Распознающую грязные номера нейросеть запустят на двух трассах🤖

Компания «Единый оператор» (входит в концерн «Телематика») в начале 2023 года испытает на платных трассах М-12 Москва-Казань и ЦКАД отечественную нейросеть, которая распознает грязные номера, сообщают корреспонденты интернет-портала «Российской газеты» со ссылкой на пресс-службу компании.

Программное обеспечение с элементами нейросети планируется подключить в пилотном режиме, оно сможет распознавать грязные государственные регистрационные номерные знаки автомобилей. Изначально программа была создана для безбарьерной системы взимания платы «Свободный поток».

«Свободный поток» позволяет водителям заезжать без остановки на платные дороги и съезжать с них, не тратя время на пунктах оплаты. Машины проезжают под дорожными рамками с камерами и датчиками, которые автоматически распознают номера автомобилей.

Программное решение позволяет дораспознавать загрязненные регистрационные знаки, которые не удалось «прочитать» на рубежах взимания платы. В случае, если пилотный проект будет признан успешным, «Единый Оператор» выйдет с предложением внести изменения в нормативную правовую базу, чтобы учитывать данные при вынесении административных постановлений.

#сделановроссии
#нейросеть
#законопроект

🇷🇺 Подписывайтесь на «Сделано в России»

«Личное пространство» появилось во «ВКонтакте»🔔

Команда ВКонтакте разработала уникальную нейросеть, способную определять ругательства, оскорбления и другие негативные высказывания в постах и комментариях, сообщают представители пресс-служба компании. С помощью собственных алгоритмов соцсеть будет выявлять всплески подобной активности на страницах пользователей, предупреждать их о возможной опасности и предлагать включить режим «Личное пространство» — специальный набор настроек, который позволяет на время ограничить круг общения, оградить себя от нежелательных собеседников и отдохнуть от лишнего внимания.

Предложение активировать режим будет приходить пользователям, которые за час получили более трёх негативных комментариев. Подобная активность будет отслеживаться и фиксироваться с помощью нейросети: алгоритм на основе искусственного интеллекта будет сразу отправлять уведомление с предложением включить режим.

«Главный приоритет ВКонтакте — безопасность и комфорт наших пользователей. Благодаря режиму „Личное пространство“ пользователи могут оградить себя от нежелательного общения всего в одно касание. Нейросеть способна эффективно распознавать токсичные фразы, чтобы помочь пользователям лучше понять, когда стоит оградить себя от нежелательного внимания, чтобы сохранить ментальное здоровье», - сообщил Иван Корнеев, глава команды модерации и администрирования ВКонтакте.

После активации режима «Личное пространство» настройки приватности страницы изменятся на неделю: писать и звонить смогут только друзья или друзья друзей, а отправлять заявки в друзья — только друзья друзей. Профиль пользователя станет закрытым: добавлять его в чаты и отмечать на фотографиях получится только у друзей. После включения режима пользователи будут видеть в ленте новостей специальные тематические материалы и рекомендации для улучшения ментального здоровья.

Фото: пресс-служба компании «ВКонтакте»

#сделановроссии
#нейросеть
#разработка

🇷🇺 Подписывайтесь на «Сделано в России»

Отечественная нейросеть сможет распознавать речь по губам🤖

Приложение и нейросеть, способная распознавать речь человека по губам в шумных местах, были разработаны специалистами из Санкт-Петербургского Федерального исследовательского центра Российской академии наук, сообщили в пресс-службе научной организации.

Сегодня голосовые команды широко используются как в работе, так и в повседневной жизни людей. Однако при сильных шумах эффективность алгоритмов падает. Для решения этой проблемы исследователи из Санкт-Петербурга создали нейросеть, которая собирает два вида информации, звуковую (речь) и визуальную (движения губ). При это она может автоматически принимать решение о том, какие из полученных данных при распознавании дадут максимальную точность.

Разработка уже была протестирована с помощью водителей шумных большегрузных автомобилей одной из логистических компаний. Результаты подтвердили предположение о том, что совмещение двух видов информации повышает эффективность работы алгоритмов искусственного интеллекта.

«Мы предполагаем, что в будущем наше приложение может найти применение у пилотов самолетов и тяжелой промышленной техники или для использования в интерактивных информационных киосках в торговых центрах и других местах массового скопления людей», — сказал старший научный сотрудник лаборатории речевых и многомодальных интерфейсов СПб ФИЦ РАН Денис Иванько.

Фото: пресс-служба СПб ФИЦ РАН

#сделановроссии
#нейросеть

🇷🇺 Подписывайтесь на «Сделано в России»

Нейросеть поможет диагностировать болезнь Альцгеймера🤖

Ученые Пермского национального исследовательского политехнического университета (ПНИПУ) обучили нейросеть диагностировать болезнь Альцгеймера на ранней стадии. Исследователи смогли преодолеть проблему ограниченности исходных данных и построили модель нейронной сети на основе механизма комплексного оценивания, рассказали ТАСС, ссылаясь на пресс-службу вуза.

«Из-за малозаметных симптомов на начальном этапе развития диагностировать болезнь Альцгеймера возможно только по физиологическим изменениям в головном мозге, зафиксированным на МРТ. Используя данные медицинских исследований пациентов с Альцгеймером, ученые обучили нейросеть выявлять заболевание. Для этого они построили модель нейронной сети на основе механизма комплексного оценивания, преодолев проблему ограниченности исходных данных. Полученные результаты лягут в основу программного обеспечения системы диагностики болезни Альцгеймера», - сказали в университете.

По словам одного из разработчиков методики, Леонида Кожемякина, ключевое значение разработанного подхода заключается в сокращении времени, затрачиваемого на поиск оптимальной нейронной сети для анализа ограниченного набора данных. По словам исследователя, применять предложенный механизм можно и в других сферах, где исходный набор данных существенно ограничен.

Изображение сгенерировано нейросетью

#сделановроссии
#нейросеть
#медицина

🇷🇺 Подписывайтесь на «Сделано в России»

В Уфе разработали биометрическую аутентификацию с применением нейросетей👍

Ученые Башкирского государственного университета разработали программу многофакторной биометрической аутентификации с применением нейронных сетей и приложение по противодействию противоправному контенту. Об этом сообщает ТАСС, ссылаясь на слова разработчика программы, автора проекта аспиранта Никиты Лушникова.

Программа защищает доступ к информационной системе или к объектам инфраструктуры от посторонних, выявляя «своих» и «чужих» даже в медицинской маске по 128 точкам лица и 6 входным голосовым параметрам, учитывающим индивидуальные особенности голоса и речи.

Также молодой ученый создал приложение по выявлению противоправного контента в сети Интернет. Разработка позволяет анализировать текст и находить в нем слова-маркеры из базы данных словаря ключевых слов.

«Уникальность проекта заключается в том числе в объеме словаря, в нем содержится более 5 миллионов слов. Программа вычисляет количество таких ключевых слов, частоту их использования, например в соцсетях, и определяет актуальность информационной угрозы анализируемого текста. За одну миллисекунду происходит обработка 20 миллионов запросов», - отметил автор разработки.

Изображение сгенерировано нейросетью

#сделановроссии
#нейросеть
#безопасность

🇷🇺 Подписывайтесь на «Сделано в России»

Высокоскоростную систему распознавания образов создали в МИФИ

Оптическую систему, которая умеет быстро распознавать образы, разработали исследователи Лаборатории фотоники и оптической обработки информации Национального исследовательского ядерного университета (НИЯУ) МИФИ, сообщает наука.рф.

Системы оптического распознавания образов сегодня широко применяют в науке, технике и промышленности. Их уже успешно используют в таких задачах как автоматическая медицинская диагностика, биометрический и голографический доступ, поиск и регистрация лиц в видеопотоке изображений и др. Системы распознавания, в том числе нейросетевые, установленные на вокзалах и в аэропортах, работают почти в режиме реального времени: за секунду они обрабатывают несколько десятков кадров и отслеживают единицы или десятки объектов.

Ученые НИЯУ МИФИ создали систему с использованием микрозеркальных пространственно-временных модуляторов света – устройств, которые состоят из миллионов микрозеркал, работающих со световым потоком. Использование предложенной системы дает возможность как минимум двукратного повышения скорости расчетов.

Результаты исследования помогут в создании, в частности, высокоскоростных оптических систем идентификации объектов, голографических систем хранения данных и компактных оптико-цифровых систем кодирования видеопотоков в реальном масштабе времени.

Фото: наука.рф

#сделановроссии
#нейросеть
#исследования

🇷🇺 Подписывайтесь на «Сделано в России»