Компания «Газпром космические системы» протестировала ИИ для дистанционного выявления нарушений на газопроводах
В ходе пилотного проекта была разработана модель машинного зрения на базе геоаналитической платформы «Сбера» «Геометрия» для выявления потенциальных нарушений правил охраны и эксплуатации газопроводов.
Как отмечают в компании, искусственный интеллект выявляет изменения на газопроводе по паре ортофотопланов, сделанных на заданной территории в разные периоды времени при помощи аэрофотосъемки с беспилотника. В ходе тестирования модель подтвердила обнаружение девяти наиболее встречающихся нарушений вблизи газопроводов: здания, транспорт, строительная деятельность и другое.
В дальнейшем компания планирует внедрить разработку в основную деятельность операторов в качестве «второго мнения» и оснастить решением полевые рабочие места сотрудников. Это поможет сократить время получения результатов патрулирования с нескольких суток до нескольких минут, говорится в сообщении.
🔗 Источник: https://www.gazprom-spacesystems.ru/ru/news/18674/
В ходе пилотного проекта была разработана модель машинного зрения на базе геоаналитической платформы «Сбера» «Геометрия» для выявления потенциальных нарушений правил охраны и эксплуатации газопроводов.
Как отмечают в компании, искусственный интеллект выявляет изменения на газопроводе по паре ортофотопланов, сделанных на заданной территории в разные периоды времени при помощи аэрофотосъемки с беспилотника. В ходе тестирования модель подтвердила обнаружение девяти наиболее встречающихся нарушений вблизи газопроводов: здания, транспорт, строительная деятельность и другое.
В дальнейшем компания планирует внедрить разработку в основную деятельность операторов в качестве «второго мнения» и оснастить решением полевые рабочие места сотрудников. Это поможет сократить время получения результатов патрулирования с нескольких суток до нескольких минут, говорится в сообщении.
🔗 Источник: https://www.gazprom-spacesystems.ru/ru/news/18674/
Зарубежные ученые с помощью ML выявили 863 тыс. природных антибиотиков
Специалисты Технологического университета Квинсленда (QUT) использовали ИИ для обнаружения потенциальных антибиотиков среди неизученных белковых молекул, которые присутствуют в природе.
Система анализирует свойства уже известных коротких белковых молекул, а также определяет структуру пока неизвестных пептидов, инструкции по производству которых присутствуют в различных метагеномах. Так ученые называют всю совокупность обрывков ДНК бактерий и грибков, имеющихся в почве, воде и в других средах.
Используя нейросеть, исследователи проанализировали 63 тыс. метагеномов, а также почти 88 тыс. геномов микроорганизмов. Всего ученые изучили структуру свыше 5,5 млн генов, кодирующих пептиды, а также большого числа уже известных белковых молекул. Это позволило выявить более 863 тыс. пептидов, которые, предположительно, обладают противомикробными свойствами.
🔗 Источник 1: https://nauka.tass.ru/nauka/21003495
🔗 Источник 2: https://www.qut.edu.au/news?id=194915
***
📎 Статья в Cell Press
Специалисты Технологического университета Квинсленда (QUT) использовали ИИ для обнаружения потенциальных антибиотиков среди неизученных белковых молекул, которые присутствуют в природе.
Система анализирует свойства уже известных коротких белковых молекул, а также определяет структуру пока неизвестных пептидов, инструкции по производству которых присутствуют в различных метагеномах. Так ученые называют всю совокупность обрывков ДНК бактерий и грибков, имеющихся в почве, воде и в других средах.
Используя нейросеть, исследователи проанализировали 63 тыс. метагеномов, а также почти 88 тыс. геномов микроорганизмов. Всего ученые изучили структуру свыше 5,5 млн генов, кодирующих пептиды, а также большого числа уже известных белковых молекул. Это позволило выявить более 863 тыс. пептидов, которые, предположительно, обладают противомикробными свойствами.
🔗 Источник 1: https://nauka.tass.ru/nauka/21003495
🔗 Источник 2: https://www.qut.edu.au/news?id=194915
***
📎 Статья в Cell Press
📬Утренняя подборка
● В НГТУ НЭТИ обеспечат компьютерное зрение сварочному роботу для автоматизированной сварки металлов
💼ПМЭФ-2024
● Альянс в сфере искусственного интеллекта и ассоциация участников рынка сферы транспорта и логистики «Цифровой транспорт и логистика» подписали соглашение о сотрудничестве для развития и внедрения ИИ в сферах транспорта и логистики
● СПбГУ совместно с Федеральным медико-биологическим агентством России представил мультимодальную ИИ-систему, которая отслеживает соблюдение регламентов и фиксирует нарушения на этапе производственных работ
● «Ростелеком» и «Т1 Искусственный интеллект» (подразделение Холдинга Т1) подписали соглашение для разработки и развития продуктов в сфере ИИ
● Т-Банк, «Т-Мобайл» и Tele2 будут совместно разрабатывать и внедрять проекты на основе искусственного интеллекта и Big Data для безопасности финансовых и мобильных услуг
● «Сбер» и «Билайн» планируют вместе развивать ИИ-решения для защиты пользователей от телефонных мошенников
🗺За рубежом
● Исследователи Чжэцзянского университета и компании Alibaba представили систему для увеличения точности ответов нейросетей и снижения числа галлюцинаций за счет предоставления ИИ-агентам дополнительной информации
● Американская Sony Pictures намерена применять генеративный искусственный интеллект для сокращения затрат при производстве фильмов
● НКО NOYB обратилась в ЕС с жалобой из-за возможного несанкционированного использования персональных данных пользователей Meta (признана экстремистской и запрещена в РФ) для обучения ИИ-моделей компании
📈Аналитика
● Согласно исследованию Comindware 7,9% российских компаний сегодня применяют искусственный интеллект для обработки данных
💬Мнения
● Глава Сбербанка Герман Греф — о радикальном уменьшении стоимости решений на основе ИИ в ближайшие два года
● Первый заместитель председателя правления Сбербанка Александр Ведяхин — о приросте валового регионального продукта до 7,7% к 2030 году при активном внедрении ИИ
📎Материалы
● Статья «Ведомостей» о применении систем беспилотного управления для общественного рельсового транспорта Москвы
● Колонка в Forbes руководителя научно-исследовательского отдела Yandex Research Артема Бабенко о том, как устроена научная работа внутри бизнеса на примере машинного обучения
● Материал исследователей Madrona о развитии инфраструктуры ИИ-агентов
● Заметка в Modern Diplomacy о сценариях применения ИИ в авиационной отрасли
● Мониторинг новостей СМИ по искусственному интеллекту за 6–7 июня, составленный Национальным центром развития искусственного интеллекта при правительстве РФ
🧑🏻💻Разработчикам
● Датасет FineWeb-Edu, состоящий из 1,3 трлн токенов, от Hugging Face для более эффективного обучения ИИ
● В НГТУ НЭТИ обеспечат компьютерное зрение сварочному роботу для автоматизированной сварки металлов
💼ПМЭФ-2024
● Альянс в сфере искусственного интеллекта и ассоциация участников рынка сферы транспорта и логистики «Цифровой транспорт и логистика» подписали соглашение о сотрудничестве для развития и внедрения ИИ в сферах транспорта и логистики
● СПбГУ совместно с Федеральным медико-биологическим агентством России представил мультимодальную ИИ-систему, которая отслеживает соблюдение регламентов и фиксирует нарушения на этапе производственных работ
● «Ростелеком» и «Т1 Искусственный интеллект» (подразделение Холдинга Т1) подписали соглашение для разработки и развития продуктов в сфере ИИ
● Т-Банк, «Т-Мобайл» и Tele2 будут совместно разрабатывать и внедрять проекты на основе искусственного интеллекта и Big Data для безопасности финансовых и мобильных услуг
● «Сбер» и «Билайн» планируют вместе развивать ИИ-решения для защиты пользователей от телефонных мошенников
🗺За рубежом
● Исследователи Чжэцзянского университета и компании Alibaba представили систему для увеличения точности ответов нейросетей и снижения числа галлюцинаций за счет предоставления ИИ-агентам дополнительной информации
● Американская Sony Pictures намерена применять генеративный искусственный интеллект для сокращения затрат при производстве фильмов
● НКО NOYB обратилась в ЕС с жалобой из-за возможного несанкционированного использования персональных данных пользователей Meta (признана экстремистской и запрещена в РФ) для обучения ИИ-моделей компании
📈Аналитика
● Согласно исследованию Comindware 7,9% российских компаний сегодня применяют искусственный интеллект для обработки данных
💬Мнения
● Глава Сбербанка Герман Греф — о радикальном уменьшении стоимости решений на основе ИИ в ближайшие два года
● Первый заместитель председателя правления Сбербанка Александр Ведяхин — о приросте валового регионального продукта до 7,7% к 2030 году при активном внедрении ИИ
📎Материалы
● Статья «Ведомостей» о применении систем беспилотного управления для общественного рельсового транспорта Москвы
● Колонка в Forbes руководителя научно-исследовательского отдела Yandex Research Артема Бабенко о том, как устроена научная работа внутри бизнеса на примере машинного обучения
● Материал исследователей Madrona о развитии инфраструктуры ИИ-агентов
● Заметка в Modern Diplomacy о сценариях применения ИИ в авиационной отрасли
● Мониторинг новостей СМИ по искусственному интеллекту за 6–7 июня, составленный Национальным центром развития искусственного интеллекта при правительстве РФ
🧑🏻💻Разработчикам
● Датасет FineWeb-Edu, состоящий из 1,3 трлн токенов, от Hugging Face для более эффективного обучения ИИ
📌Самое заметное из аналитики о российском рынке ИИ
Ретроспектива самого заметного об искусственном интеллекте (ИИ) за последние недели: о чем говорили и писали российские медиа, компании и власти.
Аналитическая повестка в области ИИ в мае была представлена замерами и прогнозами применения ИИ бизнесом и органами власти, а также оценкой экономических эффектов. Так, аналитики НАФИ подсчитали, что в бизнесе ИИ применяет каждая третья компания, эксперты «Анкетолог» говорили о результатах технологии при выполнении рабочих задач, специалисты «Яков и Партнёры» утверждали, что почти 70% российских компаний используют нейросети в онлайн-продажах, а в «Сколково» оценили рост годовой выручки медицинских ИИ-стартапов на уровне 35%.
В мае Минздрав РФ при участии РАНХиГС и ФГБУ «ЦНИИОИЗ» представил обзор ИИ-патентов в сфере здравоохранения за 2023 год. Россия вошла в топ-15 стран по направлению «Технологии языковых моделей в медицине» с показателем в 45 патентных семейств. При этом распределение запатентованных решений совпадает с мировыми трендами.
Еще одной темой стали рейтинги: «Билайн» и Brand Analytics представили список вузов, научных центров и регионов, упоминавшихся в отечественных СМИ и социальных медиа в контексте работы с ИИ и большими данными. А онлайн-издание ICT-Online сравнило российские сервисы генерации голоса. Лидерами эксперимента стали проекты «Сбера», «Яндекса», MTS AI и ГК ЦРТ.
Также аналитики продолжили публиковать данные об использовании нейросетей на потребительском рынке: в «Авито Работа» изучили, насколько популярен ИИ среди пользователей их площадки при поиске работы. В SuperJob представили оценку применения нейросетей столичными студентами в учебе: по их данным, уже почти половина (43%) учащихся в высших учебных заведениях обращаются к ИИ-моделям в процессе обучения.
→ Другие темы в ежемесячной подборке ICT.Moscow
Помимо искусственного интеллекта, в ней есть показатели развития ИКТ в целом, аналитика и исследования по темам программного обеспечения, электроники и устройств умного дома, облачных вычислений, информационной безопасности, робототехники, а также отчетность компаний и сведения о цифровом потреблении.
Ретроспектива самого заметного об искусственном интеллекте (ИИ) за последние недели: о чем говорили и писали российские медиа, компании и власти.
Аналитическая повестка в области ИИ в мае была представлена замерами и прогнозами применения ИИ бизнесом и органами власти, а также оценкой экономических эффектов. Так, аналитики НАФИ подсчитали, что в бизнесе ИИ применяет каждая третья компания, эксперты «Анкетолог» говорили о результатах технологии при выполнении рабочих задач, специалисты «Яков и Партнёры» утверждали, что почти 70% российских компаний используют нейросети в онлайн-продажах, а в «Сколково» оценили рост годовой выручки медицинских ИИ-стартапов на уровне 35%.
В мае Минздрав РФ при участии РАНХиГС и ФГБУ «ЦНИИОИЗ» представил обзор ИИ-патентов в сфере здравоохранения за 2023 год. Россия вошла в топ-15 стран по направлению «Технологии языковых моделей в медицине» с показателем в 45 патентных семейств. При этом распределение запатентованных решений совпадает с мировыми трендами.
Еще одной темой стали рейтинги: «Билайн» и Brand Analytics представили список вузов, научных центров и регионов, упоминавшихся в отечественных СМИ и социальных медиа в контексте работы с ИИ и большими данными. А онлайн-издание ICT-Online сравнило российские сервисы генерации голоса. Лидерами эксперимента стали проекты «Сбера», «Яндекса», MTS AI и ГК ЦРТ.
Также аналитики продолжили публиковать данные об использовании нейросетей на потребительском рынке: в «Авито Работа» изучили, насколько популярен ИИ среди пользователей их площадки при поиске работы. В SuperJob представили оценку применения нейросетей столичными студентами в учебе: по их данным, уже почти половина (43%) учащихся в высших учебных заведениях обращаются к ИИ-моделям в процессе обучения.
→ Другие темы в ежемесячной подборке ICT.Moscow
Помимо искусственного интеллекта, в ней есть показатели развития ИКТ в целом, аналитика и исследования по темам программного обеспечения, электроники и устройств умного дома, облачных вычислений, информационной безопасности, робототехники, а также отчетность компаний и сведения о цифровом потреблении.
📬Утренняя подборка
● ФОМС совместно с Минздравом РФ рассматривает возможность включения в программу ОМС описания флюорографии и КТ головного мозга с использованием ИИ
💼ПМЭФ-2024
● Правительство РФ до конца года планирует утвердить единую программу исследований и разработок в сфере ИИ. Также обсуждается уменьшение налога на прибыль для проектов, связанных с ИИ
● Минцифры начало тестировать ИИ-модели от «Яндекса» и «Сбера» на «Госуслугах» для консультации пользователей
● ВТБ и власти Санкт-Петербурга подписали соглашение, в рамках которого в городе запустят пилотный проект по оплате проезда в метрополитене с помощью биометрии
● 🗂NtechLab разрабатывает нейросеть для раннего выявления признаков болезни Альцгеймера, деменции и других нейродегенеративных заболеваний
🗺За рубежом
● Минфин Турции приступил к реализации новых методов контроля государственных расходов на основе ИИ
● Apple планирует анонсировать на конференции WWDC 2024 новую ИИ-систему Apple Intelligence для своих устройств
● Сингапурская Alibaba Cloud представила ИИ-модель Qwen2 в пяти разных размерах
📈Аналитика
● По информации Epoch AI, запасы общедоступных обучающих данных для тренировки искусственного интеллекта закончатся между 2026 и 2032 годами
📎Материалы
● Интервью «Ведомостей» с руководителем блока «Технологическое развитие» Сбербанка Андреем Белевцевым о перспективных сферах для внедрения искусственного интеллекта
● Заметка CNBC о развитии тестирования беспилотного транспорта в Пекине (Китай) и США
● Материал The Guardian о возможном внедрении ИИ в систему здравоохранения Великобритании для прогнозирования сердечных приступов пациентов
🙋Ищут
● Центр робототехники «Сбера» в поисках ряда специалистов для работы по направлениям «роботизация логистики», «мобильные и антропоморфные роботы» и другим. Узнать подробности и откликнуться можно здесь
● ФОМС совместно с Минздравом РФ рассматривает возможность включения в программу ОМС описания флюорографии и КТ головного мозга с использованием ИИ
💼ПМЭФ-2024
● Правительство РФ до конца года планирует утвердить единую программу исследований и разработок в сфере ИИ. Также обсуждается уменьшение налога на прибыль для проектов, связанных с ИИ
● Минцифры начало тестировать ИИ-модели от «Яндекса» и «Сбера» на «Госуслугах» для консультации пользователей
● ВТБ и власти Санкт-Петербурга подписали соглашение, в рамках которого в городе запустят пилотный проект по оплате проезда в метрополитене с помощью биометрии
● 🗂NtechLab разрабатывает нейросеть для раннего выявления признаков болезни Альцгеймера, деменции и других нейродегенеративных заболеваний
🗺За рубежом
● Минфин Турции приступил к реализации новых методов контроля государственных расходов на основе ИИ
● Apple планирует анонсировать на конференции WWDC 2024 новую ИИ-систему Apple Intelligence для своих устройств
● Сингапурская Alibaba Cloud представила ИИ-модель Qwen2 в пяти разных размерах
📈Аналитика
● По информации Epoch AI, запасы общедоступных обучающих данных для тренировки искусственного интеллекта закончатся между 2026 и 2032 годами
📎Материалы
● Интервью «Ведомостей» с руководителем блока «Технологическое развитие» Сбербанка Андреем Белевцевым о перспективных сферах для внедрения искусственного интеллекта
● Заметка CNBC о развитии тестирования беспилотного транспорта в Пекине (Китай) и США
● Материал The Guardian о возможном внедрении ИИ в систему здравоохранения Великобритании для прогнозирования сердечных приступов пациентов
🙋Ищут
● Центр робототехники «Сбера» в поисках ряда специалистов для работы по направлениям «роботизация логистики», «мобильные и антропоморфные роботы» и другим. Узнать подробности и откликнуться можно здесь
Ученые ННГУ задействовали ИИ для определения глубины ожога
Специалисты Университета им. Н.И. Лобачевского разработали метод бесконтактной оптической биопсии ожогов. Для этого они использовали оптическую когерентную томографию, позволяющую в режиме реального времени визуализировать глубинные слои кожи, а также создали и запатентовали приложение Lumen Stratis для визуального статистического анализа таких изображений.
Как сообщают в вузе, обработка изображений поврежденной кожи помогает более четко фиксировать наличие или отсутствие оптических слоев, определяющих степень повреждения кожи, а также наличие или отсутствие кожных придатков. Это позволяет снизить субъективность оценки тяжести повреждения при ожоговой травме и правильно определить тактику необходимого лечения.
🔗 Источник: http://www.unn.ru/site/about/news/iskusstvennyj-intellekt-pomozhet-opredelit-glubinu-ozhoga
Специалисты Университета им. Н.И. Лобачевского разработали метод бесконтактной оптической биопсии ожогов. Для этого они использовали оптическую когерентную томографию, позволяющую в режиме реального времени визуализировать глубинные слои кожи, а также создали и запатентовали приложение Lumen Stratis для визуального статистического анализа таких изображений.
Как сообщают в вузе, обработка изображений поврежденной кожи помогает более четко фиксировать наличие или отсутствие оптических слоев, определяющих степень повреждения кожи, а также наличие или отсутствие кожных придатков. Это позволяет снизить субъективность оценки тяжести повреждения при ожоговой травме и правильно определить тактику необходимого лечения.
🔗 Источник: http://www.unn.ru/site/about/news/iskusstvennyj-intellekt-pomozhet-opredelit-glubinu-ozhoga
Зарубежные ученые с помощью нового ПО проследили источники информации LLM
Специалисты Университета Уотерлу и Йоркского университета (Канада), а также американской компании AT&T представили cистему под названием RAGE. Она позволяет проследить источники информации, которую языковые модели применяют для генерации ответов, и решить проблему галлюцинаций, в том числе при использовании методики RAG (при которой алгоритмы ищут информацию для ответов во внешних базах данных).
Система может показать, как изменения в наборе внешних источников или их порядке приводят к другому ответу LLM. RAGE визуализирует распределение ответов и определяет правила, связывающие результат генерации с наличием/отсутствием конкретных источников. В основе системы лежит модель Llama-2-7B компании Meta (признана экстремистской и запрещена в РФ).
В дальнейшем разработчики планируют проанализировать происхождение ответов, важность порядка используемой для генерации ответа информации и влияние ранжирования релевантных источников на конечный результат.
🔗 Источник: https://ai.sber.ru/post/novoe-po-pozvolyaet-opredelit,-otkuda-llm-beret-informaciu
***
📎 Статья на arxiv.org
Специалисты Университета Уотерлу и Йоркского университета (Канада), а также американской компании AT&T представили cистему под названием RAGE. Она позволяет проследить источники информации, которую языковые модели применяют для генерации ответов, и решить проблему галлюцинаций, в том числе при использовании методики RAG (при которой алгоритмы ищут информацию для ответов во внешних базах данных).
Система может показать, как изменения в наборе внешних источников или их порядке приводят к другому ответу LLM. RAGE визуализирует распределение ответов и определяет правила, связывающие результат генерации с наличием/отсутствием конкретных источников. В основе системы лежит модель Llama-2-7B компании Meta (признана экстремистской и запрещена в РФ).
В дальнейшем разработчики планируют проанализировать происхождение ответов, важность порядка используемой для генерации ответа информации и влияние ранжирования релевантных источников на конечный результат.
🔗 Источник: https://ai.sber.ru/post/novoe-po-pozvolyaet-opredelit,-otkuda-llm-beret-informaciu
***
📎 Статья на arxiv.org
📬Утренняя подборка
● Фонд суверенных технологий НТИ планирует запустить три новых субфонда, которые будут инвестировать в проекты в области беспилотной авиации, ИИ, робототехники и другие. Общая сумма вложений составит 18 млрд руб.
● «Сбер» в сотрудничестве с Первым Санкт-Петербургским государственным медицинским университетом им. И.П. Павлова будет обучать 🏷GigaChat отдельным медицинским специальностям
● «Россети» и «Сбер» планируют взаимодействовать для разработки и применения ИИ-решений в электроэнергетике
● В Московском авиационном институте разработали воздушный беспилотник «Контур», оснащенный громкоговорителем и видеоаналитикой, для охраны объектов
● Книжный сервис «Букмейт» внедрил «виртуального рассказчика», который разработан на базе комплекса речевых технологий «Яндекса»
🗺За рубежом
● Правительство США отказывается от планов по закрытию угольных электростанций из-за спроса на электроэнергию на фоне развития ИИ
● Apple анонсировала набор ИИ-функций Apple Intelligence и партнерство с OpenAI
● Американский предприниматель Илон Маск может запретить использование техники Apple в своих компаниях, если она интегрирует ИИ от разработчика OpenAI на уровне операционной системы
● Итальянский стартап iGenius, занимающийся развитием генеративного ИИ, намерен привлечь $698 млн
📈Аналитика
● Согласно исследованию Hi-Tech Mail.ru (проект VK) 49% россиян считают, что искусственный интеллект способен заменить человека, но только в решении рутинных задач
💬Мнения
● Член Совета директоров Страхового Дома ВСК Ольга Сорокина — о регулировании и роли искусственного интеллекта в страховании
📎Материалы
● Колонка на «Хабре» руководителя команды разработки одного из международных проектов по созданию сильного искусственного интеллекта о безопасности ИИ
● Заметка Axios о поддержке стартапа Harmonic, который занимается созданием ИИ-системы для решения сложных математических задач
● Фонд суверенных технологий НТИ планирует запустить три новых субфонда, которые будут инвестировать в проекты в области беспилотной авиации, ИИ, робототехники и другие. Общая сумма вложений составит 18 млрд руб.
● «Сбер» в сотрудничестве с Первым Санкт-Петербургским государственным медицинским университетом им. И.П. Павлова будет обучать 🏷GigaChat отдельным медицинским специальностям
● «Россети» и «Сбер» планируют взаимодействовать для разработки и применения ИИ-решений в электроэнергетике
● В Московском авиационном институте разработали воздушный беспилотник «Контур», оснащенный громкоговорителем и видеоаналитикой, для охраны объектов
● Книжный сервис «Букмейт» внедрил «виртуального рассказчика», который разработан на базе комплекса речевых технологий «Яндекса»
🗺За рубежом
● Правительство США отказывается от планов по закрытию угольных электростанций из-за спроса на электроэнергию на фоне развития ИИ
● Apple анонсировала набор ИИ-функций Apple Intelligence и партнерство с OpenAI
● Американский предприниматель Илон Маск может запретить использование техники Apple в своих компаниях, если она интегрирует ИИ от разработчика OpenAI на уровне операционной системы
● Итальянский стартап iGenius, занимающийся развитием генеративного ИИ, намерен привлечь $698 млн
📈Аналитика
● Согласно исследованию Hi-Tech Mail.ru (проект VK) 49% россиян считают, что искусственный интеллект способен заменить человека, но только в решении рутинных задач
💬Мнения
● Член Совета директоров Страхового Дома ВСК Ольга Сорокина — о регулировании и роли искусственного интеллекта в страховании
📎Материалы
● Колонка на «Хабре» руководителя команды разработки одного из международных проектов по созданию сильного искусственного интеллекта о безопасности ИИ
● Заметка Axios о поддержке стартапа Harmonic, который занимается созданием ИИ-системы для решения сложных математических задач
«Яндекс» выложил в открытый доступ библиотеку YaFSDP для ускорения обучения LLM
Как отмечают в компании, библиотека YaFSDP до 25% ускоряет обучение больших языковых моделей — как собственной разработки, так и сторонних, с открытым с исходным кодом. Показатель будет зависеть от архитектуры и параметров нейросети. Также YaFSDP позволяет расходовать до 20% меньше ресурсов графических процессоров (GPU).
«Яндекс» разработал решение, когда обучал свою модель 🏷YandexGPT 3. В компании рассчитывают, что библиотека должна помочь стартапам и научным проектам сократить расходы на оборудование для обучения как языковых моделей, так и других нейросетей — например тех, которые генерируют изображения.
🔗 Источник: https://ir.yandex.ru/press-releases?year=2024&id=01-11-06-2024
***
📎 YaFSDP на GitHub
📎 Подробнее можно прочитать в статье на «Хабре»
Как отмечают в компании, библиотека YaFSDP до 25% ускоряет обучение больших языковых моделей — как собственной разработки, так и сторонних, с открытым с исходным кодом. Показатель будет зависеть от архитектуры и параметров нейросети. Также YaFSDP позволяет расходовать до 20% меньше ресурсов графических процессоров (GPU).
«Яндекс» разработал решение, когда обучал свою модель 🏷YandexGPT 3. В компании рассчитывают, что библиотека должна помочь стартапам и научным проектам сократить расходы на оборудование для обучения как языковых моделей, так и других нейросетей — например тех, которые генерируют изображения.
🔗 Источник: https://ir.yandex.ru/press-releases?year=2024&id=01-11-06-2024
***
📎 YaFSDP на GitHub
📎 Подробнее можно прочитать в статье на «Хабре»
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Компания Datana внедрила видеоаналитику для мониторинга работ подземной техники на руднике «Норникеля»
Проект под названием «Аналитика работы горной техники (самоходных буровых установок и анкероустановщиков) на базе компьютерного зрения, телеметрии и искусственного интеллекта» продолжался 10 месяцев на руднике «Скалистый». В течение этого времени был разработан программно-аппаратный комплекс для мониторинга и аналитики подземных горнопроходческих работ, после чего он тестировался на выделенном парке техники.
По данным компании, решение среди прочего распознает и фиксирует действия техники и контролирует ее состояние, обнаруживает человека в опасной зоне, а также постороннюю технику в зоне движения.
В дальнейшем «Норникель» планирует внедрить разработку на остальных рудниках компании, отметил Алексей Тестин, директор центра развития цифровых технологий предприятия.
🔗 Источник 1: https://yangx.top/DatanaXP/272
🔗 Источник 2: https://yangx.top/DatanaXP/233
🔗 Источник 3: https://www.cnews.ru/news/line/2024-06-10_datana_vnedrila_videoanalitiku
Проект под названием «Аналитика работы горной техники (самоходных буровых установок и анкероустановщиков) на базе компьютерного зрения, телеметрии и искусственного интеллекта» продолжался 10 месяцев на руднике «Скалистый». В течение этого времени был разработан программно-аппаратный комплекс для мониторинга и аналитики подземных горнопроходческих работ, после чего он тестировался на выделенном парке техники.
По данным компании, решение среди прочего распознает и фиксирует действия техники и контролирует ее состояние, обнаруживает человека в опасной зоне, а также постороннюю технику в зоне движения.
В дальнейшем «Норникель» планирует внедрить разработку на остальных рудниках компании, отметил Алексей Тестин, директор центра развития цифровых технологий предприятия.
🔗 Источник 1: https://yangx.top/DatanaXP/272
🔗 Источник 2: https://yangx.top/DatanaXP/233
🔗 Источник 3: https://www.cnews.ru/news/line/2024-06-10_datana_vnedrila_videoanalitiku
📬Утренняя подборка
● Московская и Воронежская области присоединились к платформе с медицинскими сервисами искусственного интеллекта, разработанной в Центре диагностики и телемедицины столицы
● На работу научно-производственного центра БПЛА в Новосибирской области в течение 2024–2026 годов направят более 120 млрд руб.
● В РЖД к 2026 году планируют запустить полностью беспилотный поезд, оборудованный отечественными системами
🗺За рубежом
● Южнокорейские производители чипов для ИИ Rebellions и Sapeon проведут слияние для конкуренции с NVIDIA и другими вендорами
● Stability AI представила ИИ-модель Stable Diffusion Medium для генерации изображений по текстовому описанию
● Исследователи Гарвардского университета и DeepMind создали нейросеть для изучения в виртуальном пространстве мозговой активности крыс, которая возникает при движении грызунов
📈Аналитика
● По данным Impact Research, в США за год количество педагогов, которые познакомились с чат-ботом ChatGPT, увеличилось с 55% до 79%
📎Материалы
● Колонка в ТАСС генерального директора Института AIRI Ивана Оселедца о развитии генеративного ИИ в ближайшие годы
● Заметка Bloomberg о планах Samsung по развитию производства ИИ-чипов
● Колонка в «Известиях» профессора МГИМО Елены Зиновьевой о том, как развитие ИИ становится частью геополитики и какие успехи есть у России в этой сфере
🙋Ищут
● «Академия бизнеса Б1» ищет желающих принять участие в опросе по применению ИИ в проектном менеджменте. Узнать подробности и ответить на вопросы можно здесь
● «Софт Бизнес Системы» ищет AI/ML-разработчика. Узнать подробности можно здесь, отправить резюме — на почту [email protected]
● Московская и Воронежская области присоединились к платформе с медицинскими сервисами искусственного интеллекта, разработанной в Центре диагностики и телемедицины столицы
● На работу научно-производственного центра БПЛА в Новосибирской области в течение 2024–2026 годов направят более 120 млрд руб.
● В РЖД к 2026 году планируют запустить полностью беспилотный поезд, оборудованный отечественными системами
🗺За рубежом
● Южнокорейские производители чипов для ИИ Rebellions и Sapeon проведут слияние для конкуренции с NVIDIA и другими вендорами
● Stability AI представила ИИ-модель Stable Diffusion Medium для генерации изображений по текстовому описанию
● Исследователи Гарвардского университета и DeepMind создали нейросеть для изучения в виртуальном пространстве мозговой активности крыс, которая возникает при движении грызунов
📈Аналитика
● По данным Impact Research, в США за год количество педагогов, которые познакомились с чат-ботом ChatGPT, увеличилось с 55% до 79%
📎Материалы
● Колонка в ТАСС генерального директора Института AIRI Ивана Оселедца о развитии генеративного ИИ в ближайшие годы
● Заметка Bloomberg о планах Samsung по развитию производства ИИ-чипов
● Колонка в «Известиях» профессора МГИМО Елены Зиновьевой о том, как развитие ИИ становится частью геополитики и какие успехи есть у России в этой сфере
🙋Ищут
● «Академия бизнеса Б1» ищет желающих принять участие в опросе по применению ИИ в проектном менеджменте. Узнать подробности и ответить на вопросы можно здесь
● «Софт Бизнес Системы» ищет AI/ML-разработчика. Узнать подробности можно здесь, отправить резюме — на почту [email protected]
В НИУ ВШЭ применили классические алгоритмы обучения с подкреплением для настройки генеративных потоковых сетей
Это позволило улучшить работу GFlowNets (генеративных потоковых сетей), которые применяются для решения научных задач на этапах моделирования, генерации гипотез и экспериментального проектирования.
В частности, ученые показали, что задача обучения генеративных потоковых сетей максимально схожа с общей задачей обучения с подкреплением, а также применили специализированные методы обучения с подкреплением для генерации дискретных объектов, например молекулярных графов. «В рамках задачи моделирования молекул лекарств с заданными свойствами за время обучения <...> метода было сгенерировано на 30% больше высококачественных молекул, чем у существующих методов», — отмечают в НИУ ВШЭ.
Исследователи подчеркивают, что использование методов обучения с подкреплением позволит ускорить прогресс развития новых методов в медицинской химии, материаловедении, энергетике, биотехнологиях.
🔗 Источник: https://www.cnews.ru/news/line/2024-06-13_obuchenie_s_podkrepleniem
***
📎 Статья на arxiv.org
Это позволило улучшить работу GFlowNets (генеративных потоковых сетей), которые применяются для решения научных задач на этапах моделирования, генерации гипотез и экспериментального проектирования.
В частности, ученые показали, что задача обучения генеративных потоковых сетей максимально схожа с общей задачей обучения с подкреплением, а также применили специализированные методы обучения с подкреплением для генерации дискретных объектов, например молекулярных графов. «В рамках задачи моделирования молекул лекарств с заданными свойствами за время обучения <...> метода было сгенерировано на 30% больше высококачественных молекул, чем у существующих методов», — отмечают в НИУ ВШЭ.
Исследователи подчеркивают, что использование методов обучения с подкреплением позволит ускорить прогресс развития новых методов в медицинской химии, материаловедении, энергетике, биотехнологиях.
🔗 Источник: https://www.cnews.ru/news/line/2024-06-13_obuchenie_s_podkrepleniem
***
📎 Статья на arxiv.org
📬Утренняя подборка
● «Яндекс» создаст отдельный бренд для проектов, связанных с беспилотными автомобилями и роботами-доставщиками
● Резидент инновационного научно-технологического центра «Аэрокосмическая долина» (Рязанская область) «Эколибри» привлек 270 млн руб. от Фонда НТИ на серийное производство гражданских воздушных беспилотников
● ИИ-разработчик Softlogic инвестирует 2 млрд руб. в производство комплексов видеонаблюдения для БПЛА, оснащенных ИИ
● Производитель шин «Кордиант» задействует систему на базе компьютерного зрения «Сбер Бизнес Софт» для контроля качества продукции
● «Норникель» за счет внедрения ИИ планирует заработать около $100 млн в 2024 году
🗺За рубежом
● Ученые американской Национальной лаборатории Ок-Ридж создали ИИ-систему для синтеза и исследования материалов
● Компания Tempus AI (США), использующая ИИ для обработки медицинских данных, привлекла $410,7 млн
📈Аналитика
● По данным Фонда «ЦСР «Северо-Запад», экспансия ИИ в инженерное ПО на основе LLM входит в число основных трендов развития технологии в области инженерного софта
📎Материалы
● Статья «Ведомостей» о предложении экспертов МВФ по использованию новой методики обучения LLM при выработке этических экономических рекомендаций
● Материал Bloomberg о подробностях соглашения по интеграции ChatGPT в iPhone между OpenAI и Apple
● Статья Reuters о новых правилах ЕС для ИИ-разработчиков
📌 Утренняя подборка со следующей недели уходит на каникулы. Новый выпуск выйдет в понедельник, 1 июля
● «Яндекс» создаст отдельный бренд для проектов, связанных с беспилотными автомобилями и роботами-доставщиками
● Резидент инновационного научно-технологического центра «Аэрокосмическая долина» (Рязанская область) «Эколибри» привлек 270 млн руб. от Фонда НТИ на серийное производство гражданских воздушных беспилотников
● ИИ-разработчик Softlogic инвестирует 2 млрд руб. в производство комплексов видеонаблюдения для БПЛА, оснащенных ИИ
● Производитель шин «Кордиант» задействует систему на базе компьютерного зрения «Сбер Бизнес Софт» для контроля качества продукции
● «Норникель» за счет внедрения ИИ планирует заработать около $100 млн в 2024 году
🗺За рубежом
● Ученые американской Национальной лаборатории Ок-Ридж создали ИИ-систему для синтеза и исследования материалов
● Компания Tempus AI (США), использующая ИИ для обработки медицинских данных, привлекла $410,7 млн
📈Аналитика
● По данным Фонда «ЦСР «Северо-Запад», экспансия ИИ в инженерное ПО на основе LLM входит в число основных трендов развития технологии в области инженерного софта
📎Материалы
● Статья «Ведомостей» о предложении экспертов МВФ по использованию новой методики обучения LLM при выработке этических экономических рекомендаций
● Материал Bloomberg о подробностях соглашения по интеграции ChatGPT в iPhone между OpenAI и Apple
● Статья Reuters о новых правилах ЕС для ИИ-разработчиков
📌 Утренняя подборка со следующей недели уходит на каникулы. Новый выпуск выйдет в понедельник, 1 июля
«Яндекс» создаст отдельный бренд для беспилотных автомобилей и роботов-доставщиков
Все проекты компании, связанные с беспилотными автомобилями и роботами-доставщиками, планируется развивать внутри одного направления под брендом «Автономный транспорт». Компания уже подала заявку на соответствующий товарный знак.
Команда направления будет отвечать за разработку программного обеспечения и компонентов, а также создание роботов и беспилотных автомобилей. По информации источников, эта работа ведется в Москве.
🔗 Источник: https://tass.ru/ekonomika/21094173
***
📎 «Яндекс» начал заниматься производством беспилотных автомобилей в 2017 году. Их первые испытания на улицах городов стартовали в 2018 году в Москве и Иннополисе. В июне 2023 года «Яндекс» запустил тестирование роботакси в столичном районе Ясенево.
📎 Беспилотных роботов-курьеров для перевозки небольших грузов «Яндекс» представил в 2019 году. В этом году компания планировала вдвое увеличить флот своих роботов-курьеров, со 130 до 260 единиц.
Все проекты компании, связанные с беспилотными автомобилями и роботами-доставщиками, планируется развивать внутри одного направления под брендом «Автономный транспорт». Компания уже подала заявку на соответствующий товарный знак.
Команда направления будет отвечать за разработку программного обеспечения и компонентов, а также создание роботов и беспилотных автомобилей. По информации источников, эта работа ведется в Москве.
🔗 Источник: https://tass.ru/ekonomika/21094173
***
📎 «Яндекс» начал заниматься производством беспилотных автомобилей в 2017 году. Их первые испытания на улицах городов стартовали в 2018 году в Москве и Иннополисе. В июне 2023 года «Яндекс» запустил тестирование роботакси в столичном районе Ясенево.
📎 Беспилотных роботов-курьеров для перевозки небольших грузов «Яндекс» представил в 2019 году. В этом году компания планировала вдвое увеличить флот своих роботов-курьеров, со 130 до 260 единиц.
📖 Почитать на выходных: заметка на «Хабре» об источниках энергии для LLM
В материале MTS Web Services рассказывается о возросшем потреблении электроэнергии ЦОД и будущих капитальных затратах центров в результате быстрого развития ИИ. Также приводятся примеры решений, используемых сегодня компаниями по всему миру для питания центров обработки данных. Среди них — никель-цинковые аккумуляторы, водородные топливные элементы, малые модульные реакторы, термоэлектрические генераторы и другие.
Кроме того, в материале говорится о системах охлаждения ЦОД, оптимизации специального софта для управления инфраструктурой таких центров и других действиях для снижения энергопотребления.
👉🏻 Читать материал
В материале MTS Web Services рассказывается о возросшем потреблении электроэнергии ЦОД и будущих капитальных затратах центров в результате быстрого развития ИИ. Также приводятся примеры решений, используемых сегодня компаниями по всему миру для питания центров обработки данных. Среди них — никель-цинковые аккумуляторы, водородные топливные элементы, малые модульные реакторы, термоэлектрические генераторы и другие.
Кроме того, в материале говорится о системах охлаждения ЦОД, оптимизации специального софта для управления инфраструктурой таких центров и других действиях для снижения энергопотребления.
👉🏻 Читать материал
Ученые МГУ сообщили о повышении точности анализа трафика сетей 5G с помощью ML
Специалисты факультета ВМК МГУ представили результаты исследования о развитии вероятностно-информированного подхода в ML для прогнозирования характеристик сетевого трафика и детектирования событий в нем. В частности, они предложили регрессионную модель глубокой гауссовой смеси, в которой сначала выполняется предварительная кластеризация на основе нейронной сети и конечных нормальных смесей. Затем эта информация используется в качестве входных данных для алгоритмов машинного обучения с учителем.
По словам ученых, развитие предлагаемых методов актуально для решения задач оптимизации производительности телеком-сетей и управления качеством обслуживания. Это способствует повышению эффективности, надежности и устойчивости к внешним сбоям, а также снижению затрат на эксплуатацию и обслуживание.
🔗 Источник: https://msu.ru/news/novosti-nauki/uchenye-mgu-povysili-tochnost-analiza-trafika-5g-setey.html
***
📃 Результаты исследования опубликованы в журнале Computer Networks
Специалисты факультета ВМК МГУ представили результаты исследования о развитии вероятностно-информированного подхода в ML для прогнозирования характеристик сетевого трафика и детектирования событий в нем. В частности, они предложили регрессионную модель глубокой гауссовой смеси, в которой сначала выполняется предварительная кластеризация на основе нейронной сети и конечных нормальных смесей. Затем эта информация используется в качестве входных данных для алгоритмов машинного обучения с учителем.
По словам ученых, развитие предлагаемых методов актуально для решения задач оптимизации производительности телеком-сетей и управления качеством обслуживания. Это способствует повышению эффективности, надежности и устойчивости к внешним сбоям, а также снижению затрат на эксплуатацию и обслуживание.
🔗 Источник: https://msu.ru/news/novosti-nauki/uchenye-mgu-povysili-tochnost-analiza-trafika-5g-setey.html
***
📃 Результаты исследования опубликованы в журнале Computer Networks
Разработчики смогут получить открытые данные ведомств для обучения ИИ
Минэкономразвития разработало порядок раскрытия данных госведомств в интернете. Из него следует, что теперь государственный или муниципальный орган может признать информацию общедоступной по запросу физических и юридических лиц и опубликовать ее на сайте ведомства в виде массива в разделе под названием «Открытые данные».
Принимать решение о размещении госорганы будут на основе общественной потребности в такой информации. По словам представителя Минэкономразвития, в спецразделах будут публиковаться разные данные, кроме персональных (ПД). Компании смогут использовать сведения для обучения моделей ИИ бесплатно.
🔗 Источник: https://www.vedomosti.ru/technology/articles/2024/06/17/1044118-kompanii-poluchat-otkritie-dannie-vedomstv-dlya-obucheniya-ii
***
📃 Текст документа
Минэкономразвития разработало порядок раскрытия данных госведомств в интернете. Из него следует, что теперь государственный или муниципальный орган может признать информацию общедоступной по запросу физических и юридических лиц и опубликовать ее на сайте ведомства в виде массива в разделе под названием «Открытые данные».
Принимать решение о размещении госорганы будут на основе общественной потребности в такой информации. По словам представителя Минэкономразвития, в спецразделах будут публиковаться разные данные, кроме персональных (ПД). Компании смогут использовать сведения для обучения моделей ИИ бесплатно.
🔗 Источник: https://www.vedomosti.ru/technology/articles/2024/06/17/1044118-kompanii-poluchat-otkritie-dannie-vedomstv-dlya-obucheniya-ii
***
📃 Текст документа
Forwarded from Мониторинг аналитики об IT
Искусственный интеллект в инженерном ПО
Эксперты Центра стратегических разработок (ЦСР) в своем новом докладе определили отечественный контекст и ключевые тренды развития искусственного интеллекта (ИИ) в инженерном программном обеспечении (ПО).
Авторы выделили следующие тренды, которые будут определять развитие индустрии:
• стали заметны генеративный и инверсивный дизайн;
• фронтиром развития генеративного дизайна будет моделирование динамичных систем, способных менять свойства и состояния в различных сценариях;
• реализация инверсивного дизайна возможна с применением методов машинного (ML) и глубокого (DL) обучения, когда решения находятся путем перебора и фильтрации вариантов до получения необходимого результата;
• использование генеративных моделей ИИ и обработки естественного языка позволяет реализовать эволюционные стратегии инверсивного дизайна, включающие анализ и синтез научных публикаций искусственным интеллектом;
• еще один тренд — облегченные симуляции на основе ИИ и машинного обучения. Они могут быть использованы для имитации комплексных физических процессов, когда интересующий результат не может быть легко вычислен. В целях инженерного моделирования традиционно используются методы контролируемого машинного обучения. Строится модель, которая делает прогнозы на основе фактических данных в условиях неопределенности. Примером является суррогатное моделирование, при котором обученные статистические модели применяются для замены исходных компьютерных симуляций, что позволяет существенно сократить длительность симуляции;
• четвертый тренд — это экспансия ИИ в инженерное ПО на основе больших языковых моделей (LLM). Если в цифровой трансформации движущей силой рынка в области инженерного ПО были PLM-системы и цифровые двойники, то в период ИИ-трансформации на эту позицию претендуют LLM и суррогатные модели объектов и процессов;
• внедрение LLM может происходить по меньшей мере в таких аспектах, как профессиональные ассистенты на основе LLM, интеллектуальное планирование и LLM для проблемно-ориентированных сред;
• последним стал тренд на общий инженерный ИИ на основе мультиагентного взаимодействия.
Скачать доклад →
#искусственный_интеллект #генеративный_ИИ
🗣 Больше аналитики в разделе «Исследования» →
Эксперты Центра стратегических разработок (ЦСР) в своем новом докладе определили отечественный контекст и ключевые тренды развития искусственного интеллекта (ИИ) в инженерном программном обеспечении (ПО).
Авторы выделили следующие тренды, которые будут определять развитие индустрии:
• стали заметны генеративный и инверсивный дизайн;
• фронтиром развития генеративного дизайна будет моделирование динамичных систем, способных менять свойства и состояния в различных сценариях;
• реализация инверсивного дизайна возможна с применением методов машинного (ML) и глубокого (DL) обучения, когда решения находятся путем перебора и фильтрации вариантов до получения необходимого результата;
• использование генеративных моделей ИИ и обработки естественного языка позволяет реализовать эволюционные стратегии инверсивного дизайна, включающие анализ и синтез научных публикаций искусственным интеллектом;
• еще один тренд — облегченные симуляции на основе ИИ и машинного обучения. Они могут быть использованы для имитации комплексных физических процессов, когда интересующий результат не может быть легко вычислен. В целях инженерного моделирования традиционно используются методы контролируемого машинного обучения. Строится модель, которая делает прогнозы на основе фактических данных в условиях неопределенности. Примером является суррогатное моделирование, при котором обученные статистические модели применяются для замены исходных компьютерных симуляций, что позволяет существенно сократить длительность симуляции;
• четвертый тренд — это экспансия ИИ в инженерное ПО на основе больших языковых моделей (LLM). Если в цифровой трансформации движущей силой рынка в области инженерного ПО были PLM-системы и цифровые двойники, то в период ИИ-трансформации на эту позицию претендуют LLM и суррогатные модели объектов и процессов;
• внедрение LLM может происходить по меньшей мере в таких аспектах, как профессиональные ассистенты на основе LLM, интеллектуальное планирование и LLM для проблемно-ориентированных сред;
• последним стал тренд на общий инженерный ИИ на основе мультиагентного взаимодействия.
Скачать доклад →
#искусственный_интеллект #генеративный_ИИ
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
В Китае представили открытую LLM-модель DeepSeek-Coder-V2
DeepSeek представила модель DeepSeek-Coder-V2, специализирующуюся на коде. Она построена на архитектуре MoE (Mixture-of-Experts), поддерживает 338 языков программирования и длину контекста в 128 тыс. токенов.
Модель существует в двух видах: DeepSeek-Coder-V2 размером 236 млрд параметров и DeepSeek-Coder-V2-Lite размером 16 млрд параметров. Как заявляют разработчики, в математических задачах и задачах на кодирование DeepSeek-Coder-V2 превосходит модели с закрытым исходным кодом (например, GPT-4 Turbo, Claude 3 Opus и Gemini 1.5 Pro).
🔗 Источник: https://habr.com/ru/news/822503/
***
📎 DeepSeek-Coder-V2 на GitHub и на HuggingFace
DeepSeek представила модель DeepSeek-Coder-V2, специализирующуюся на коде. Она построена на архитектуре MoE (Mixture-of-Experts), поддерживает 338 языков программирования и длину контекста в 128 тыс. токенов.
Модель существует в двух видах: DeepSeek-Coder-V2 размером 236 млрд параметров и DeepSeek-Coder-V2-Lite размером 16 млрд параметров. Как заявляют разработчики, в математических задачах и задачах на кодирование DeepSeek-Coder-V2 превосходит модели с закрытым исходным кодом (например, GPT-4 Turbo, Claude 3 Opus и Gemini 1.5 Pro).
🔗 Источник: https://habr.com/ru/news/822503/
***
📎 DeepSeek-Coder-V2 на GitHub и на HuggingFace
В SoftBank создают ИИ-инструмент для колл-центров по переводу речи клиентов из эмоциональной в спокойную
Сейчас решение SoftVoice находится на стадии исследований, его коммерческое внедрение ожидается в 2025 году. Процесс работы SoftVoice состоит из двух этапов: сначала ИИ используется для идентификации голоса разгневанного абонента и извлечения его ключевых комментариев, а затем при помощи акустических инструментов создается вежливый тон голоса.
Для обучения ИИ разработчики использовали более 10 тыс. элементов голосовых данных. Инженеры компании также попросили 10 актеров записать около 100 фраз с различными эмоциями: криками, обвинениями и требованиями извинений.
Отмечается также, что инструмент не изменяет слова абонента, только смягчает его интонацию. При этом сам абонент не слышит свою измененную речь.
🔗 Источник 1: https://www.techinsider.ru/news/news-1647237-v-pomoshch-sotrudnikam-koll-centrov-v-yaponii-razrabotali-ii-perevodyashchii-gnevnye-kriki-v-spokoinuyu-rech/
🔗 Источник 2: https://www.softbank.jp/en/sbnews/entry/20240607_01
Сейчас решение SoftVoice находится на стадии исследований, его коммерческое внедрение ожидается в 2025 году. Процесс работы SoftVoice состоит из двух этапов: сначала ИИ используется для идентификации голоса разгневанного абонента и извлечения его ключевых комментариев, а затем при помощи акустических инструментов создается вежливый тон голоса.
Для обучения ИИ разработчики использовали более 10 тыс. элементов голосовых данных. Инженеры компании также попросили 10 актеров записать около 100 фраз с различными эмоциями: криками, обвинениями и требованиями извинений.
Отмечается также, что инструмент не изменяет слова абонента, только смягчает его интонацию. При этом сам абонент не слышит свою измененную речь.
🔗 Источник 1: https://www.techinsider.ru/news/news-1647237-v-pomoshch-sotrudnikam-koll-centrov-v-yaponii-razrabotali-ii-perevodyashchii-gnevnye-kriki-v-spokoinuyu-rech/
🔗 Источник 2: https://www.softbank.jp/en/sbnews/entry/20240607_01