Беларусы, укротившие искусственный интеллект. Семь крутых проектов Хакатона

В Минске прошел первый Хакатон, посвященный искусственному интеллекту: все проекты создавались на базе нейронных сетей. В конкурсе участвовало 19 команд, и проекты получились разными: от проекта для борьбы с сорняками и «оленями» на дороге до приложения, выясняющего по фото еды ее калорийность или заставляющего президента в смартфоне говорить то, что вы ему скажете.

Хакатон – это мероприятие, на котором айтишники (как правило), поделившись на команды, в течение короткого срока (два-три дня) работают над одним проектом. Иногда программисты придумывают проекты с нуля, иногда приходят с «сырыми» и дорабатывают их. За время Хакатона нужно создать если не полноценное программное обеспечение, то, по крайней мере, его прототип, чтобы показать, как оно работает. У каждого Хакатона есть тематика: например, создаются только мобильные приложения, или пишутся только программы для банков. Так как времени мало, часто участники все 48 часов проводят в офисе, спят пару часов и литрами пьют энергетики. В конце проекты презентуются (на айтишном сленге правильнее сказать «питчатся»), а жюри выбирает победителя. Призы чаще всего денежные. Последний минский AI Hackaton прошел при поддержке венчурного фонда Haxus (его основатели – Юрий Гурский и Алексей Губарев). Рассказываем про самые любопытные и безумные проекты.

Нейронные сети — одно из направлений в разработке систем искусственного интеллекта. Идея в том, чтобы максимально близко смоделировать работу человеческой нервной системы – а именно её способности к обучению. В этом и заключается главная фишка нейронной сети: она может действовать на основе предыдущего опыта, делая все меньше ошибок с каждым разом.

Rocket Body. Приложение, которое по фото еды определяет калорийность

Проект Rocket Body звучит как мечта адепта ЗОЖ – определяет калорийность, содержание белков, жиров и углеводов по фото. Приложение состоит из нескольких моделей. Первая определяет, что за блюдо перед ним. Вторая – из каких ингредиентов оно состоит. А по третьей модели можно будет узнать объем еды и, следовательно, калорийность. Сперва нужно ввести вес, рост, обхват талии и так далее – приложение определит, какая норма калорий вам нужна. А дальше просто фотографируете все, что съедаете и по оставшемуся запасу калорий смотрите: пойти в «Макдональдс» или жевать дома салатик. Rocket Body занял третье место на Хакатоне, и Дмитрий Гурский при награждении отметил, что хотел бы пообщаться с командой после. Надеемся, в 2017 году приложение уже можно будет скачать на смартфон.

Оленеметр. Приложение, которое считает «оленей» на дорогах

Thumb 7we 9qf29c0На эту тему:Сколько программистов можно встретить за день на улице Программистов

Высокий светловолосый парень начинает презентовать проект со своей личной истории: «У меня есть проблема: я недавно переехал в частный дом, живу далеко и вынужден часто и много ездить на машине, особенно по МКАДу. И заметил, что на дорогах очень много «оленей»: люди не всегда ведут себя аккуратно. И я начал рассуждать: почему мы не можем, как в Uber, смотреть на смартфоне информацию о водителе? Только не его имя и номер телефона, а информацию о том, как он ведет себя на дороге». Так команда придумала приложение, которое называется «Оленеметр». У него есть две функции. Первая – предупреждение. В приложении установлен регистратор, который распознает номер и по базе данных ищет, сколько «оленей» у данного водителя. Если, допустим, четыре – можно не бояться. Если у него 41 олень, лучше быть аккуратнее. Вторая функция приложения – отмечать новых «оленей». Если вас подрезали, нужно три раза сказать: «Олень!» Приложение распознает ваш голос и автоматически добавит одного оленя «в карму» водителя, чей номер нарисовался перед вашим лобовым стеклом.

One soil. Приложение для фермеров, которое ищет сорняки на полях

Система One soil распознает сорняки на полях, чтобы их уничтожать точечно, а не разливать «химию» по всему полю. Как это работает? Над полями летает дрон, а программа определяет, где есть сорняки. Технически алгоритм системы схож с той, что определяет конкретные лица на фото, где много людей. Команда посчитала, что так можно экономить 75% денег, что тратятся на уничтожение сорняков: на 100 га рапсового поля обычно требуется $11 000, а One soil позволит тратить на $8 000 меньше. Этот проект занял второе место на Хакатоне.

Say Mask. Приложение, где Путин лично повторяет вашу речь

Команда своим приложением захотела решить следующую проблему: «Каждый Новый год мы смотрим поздравление президента – как правило, мы со всем согласны, но иногда хотелось бы в этом поздравлении что-то подметить», – объясняет идею программист. Так, ребята сделали мобильное приложение: записываешь свое поздравление, а Путин его повторяет «в своем стиле», при этом полностью копируя вашу мимику. В конце презентации проекта российский президент «спел» песню Ляписов «Ау». Почему минские программисты выбрали Путина? Может быть две причины: или шутить над Лукашенко по привычке страшно, или ребята собираются в скором времени переезжать в Москву или Питер.

Fansy. Сервис, который из 8-часового стрима игры делает 20-минутные видео лучших моментов

Thumb kinopoisk.ru il buono 2c il brutto 2c il cattivo 631194 w 1280На эту тему:Хороший плохой злой. Три истории белорусских айтишников

Разработчики сервиса амбициозно заявляют, что создали «магию для геймеров». Что делает Fansy? Из восьмичасовой записи «стрима» игры, которую никто не смотрит, он делает короткую нарезку лучших моментов. Система определяет их по нескольким параметрам. Во-первых, по происходящему на экране. Во-вторых, по звуковой дорожке: стрельба и убийства всегда создает звук. В-третьих, анализирует сцену: как далеко герои находятся друг от друга, атакуют ли. В-четвертых, система анализирует лицо стримера: например, фиксирует, когда он начинает смеяться. В-пятых, сервис будет анализировать чат (эта функция пока в разработке) и определять, когда появляется хайп, и люди начнут смеяться. Как объяснил спикер со сцены, не все интересные моменты можно распознать за счет происходящего на экране.

mInference. Программа, которая интегрирует нейросети в браузер и «умный» холодильник

В последнее время актуальным стало использование нейронных сетей – например, на их основе сделано приложение Fabby, которое обрабатывает селфи, заменяя фон фотографии в режиме реального времени на котиков, комиксы или северное сияние. Однако интегрировать нейронные сети в приложения и веб-сервисы действительно сложно. Проект команды Minference – это программное обеспечение, которое помогает программистам легко внедрять уже натренированные нейронные сети во что угодно. Это может быть веб-сайт, мобильное приложение, «умный» холодильник, сервер. В финальной презентации команда показала, как нейронная сеть работает в браузере с помощью их программы. Девушка из команды показывала на веб-камеру картинки и предметы, а нейросеть быстро определяла, что именно у нее в руках. Нейронная сеть работала внутри браузера без соединения с сервером. Команда заняла первое место на хакатоне и получила $5000. Ребята планируют развивать проект и дальше. «Наш следующий шаг – создание веб-сайта, на котором все интересующиеся искусственным интеллектом протестируют нашу технологию лично», – рассказала KYKY участница команды Анастасия Крымская.

Pet see. Девайс, который развлекает питомцев, пока хозяина нет дома

Команда собирается решить проблему одиночества домашних животных. Девайс Pet seе выглядит как резиновая игрушка для собак. Он следит за питомцем, и если считывает в поведении симптомы страха и одиночества (за основу взяты реальные симптомы, доказанные ветеринарами), отправляет сообщение хозяину. А дальше либо хозяин, либо сама система выбирает, как развлечь животное. Например, если собака от скуки грызет диван, девайс подъезжает к нему и издает отвлекающий звук. Если питомец долго сидит без движения, девайс включит лазерную указку, чтобы он побегал за красной точкой. Кроме того, за питомцем всегда можно наблюдать, подключившись к Pet seе через приложение или веб.

Вместо вывода

Thumb 13913583 1133942186677388 7759859273915578904 oНа эту тему:«Думала: куплю компьютеры и повалят люди». Как открыть IT-школу в Минске

2016 год в IT – это бум нейросетей, и специалисты считают, что за ними будущее. Нейронные сети можно будет применять практически во всех сферах: юриспруденции, сервисном обслуживании, сельском хозяйстве – и даже заменять ими живых работников. Большинство пока видит только «оболочку» – приложения для фана вроде MSQRD, Prisma или Fabby. Но ведь они создавались лишь с целью показать технологию и продемонстрировать, как можно ее обучить. Например, технологию MSQRD можно применять в военной промышленности – неслабо, да? Поэтому и на Хакатоне мы по большей части увидели только сотую часть возможностей применения нейронных сетей.

Источник: kyky.org

Комментарии: