Российские нейросети и их влияние на различные отрасли

Разное

Известные нейросети, созданные российскими компаниями

1.    ABBYY Neural Machine Translation

Нейросеть для машинного перевода, разработанная компанией ABBYY, которая была основана в 1989 году в России. Основателями компании являются Дэвид Ян, Илья Сегалович и Константин Мезенцев. Она поддерживает более 100 языков и может переводить тексты различных типов: от коротких фраз до длинных документов и веб-страниц. Кроме того, система имеет возможность учитывать контекст перевода, что повышает качество перевода и делает его более естественным.

2.    Speechpro VoiceKey

Нейросеть система голосовой идентификации на основе нейросетей, созданная компанией Speech Technology Center (STC), которая является одной из ведущих компаний в области разработки программного обеспечения для распознавания речи и аутентификации голоса.

STC базируется в России и имеет офисы в различных странах, включая США, Китай, Индию, Германию. Компания работает по всему миру и предоставляет свои продукты и услуги в области распознавания речи и аутентификации голоса.

Система обучается на большом объеме аудиофайлов, содержащих различные голосовые образцы, в том числе голоса различных людей, дикторские стили, шумы и другие факторы, которые могут повлиять на качество распознавания речи.

Когда пользователь произносит определенную фразу, программа записывает и анализирует его голосовые характеристики. Затем результаты анализа сравниваются с заранее зарегистрированными голосовыми образцами для подтверждения личности пользователя.

3.    VisionLabs LUNA

Платформа для анализа видеопотоков с использованием нейросетей, разработанная компанией VisionLabs. Компания занимается разработкой компьютерного зрения, распознавания лиц и биометрических технологий. Она использует нейросети для обучения систем распознавания лиц.

4.    CROC Cloud Services AI Cloud

Облачная платформа для работы с нейросетями, созданная компанией CROC Cloud Services - крупнейшим российским оператором облачных сервисов. Эта платформа применяется в различных сферах, таких как финансы, медицина, производство, транспорт и логистика, телекоммуникации и другие. Например, в финансовой сфере она может анализировать рынок и прогнозировать тенденции, в медицине - диагностировать заболевания, в производстве - оптимизировать процессы и управлять качеством, в транспорте и логистике – выстраивать удобные маршруты и управлять логистическими цепочками.

5.    Sberbank VoiceAssistant

Нейросеть для голосового управления банковскими операциями, разработанная банком Сбербанк. С помощью Sberbank VoiceAssistant пользователи могут выполнить различные операции, такие как:

·       Проверка баланса и истории операций на своем банковском счете;

·       Оплата услуг и счетов;

·       Перевод денег другому человеку;

·       Конвертация денежных средств;

·       Получение ответов на интересующие вопросы

6.    Yandex Alisa

Голосовой помощник, созданный компанией Яндекс. Он использует глубокое обучение и нейросети для понимания речи и выполнения задач на основе ее интерпретации.

7.    Digital Horizon

Нейросетевая система компании Mail.ru Group, предназначенная для анализа и обработки изображений. Основным применением Digital Horizon является обработка изображений в режиме реального времени с использованием алгоритмов нейросетей. Система используется для:

·       Распознавания объектов на изображениях (например, людей, животных, автомобилей);

·       Классификации изображений по различным признакам (например, типу объекта, наличию определенных признаков);

·       Оценки качества изображений (например, определение резкости, наличия шумов);

·       Анализа содержания изображений (например, выявление насилия, непристойности и других нежелательных элементов).

Мы привели некоторые примеры из множества российских компаний, занимающихся разработкой нейросетей и искусственного интеллекта.

Преимущества российских нейросетей

·       Эффективность: они демонстрируют высокую точность и эффективность в решении сложных задач, таких как обработка естественного языка, компьютерное зрение, голосовые технологии и другие.

·       Уникальность: они способны учесть особенности русского языка и культуры, что позволяет им достичь более точных результатов в задачах, связанных с русским языком, а также находить более подходящие решения именно для российского рынка.

·       Надежность: их часто используют в таких системах как банковские приложения, системы безопасности и др. Благодаря своей надежности и высокой точности, они обеспечивают защиту и эффективность в различных сферах.

·       Локализация: отечественные ИИ лучше приспособлены к местным условиям и реалиям, что может быть важным для решения ряда задач в России и странах СНГ.

·       Независимость: Российские нейросети могут быть разработаны и использованы без зависимости от зарубежных технологий и платформ. Это может быть важным фактором для обеспечения безопасности и независимости России в технологической сфере.

Первая нейронная сеть в России

Она была создана и разработана еще в Советском Союзе в 1960-х годах Иваном Михайловичем Ищенко и Юрием Михайловичем Шестопаловым в Институте точной механики и вычислительной техники (ныне Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова Российской академии наук) в Москве.

Они создали нейросеть для решения задач классификации и распознавания образов, которая получила название "Анализатор Ищенко-Шестопалова". Несмотря на свою простоту, она успешно справлялась с задачами, которые не могли решить традиционные методы компьютерной обработки данных.

С тех пор в стране было создано множество других нейросетей, и сейчас Россия является одним из лидеров в области искусственного интеллекта и нейронных сетей. Многие из них активно используются в различных областях, включая медицину, финансы, транспорт, образование и телеком-рынок.

AI от сотовых операторов

"Мегафон" создал нейросеть под названием "Neural Voice" для синтеза голоса и преобразования его в любой другой голос, включая имитацию знаменитых личностей. Она работает на основе алгоритма глубокого обучения, включая большое количество примеров записей голосов, чтобы иметь возможность преобразовывать голоса с высокой точностью.

Оператор внедрил свой ИИ в приложение «Голосовой Мейкер», которое позволяет пользователям изменять свой голос в режиме реального времени при звонках с использованием уникальных голосовых эффектов.

"Neural Voice" имеет потенциал использования в других областях, таких как разработка синтезированных голосовых помощников, речевых интерфейсов и других приложений, где точность и качество голоса являются ключевыми факторами.

Кроме "Мегафона", другие российские операторы связи также занимаются разработкой нейросетей.

Например, "билайн" разработала нейросеть под названием "Neural Network Management". Она применяется для управления сетями связи и оптимизации их работы. Нейросеть анализирует данные о сетевых нагрузках, определяет проблемные зоны и прогнозирует возможные сбои в работе сети.

"МТС разработала нейросеть для анализа текстовых сообщений и определения настроения пользователей. Ее назвали "Sentiment Analysis". ИИ использует методы глубокого обучения для анализа текста и определения тональности сообщения (позитивная, негативная или нейтральная) с высокой точностью.

В целом, операторы связи активно применяют нейросети в своей работе для улучшения качества и оптимизации работы сетей, а также для создания новых сервисов и продуктов.

Автор: Алёна Ильина