Подборка новостей и статей из мира ИТ и цифры на 03.02.2022
Новости
Минцифры заключило контракт с «Ростелекомом» на интеграцию сайта госуслуг с государственной Единой биометрической системой (ЕБС). В результате на портал можно будет заходить с помощью биометрических данных, а через мобильное приложение сдавать образцы лица и голоса, пишет «Коммерсантъ».
Сумма контракта с «Ростелекомом» составила 1,2 миллиарда рублей, следует из документов на портале госзакупок. Компания должна завершить работы к 5 декабря 2022 года.
Источник «Коммерсанта» в правительстве рассказал, что после завершения интеграции Минцифры начнёт стимулировать граждан сдавать биометрию, в том числе с помощью ограничений. По его словам, в министерстве обсуждают возможность ограничить получение части госуслуг онлайн для россиян, не сдавших биометрию.
Мобильное приложение «Биометрия» «Ростелекома» (оператор ЕБС) работает с 2018 года. В пресс-службе компании рассказали, что его скачали более 500 тысяч раз.
По мнению источника издания в правительстве, привязка биометрии к аккаунту на сайте госуслуг повысит безопасность операций. «Электронную цифровую подпись можно передать или потерять, а биометрию отдать не выйдет», — сказал он.
Президент InfoWatch Наталья Касперская, однако, отметила риски утечек при использовании приложений для сдачи биометрии: их контролируют производители телефона и платформа для скачивания, поэтому им могут быть доступны биометрические данные. «Нет гарантии, что биометрическая информация, переданная со смартфона через приложение «Ростелекома» в ЕБС, принадлежит именно данному человеку, а не какому-либо другому. Это может быть злоумышленник, использовавший технологии Deep Fake», — добавила Касперская
Google опубликовала исследование, посвященное основным трендам машинного обучения (ML) в 2021 году. Как отметил Джефф Дин, старший научный сотрудник и вице-президент Google Research, в ближайшие несколько лет в отрасли грядет ряд научных прорывов. Дин выделил пять трендов, которые влияют и будут влиять на развитие ML в ближайшие годы.
Тренд 1. Более мощные модели ML общего назначения
Тренд 2. Повышение эффективности машинного обучения
Тренд 3. Машинное обучение становится полезнее как для человека, так и для общества в целом
Тренд 4. Растущее влияние машинного обучения на науку, здравоохранение и экологию
Тренд 5. Более глубокое и широкое понимание ИИ
Коллектив ученых из Сколтеха — аспирант Егор Нужин, доцент Максим Панов и профессор Николай Бриллиантов — при помощи методов искусственного интеллекта объяснили таинственное поведение, характерное для ряда животных, — кружение
ForkLog AI собрал наиболее важные новости из мира ИИ за прошедшую неделю:
Искусственный интеллект помог российской полиции выследить более сотни участников несогласованных акций протестов
Единую биометрическую систему объединят с порталом госуслуг
В России разработают стандарты для умного дома
Neuralink Илона Маска открыла вакансию директора клинических испытаний нейронных имплантатов на людях
СМИ: Apple отложит выпуск очков дополненной реальности на 2023 год
В Великобритании открыли супермаркет без кассиров на базе ИИ
Наиболее важные сделки из области ИИ за последнюю неделю
Исследователи Meta обучили одну модель искусственного интеллекта (ИИ) обрабатывать речь, изображения и текст — они надеются, что подобные «мультимодальные» системы лягут в основу будущих разработок в области дополненной реальности и метавселенной.
Модель, получившая название data2vec, выполняет задачи разного рода: при голосовом вводе она распознаёт речь; при вводе данных в формате картинки она идентифицирует объекты на ней; а получив на вводе текст, проверяет его на грамматические ошибки и анализирует интонации с эмоциональным фоном. Традиционно ИИ-алгоритмы обучаются на данных одного типа, однако в случае с data2vec было решено работать с тремя форматами. Но с каждым из них нейросеть работает независимо от остальных.
Компания надеется, что в перспективе подобные мультимодальные модели сделают компьютеры более адаптивными — способными совмещать физические и цифровые окружения в едином понятийном измерении. «Люди воспринимают мир через комбинацию зрения, слуха и слов — системы вроде этой однажды станут понимать мир так же, как и мы. Когда-нибудь она будет встроена в очки дополненной реальности или ИИ-ассистент, чтобы, например, помочь человеку приготовить обед, примечая пропущенные ингредиенты, рекомендуя убавить огонь или [выполняя] более сложные задачи», — прокомментировал проект изданию The Register глава Meta Марк Цукерберг (Mark Zuckerberg).
Аппаратная платформа системы data2vec была построена с использованием 16 ускорителей NVIDIA V100 и A100. В качестве исходных данных для обучения ИИ использовались 960 часов голосовых аудиозаписей, несколько миллионов слов из книг и со страниц «Википедии», а также картинки из базы ImageNet-1K. В ходе тестирования при выполнении конкретных заданий data2vec показала себя эффективнее некоторых топовых ИИ-моделей, обученных на данных только одного типа. В перспективе, заявил один из разработчиков проекта, планируется расширить восприятие нейросети данными других типов, таких как запахи, 3D-объекты и видеозаписи
По данным портала «Зарплата.ру» (результаты опроса ТАСС), 44% опрошенных из 1730 жителей по всей стране рассказали, что недовольство низкой зарплатой может стать стимулом к поиску новой работы. В 2022 году 17% россиян хотели бы уволиться
Совет федерации поручил министерствам проработать меры для исключения «дискриминации граждан» искусственным интеллектом (ИИ) и закрепить порядок обжалования его решений. Участники рынка возражают, что ИИ безвреден, рынок саморегулируется через недавно принятый кодекс этики, а ограничивающие законы будут только сдерживать развитие. Они скорее говорят о важности просветительской работы, направленной на то, чтобы люди не боялись ИИ
ООО «Спецдорпроект» стало победителем электронного аукциона, проводимого Департаментом по конкурентной политике Москвы. Компании предстоит построить комплекс видеонаблюдения, управляемый нейросетью. Проект оценён в 4,24 млрд рублей, начальная цена торгов составляла 4,29 млрд рублей.
Система будет запущена в Москве до конца года. В течение 5 лет московские власти арендуют у компании 1300 видеокамер, 770 из которых будут установлены на МКАД, остальные появятся на других магистралях в городе. Каждый комплекс видеонаблюдения будет включать в себя три камеры, ИК-подсветку дальностью до 250 м, а также 40-кратный оптический зум. Нейросеть сможет выявлять ДТП, пробки, мусор и животных на дорогах, вставшие на дороге автомобили, пожары, а также «вторжения транспортных средств в запрещённую зону».
Как передаёт RB.RU, главой ООО «Спецдорпроект» является Антон Клячин, он же возглавляет «Гринтех», являющийся владельцем 75 % активов компании. Господин Клячин также является партнёром юридической фирмы Salomon Partners и бывшим главным юрисконсультом Russian Technologies — это был один из первых венчурных инвестиционных фондов «Альфа-групп».
Как сообщили в администрации Москвы, нейросеть, обрабатывающая информацию с новых камер наблюдения, будет передавать данные в полицию и коммунальные службы, однако напрямую для вынесения штрафов она использоваться не станет. Сейчас в Москве работает система видеонаблюдения из 200 тысяч камер; в течение года появятся ещё 2 тысячи камер с поддержкой распознавания лиц
ИИ, обученный писать картины, смог создать несколько произведений, которые и были проданы за миллион долларов США. Речь идет об алгоритме, который получил название Botto.
Авторы проекта определяют сюжет картин и общее направление творчества. После того, как картина сгенерирована, ее выставляют на аукцион. Стоит отметить, что нейросеть способна генерировать несколько сотен картин в день - этому позавидуют многие художники. Но на аукцион попадают лишь немногие произведения, их отбирает специальная комиссия
Генерация 3D-моделей из текстового описания и видеозаписей, сделанных на обыкновенный смартфон, конкурент DALL-E, ускоренная GAN-инверсия и многое другое в подборке материалов за декабрь, а также небольшие новости о будущем дайджеста
Компания «ВымпелКом» (известная под брендом «Билайн») подтвердила расформирование подразделения Digital Ventures — оно с 2014 года отвечало за усиление цифровой трансформации бизнеса оператора. В компании указали, что решение о расформировании принято для «оптимизации внутренних процессов»
Методы и алгоритмы искусственного интеллекта сегодня активно применяются в самых разных областях медицины. Внедрение умных технологий в службе скорой помощи способно снизить количество смертей, случающихся из-за поздней диагностики инфарктов, уверен автор проекта «20 идей по развитию России» Дмитрий Давыдов
О том, что Дмитрий Чернышенко поручил главе Минцифры Максуту Шадаеву до 1 февраля 2022 года представить согласованный план-график обеспечения доступа бизнеса к дата-сетам министерств и ведомств, пишет «Коммерсантъ» со ссылкой на документ, подготовленный по итогам совещания с руководителями цифровой трансформации министерств и ведомств. В пресс-службе Чернышенко подтвердили изданию эту информацию и сказали следующее:
Прорабатываются изменения в законодательство для предоставления разработчикам ИИ-решений доступа к государственным наборам данных, урегулирования вопросов обезличивания.
В Минцифры уточнили газете, что ведомство включило в план-график:
проведение стратегических сессий;
разработку стандартов для отраслевых решений с применением ИИ;
публикацию результатов внедрения ИИ в федеральных органах исполнительной власти;
создание единого хранилища (репозитория) наборов данных и регламентов работы с ними.
По мнению директора центра стратегического развития «Ланит-Интеграции» Павла Сварника, дата-сеты, аккумулированные государством в течение многолетнего цифрового взаимодействия с гражданами и юрлицами, — это источник бесконечной информации для бизнеса. Они позволят скорректировать тарифы по услугам, запустить востребованные сервисы, точнее спрогнозировать параметры инвестиционных проектов, а бизнес, в свою очередь, может взять на себя часть нагрузки по оказанию госуслуг, считает эксперт
Обучение современных нейросетей требует тщательной настройки значений миллионов или даже миллиардов параметров, представляющих силу связей между искусственными нейронами. Цель состоит в том, чтобы найти для них почти идеальные значения, но достичь ее непросто. В итоге обучение занимает дни, недели или даже месяцы. Однако Борис Князев из Университета Гвельфа в Онтарио и его коллеги разработали и обучили «гиперсеть», которая может ускорить процесс обучения
Статьи
Почему власти объявили войну криптовалютам? / Редакция спецреп
Первичный обзор систем можно найти тут
Системы сильно менялись в 2021 году. Asana выпустила русскоязычную версию. Trello сделал рабочие области для группировки досок. Битрикс добавил редактор документов и интеграции с WhatsApp и Instagram. YouGile добавил подзадачи, открытые доски, ленту событий
Нейронауки и область исследования искусственного интеллекта (ИИ, AI) имеют давнюю совместную историю. Достижения в области нейронаук, наряду с впечатляющим ростом производительности вычислительных систем за последние несколько десятилетий привели к появлению нового поколения нейронных сетей, которое было вдохновленно открытиями в области исcледований мозга и реализовано благодаря возможностям компьютерного моделирования (In silico). Новые системы искусственного интеллекта обладают сегодня многими передовыми перцептивными и когнитивными способностями биологических систем, включая возможности по распознаванию объектов и функциями принятий решений. Более того, в настоящее время ИИ все чаще используется в качестве инструмента для исследований в области нейронаук, что способствует развитию нашего понимания принципов функционирования самого мозга. В частности, метод глубокого обучения использовался для моделирования того, как сверточные слои и рекуррентные связи в коре головного мозга управляют важными функциями, включая визуальную обработку, память и контроль моторики. Интересно, что применение искусственного интеллекта, использующего наработки из нейронаук, также открывает большие перспективы для понимания взаимосвязи между изменениями в нейронной структуре мозга и психопаталогиями. Эти открытия имеют большое значение для медицины. В этой статье представлены последние достижения из четырёх областей исследований, где взаимодействие нейронаук и индустрии ИИ принесло наиболее впечатляющие результаты:
(1) ИИ-модели рабочей памяти,
(2) визуальная обработка на базе ИИ
(3) ИИ-анализ больших наборов данных в нейробиологии
(4) вычислительная психиатрия (computational psychiatry)
Бум технологий машинного обучения и систем искусственного интеллекта (Artificial Intelligence, AI) на базе нейронных сетей привёл к появлению на софтверном рынке множества инновационных приложений и сервисов, по функциональным возможностям на голову превосходящих классические программные решения. Мы изучили ассортимент «умных» продуктов и выбрали среди них самые оригинальные разработки, воспользоваться которыми может каждый
Пандемия, вынужденная изоляция, непростая рыночная ситуация, особенно в ряде отраслей, изменила не только потребительские привычки, но и заставила крупные корпорации адаптировать свою работу и традиционные бизнес-модели к новым реалиям. Как сохранить эффективность бизнеса и найти точки роста за счет новых технологий — в интервью руководителя подразделения по цифровой трансформации и развитию экосистемы для ключевых корпоративных клиентов Сбера Андрея Дмитриева
Внедрение ИТ-решений стало одним из инструментов получения многомиллионной прибыли во всех областях экономики, но только для тех компаний, которые готовы сделать шаг навстречу цифровому будущему. О том, как в промышленности добиться с помощью инноваций девятизначного экономического эффекта в долларах, на каких мировых лидеров надо равняться и в каких областях роботы скоро заменят человека, рассказал CNews вице-президент по информационным технологиям компании «Евраз» Артем Натрусов
Большая доля data science и машинного обучения зависит от чистых и корректных источников данных, поэтому неудивительно, что скорость роста рынка разметки данных продолжает увеличиваться. В этой статье мы расскажем о многих крупных игроках отрасли, а также об используемых ими методиках, чтобы вы могли иметь возможность выбора наилучшего партнёра в соответствии со своими требованиями.
Рынок разметки данных развивается невиданными ранее темпами. В прошлом году его сегмент сторонних решений достиг более 1 миллиарда долларов; ожидается, что он продолжит стабильное расширение в течение следующих пяти лет, и к 2027 году превзойдёт 7 миллиардов долларов. Наблюдая впечатляющий ежегодный рост на 25-30%, некоторые источники, в том числе и Grand View Research, считают, что к 2028 году рынок будет стоить не менее 8,2 миллиарда
В декабре 2021 года McKinsey опубликовал результаты глобального опроса The state of AI in 2021. Отчет показывает, что внедрение ИИ продолжает расти: 56% всех респондентов сообщают о внедрении по крайней мере одной функции по сравнению с 50% в 2020 году и демонстрирует радужные результаты использования: доля респондентов, сообщающих о не менее 5% прибыли до вычета процентов и налогов (EBIT), которая относится к ИИ, увеличилась до 27% по сравнению с 22% в предыдущем опросе
Системы машинного обучения рождаются от союза кода и данных. Код сообщает, как машина должна учиться, а данные обучения включают в себя то, чему нужно учиться. Научные круги в основном занимаются способами улучшения алгоритмов обучения. Однако когда дело доходит до создания практических систем ИИ, набор данных, на котором выполняется обучение, по крайней мере столь же важен для точности, как и выбор алгоритма. Существует множество инструментов для улучшения моделей машинного обучения, однако чрезвычайно мало способов улучшения набора данных. Наша компания много размышляет над тем, как можно систематически улучшать наборы данных для машинного обучения
ИТ-компания Roonyx требует с сотрудников миллионы рублей просто за увольнение и заставляет их стажироваться почти целый год. Размер зарплаты определяет сама компания, и на время стажировки он не превышает МРОТ. Окончить стажировку досрочно тоже нельзя просто так – это тоже причина для гигантского штрафа, как и невыход на работу. Roonyx заявляет, что работает как минимум с начала XXI века, но на деле ее юрлицу нет и двух лет
Привет! Меня зовут Елдар, я – Machine Learning Engineer в компании Beeline Казахстан и студент магистратуры в Университете Цукуба. Работаю дистанционно из Японии, занимаюсь улучшением моделей аутентификации лиц. В моей работе, как и в исследованиях, важно следить за научным прогрессом и понимать ключевые особенности нейронных сетей. Поэтому я решил обучить, сравнить и рассмотреть возможные методы улучшения двух архитектур нейросети: полносвязную сеть и сверточную нейросеть LeNet 5
В интернете вы легко найдете статьи о том, как нейросети помогают прогнозировать урожаи, сортировать огурцы, идентифицировать болезни растений по снимкам и еще много других применений в различных сферах и не только в сельском хозяйстве. Однако почти нет информации о том, как нейросети помогают животным и людям по описаниям симптомов определять заболевания, чтобы вовремя предотвратить серьезные последствия для здоровья. Мы расскажем, как учили нейросеть выявлять болезни животных. Возможно, когда-то нейросети аналогичным образом смогут помогать людям, оперативно обрабатывая в различных каналах сообщения с симптомами заболевших, которые обратились за помощью при первых недомоганиях
Страхи о взбесившемся искусственном интеллекте способствуют появлению увлекательных историй об апокалипсисе, но реальная опасность искусственного интеллекта исходит скорее от людей, чем от машин
На прошлой неделе на портале «Истовый Инженер» мы опубликовали финальную лекцию из цикла материалов про нейроморфные вычисления — сложную область, в которой есть много перспективных технологий, близких направлению разработки микропроцессоров, которое мы активно развиваем. Например, нейроморфные чипы и аппаратные ускорители, которые будут играть важную роль в будущем развитии технологий искусственного интеллекта и, вероятнее всего, будут использоваться везде, где необходимо обрабатывать данные в быстроменяющихся, неструктурированных средах и в режиме реального времени.
Мы решили поделиться серией обзорных статей, составивших небольшое исследование на эту же тему. Оно было сделано нашей исследовательской группой осенью прошлого года в том числе и для того, чтобы сформировать собственное представление об актуальных технологиях, проблемах, перспективах и проектах. Позднее эта работа стала основой для целого цикла «взрослых» материалов, авторами которых стали эксперты из российских институтов и компаний (МГУ, ЛЭТИ, Сколтех, Яндекс), и даже европейской лаборатории Intel Research
Очертив в первой части весь стек технологий, которые попадают в нейроморфные, в этой статье будет доступно объяснено, что такое нейроморфные процессоры, и какое место они занимают среди всех процессорных технологий. Если у вас вдруг возникнет желание углубиться дальше, то вам сюда. Примеры реализации нейроморфных процессоров приведены в следующей статье цикла здесь
В октябре 2021 года меня пригласили провести стратегическую сессию для одной компании, которая занимается комплексным озеленением общественных и корпоративных пространств. Задачей мероприятия была презентация бизнес-целей на ближайшие несколько лет и синхронизация коллектива вокруг них. Всего в компании работает 120+ человек, на встрече присутствовал бэк-офис, 30 человек.
Генеральный директор компании – приверженец бирюзовых принципов и адепт самоорганизующихся систем. Моей задачей было донесение идеи, что каждый член команды – внутренний предприниматель со своими внутренними заказчиками, услугами и продуктами, из чего и сотканы процессы, а качество которых складывается в общее качество деятельности компании
Компания "Embedika", являющаяся резидентом "Сколково", договорилась о совместной работе с разработчиком комплекса информационно-правового обеспечения "Гарант" над сервисом, который дает возможность оценить риски при заключении договора. Речь идет о том, что потенциальный подписант договора может самостоятельно, без участия юриста, увидеть узкие места договоре. Подробности о сервисе - в продолжении
Так сложилось, что если мы пишем о людях, то почти всегда — о сделавших некий прорывной проект. Сегодня в определённом смысле не исключение. Мы расскажем о ребятах, которые реализовали крупные проекты в своей жизни — сменили сферу деятельности и пришли в IT через «Школу 21». Подробнее о ней написано здесь
У многих участников совместного опроса The Bell и SAP есть опасения, связанные с цифровой трансформацией, многие до сих пор считают, что она слишком дорого может обойтись компании как с точки зрения инвестиций, так и с точки зрения потенциальных рисков. Но именно она создает новый технологический и экономический уклад, а также новые отрасли экономики.
Вместе с Андреем Филатовым, генеральным директором SAP CIS, разбираемся, стоит ли верить популярным мнениям о цифровой трансформации.
Миф №1: цифровая трансформация — это дорого
Миф №2: из облака данные легко украсть
Миф №3: малому бизнесу нет смысла проводить цифровую трансформацию
Миф №4: трансформация усложнит процессы, и сотрудники не смогут нормально работать
Никогда до этого наша облачная команда не сидела столько на GitHub. Мы разворачивали частное облако на базе ManageIQ в Росбанке и отхватили немало эээ… трудностей под названием «Open Source вживляется в Enterprise». Расскажем, по каким граблям пробежались, и даже берем на себя смелость сформулировать, «как делать не надо» — пригодится нам и тем, кто пойдет по нашим следам