Российская компания Smart Engines представила нейросетевую модель GreenOCR 2.0 для распознавания текста.
Новая разработка отличается повышенной скоростью обработки данных (заявлено, что GreenOCR 2.0 работает на 20% быстрее прошлых моделей) и десятикратным уменьшением ошибок по сравнению с предыдущими версиями. Модель ориентирована на эффективную работу даже на устройствах без графических процессоров.
GreenOCR 2.0 основана на усовершенствованной архитектуре, использующей замену вещественных чисел на целые. Это обеспечивает оптимизацию для мобильных платформ за счёт комбинации 4,6-битных и 8-битных сетей. Система распознаёт символы и знаки препинания, демонстрируя высокую точность при обработке печатного и рукописного текста на 103 языках.
Модель уже внедрена в продукты Smart Engines для распознавания документов, QR-кодов, банковских карт, номеров телефонов, а также обработки бухгалтерских документов и анкет.
«GreenOCR 2.0 соответствует ключевым критериям Green AI, принятым в научной литературе: низкому энергопотреблению, минимальной эмиссии углекислого газа и “зеленым” подходам к обучению. За счет полностью локальной работы технологии не нужны датацентры и мегаватты энергии: все распознавания клиентов компании за год выделяют меньшее количество CO2, чем nhb уличных газовых обогревателя за аналогичный период», – отметил Владимир Арлазаров, генеральный директор Smart Engines, доктор технических наук.
