Sony будет делать собственные беспилотники с ИИ (а не только «обвес» для них)


Умный беспилотник заказывали? Sony Corporation собирается делать оснащенные съемочной аппаратурой беспилотники для промышленных целей, индустрии развлечений и простых пользователей. Дроны под брендом Airpeak будут оснащены искусственным интеллектом и пригодятся кинооператорам, фотографам и блогерам.

Для разработки БПЛА будут использованы собственные технологии фиксации и обработки изображений: матрицы линейки Exmor (очень производительные сенсоры, дают высокое разрешение, хорошо снимают при слабой освещенности) и графические процессоры BIONZ (отвечают за уменьшение дифракции, шумоподавление, трекинг, компенсацию дрожания камеры). Количество ядер в чипах увеличится и новые алгоритмы позволят сделать ставку на вычислительную фотографию (это когда устройство дорисовывает и улучшает фотографию пользователя).

Sony ориентируется на применение Airpeak в промышленности и индустрии развлечений. Буквально вчера мы писали об использовании машинного обучения и беспилотников в сельском хозяйстве. Однако, если японские фотокамеры, которые вешают на БПЛА, успели себя зарекомендовать, то на рынке коптеров сейчас самые сильные игроки — из Китая. Даже таким ребятам как GoPro, чей бренд стал нарицательным для экшн-камер, конкуренция с ними оказалась не по зубам.

Sony не новичок в решениях для бизнеса — они хорошо развивают технологии картографирования местности. Но новый продукт ориентирован и на обычных пользователей. Возможно, японской компании помогут на рынке западные санкции в отношении Китая (вроде тех, от которых сейчас достается компании Huawei или производителям чипов. Но большего эффекта стоит ожидать от нового козыря разрабатываемого продукта — искусственного интеллекта, хотя еще не совсем понятно, в чем будет его функционал.

Еще один ресурс сбора личных, но обезличенных данных. На этот раз его открыл Ozon. Больше всего инструмент полезен исследователям рынка, но и пользователям будет полезно.

Мы расспросили одного из экспертов Data Science, как он пришел в профессию и что помогло ему достичь высокого уровня.

Валентин Малых, Senior Research Scientist в Huawei, занимается Research in Dialog Systems and around them.

❓Как вы пришли в профессию, какие первые шаги вы сделали для этого?

В то время, когда я заканчивал институт, бум data science ещё даже не начинался, это всё называлось Big Data, соответственно, я просто стал искать то, что мне кажется интересным, то, что мне подойдёт. Какое-то время я посвятил курсам, прошёл знаменитый курс Andrew Ng, про который многие слышали, на Курсере, могу сказать, что он хороший, но немного устаревший: программировать на матлабе — это тяжело, больно, никому не рекомендую, к тому же появились гораздо более современные курсы, в более доступной форме. Потом я пришёл на позицию джуна, занимался распознаванием изображений, сейчас всё это вылилось в самоуправляемые комбайны. Через некоторое время я понял, что хочу заниматься NLP, попал в Яндекс, потом во Вконтакте, сейчас работаю в Huawei.

❓Где получать полезную информацию?

Помогут курсы, видео, книги, я могу порекомендовать по моей области замечательную книжку Foundations of statistical NLP, в ней примерно 400 страниц, она содержит именно какие-то основные вещи, они немного устарели, лет на 15, но тем не менее они от этого не стали хуже, понимать их всё равно очень полезно. Появились хорошие образовательные курсы, и необходимо делать реальные проекты, на них лучше всего учиться.

❓Что нужно чтобы стать джуном, а потом сеньором?

Я бы сказал, что на самом деле от джуна не требуется много знаний, к нему приходят неструктурированные требования, много знаний — это вопрос как раз к эксперту. От джуна требуется понимание базовых вещей и упорство. В процессе работы джун освоит недостающие вещи, которых не было в курсе, потому что курсы не резиновые, туда нельзя включить всё, в них рассказывают только общие моменты. А дальше — да, чем выше по тропе идешь, тем больше нужно не только знаний именно в области DS или в предметной области, ещё каких-то технических знаний, нужны уже как раз навыки общения с людьми, умение договариваться, формулировать, это тоже очень важно, и в этом смысле data science совершенно не исключение, любой специалист рано или поздно к этому приходит.

Госдума предлагает закрепить права на интеллектуальную собственность, созданную искусственным интеллектом, за разработчиками

В некоторых странах (например, в Китае) авторское право принадлежит самим ИИ. А где-то копирайт вообще не распространяется на «‎нечеловеческое»‎ творчество.

Мнения представителей российского IT, правовых и креативных индустрий сильно разнятся: от одобрения решения, которое сможет исключить спорные ситуации и поможет бизнесу с управлением рисками, до признания такого подхода неуместным и вообще глупым.

Так или иначе, по сравнению с текущим определением собственника машины как владельца произведенной на ней интеллектуальной собственности, инициатива выглядит здраво. Однако, каким образом будет решаться вопрос охраны результатов деятельности ИИ, как плоды его работы будут отличать от человеческого творчества, какие определения для всех понятий, связанных с искусственным определениям вообще будут даны и в каких формулировках — неизвестно.

Пока речь идет только о правах, но что, если дальше пойдут обязанности: ваш ИИ напишет что-нибудь на стенке, а вам потом отвечать? Искусственный интеллект уже бывал виновником смертей (как это произошло в аварии с беспилотником Tesla), у самоуправляющихся авто Uber тоже не все гладко с соблюдением ПДД. Будет ли разработчик нести ответственность в таких ситуациях?

В случае с тесла-мобилем автопилот был оправдан и часть вины легла на человека, но не разработчика, а на водителя транспортного средства, у Uber имела место халатность инженеров и проблемы с контролем безопасности. Судебные разбирательства были очень непростыми, и каков мог быть соблазн свалить вину на ИИ так, чтобы ответственность, к примеру, не понес ни один “живой” участник инцидента?

🤔Кто должен нести ответственность за неправильно выписанные штрафы, отказы в выдаче кредитов, а может быть — в пересадке почки? Необходимость законодательно регулировать такие споры определенно есть, но для этого нужно решить очень, очень много вопросов, в том числе философского характера.

✈️Два билета к лучшей жизни!

Что лучше — получить новую профессию или путешествовать? Лучше — всё сразу :) Объявляем улетную акцию, которая особенно актуальна для тех, кто:
🔹засиделся дома
🔹мечтает изменить свою жизнь
🔹хочет зарабатывать удаленно

До 30 ноября выберите одну из топовых профессий SkillFactory, Contented и Product LIVE со скидкой на сайте и получите промокод на 10 000 ₽ для покупки авиабилетов на KUPIBILET.RU

Кем стать и куда лететь — решаете только вы! Сделайте первый шаг к лучшей жизни, а мы поможем :)

✈️Два билета к лучшей жизни!

Что лучше — получить новую профессию или путешествовать? Лучше — всё сразу :) Объявляем улетную акцию, которая особенно актуальна для тех, кто:
🔹засиделся дома
🔹мечтает изменить свою жизнь
🔹хочет зарабатывать удаленно

До 30 ноября выберите одну из топовых профессий SkillFactory, Contented и Product LIVE со скидкой на сайте и получите промокод на 10 000 ₽ для покупки авиабилетов на KUPIBILET.RU

Кем стать и куда лететь — решаете только вы! Сделайте первый шаг к лучшей жизни, а мы поможем :)

Умный в гору не пойдёт, а поедет в объезд — по умной дороге. Такая уже есть в Московской области и по ней прокатился первый беспилотный грузовик.

EVO-1 — полностью российская разработка. На полном заряде электрического аккумулятора он проезжает 250 км, на водородном топливе — еще 650-750.

А вот без чего такой умный транспорт ездить не сможет — без умной дороги. Интеллектуальный сегмент ЦКАД, на котором была продемонстрирована готовность беспилотной платформы к эксплуатации, является частью одной большой системы коммуникаций V2X (Vehicle-to-Everything).

Весь транспорт, дорожная разметка, знаки, светофоры в системе V2X непрерывно обмениваются данными между собой. Это полезно не только для беспилотных авто: собирать и получать информацию смогут и обычные автомобили, более того, данные, невидимые для дорожных камер и радаров они смогут передавать прямо между собой.

Постоянное взаимодействие машин между собой предупредит аварийные ситуации на дороге, а собираемые данные будут использоваться для управления.

Почему люди приходят в DataScience? Из каких профессий и где собираются потом работать?

Лучше всего об этом спрашивать непосредственно у тех, кто пришел учиться.
Мы поговорили со студентами магистратуры «Наука о данных» НИТУ МИСиС, организованной совместно с ZavtraOnline, подразделением SkillFactory по работе с вузами.

Российская полиция хочет использовать искусственный интеллект для проведения расследований. По задумке, нейросети будут искать серийных убийц и создавать фотороботы.

Судя по всему, выявлять признаки серийных преступлений ИИ должен на основе их описаний, показаний свидетелей и других документов. Предположительно, для этого подойдет тот же набор признаков, который криминалисты используют при работе с документами вручную.

Внешность преступников искусственный интеллект должен устанавливать по найденному на месте преступлений биоматериалу. С рисунком сетчатки и отпечатками пальцев известно как работать, а вот можно ли восстановить внешность подозреваемого по ДНК — вопрос спорный. Одни специалисты полагают, что по генетическому материалу криминалисты уже сейчас могут с большой вероятность определить черты лица (но не его форму), цвет глаз, волос и кожи, другие считают такую связь недостаточно надежной.

Но это все только в планах. Помогать МВД воплощать мечты в реальность будет, скорее всего, АНО «Цифровая экономика». А вот мешать им будет отсутствие финансирования и национальной базы генетической информации. Последнюю в июне этого года президент РФ только-только поручил создать. Ее запуск обещан на 2024 год, законопроект о сборе данных с населения начал обсуждаться этой осенью.

Учитывая, что пока нет ни четкой формализации задач, ни тем более каких-либо деталей реализации, ждать роботов-сыщиков пока рано. А те, что уже существуют, например в США, часто играют роль «плохих копов», участвуя в аресте невиновных или предвзято относясь к цветным людям.

Сколько раз в неделю вы упоминаете какой-нибудь термин, думая, что знаете его значение и суть?

Нам кажется, что «нейросети» могут быть потенциальным топ-1 в мире по этому показателю.

Видео, в котором ровно за десять минут объяснят главную суть.

#видеонедели

◼️Черная пятница в SkillFactory◼️

Абсолютно все наши курсы со скидкой 50%
Время инвестировать в себя, а не в вещи😉

Выбирайте то, что вам по душе: Data Science, аналитика, GameDev, Product Management и многое другое.

Курсы со скидками здесь👈

Студентам и школьникам большие данные помогают планировать обучение, а сотрудникам образовательных учреждений — работать с действительно заинтересованными учениками. Вот два свежих кейса:

1️⃣Томский политех (ТПУ) проведет приемную кампанию-2021, опираясь на результаты автоматизированного анализа анкет будущих студентов. Для того, чтобы выявить тренды или глубокие взаимосвязи, нужна информация за 5-7 лет. В Политехе пока ограничились двумя годами, собрав данные о географии поступающих, их баллах и конкурсе на места. Уже по ним можно судить о том, из каких регионов на какие специальности едут будущие студенты, где живут самые способные, где успешно прошла пиар-кампания вуза, какие дисциплины у абитуры или направления у университета просели.
В ТПУ рассчитывают, что сделанные выводы помогут им эффективнее спланировать прием в следующем году.

2️⃣ Католическая епархия Мейтленд-Ньюкасла (Австралия), использовав облако Microsoft Azure, создала систему аналитики и обработки данных 20000 учеников из своих 59 школ.
Прогнозная модель для предсказания личностного роста студентов уже в разработке. Ее атрибуты: информация об успеваемости и посещаемости классов, об учениках и учителях, история предыдущего образования учащихся и их социально-экономический статус за последние 50 лет. Разработчики рассчитывают с ее помощью выявлять скрытые таланты и отстающих, чтобы вовремя им посодействовать.
Заверяется, что все строго конфиденциально, подглядеть за одноклассником или коллегой не получится.

ЮНЕСКО запускает онлайн-курсы об этике ИИ и юридических аспектах его использования

Применение ИИ и больших данных иногда приводит к нарушению прав человека. Государственные службы порой используют технологии в тайне от общественности, ведут с их помощью незаконную слежку. А системы распознавания некорректно работают с изображениями людей неевропейской внешности, провоцируя расовое профилирование и неравенство.

О проблеме злоупотребления слежкой за невиновными гражданами и конфиденциальности их данных говорят все более открыто, под давлением общественности власти отказываются от технологий на основе ИИ ради соблюдения прав и свобод.

ЮНЕСКО намерено помочь в решении этических и юридических вопросов и запускает онлайн-курсы для представителей государств, судей и любых других заинтересованных лиц.

Система правосудия в последнее время активно стремится использовать потенциал ИИ: нейросеть помогает проводить расследования или, как в России — занимается созданием фотороботов. Здесь этические и юридические аспекты особенно значимы.

Мы обнаружили сервис от Google, позволяющий создавать невозможных существ по практически любому рисунку. И сами его опробовали. Естественно, сугубо ради того, чтобы узнать, как там работает генеративно-состязательная нейросеть. 😇

Интересная в Google AI работа, все-таки.

Как компании узнают, кто из дата-сайентистов круче, когда нанимают их на работу? Как показать свой талант и стать известным в сообществе? На основе чего формируется рейтинг, исходя из которого вас потом могут нанять на престижную позицию?

Рассказываем про самую известную состязательную платформу, возможности и правила ее игры, а еще раскрываем список лучших участников из России.

Мы привыкли к тому, что армия очень бережно хранит свои тайны. Это настолько взято за правило, что если что-то всплывает, думаем: либо эти данные уже устарели и не востребованы, либо кто-то распространяет дезинформацию (может быть сами военные).

Вооруженные силы Турции рвут этот шаблон: они приняли решение предоставить университетам страны доступ к своим большим данным по мировой военной промышленности. Как следует из официального заявления, студенты и профессура университетов-участников проекта ANKOS смогут делать запросы к базе данных военных по конкретным странам. Во-первых, это позволит им сравнивать оборонную промышленность государств и анализировать баланс в международных отношениях. Во-вторых, поможет эффективнее обнаруживать признаки дезинформации и пропаганды в открытых источниках.

Переводчик с кошачьего в вашем телефоне

Когда-то во вселенной случайно появилась вавилонская рыбка. Если вы когда-либо путешествовали автостопом по галактике, то знаете, как она работает, и что лопочет вот тот противный вогон. Позже, уже на земле, Мэгги Симпсон и сводному брату ее супруга удалось собрать устройство, распознающее лепет младенца и переводящее его на понятный английский язык. Для начала сойдет, на очереди — братья наши меньшие, котики!

Команда софтверной компании Akvelon сделала мобильное приложение MeowTalk, чтобы мы могли говорить с котейками. Приложение узнаёт типичные кошачьи фразы: просьбу поесть или отпустить их погулять, сообщение о том, что им больно или приятно. Или что вы им надоели. В дикой природе, отмечают специалисты компании, кошки друг с другом не разговаривают, а вот для людей у них найдется с десяток различных идей, которые они могут пытаться донести мяуканьем.

Разработчики предупреждают, что у каждой мурки будет и свой, специфический словарный запас: если что-то не понятно или переведено неправильно, можно исправить или дополнить перевод в профиле питомца. Так приложение будет продолжать учиться понимать вашего кота: под капотом у него модели нейронных сетей на Tensorflow Lite (легковесная библиотека машинного обучения от Google, оптимизированная для портативных устройств).

У Akvelon есть техлид Хавьер Санчес, который работал в Amazon над голосовым помощником Alexa, а с ним — соответствующие знания и опыт, инженеры по машинному обучению и разработчики из Харькова. В сотрудничестве с кафедрой компьютерных наук Миланского университета они обучили нейронные сети на более чем трех тысячах аудиозаписях котячьего мяуканья, записанного при различных обстоятельствах.

Одна сетка распознает среди всех звуков окружения звуки кота. Если он в зоне слышимости, звуки поступают в предварительно обученную глубокую нейронную сеть YAMNet, предназначенную для их классификации. Нейросеть распознает эмоции кисы и ее намерения, продолжая тренироваться на полученных данных. Чем больше слушает — тем лучше понимает.

У автора аллергия на котиков, поэтому ему пришлось врубить колонки и идти на youtube к чужим: приложение неплохо распознает приветствие, злобу, испуг (который могут издавать как котята, так и кошки, зовя при этом маму), признание в любви, одобрительное урчание на отдыхе и возмущенные возгласы, когда пристают. Не хватает только возможности отвечать котам.

Эксперты по образованию выделяют три установки, необходимые для того, чтобы студент успешно преодолевал трудности, возникающие в процессе учебы.

✔️Убежденность в том, что усердный труд приведет к улучшению результатов

✔️Уверенность в том, что вы на своем месте и это учебное заведение/курсы вам подходят

✔️Вера в то, что ваша деятельность осмысленна и помогает достичь ваших жизненных целей.

Немного самоанализа — и принимать важные решения станет легче!

SkillFactory растет, и некоторые курсы уже становятся самостоятельными проектами!💪 Таким стал и Product LIVE.

Они обучают digital-менеджменту руководителей любого уровня: от начинающих до опытных.
Коллеги шепнули нам, что у них, вообще-то, тоже стартовал Black Friday. Стоит заглянуть, если вам интересны курсы по менеджменту.
Подробности здесь

Что объединяет недвижимость, иномарки, бензин, проезд в транспорте, еду и игры на PlayStation? Они дорожают. Ни в чем себе не отказывать в нашем мире могут те, чья зарплата растет параллельно ценам. Например, специалисты в IT-сфере. Давайте посмотрим, кому стали платить больше за последние пять лет.💰