Где уже применяют искусственные нейронные сети в России?

Для развития систем обработки данных и искусственного интеллекта требуются новые подходы к архитектуре вычислительно-аналитических комплексов и новая элементная база. Самым перспективным направлением в этой сфере являются нейроморфные (нейросинаптические) процессоры и компьютеры, работающие по принципам мозга человека. Но пока для них не созданы базовые электронные компоненты, аналогичные по функциональности живым нейронам и синапсам, о нейроморфных компьютерах (и, соответственно, нейронных сетях на их основе) можно только мечтать. А до воплощения «нейронной мечты» – искусственного мозга – приходится довольствоваться достигнутыми результатами в области «искусственных нейронных сетей» (ИНС).


В таких сетях используются «искусственные нейроны», представляющие собой программы или процессоры, выполняющие простые задачи. А соединенные в крупные структуры, эти простые «функциональные механизмы» образуют системы, способные на решение довольно сложных задач. Ключевое отличие ИНС от привычных компьютерных платформ состоит в том, что ИНС не программируют, а «обучают» методом проб и ошибок, давая нейросети задания и указывая ей на допущенные при решениях ошибки.

Первые внедренные в России ИНС используют технологии автоматического распознавания образов. Это – две системы, установленные в Москве:

1. ИНС МВД для автоматического распознавания лиц, получающая фотоснимки лиц людей из столичной сети видеонаблюдения, к которой подключены около 170 тыс. видеокамер, установленных в местах перемещения больших масс людей (метро, вокзалы, улицы, стадионы и т. п.);
2. ИНС Мосводоканала, распознающая (и считывающая) показания счетчиков воды, получаемых с фотокамер.

И вот недавно Сбербанк России объявил о запуске в эксплуатацию первой очереди сервиса оценки коммерческой недвижимости, которую осуществляет искусственная нейронная сеть. В рамках первой очереди ИНС оценивает помещения в 36-ти городах (с населением более полумиллиона), находящиеся на цокольных и первых этажах зданий, имеющие отдельный вход (с улицы, со двора, но не из подъезда дома) и витрину. На следующих этапах развития сервиса в него будут включены последовательно другие разновидности недвижимости.

ИНС Сбербанка России при анализе стоимости недвижимости основывается на следующих показателях:

1. место нахождения и ценовую зону на территории города,
2. пешеходный трафик,
3. наличие поблизости торговых точек, больниц, школ, парков, театров, музеев, остановок городского транспорта.

ИНС находит близкие по ее оценкам объекты недвижимости и размещает их в списки, сгруппированные по ценности. Только за счет автоматизации искусственной нейронной сетью этого рутинного процесса, время составления подобных списков (а их до сих пор составляли эксперты-оценщики) сокращается с нескольких дней до нескольких минут, при одновременном повышении качества оценки. А освободившееся у специалистов время они используют для изучения и анализа уникальных деталей конкретного объекта недвижимости, которые не присутствуют в базовых показателях.

См. также:

• На каких предприятиях России больше всего используют роботов?
• Intel разгоняет оптические коммуникации Silicon Photonics Link до 1,6 Тб/с
• Корпоративная IP телефония: полезные советы по внедрению и использованию!