Рубрика «Блог компании Smile-Expo»

Как машинное обучение внедряется на промышленных предприятиях, кто в этом достиг наибольших успехов и какие примеры использования уже есть, мы узнали у Романа Чеботарёва. Роман — архитектор ML и директор по внедрению в компании «Цифра». Он 11 лет занимается внедрением умных технологий класса Machine Learning и Artificial Intelligence. Последние несколько лет Роман специализируется на ML/AI в промышленности.

Зачем заводам машинное обучение - 1

Расскажите о своем профессиональном пути

Свой профессиональный путь я начал с машинного обучения (хотя тогда такой термин еще массово не использовался) для задач компьютерного зрения. Я разрабатывал различные модули для систем видеоаналитики: детекторы скоплений людей, детекторы дыма, счетчики объектов. Тогда еще они планировались как охранные системы будущего поколения — сейчас они используются повсеместно.

Потихоньку от анализа изображений я перешел в анализ данных вообще. Я уже работал в компании «КРОК», куда пришел разработчиком, а уходил руководителем практики машинного обучения. Большую часть опыта я получил именно там и в основном мы решали задачи, связанные с прогнозированием различных количественных величин в будущем. Больше задач было в ритейле — машинное обучение тогда было наиболее востребовано у заказчиков именно в этой сфере. Мы решали задачи прогнозирования спроса для оптимизации логистики. Таких задач было достаточно много в разных сферах: от фуд-ритейла до автомобильных заправок.

Потом серьезный интерес к машинному обучению начал формироваться со стороны промышленных предприятий. В какой-то момент я с партнерами решил организовать собственный стартап — Theta Data Solution. Мы сделали 6 проектов и больше 10 пилотов за год для промышленных предприятий, а потом нашу компанию приобрела компания «Цифра», где я сейчас работаю директором по внедрению в департаменте AI. По сравнению с первоначальной командой стартапа мы сильно расширились: сейчас в нашем AI-tribe (как мы себя называем) больше 30 человек. Читать полностью »

Учим агента играть в Mario Kart с помощью фильтров - 1

Владимир Иванов vivanov879, Sr. Deep Learning Engineer в NVIDIA, продолжает рассказывать про обучение с подкреплением. В этой статье речь пойдет про обучение агента для прохождения квестов и о том, как нейросети используют фильтры для распознавания изображений.

В предыдущей статье разбиралось обучение агента для простых стрелялок.

Про применение обучения с подкреплением на практике Владимир будет рассказывать на AI Conference 22 ноября.Читать полностью »

Гигантский паук и минотавр на улицах Тулузы - 1

На прошлой неделе Тулуза превратилась в большой театр под открытым небом. С 1 по 4 ноября по ее улицам расхаживали огромные паук и минотавр. Каждый аниматроник управлялся более чем дюжиной операторов. Предполагалось, что шоу посмотрят около 200 тысяч человек, но реальное количество зрителей оказалось втрое больше. Под катом — фото и видео с выступления, организованного французской театральной группой La Machine.Читать полностью »

AI в самом деле спасет мир? Не так давно мы писали о масштабных конкурсах от XPRIZE и DARPA, а теперь к ним присоединился и Google. 29 октября корпорация анонсировала старт подачи заявок на AI Impact Challenge – конкурс с призовым фондом в $25 млн. Его цель – создать AI-решения для социальных и экологических проблем. И, возможно, заработать корпорации плюсики в карму, которые ей сейчас очень нужны.

Добрые дела за деньги Google: новый AI Impact Challenge - 1
Читать полностью »

«Такими людей видят компьютеры» – сообщил в Twitter Робби Баррат, продемонстрировав сюрреалистические картины, которые создала написанная им нейросеть.

Честно говоря, эти произведения – зрелище не из приятных. Персонажи картин больше похожи на существ из Сайлент Хилл, чем на людей – у большинства нет голов, а если и есть – то они почему-то выглядят как странные фиолетовые текстуры.

Почему на GitHub нет друзей. О Робби Баррате, Obvious и авторских правах - 1

Да и сам разработчик не скрывает того, что результат получился довольно пугающим. В интервью для CNet Робби называет работы нейросети «сюрреалистическими каплями плоти с конечностями».

И если раньше нейросети-художники обсуждались в более-менее узких кругах, то 25 октября 2018 года эта тема создала резонанс. Все из-за того, что группа французских студентов под названием Obvious продала на аукционе картину, созданную нейросетью, код для которой написал Робби. Так трое студентов с чужим кодом и яркой пиар-кампанией стали ключевыми фигурами в обсуждениях AI-искусства. Заслуженно ли? Давайте разберемся.

Под катом – рассказ о Робби Баррате, авторских правах и удачном маркетинге, который помог выручить почти полмиллиона долларов.Читать полностью »

О чем рассказывают «большие данные» города? Как представить их наглядно и — что важнее — как с их помощью сделать жизнь горожан лучше?

Об этом мы поговорили с Андреем Кармацким, гендиректором компании Urbica. Компания специализируется на визуализации городских данных. Среди ее проектов — редизайн карты для MAPS.ME, интерактивная визуализация статистики поездок для «Велобайка» и визуализация для запуска системы наземного городского транспорта «Магистраль».

Города и их «большие данные» - 1
Велосипедный трафик между районами в центре Москвы. Источник изображений — блог «Урбики» на Medium

Читать полностью »

Два года назад MIT запустила платформу Moral Machine. Каждый желающий мог пройти тест из смоделированных 13 ситуаций: указать, как стоит вести себя беспилотному автомобилю и кем предпочтительней пожертвовать, когда потери неизбежны. За два года в исследовании приняли участие больше 2 млн людей со всего мира. Они предоставили 40 млн решений для смоделированных ситуаций.

Вчера MIT опубликовало результаты этого эксперимента.

Кого давить беспилотному автомобилю: результаты эксперимента Moral Machine - 1
Пример задания из теста. Тормоза беспилотного автомобиля отказали. Что предпочтительнее: сохранять курс (тогда погибнут трое пожилых людей, переходящих дорогу на красный свет) — или свернуть и врезаться в ограждение (погибнут двое взрослых людей и ребенок, находящиеся в машине)?Читать полностью »

Различных хакатонов и краткосрочных конкурсов по практическому применению ИИ существует множество. На их фоне выделяются два масштабных соревнования, которые преследуют глобальные цели и растягиваются на несколько лет.

Организатор первого соревнования — XPRIZE, крупный фонд, поддерживающий инновации. Второй конкурс проводит Агентство оборонных разработок США (DARPA). Цель одних — найти решение глобальных проблем с помощью ИИ, другие хотят создать «третью волну» искусственного интеллекта, чтобы улучшить безопасность государства.

Под катом мы собрали, что известно о каждом из соревнований.

«Третья волна» ИИ и системы для безопасности государства - 1
TED 2016. Дэвид Кенни (IBM) объявляет о начале конкурса IBM Watson AI XPRIZE
Читать полностью »

Иногда коммунальная квитанция неприятно удивляет получателя: платежи за воду или свет вдруг оказываются непомерно высокими. С тех пор, как в домах появились счетчики, такое происходит реже — но все-таки случается. Причина — в несовершенной системе учета ресурсов, где пользователи должны сами передавать в управляющую компанию показания счетчиков, и это порождает огромное количество ошибок и утерянных данных.

Эту работу может взять на себя система на базе Интернета вещей. Уже есть модели умных счетчиков, которые с нужной регулярностью передают в УК свои показания. А пользователям помогают ежедневно мониторить свою статистику расхода коммунальных благ. Как они работают и в чем сложности во внедрении? Олег Лисютенко, руководитель компании ICBCOM, посвятил этим вопросам свое выступление на конференции «Интернет вещей». Под катом — расшифровка его доклада.

IoT-решения для ЖКХ: какими будут умные счетчики и кто их должен обслуживать? - 1Читать полностью »

Компания REC, производитель расходников для FDM-принтеров, станет экспонентом 3D Print Expo. Пока мы делаем последние приготовления к выставке, мы попросили ребят показать, как у них проходит процесс производства. Под катом — рассказ с фотографиями.

Как производят пластик для 3D-печати - 1


Пульт управления экструзионной линией. Здесь выставляются параметры для экструзии филамента (кликабельно)Читать полностью »