&layer_id=4069&refererLayerId=3941&refererPageId=704&id=115107

📈Группа компаний Abbyy показала двузначный рост доходов

Увеличение спроса на решения Abbyy для бизнеса связано с ростом инвестиций компаний в технологии искусственного интеллекта.

Благодаря интересу компаний к роботизации и расширению возможностей роботов за счет ИИ, значительный рост на мировом рынке показали продажи и лицензирование технологий Abbyy для RPA-вендоров.

🔗https://www.cnews.ru/news/line/2020-03-24_gruppa_kompanij_abbyy_pokazala

👨🏻‍💻Как бизнес может использовать технологии распознавания 🏷Neurodata Lab

Московский ИИ-разработчик подготовил FAQ, в котором подробно рассказал о восьми решениях, которые компании уже могут внедрять в свои бизнес процессы. Среди них распознавание лица, определение эмоций, пола, возраста, сердечного ритма (полный список с техническими требованиями см. в таблице).

Самый простой кейс применения — установка камеры и монитора в торговых точках. В зависимости от определяемого пола и возраста на экране будет демонстрироваться подходящая контекстная реклама. Технология определения позиции тела человека (Body pose detector) может применяться в фитнес-индустрии и здравоохранении. Там же может применяться технология определения сердечного ритма, которая использует обычную веб-камеру вместо нательных датчиков.

🔗 Источник: https://medium.com/@neurodatalab/how-exactly-our-technologies-work-a-detailed-f-a-q-a5974bf00922

😷Видеоаналитика «ЭР-Телекома» поможет бороться с COVID-19

«ЭР-Телеком холдинг» (ТМ «Дом.ru», «Дом.ru Бизнес») и «Форпост» совместно разработали модуль определения защитных масок на лице. Решение помогает оперативно фиксировать появление людей без средств индивидуальной защиты на территории офисов и производств.

Разработка призвана помочь представителям малого и среднего бизнеса, а также крупных предприятий эффективно противодействовать распространению COVID-19. Она представляет собой специальный модуль в системе видеоаналитики, способный в режиме реального времени информировать администраторов о нарушении режима безопасности и оперативно реагировать на возникшую ситуацию. Решение просто в эксплуатации и пригодно для массового масштабирования.

🔗Источник: https://www.cnews.ru/news/line/2020-03-24_videoanalitika_ertelekoma

🔎 #кейс: машинное обучение повышает эффективность поиска металлов в продуктах

Компания Sesotec, производитель оборудования для обнаружения загрязнений и сортировки материалов, представил программное обеспечение THiNK, которое использует машинное обучение для более эффективного поиска металлов и металлических примесей.

Решение ориентировано на соблюдение норм безопасности в пищевой промышленности. THiNK с большой точностью обнаруживает загрязнение продуктов, что особенно актуально для тех, которые хранятся в фольге или другой металлизированной упаковке. В том числе ИИ позволил практически исключить вероятность ошибки при определении посторонних примесей. Таким образом THiNK упрощает для производителей пищевых продуктов соблюдение даже самых строгих международных правил безопасности.

🔗 Источник: https://packagingeurope.com/innovation-spotlight-next-generation-metal-detection/

👉🏻 Смотреть другие кейсы в сфере Foodtech в базе знаний ИИ на ICT.Moscow

📺 #кейс: Обучение нейросетей и распознавание изображений на маломощных процессорах без графического ускорителя

Стартап Z Advanced Computing, Inc. (ZAC) в рамках проекта Smart Home разработал ИИ-алгоритм, который, по словам технического директора Бижана Тадайона, более надежен, устойчив, последователен, а также воспроизводимым с более высокой точностью, чем сверточные нейронные или генеративно-состязательные сети, которые сейчас используют другие компании.

Алгоритм требует меньшего количества обучающих выборок, чем сверточные сети, и при этом обрабатывает изображения высокого разрешения с гораздо меньшей вычислительной мощностью. Это позволяет запускать его на маломощных устройствах — ноутбуках без графического процессора, портативных устройствах. Решение пилотируется компанией BSH Home Appliances (дочерняя компания Bosch).

🔗Источник: https://www.prnewswire.com/news-releases/artificial-intelligence-breakthrough-training-and-image-recognition-on-low-power-cpu-with-no-gpu-via-explainable-ai-for-smart-appliance-pilot-for-bosch-301028296.html

📇В команду My.Games/ Mail.ru на международный AdTech проект нужен сильный Data Scientist.

👉🏻Подробности в посте https://www.facebook.com/597338815/posts/10158330282693816/

👤Алексей Сорокин, занявший второе место на конкурсе GramEval-2020 🚀 делится впечтлениями от участия.
В скором времени модель появится в библиотеке 🏷DeepPavlov.

👉🏻Читать

🚕 Опыт внедрения ИИ в техподдержку Яндекс.Такси

👤Татьяна Савельева из команды по машинному обучению 🏷Яндекс.Такси поделилась инсайтами, рассказала, как автоматизируются сложные процессы, организуется работа разных, на практике применяется Deep learning. Также она подробно описывает принцип работы самой техподдержки в сервисе.

📖 Читать (~15 мин.)

⭐️Полезные каналы

Команда redmadrobot.ru ведет интересный канал @Redmadnews про технологии.

Мини-подборка постов из их канала:
📲 Исследование App Annie о влиянии COVID-19 на мобильную экономику
😷 SimilarWeb о том, какие онлайн-сервисы востребованы у работников на удаленке
💬 Мнение вице-президента по бизнес-технологиям «Тинькофф» Константина Маркелова о принципах построения эффективной экосистемы

👉🏻Подписаться на канал @Redmadnews

***
✅Добавить в друзья: 👤 Артур Большаков, PR в Redmadrobot
✅Изучить кейс Redmadrobot Data Lab в базе знаний об ИИ
✅Посетить ближайший ивент (с онлайн-трансляцией): Android meetup в Redmadrobot

#партнерский_материал

🎧 Подкаст Университета ИТМО «Исследования в машинном обучении — это довольно индивидуальные вещи»

👤Андрей Фильченков, кандидат физико-математических наук, доцент факультета «Информационных технологий и программирования» и руководитель группы машинного обучения международной научной лаборатории «Компьютерные технологии» рассказывает о сложностях, которые ждут начинающих ученых в сфере машинного обучения.

⏱ Таймкоды основных тем обсуждения:
00:00 — представление спикера, примеры сотрудничества с компаниями;
09:07 — трансфер различных решений из одной области в другую и развитие сферы МО;
16:41 — изучение новых результатов, их осмысление и адаптация на практике;
23:48 — открытые разработки, подготовка публикаций и требования к их оформлению;
28:37 — работа специалистов лаборатории, частота выхода результатов их деятельности;
33:04 — выбор области для развития и пререквизиты для старта в сфере МО.

▶️ Слушать на Apple Podcasts (45 мин.)
📖 Читать расшифровку (~30 мин.)

👂Резидент «Сколково» поможет людям с нарушениями слуха работать удаленно

Устройство распознавания речи 🏷«Чарли» на базе искусственного интеллекта от резидента Фонда «Сколково», компании «Сенсор-Тех», получило специальную функцию дистанционного общения.

Подключившись к программе по специальной ссылке, люди с нарушением слуха смогут читать расшифрованную речь собеседника или лектора дома на экране смартфона или компьютера в режиме онлайн. Таким же образом можно проводить рабочие встречи, совещания, любые образовательные мероприятия или выступления. Для этого необходим только доступ к интернету.

🔗 Источник: http://sk.ru/news/b/pressreleases/archive/2020/03/25/rezident-skolkovo-pomozhet-lyudyam-s-narusheniyami-sluha-uchitsya-i-rabotat-udalenno.aspx

Полезные контакты:
👤Денис Кулешов, директор лаборатории «Сенсор-Тех»

🏷 Другие разработки «Сенсор-Тех» на ICT.Moscow

X5 Retail Group увеличили штат дирекции по большим данным на 200 человек

Группа компаний X5 Retail Group нарастила штат дирекции по большим данным до 340 человек, согласно отчету за март 2020 года. Ежедневно компания собирает порядка 7 млн значений данных через программы лояльности и разрабатывает аналитические продукты и сервисы, помогающие конкурировать на рынке.

Всего разрабатывается и развивается несколько десятков сервисов для внутреннего использования и внешних потребителей. В сетях компании уже используются решения по аналитике и управлению ценообразованием, ассортиментом и промоактивностями с помощью инструментов Big Data.

С помощью решения на основе Big Data для автоматизированного формирования ассортимента теперь в сетях осуществляется управление ассортиментом по 28 категориям товаров, составляющим более 60% всех продаж. Новые матрицы ассортимента разрабатываются на основе понимания спроса со стороны клиентов, ролей каждой из категорий товаров и их вклада в общие продажи.

🔗 Источник

***
Изучить подробнее: как Перекресток использует компьютерное зрение для видеоконтроля очередей и вкладки товаров на полках

💬 Константин Корищенко, профессор, завкафедрой «Фондовые рынки и финансовый инжиниринг» РАНХиГС о влиянии big data и цифровых технологий на экономику

«Большие данные — это очень важная история. Но и большие данные, и искусственный интеллект, и системы машинного обучения — это все сильно преувеличенные процессы. Это не значит, что они плохие или не принесут пользы. Просто о том, что искусственный интеллект через 5–10 лет поменяет абсолютно все, говорили еще в 80-е годы. Прошло уже сорок лет, изменения все еще заставляют себя ждать. Не надо преувеличивать значение этих факторов. Как, например, с использованием чат-ботов. Они, наверное, помогают экономить на колл-центрах, решают массу проблем по обзвону, но в нынешнем виде вызывают скорее смех либо раздражение, а не реально решают какие-то бизнес-вопросы».

📖 Читать интервью целиком (~13 мин.)

🚘 #кейс: ИИ для распознавания автомобильных номеров

Инженер Роберт Лучиан Чириак на базе компьютера Raspberry Pi создал систему, которая распознает номер автомобилей в транспортом потоке и с помощью машинного обучения переводит их в текстовый формат.

За работу системы отвечают три отдельных приложения. Первое определяет рамку автомобильного номера, внутри которой будет считываться текст. Второе определяет символы и их порядок на полученном изображении. Третье распознает символы и переводит их в текст.

Устройство состоит из платы Raspberry Pi, камеры, модулей 4G и GPS. Они спрятаны в напечатанный на 3D-принтере корпус, который крепится к зеркалу заднего вида автомобиля.

🔗 Источник: https://www.tomshardware.com/news/raspberry-pi-project-artificial-intelligence-machine-camera

👉🏻 Смотреть другие кейсы в категории в сфере транспорта