Для составления рейтинг партнеры проекта использовали нейросеть. Обучили ее на данных открытых источников, новостей СМИ и публикаций открытых Telegram-каналов по теме ИИ за 2022 год.
Анализу было подвергнуто более 5 млрд материалов из которых отобрали вначале 1 млн публикаций, а из них, после отсеивания дублей осталось 500 тысяч материалов. На этом датасете сеть прошла обучение и сформировала рейтинги по 8-ми основным и 4-м специальным номинациям.
Основные номинации:
«Инвестиции в искусственный интеллект»
«Вклад в развитие искусственного интеллекта в Российской Федерации»
«Вклад в подготовку кадров»
«Присутствие в инфополе»
«Значимые решения»
«Облачные решения»
«Импортозамещение»
«Социальный искусственный интеллект»
Специальные номинации:
«Вузы и искусственный интеллект»
«Банки и искусственный интеллект»
«Телеком и искусственный интеллект»
«Ритейл и искусственный интеллект»
Рейтинг одновременно учитывает и медийную активность игроков, и внимание к теме и компаниям со стороны СМИ, и «народное» обсуждение в социальных медиа, в данном случае – в Telegram-каналах.
В этом году билайн перешел на автоматизированное выявление ошибок сети на основе алгоритмов системы "Виртуальный эксперт по качеству". С начала года система выявила около 3.5 тысяч проблем, которые могут негативно влиять на качество абонентского опыта.
Из этих 3.5 тысяч порядка 1.5 тысяч были известны и ранее, а вот еще 2 тысячи - выявлены впервые. В основном они локализованы в транспортной сети и могли бы вызывать недовольство абонентов, увеличивая количество обращений в службу поддержки.
Алексей Казаев, директор по эксплуатации сети в билайне:
«Около 70% всех выявленных проблем опередили жалобы абонентов более чем на 2 дня, еще 30% — обозначались день в день, либо с опережением на сутки. Около 60% проблем, которые прогнозировались алгоритмами нашей системы, были решены до поступления абонентских жалоб. Оставшаяся часть переросла в локальные ошибки и сопровождалась клиентскими обращениями, которые были обработаны в приоритетном порядке».
Система "Виртуальный эксперт по качеству" ведет автоматический мониторинг за работой сети, фиксирует возможные отклонения от нормы, информирует о них соответствующих специалистов и контролирует процесс устранения. Система прогнозирует количество обращений от клиентов по тому или иному инциденту, что позволяет минимизировать его влияние на качество работы сети и клиентского опыта.
Объем выявленных проблем лежим в основе оценки "уровня здоровья" сети билайн, которая выставляется как для всей сети в целом, так и для любого филиала. Система анализирует за каждым из сотен тысяч элементов сети, автоматически выявляет все проблемные BS, классифицирует их по типам влияния на абонентских сервис, группирует объекты с единой проблемой. В основе прогнозов числа обращений клиентов - история сопоставления проблем и жалоб за предыдущий год.
МТС сообщает о смелом решении озвучить до 10 тысяч произведений с помощью искусственного интеллекта MTS AI. Аудиокниги в рамках этого проекта будут доступны пользователям книжного сервиса "Строки". Будет задействована собственная разработка для распознавания и синтеза речи Audiogram. В этом продукте объединены возможности использования нейронных сетей, технологии ML обработки естественного языка (NLP).
Аудиопроизведения будут сформированы в формате EPUB - формат популярный в области цифровых книг, а вот для сохранения звука его использовали не так часто.
Картинка нарисована с использованием нейросети DALL.E 2 и Nightcafe. Надеюсь платформа МТС озвучивает тексты лучше, чем эта платформа рисует картинки.
“В перспективе использование технологий синтеза речи позволит издательствам и электронным библиотекам существенного сократить время на подготовку аудиоверсии книги и снизить затраты на производство аудиоконтента. Команде MTS AI удалось добиться того, чтобы на подготовку первоначальной версии аудиокниг уходило 30-60 минут, тогда как студийная запись живым голосом занимает кратно больше времени, до нескольких дней с учетом технической обработки и монтажа”, - Дмитрий Буланцев, технический директор MTS AI.
“Формат аудиопотребления книжного контента очень удобен и становится все более популярным. При этом огромный объем книг - более 90% - не озвучены, их трансформация в аудиоформат традиционным способом заняла бы годы. Технологии искусственного интеллекта позволяют существенно ускорить, упростить и удешевить этот процесс. И значит огромное число произведений - как литературных, так и нонфикшн станут доступным в удобном аудиоформате,” - комментирует Евгения Рыкалова, руководитель книжного сервиса "Строки" от МТС.
МТС обещает, что платформа не только синтезирует речь, но также правильно расставляет ударения и паузы, воспроизводит побудительные и вопросительные интонации. Вместе с тем, я не думаю, что даже лучшие алгоритмы уже сегодня способны убить такой жанр как озвучивание книг. Оплачиваемые заказы на этом рынке получить будет сложнее, но работы мастеров этого жанра будут продолжать пользоваться спросом.
В МТС ожидают, что платформу Audiogram можно будет задействовать не только для озвучки книг, но также в образовании, для подготовки аудиолекций, для озвучивания видео, статей, создания материалов для людей с ограниченными возможностями, например, по зрению.
UPD: Послушал примеры работы Audiogram. Выглядит приемлемо, если почему-то предпочтительнее аудиформат. Но вряд ли поклонники тех или иных чтецов будут готовы перейти на такую озвучку. С другой стороны, встречаются и чтецы, которые читают не лучше или хуже (особенно беда с ударениями, а иногда и интонациями). К сожалению, примеры в целом не очень наглядные, например, непонятно, будет ли какая-то раскладка по голосам, когда идет речь о диалогах, например.
Чего точно не хотелось бы, так это того, чтобы дети в большом объеме сталкивались с такими вариантами озвучки, т.к. "чужинка" в озвучке присутствует. И лучше бы детям давать слушать тексты в исполнении профессиональных чтецов или лучших из любителей, а не в исполнении ИИ. По крайней мере, пока что.
Искусственный интеллект, в частности, системы аналитики - одно из стратегических направлений развития. Операторы сотовой связи это прекрасно понимают, а потому внимательно отслеживают как стартапы в этой области, так и уже действующие бизнесы. А некоторые приобретают, чтобы усилить свою экспертизу в этом направлении, а также расширить спектр услуг предоставляемых клиентам B2C/B2B/B2O/B2G. В частности, по данным МегаФон, его доходы в сегменте аналитических решений, за последние 3 года удвоились.
На этот раз речь идет о покупке 100% ООО "Единый фактор" oneFactor.
«Рынок решений на основе больших данных растет на 40% в год. Кроме банковской сферы и электронной коммерции, которые традиционно используют аналитические инструменты, активный спрос наблюдается в госсекторе – особенно востребована геоаналитика для определения туристического потенциала территорий и проектирования городской инфраструктуры. oneFactor – наш давний партнер в области big data, появление компании в периметре МегаФона позволит нам повысить эффективность этого бизнес-направления и предлагать рынку самые современные инструменты для развития бизнеса и отдельных территорий», - сказал директор по стратегии и развитию бизнеса МегаФона Александр Соболев.
Компания oneFactor создает аналитические сервисы на базе ИИ для банковской сферы, страховых компаний, электронной коммерции, ритейла и туризма. В частности, это сервисы для оценки рисков, лидогенерация для развития бизнеса, геоаналитика в области туризма и городской среды, а также другие.
oneFactor сохранит текущие контракты и продолжит оказывать услуги внешним партнерам после завершения сделки.
«МегаФон – наш ключевой партнер в области разработки аналитических сервисов, – говорит Станислав Мурин, генеральный директор ООО «Единый фактор». – Мы видим огромный потенциал от синергии наших решений для предоставления наилучших сервисов нашим клиентам».
Компания ВымпелКом присоединилась к так называемому Кодексу этики в сфере искусственного интеллекта. Официальная церемония прошла в рамках Международного форума технология развития "Технопром - 2022", который проходит в Новосибирск с 23 по 26 августа.
"ВымпелКом" разрабатывает технологии ИИ для различных отраслей экономики и социальной сферы, например, для поиска пропавших людей, выявления на ранней стадии заболеваний, постановки диагнозов, автоматизации технологических процессов, обеспечения надежности объектов в труднодоступных местах, недопущении техногенной катастрофы.
Разработки "ВымпелКома" в области ИИ применяют для увеличения производительности бизнеса, улучшения качества продукции, повышения выживаемости культур, построения сетей связи, повышения пропускной способности дорог, оптимизации маршрутов, выявления фактов нарушений общественного порядка, правил дорожного движения, для повышения туристической привлекательности региона.
Кодекс этики в сфере ИИ начали принимать в России с октября 2021 года. Этот документ разработал Альянс в сфере ИИ. Общая идея документа - установить этические приципы и стандарты поведения, которыми следует руководствоваться компаниям, применяющим ИИ в своей деятельности или создающим продукты на основе технологий ИИ.
Кодекс распространяется на отношения, связанные с этическими аспектами создания, внедрения и использования технологии ИИ на всех этапах жизненного цикла, а его рекомендации рассчитаны на системы ИИ, применяемые исключительно в гражданских целях.
Кодекс ИИ - полезная вещь, если к нему не сформируется формальное отношение. ИИ может стать новой основой организации общества и от нас зависит - будет ли это во благо людям.
Крупная сделка на рынке AI - Intema, дочерняя компания ООО "МТС ИИ" (МТС AI) подписала обязывающие документы по покупке компании VisionLabs B.V примерно за 7 млрд руб. Фактическая сумма сделки будет определяться итогами достижения VisionLabs ряда целевых показателей в течение 3 лет.
VisionLabs станет крупнейшим портфельным активом группы Intema. Основной задачей компании по прежнему останется создание и развитие AI-продуктов, пользующихся спросом на международных рынках.
Intema приобретает 51,77% у основателей VisionLans, 25,07% у структур Сбера и у венчурного фонда АФК Системы Sistems_VC - 23,16%. Председатель Совета директоров Vision Labs Александр Ханин сохранит свою позицию. Как и второй основатель компании Иван Лаптев, он планирует конвертировать акции VisionLabs в долю владения структурами МТС AI.
МТС уже получила необходимые корпоративные одобрения, но компании еще предстоит дождаться регуляторных одобрений.
«В МТС AI мы формируем мощнейший центр экспертизы в сфере искусственного интеллекта, который объединяет лучшие на рынке разработки, команды и компетенции. Сделка по приобретению VisionLabs усилит продуктовый портфель МТС AI в востребованном направлении видеоаналитики, который мы сможем использовать как для раскрытия потенциала экосистемы цифровых сервисов МТС, так и в интересах наших корпоративных клиентов в России и на международном рынке», — заявил президент МТС Вячеслав Николаев.
«Технологии искусственного интеллекта в ближайшие несколько лет станут ключевыми драйверами развития бизнеса и общества. И мы в МТС AI решили воспользоваться этим окном возможностей, создав компанию Intema, главная цель которой — поиск перспективных продуктов и идей в области ИИ, помощь в их развитии и реализации на рынке через инструменты инвестирования и экспертной поддержки. На стыке разных разработок портфельных компаний мы будем создавать новые прорывные продукты. При этом VisionLabs после сделки продолжит работать автономно и сохранит прежнюю бизнес-стратегию и команду», — сказал генеральный директор МТС AI Александр Ханин.
Покупка выглядит интересной. Компанией VisionLabs реализовано более 500 проектов в области компьютерного зрения в 37 странах мира для более чем 270 клиентов из финансового, телекоммуникационного, рителйл, транспортного, энергетического секторов. Более 1,7 млн камер по всему миру используют ПО VisionLabs. Выручка компании - более 1 млрд руб ежегодно.
Основное направление разработок компании - софт для распознавания лиц. Поскольку он на сегодня не запрещен и неизвестно, придет ли человечество к таким запретам, можно неплохо заработать на желании государственных и корпоративных структур наладить контроль за людьми на основе их биометрии. Кроме того, компания VisionLabs накопила качественный кадровый ресурс и может заниматься и другими проектами, в частности, перспективной темой AR/VR.
Алгоритм обучили контролировать график вывоза твердых бытовых отходов из пунктов временного хранения. Как ожидается, это поможет повысить дисциплину вывоза мусора подрядными организациями. Кроме того, будет создаваться объективная картина загрузки пунктов, что позволит в случае экстренной необходимости перераспределять объемы мусора.
В ближайшем будущем алгоритм собираются обучить выявлению нелегальных свалок по фотографиям, сделанным с борта летающих беспилотников. Это должно уменьшить время реагирования администраций и устранение таких свалок.
В Вымпелком планируют запустить пилотные проекты по использованию данного алгоритма в нескольких регионах России.
«Нелегальные мусорные свалки – одна из самых острых экологических проблем современности. Это не только серьезный источник загрязнения окружающей среды, но и предмет для постоянных дискуссий на международной арене. Мы в Билайн понимаем, насколько актуально сегодня вовремя увидеть мусорные скопления и предотвратить процесс разложения, поэтому намерены разработать алгоритм, который позволит искать нелегальные свалки. Уже сегодня мы обучили нейросеть мониторить своевременность вывоза твердых отходов из пунктов хранения, так называемых «дворовых мусорок». Планируем и дальше развивать это направление, так как считаем эту работу необходимой для обеспечения экологической безопасности планеты», - сказал исполнительный вице-президент Билайн по развитию цифрового и нового бизнеса Джордж Хелд.
Сеть Beeline AI уже не первый год применяется для автоматического анализа снимков, сделанных с борта летающего беспилотника. Сеть ищет потерявшихся людей или следы их пребывания, пересматривая сотни тысяч снимков за год.
Недавно Билайн рассказывал также о планах задействовать обученную нейросеть для поиска с воздуха повреждений дорожного полотна, запланирован пилотный проект в одном из районов России.
Билайн сообщает, что совместно "с одним из регионов России" запустит пилотный проект - нейросеть, обученная в компании, будет искать неровности и ямы на автодорогах общего пользования с помощью фотографий дорожного полотна, сделанных с борта летающего беспилотника. Нейросеть должна будет не только выявить участки с ямами и другими неровностями, но и определить глубину каждой ямы.
Константин Романов, директор по продуктам и технологиям больших данных Билайн:
«Технологии искусственного интеллекта (ИИ) окружают нас повсеместно и облегчают нашу жизнь. Они используются в медицине, финансовом и коммерческом секторах, в тяжелой и легкой промышленности и даже в обеспечении безопасности граждан. ИИ способен систематизировать и анализировать большие объемы данных и существенно сокращать время на принятие важных решений. Мы планируем использовать нейросеть для поиска ям на дорогах общего пользования. Это позволит быстрее искать неровности, классифицировать их и тем самым снизить аварийность».
Технология использования данных, собираемых с борта летающего беспилотника - не новость. Подходы могут быть различными, например, используются стереокамеры или LIDAR. Известны российские программные решения, например, для определения объемов проведенных земляных работ, их соответствия запланированным. Для исследования протяженных линейных объектов используют беспилотники самолетного типа, для обследования локальных участков достаточно обычного мультикоптера.
Интересно, что будет происходить с данными обследований - хотелось бы, конечно, чтобы в случае выявления множественных проблем дороги ее восстанавливали бы комплексно, а не столь распространенным у нас квадратно-гнездовым способом.
Билайн, как видим, расширяет применение своей нейросети. Уже не первый год идет эксплуатация разработанного в Билайн решения по анализу снимков с дронов для поисково-спасательного отряда "ЛизаАлерт". Искусственный интеллект ищет на снимках потерявшихся людей или следы их присутствия. За два года применения Beeline AI "с воздуха" было найдено 27 человек. Для этого только в 2020 году AI проанализировал 650 тысяч снимков, которые "покрыли" территорию 330 тысяч кв.км.
Подписано соглашение между Билайн и Федеральным исследовательским центром "Информатика и управление" РАН о сотрудничестве в сфере информационных технологий. Одним из первых совместных проектов станет разработка сервиса текстовой аналитики на основе методов AI.
Билайн и Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" (ФИЦ ИУ) Российской академии наук подписали соглашение о сотрудничестве в сфере информационных технологий. Соглашение предусматривает совместную работу в области создания телекоммуникационной технологической инфраструктуры, ЦОД, ПО обеспечения информационно-аналитических систем.
Со стороны Билайн документ подписал исполнительный вице-президент по развитию цифрового и нового бизнеса Джордж Хелд, от ФИЦ ИУ РАН - директор Игорь Соколов. Согласно подписанному документу, стороны будут обмениваться опытом, информацией и информационными технологиями, проводить конференции, форумы, консультации, семинары и так далее. А также готовить совместные исследования и аналитические обзоры.
Одним из первых проектов, которые планируется осуществить совместно, станет разработка сервиса текстовой аналитики на основе методов AI. У Билайн уже есть система аудиоаналитики, которую обкатывают в колл-центре компании.
Джордж Хелд, исполнительный вице-президент Билайна по развитию цифрового и нового бизнеса:
«Мы разработали собственную платформу аудиоаналитики, которая проходит тестирование в нашем звонковом центре. В рамках сотрудничества с ФИЦ ИУ РАН мы планируем дополнить наше решение новыми моделями текстовой аналитики, позволяющими определять эмоциональный окрас текста, его семантическое значение, анализировать беседы с участием нескольких абонентов. Уверены, что компетенции ФИЦ ИУ РАН, как общепризнанного лидера в области информатики, технологий искусственного интеллекта и математического моделирования поможет создать прорывные продукты в области аудиоаналитики и вывести на рынок решения мирового уровня».
Игорь Соколов, директор ФИЦ ИУ РАН:
«Психолингвистический анализ текстов для определения психоэмоционального состояния участников общения является новым направлением в анализе дискурса. В основе технологий такого анализа лежат результаты многолетних научных исследований, выполненных в ФИЦ ИУ РАН. Мы очень рады, что наши научные разработки смогут найти применение в реальных бизнес задачах благодаря партнерству с Билайн».
Сейчас все виды аналитики на основе AI - это настоящий мейнстрим. Внедряются различные технологии и алгоритмы обработки получаемой компанией информации - видеоаналитика, аудиоаналитика, текстовая аналитика. Если у партнеров в этом проекте получится достигнуть качественного результата, это облегчит работу сотрудников call-центра, а также позволит получать более объективные оценки процесса и результатов их взаимодействия с клиентами.
Голосовой робот компании SkyTrainer обеспечит возможность тренировок сотрудников контактного центра МегаФон. Робот на базе AI должен помочь сотрудникам этого подразделения отработать навыки голосового общения с клиентами. Как ожидается, такие тренировки повысят эффективность и комфорт переговоров клиентов и сотрудников.
Как это выглядит?
Робот SkyTrainer выступает в роли клиента. Общаясь с сотрудником, он имитирует различные человеческие эмоции: страх, злость, радость, печаль, отвращение, удивление или заинтересованность. В процессе разговора "настрой" робота может меняться, как и темп речи. Как ожидается, в ходе такой подготовки растут навыки общения оператора, ему становится проще общаться с реальными клиентами.
Платформа SkyTrainer анализирует речь сотрудника, фиксирует ошибки, дает индивидуальные рекомендации и проводит экзамены. Руководитель получает подробный отчет и советы по каждому из сотрудников.
По результатам пилотных испытаний SkyTrainer подписан договор с компанией МегаФон.
«В процессе повышения качества клиентского сервиса мы традиционно отдаем предпочтение новым технологиям, проверяя эффект на конкретных пользовательских сценариях. Мы убедились, что применение голосовых тренажеров действительно сокращает срок подготовки сотрудника к переговорам и повышает качество его работы, что заметно по отзывам наших клиентов», — прокомментировал директор по клиентскому сервису ПАО «МегаФон» Игорь Доронин.
Генеральный директор SkyTrainer Алексей Балакирев добавил: «Мы начали сотрудничество с МегаФоном с направления обслуживания клиентов и телемаркетинга, но уже сейчас видим перспективы развития отношений. Партнёры такого уровня имеют высокие стандарты и обогащают продукт новыми идеями для доработок. Я уверен, что наши взаимоотношения принесут значимые результаты обеим компаниям».
Применение роботов в образовании - пока что спорная тема. И все же идея кажется вполне понятной. Учитывая высокую текучку кадров, присущую практически любому колл-центру, задача обучения кадров профессиональному общению с клиентами - актуальная и требует немалых ресурсов. Применение AI в этом плане позволяет сократить время обучения, "проиграть" самые распространенные сценарии общения, а также сымитировать ряд сложных кейсов.
Можно прогнозировать, что опыт МегаФона не останется незамеченным, интерес к разработке проявят и другие компании, обладающие крупными контактными центрами, как из телекома, так и из других отраслей.
О серьезности проблемы с мусором в России рассказывать не нужно, в стране до сих пор не введен раздельный сбор мусора, а его утилизация пока что чаще всего завершается сваливанием гор мусора на очередной полигон.
Могут ли помочь роботы в решении этой проблемы? Пока что ответить сложно, но разработки роботизированных систем сортировки мусора активно идут в нескольких странах, включая и Россию. Один из центров разработки таких решений - новосибирский Институт теплофизики им. Кутателадзе СО РАН. Здесь используют известную схему - для распознавания мусора используют систему компьютерного зрения на основе нейросети, а за перемещение распознанного предмета в соответствующий контейнер или на другой транспортер, отвечает промышленный манипулятор с пневмозахватом.
Мусор идет по конвейеру, видеокамеры передают изображение в нейросеть. На текущей стадии отладки, по данным ученых, определение типа пластика выполняется с точностью до 95%.
Для обучения нейросети создали базу данных из более 15 тысяч размеченных изображений. На сегодняшний день алгоритм может распознавать различные виды отходов: бытовой пластик AI отличит от канистры из под автомобильного масла, выделит банки и т.п.
По заказу компании Тайгер-Сибирь, которая занимается раздельным сбором мусора (стекла, алюминия, ПЭТ), создан опытный образец роботизированного сортировщика. Скорость работы - несколько операций в секунду.
Следует отметить, что робот "настроен" на работу с отходами, собранными раздельно. Если ему предъявить обычную "смесь" из городского мусорного контейнера, где высока доля органики, которая буквально перемешена с тем же пластиком и бумагой, вряд ли он сможет показать высокие результаты.
В Институте теплофизики предлагают не только робота-сортировщика, но и способ дальнейшей утилизации отходов. Плазменное сжигание - это не столько сжигание, сколько горячая "газификация" отходов. На выходе из установки получается так называемый "синтез-газ" и инертный остеклованный шлак. Синтез газ (смесь монооксида углерода и водорода CO:H2) может использоваться самыми разными способами, второе в виде крошки может использоваться в строительстве.
Компания Connectome.ai при поддержке Россельхозбанка выводит на рынок систему на базе AI, предназначенную для содействия фермерам - платформа компьютерного зрения на базе системы AI Animal Care: Calving обеспечивает контроль животных в режиме реального времени и оповещает сотрудников об изменении статуса животного по SMS. Проще говоря, не требуется несколько часов находится при животном, которое готовится к родам, в нужный момент система автоматически оповестит лиц, которые должны получить соответствующую информация о том, что им следует подойти к животному.
Видеоаналитика также сохранит данные о времени прибытия сотрудника, его нахождении в заданной зоне, по ней можно будет судить о соблюдении регламентов и выполнении обязательных процедур в личном кабинете, что позволит руководителю осуществлять необходимый контроль за правильностью соблюдения регламентов и уходом за новорожденными животными.
--
пресс-релиз
Искусственный интеллект от Россельхозбанка и Connectome.ai поможет фермерам отследить рождение телят
Россельхозбанк совместно с резидентом Сколково – компанией Connectome.ai - выводит на рынок систему с искусственным интеллектом, которая поможет фермерам контролировать рождение телят. Сегодня этот процесс требует непрерывного наблюдения со стороны фермеров. Разработка при помощи компьютерного зрения в режиме реального времени отслеживает процесс и оповещает сотрудников, что высвобождает рабочее время для выполнения других задач, а также помогает не терять потенциал здоровья животных. Она входит в состав экосистемы цифровых сервисов «Свое Фермерство», которую развивает Россельхозбанк.
Система «Animal Care: Calving» отслеживает состояние животного от начала родовой деятельности, фиксирует и сохраняет в базе данных все ключевые события, а также оповещает персонал об изменении статуса при помощи смс. Кроме того, система позволяет удаленно наблюдать за поведением и состоянием животных в режиме онлайн.
«Россельхозбанк, как опорный банк агропромышленного комплекса России, не только поддерживает отрасль финансово, но и становится проводником современных цифровых технологий. Наша задача – сделать инновационные решения более доступными аграриям, для которых комплексная цифровизация своих хозяйств является зачастую экономически нерентабельной. Сейчас лишь порядка 5% отечественных агрокомпаний используют современные цифровые технологии, при этом их активное и комплексное внедрение в масштабе страны способно увеличить прибыль АПК более чем на 1,5 трлн рублей в ближайшие пять лет. Разработка «Animal Care: Calving», которую мы продвигаем совместно с компанией Connectome.ai, является частью комплексной экосистемы цифровых сервисов Россельхозбанка. Ее использование позволяет оптимизировать занятость сотрудников, повысить эффективность их работы и, в конечном итоге, повысить финансовую эффективность крестьянских хозяйств», - считает Директор Центра развития финансовых технологий РСХБ Елена Батурова.
Видеоаналитика также фиксирует прибытие сотрудника, его нахождение в необходимой зоне и сохраняет информацию об соблюдении регламентов и выполнении обязательных процедур в личном кабинете. Таким образом руководитель может проверить выполнение регламентов фермы и правильность ухода за новорожденными животными.
АО «Россельхозбанк» – основа национальной кредитно-финансовой системы обслуживания агропромышленного комплекса России. Банк создан в 2000 году и сегодня является ключевым кредитором АПК страны, входит в число самых крупных и устойчивых банков страны по размеру активов и капитала, а также в число лидеров рейтинга надежности крупнейших российских банков.
Connectome.ai – российская IT-компания, резидент Сколково. Компания занимается разработкой, внедрением и поддержкой системных решений в области компьютерного зрения (Computer Vision) и машинного обучения (Machine Learning). Компания создает функционально полные технические решения, основанные на видеоаналитике и искусственном интеллекте.
Билайн Бизнес запустил решение видеоаналитики. С его помощью компании, работающие в сфере ритейла, могут оценивать качество обслуживания в магазинах и офисах продаж. Решение уже прошло испытания в магазине Леруа Мерлен.
В основе решения видеоаналитики лежат технологии AI и ML, задействованные для анализа информации, поступающей с видеокамер наблюдения. Система способна оценивать загруженность магазинов и офисов продаж. Информация обрабатывается агрегированно, без возможности мониторинга отдельных сотрудников и покупателей.
На основе видеоаналитики ритейлеры могут повысить эффективность бизнес-процессов. В частности, можно оптимизировать число сотрудников в кассовых зонах, оценить востребованность терминалов самообслуживания, эффективнее распределить персонал по магазинам, увеличить конверсию и оборот за счет повышения качества обслуживания и сокращения очередей.
Евгений Коробов, директор по развитию нового бизнеса ПАО «ВымпелКом»:
«Система видеоаналитики от Билайн была создана нашей командой в короткие сроки, с нуля, без использования партнерских решений. Видеоаналитика – одно из наиболее перспективных направлений цифровизации бизнес-процессов на основе технологий computer-vision, и этот инструмент становится все более востребованным среди компаний ритейла и FMCG 1 , производственных предприятий и государственных структур. Поэтому сейчас мы сосредоточены на развитии этой платформы и расширении ее возможностей с учетом потребностей наших потенциальных заказчиков. Мы используем мощные возможности как нашей команды по обработке Больших данных, так и лучшие партнерские решения и фокусируемся на развитии прикладных сценариев использования видеоаналитики для разных отраслей и бизнес-потребностей».
SON была и раньше. Но технология продолжает совершенствоваться. И результаты впечатляют.
Конечно, я бы не пытался объяснить рост скорости на 45% ТОЛЬКО наличием SON на базе AI :) Этому в немалой степени способствует и развитие сети, прежде всего, установка новых BS, добавление емкости на старые, расширение/улучшение транспорта. Но даже если это итог совокупной активности это достойный итог на фоне роста потребления услуг абонентами.
Подробнее - в пресс-релизе. Там много уже известной вам информации, так что не стал ее переписывать.
---
Билайн ускорит Домашний интернет по всей России
18 августа 2020 года, Москва – Билайн объявляет о масштабной программе модернизации сети ШПД, которая позволит клиентам по всей России увеличить использование Домашнего интернета, сохраняя высокую скорость, качество и стабильность сервиса. Программа рассчитана на 2020-2021 годы, объем инвестиций составит 2,3 млрд рублей.
Валерий Шоржин, исполнительный вице-президент по технике Билайн:
«За время самоизоляции в среднем абонент фиксированной сети увеличил потребление трафика на 20%, при этом в мобильной сети трафик вырос на 10,2% в сравнении с началом текущего года. У клиентов Домашнего интернета появились новые сервисы, ставшие неотъемлемой частью рабочего процесса или обучения, изменился и контент – он стал тяжелее и качественнее. Поэтому в дополнение к уже предпринятым в период карантина мерам по расширению сети мы проводим масштабную модернизацию всех уровней сети ШПД».
За счет реализации программы Билайн обеспечит стабильную работу сервисов Домашнего интернета и «Билайн ТВ» даже в часы пиковых нагрузок. Это значит, что фильмы и сериалы в высоком качестве смогут грузиться еще быстрее, а говорить по видеосвязи с близкими будет еще удобнее. Учиться или работать онлайн можно будет без помех, а скачивание файлов займет считаные секунды.
На первом этапе Билайн обновляет и умощняет сеть в тех регионах, где каналы связи используются больше всего. Такой подход позволит лучше справляться с высокими нагрузками и оперативно обеспечит стабильный Домашний интернет для пользователей в этих регионах. В ближайшие два года сеть ШПД будет модернизирована во всех регионах России, где работает Домашний интернет Билайн.
Уже сейчас Билайн завершил первый этап по расширению емкости фиксированной сети в Москве, Санкт-Петербурге, Воронеже, Иваново, Ставрополе, Твери, Казани, Кемерово, Перми, Смоленске, Сочи, Тольятти, Ульяновске, Череповце. В результате емкость сети ШПД в этих городах уже выросла на 40%, а пропускная способность каналов увеличилась до 100 Гбит/с.
В рамках модернизации сети ШПД технические специалисты Билайн заменяют устаревшее оборудование на каждом участке сети, что также повысит ее надежность. Кроме этого, будут расширены емкости существующих каналов связи и построены дополнительные каналы связи, чтобы в будущем перераспределить потоки интернет-трафика и без проблем справляться с постоянно растущей нагрузкой.
По итогам второго квартала 2020 года, Домашним интернетом и цифровым телевидением Билайн пользуются уже более 2,7 млн человек в более чем 180 городах России. При этом количество абонентов семейного продукта, объединяющего в одном счете и мобильную, и фиксированную связь, выросло на 20% и превысило 1,4 млн. По оценке аналитического агентства ТМТ, опубликованному в апреле 2020 года, в 2019 году Билайн был лидером по росту абонентской базы ШПД.
Домашний интернет – услуги связи по передаче данных с использованием кабельных сетей связи, которые оказывает ПАО «ВымпелКом».
Билайн Бизнес заключил соглашение о стратегическом партнерстве с Росбанком, банком Открытие и Ренессанс Кредит. Соглашение было подписано в рамках форума FINOPOLIS в Сочи. Банкиры и страховщики планируют использовать технологии Big Data и AI, а также речевую аналитику Билайн, чтобы создавать страховые и банковские продукты, расширять клиентскую базу и повышать эффективность бизнеса в целом.
Пакет услуг Билайн включает продукты рискового скоринга и верификации данных, позволяет банкам обогащать знания о своих клиентах, алгоритмах их поведения. Можно будет создавать персонализированные предложения - в этом поможет Big Data и технологии AI.
Качество обслуживания можно будет повысить за счет речевой аналитики.
Герман Бородов, директор по ключевым клиентам ПАО «ВымпелКом»: «С применением качественных инструментов на основе данных технологий банки и страховые компании повышают качество услуг для клиентов, сокращают издержки и увеличивают эффективность инвестиций в маркетинг. Решения на базе продуктов Big Data и AI Билайн может стать одним из главных технологических драйверов роста для бизнеса наших партнеров».
Использование искусственного интеллекта становится главным фактором, обеспечивающим рост глобальной экономики. По данным исследования PwC, благодаря активному использованию искусственного интеллекта, к 2030 году глобальный ВВП вырастет на 14%, или на 15,7 триллиона долларов США.
----
пресс-релиз
Билайн поможет банкам искать клиентов и создавать востребованные продукты
Стратегическими партнерами Билайн стали «Росбанк», Банк «Открытие» и «Ренессанс Кредит»
Лидеры банковского и страхового рынка станут использовать технологии Big Data AI (искусственный интеллект) и речевой аналитики от Билайн, чтобы создавать востребованные продукты, расширять клиентскую базу и повышать эффективность бизнеса в целом
Соглашения с партнерами подписаны в рамках форума инновационных финансовых технологий FINOPOLIS в Сочи
10 октября 2019 года, Москва — Билайн Бизнес (структурное подразделение ПАО «ВымпелКом») заключил соглашения о стратегическом партнерстве с тремя крупнейшими игроками российского финансового рынка. Соглашения, подписанные на полях форума инновационных финансовых технологий FINOPOLIS в Сочи, касаются использования технологий Big Data и искусственного интеллекта.
Партнерами Билайн Бизнес стали «Росбанк», Банк «Открытие», и «Ренессанс Кредит».
Пакет услуг Билайн позволит партнерам развивать страховые и банковские продукты: повышать эффективность бизнеса с помощью продуктов рискового скоринга и верификации данных, обогащать знания о своих клиентах и алгоритмах их поведения, создавать персонализированные предложения с использованием технологий Big Data и искусственного интеллекта, повышать качество сервиса благодаря речевой аналитике.
Герман Бородов, директор по ключевым клиентам ПАО «ВымпелКом»: «С применением качественных инструментов на основе данных технологий банки и страховые компании повышают качество услуг для клиентов, сокращают издержки и увеличивают эффективность инвестиций в маркетинг. Решения на базе продуктов Big Data и AI Билайн может стать одним из главных технологических драйверов роста для бизнеса наших партнеров».
Использование искусственного интеллекта становится главным фактором, обеспечивающим рост глобальной экономики. По данным исследования PwC*, благодаря активному использованию искусственного интеллекта, к 2030 году глобальный ВВП вырастет на 14%, или на 15,7 триллиона долларов США.
В Китае придумали для 5G интересное и сугубо практическое применение. Это кейс B2B, оборудованием 5G, работающим в миллиметровом диапазоне радиоволн, оснастили электровоз HXD3D китайского производства. Это популярный в Китае электровоз, всего их произведено больше 500 штук.
Электровоз 402 Harmony HXD3D, Китай, оснащенный поддержкой 5G
Если у вас возник вопрос, зачем, собственно, 5G на электровозе, тем более, в миллиметровом диапазоне, на него несложно ответить. Конечно же, пока что никто не собирается обустраивать железные дороги на всем их протяжении покрытием 5G в FR2 (а жаль!). Но у железнодорожников есть и другие задачи, в решении которых новая технология может оказать неоценимую помощь.
На всем протяжении пути современные электровозы ведут техническую видеозапись на одну или несколько бортовых видеокамер. Прибывая в депо, локомотивная бригада сбрасывает данные с жесткого диска, на который поступают данные с бортовых камер, в систему обслуживания и безопасности. Это занимает немало времени, например, при сбросе видеозаписи объемом 30 ГБ, процесс требует 40 минут.
Теперь, благодаря внедрению "Умной системы обслуживания 5G + AI", совместно разработанной China Railway Xi'an Bureau Group Co. и Huawei Technologies Co., Ltd., появилась возможность ускорить и упростить этот процесс. В ходе демонстрации системы после ее запуска 4 сентября, видеоданные объемом 15,6 ГБ были беспроводно загружены в систему со скоростью более 1.5 Гбит/c. Для этого было задействовано решение Huawei AirFlash 5G, включающее несколько антенн и поддержку технологии beamforming. В источнике говорится о повышении скорости выгрузки данных в 13 раз, что еще важнее - при этом не требуется вмешательство человека в процесс.
Новое решение обеспечивает не только быстрое и защищенное беспроводное подключение (все данные шифруются). Если ранее просмотром видеозаписи для выявления нештатных ситуаций занимались люди, что позволяло говорить в том числе о негативном влиянии человеческого фактора, то теперь "просмотром" видеозаписи занимается система AI, способная очень быстро выявить автоматически выявить все "отклонения от нормы" на записи, если они там зафиксированы. Выявленные "ситуации" затем разбираются уже с участием соответствующих специалистов, например, для стандартизации работы локомотивных бригад.
В пятницу 9 августа в Москве прошла встреча представителей СМИ с Билайн и представителями поискового отряда Лиза Алерт, посвященная пилотному проекту по внедрению технологий AI в практику поиска потерявшихся людей в России.
Бриф для тех, кто не хочет читать длинный текст ниже.
Когда идет поиск людей, самое важное это быстрота. Потерявшийся человек может умереть от холода всего за несколько часов. Поэтому, кроме традиционного поиска путем пешего прочесывания местности, на помощь волонтерам приходят современные технологии.
В частности, проводится облет территории поиска беспилотником DJI Mavic 2 Pro с воздуха. Он делает тысячи снимков местности с высоким разрешением. Снимки перекрываются, что позволяет видеть одну и ту же территорию под различными углами. Снимки с дрона сбрасываются на сайт поисковиков. Добровольцы приступают к отсмотру снимков, пытаясь выявить на них потерявшегося или артефакты - вещи пропавшего человека, другие свидетельства, что человек может быть где-то поблизости. Процесс просмотра тысяч фотографий очень трудоемкий и при этом ответственный. Достаточно пропустить одну - ту самую, с человеком, фотографию, и потерявшийся, возможно, не будет найден и может вскоре погибнуть.
В Билайн обучили AI, призванный отсеять фотографии, где практически наверняка никого нет, оставив для анализа добровольцев-людей только те фото, где человек или артефакты могут присутствовать. У компьютера на такой отсев уходят буквально секунды. Тем самым, удается выиграть немало столь ценного времени.
Пока что это пилотный проект. В частности, люди продолжают отсматривать даже выбракованные компьютером фотографии, чтобы убедиться в том, что AI не ошибается, ведь ценой такой ошибки может стать чья-та жизнь. Но даже при таком подходе, люди начинают поиск с фотографий, которые с максимальной вероятностью содержат что-то полезное, что существенно повышает результативность поиска. Пока что AI действует безошибочно, что, вероятно, позволит вскоре отказаться от дублирования алгоритма людьми.
Вот, пожалуй, и все, если вкратце. А для интересующихся деталями - мой конспект встречи.
Евгения Чистова, возглавляющая направление социальной ответственности и устойчивого развития ВымпелКом, напомнила, что Билайн работает с поисковым отрядом Лиза Алерт с 2011 года.
Григорий Сергеев, глава поисково-спасательного отряда Лиза Алерт. В России теряется очень много людей. В основном, это пожилые люди, в возрасте более 70-80 лет, страдающие расстройствами памяти. Также бывает, что пропадают дети. Начинаются их поиски, в которых участвуют группы из более, чем 80 тысяч волонтеров по всей России.
Эта ночь была для нас тяжелой, поступила информация о пропаших в Москве в возрасте 91 год и 93 года. К счастью оба поиска завершились хорошо.
Хотелось бы рассказать вам о поиске в Щелково. Это нестандартный, пока еще не классический для нас поиск. Знаковый.
Так получилось, что в июле отряд, что называется, разогнался. Мы получали "бесконечное" число заявок - 1083 заявки "на лес" за две недели июля. В целом за июль чуть меньше 700 заявок пришлись на Московскую область.
Большую часть заявок удается отрабатывать благодаря наличию у человека работающего сотового телефона, если он еще не сел и находится в зоне покрытия. В отряде есть специальная группа людей "Лес на связи", волонтеры из этой группы стараются помочь человеку выйти, ориентируясь на Солнце, на облака, устанавливают сирену, на звук которой следует двигаться. Привлекается вертолетный поисковый отряд "Ангел", экипаж которого, заметив человека, передает нам его координаты - по ним выходит наша "двойка", группа из двух человек. К сожалению, работающий телефон у пропавшего есть далеко не всегда.
Пропала женщина в возрасте 73 года в округе Щелково, где большой лес. Вдобавок похолодало. В этот момент упало число заявок и мы смогли заниматься этим поиском дольше, чем обычно, выделив на него большие ресурсы. В круглосуточном режиме мы занимаемся этим поиском до сих пор. Каждый день в поиске участвует более 40 волонтеров, на сегодня длина пеших поисковых "треков" в этом лесу составила более 2400 км. Что такое "пеший трек" - выходит группа, у нее есть спутниковый навигатор, он фиксирует километраж. Женщина, к сожалению, не найдена.
Кроме того, над лесом сделано 8300 снимков камерой с высоким разрешением с квадрокоптера. Стоит подробнее рассказать о том, как нам помогают малые беспилотники.
Сейчас у нас технология такая. Делаются фотографии с борта квадрокоптера. Заливаются на сервис, написанный нашими волонтерами. Специальная группа людей отсматривает эти фотографии. Специальная большая группа людей "снаружи" отряда, которые также хотят помогать, могут подключаться и отсматривать эти кадры.
На кадрах мы ищем и находим что-то, что отличается от леса, травы. И к таким точкам выходят пешие группы, чтобы посмотреть, что это за "артефакт". В щелковском поиске у нас более 100 отметок, которые необходимо проверить. Для того, чтобы посетить каждую из отметок, нам необходимо пройти пешком порядка 300 км.
В этом сезоне результативность использования летающих беспилотников достигла 1 человека, находимого еженедельно. А ведь всего 2 года тому назад мы за весь сезон нашли с помощью дронов двух потерявшихся. В 2018 году их было 6.
И это, как правило, тяжелые поиски, длящиеся не одни сутки. Дроны прежде всего задействуем там, где трудно пройти - болота, буреломы. Это те места, которые с земли рассмотреть сложно. Коптеры летают над такими участками, делая фотографии с высоким разрешением.
В этом году мы раз в неделю находили человека с помощью БЛА.
Это карта поисковых треков в Щелковском районе. Многие из этих треков сделаны группами из 2-3 человек, часть из них - в условиях бурелома. И там, где нам особенно тяжело работать на земле, на помощь приходят летающие БЛА.
Александр Ломоносов, руководитель направления применения беспилотной авиации отряда Лиза Алерт.
Видно, что в данной зоне у нас ходили пешие группы. Это видно по неровности треков из-за сложного леса. Пробраться внутрь зоны, которая показана слева кружком на слайде ниже (слева) ни у кого не получалось. Причем таких зон в этом лесу было несколько. Если пускать в такие зоны группу, она потратить, минимум, три часа и эта группа "умрет" в лесу, перестанет быть способна к продолжению поисков. А вот беспилотник весь этот район "отработал" за 15 минут. Человек был найден именно в труднодостижимой зоне, найден на фото с беспилотника. У человека хватило сил забрести в бурелом, но не хватило сил на выход. Это не удивительно, даже в условиях специально подготовленной группы, у нее уйдет немало сил на попадание в заданный участок леса с буреломом. Только эвакуация найденного человека составила свыше 4.5 часов, хотя до дороги по прямой всего 370 метров.
Справа на картинке хорошо видны треки беспилотника над заданной зоной, можно наблюдать, как он "закрывает" район, который необходимо обследовать. Буреломы, открытые поля, болота - коптер отрабатывает в разы быстрее, нежели чем это может сделать пешая группа.
Например, если речь о поле с травой высотой всего в 15 см, группе из 5 специально подготовленных людей-поисковиков на прочесывание потребуется 5-8 часов. Беспилотнику достаточно примерно часа на обследование той же площади. Он привезет фотографии всей обследованной территории, причем фотографии, сделанные с перекрытием, что исключает появление "мертвых зон", которые нельзя увидеть на фото.
К сожалению у нас пока мало беспилотников, мало операторов БЛА.
В любом случае, БЛА это не более, чем эффективный инструмент, который помогает ускорить поиски. Основная работа по поиску и спасению лежит на пеших группах.
АЛ: Вот средние цифры - 2500 фотографий получаем с одного поиска. За полгода сделано 33 тысячи снимков. Как вы понимаете, такое число фотографий отсмотреть сложно. К тому же зачастую возникают ситуации, когда нам нужно оказаться в зоне сотовой связи. Например, мы "отлетали" в глубоком лесу, где живет мало людей. Покрытие сотовой связи в таких местах может отсутствовать или сеть обладает низкой пропускной способностью. А нам нужно пересылать огромное число фотографий, чтобы наша просмотровая группа могла как можно быстрее начать заниматься отсмотром фотографий.
А.Л.: Вот живой пример. Человек, спасенный при помощи коптера на прошлой неделе. Во время поиска в Щелково группа просмотра потратила на отсмотр фотографий примерно 240 часов. На этой задаче людей приходится часто менять, т.к. результативно смотреть фото более 3-4 часов невозможно. Соответственно приходится привлекать большое число людей.
Как только у нас вырастет количество дронов, если мы в 20 регионах присутствия будем их применять, то у нас будет 33 тысячи фотографий не за сезон, а за день-два. Сколько бы ни было добровольцев, без автоматизации процесса нам не справиться. И здесь нам поможет решение, которое разработано совместно с Билайн.
Джордж Хелд, вице-президент по развитию цифрового и нового бизнеса ВымпелКом.
Задача, которую мы сейчас решаем, это непростая задача. Требуется автоматизировать отсмотр сотен, тысяч фотографий. Это должно делаться быстро, поскольку от времени работы с фотографиями напрямую зависит общее время поиска, а чем оно меньше, тем больше вероятность найти человека живым.
Билайн с 2011 года взаимодействует с поисково-спасательным отрядом Лиза Алерт. Компания оказывала помощь в создании сайта для записи в волонтеры, поддерживает рассылки SMS с поисковыми сообщениями.
Д. Х.: Обычно второй звонок от семьи потерявшегося это звонок оператору. И тут есть немалая этическая и регуляторная проблема. Сегодня по закону даже в ситуации, когда телефон пропавшего еще на связи, не сел и находится в зоне покрытия, мы не имеем права давать близким информацию о его местонахождении. Мы могли бы технологически помочь, дав координаты человека, особенно, когда речь идет не о лесе, а о городе, об индустриальной зоне. Но не имеем права, нам это не позволяют делать юридические нормы.
Д.Х. Тем не менее, есть и другие технологии, которые могут помочь в поиске потерявшихся. Как телеком-оператор мы привыкли работать с большими объемами данных. У нас есть 5 больших ЦОД (центров обработки данных), расположенных в различных регионах России. Кроме того, мы используем такие технологии, как AI - искусственный интеллект.
Д.Х. Расскажу, как мы используем AI для задач Лиза Алерт. Но вначале позвольте сказать несколько слов о том, что такое AI. Говоря об AI принято выделять такую составную часть, как ML (mashine learning или машинное обучение), это когда мы обучаем компьютер решению каких-либо задач. Второе большое направление это NLP - natural language processing - работа с естественным языком, большое направление, призванное научить компьютеры понимать язык, общаться с людьми посредством речевых интерфейсов. Еще одно направление - AI для робототехники, здесь речь идет о системах AI, предназначенных для управления физическими объектами.
Остановлюсь на теме ML и том, как мы его используем для решения нашей задачи.
Д.Х. Классика написания алгоритмов - это попытка описать существующий процесс в терминах типа "если произошло это, сделай то". Для написания сложных программ с таким подходом требуются подчас годы. ML это подход, когда задача формулируется примерно так: мы говорим "нечто начинается вот так и должно завершится вот так". А все, что позволяет от А перейти к Б, компьютер должен "придумать" самостоятельно. Например, компьютеру сообщают, что мне нравится фильм Х, нравится фильм Y и не нравится фильм Z. На основе этой информации компьютер должен быть способен прогнозировать, понравится ли мне фильм A.
Д.Х. Мы используем ML для решения двух задач: во-первых, для распознавания, во-вторых, для прогнозирования.
Д.Х. Мы активно используем прогнозирование при работе с данными. В частности, используем прогнозирование и для работы совместно с Лиза Алерт.
Д.Х. Прогнозирование может использоваться в различных целях. Как я уже говорил, например, для того, чтобы предсказать, понравится ли мне тот или иной фильм. Можно использовать прогнозирования для попыток перевода текстов с одного языка на другой. Но в нашем случае необходимо было научиться распознавать изображение на картинке, в частности, научиться даже по небольшому фрагменту интересующего объекта предсказывать вероятность его наличия на той или иной фотографии.
Д.Х. Такие задачи может решать система компьютерного зрения на базе DL (deep learning) и нейронной сети.
Вернемся к нашей задаче: дрон летит, делает огромное число фотографий. Нам нужно быстро определить, есть ли на той или иной фотографии изображение человека или его "фрагмента" (например, если на снимке человек оказался в тени, за деревом, в траве и так далее и видно, например, только его ухо или кисть руки).
Один из современных подходов анализа изображений подразумевает то, что при анализе их разбивают на фрагменты, в нашем случае на 13-30 фрагментов. В них алгоритм ищет фрагменты человеческого тела, например, глаз, ухо или кисть руки.
Д.Х. Была проделана большая работа по формированию алгоритма работы с изображениями.
Д.Х. В США есть аналогичные работы над созданием AI для систем компьютерного зрения, в частности, в компании TellusLabs AI применяют в анализе изображений в интересах фермеров.
Д.Х. Почему Билайн? Возможно аналогичный софт могут придумать любые четыре парня в своем гараже? Не так все просто, прежде всего, очень непросто обучить такой алгоритм.
Но результат того стоит. Посмотрите, насколько велика разница работы "вручную", когда волонтеры просматривают все изображения, и работа людей в тандеме с AI, когда алгоритм выделяет из массива изображений те, где наиболее вероятно присутствие человека или других артефактов и люди приоритетно работают с уже отобранными системой компьютерного зрения фотографиями.
Д.Х. На сегодня у нас решение способно работать в двух режимах - в онлайн и в оффлайн режиме. Онлайн режим используется тогда, когда есть возможность быстро передать фотографии на наши сервера, на которых работает система компьютерного зрения. Это очень быстрый способ, сортировка фотографий занимает буквально секунды. Как правило, так можно работать в условиях города, где есть качественное, надежное покрытие.
Также возможна работа системы в условиях, когда нет связи и нет возможности оперативно послать фотографии в ЦОД. В этом случае используется программа, которая реализует алгоритм компьютерного зрения, она может исполняться на ноутбуке в полевых условиях. Это не настолько эффективная система работы с изображениями, но и эта программа позволяет решать как минимум задачу приоритезации фотографий, где наиболее вероятно наличие человека.
Поскольку ответственность очень велика, мы пока намеренно сосредоточились на задаче отбраковки фотографий, где практически наверняка нет людей. Это не означает, что люди уже не будут анализировать эти фотографии. Пока что будут, но начнут с тех, которые компьютер выделил, как приоритетные. Это позволит исключить трагические ошибки, одновременно ускорив нахождение людей. В перспективе, конечно, постараемся решить и вторую задачу - распознавания на фотографиях людей, в любом ракурсе, даже по небольшому фрагменту.
Д.Х. Качество и наличие покрытия является одним из ключевых моментов для эффективной работы с фотографиями. Билайн активно продолжает работу по модернизации и расширению своих сетей в различных регионах. В частности, мы ведем активную подготовку к развертыванию сетей 5G.
В Финляндии на заводе промышленных приводов компании ABB в Хельсинки запущен пилотный проект контроля качества продукции с использованием 5G и элементов AI.
В проекте принимают участие ABB, Atostek и Telia. Для завода на котором работает около 1300 сотрудников, технология AI с передачей информации по сети 5G применяется впервые.
Создана автоматизированная система обеспечения качества производства в реальном времени. Изображения с камер передаются в облако, где и проходит его анализ и проверка состояния изделия непосредственно в ходе его изготовления с использованием труда человека.
Такой подход позволяет добиваться существенного снижения брака в тех областях, где требуется выполнять одинаковые операции сотни раз в день. Например, при сборке конденсаторного блока промышленного привода. Система AI дает возможность существенно снизить роль "человеческого фактора".
Как работает система:
----
За новостями робототехники и ИИ удобно следить в телеграм-канале prorobots - основные новости; телеграм-трансляции, посвященных робототехнике, больше новостей - в телеграм-канале prorobotsRealTime - подпишитесь прямо сейчас.
В Болгарии прошло заседание шестого Всемирного конгресса информационных агентств (ВКИА). Представители более 100 информагентств более, чем из 90 стран мира познакомились с разработками китайских и российских специалистов в области AI.
Агентство "Синьхуа" показало виртуального телевизионного диктора, способного с необходимой мимикой читать новости на китайском, английском и русском языках. Это не единственные AI-системы, применяемые информагентством, другие отвечают за прогноз погоды, отслеживание котировок на фондовых биржах, следят за результатами спортивных соревнований.
Системы AI пока что не используются для самостоятельной подготовки новостей. Тем не менее, уже сегодня AI может помогать сотрудникам редакций в рутинных задачах, в частности, в подготовке сообщений, например, о результатах спортивных состязаний, анализе данных, доступных в сети. Источник: tass.ru
----
За новостями робототехники и ИИ удобно следить в телеграм-канале prorobots - основные новости; телеграм-трансляции, посвященных робототехнике, больше новостей - в телеграм-канале prorobotsRealTime - подпишитесь прямо сейчас.
