7 полезных российских ИИ-разработок, о которых вы могли не знать

Все мы знаем, что в России есть компании, которые занимаются разработкой в области искусственного интеллекта. Но что конкретно они разработали и для чего? Рассказываем о семи отечественных решениях — от системы для подбора фильма на вечер до персонального медицинского помощника.

SocialDataHub

SocialDataHub разрабатывает системы искусственного интеллекта. Основной продукт компании — платформа анализа информационного поля, которая собирает и анализирует данные, откуда только возможно: социальные сети, блоги, ТВ, базы данных, форумы, мобильные приложения и даже TOR. В компании занимаются не мониторингом, а именно извлечением и анализом данных, используя технологии искусственного интеллекта и Big Data. Работает система на собственных алгоритмах и метриках. Кроме сбора и структурирования данных, в SocialDataHub занимаются анализом связей, распознаванием фото- и видеоконтента и построением скоринговых моделей.

Один из последних проектов SocialDataHub — «Родительская опека», который предупреждает родителей, если у ребёнка в друзьях появляются подозрительные личности или он вступает в группы с запрещённым контентом. Чтобы мониторить чадо, SocialDataHub не читает личные сообщения, а собирает доступную и открытую информацию в интернете. Кроме этого, в компании могут анализировать интересы и поведение ребёнка в социальных сетях и на основе этих данных подсказывать родителям,  в какие кружки ребёнку будет интереснее ходить, в какой вуз и на какую специальность поступать, и какая профессия в будущем ему подойдёт больше.

Deep Systems

Российская компания, которая решает задачи бизнеса с помощью искусственного интеллекта. Один из продуктов Deep Systems — Movix.ai. Это интерактивная рекомендательная система фильмов на основе deep learning, которая адаптируется к предпочтениям пользователей в реальном времени. Работает это на нейронной сети, которая взаимодействует с пользователями и предлагает решать, пожалуй, самую важную проблему человечества на выходных — какой фильм посмотреть сегодня?

Сама нейронная сеть построена при помощи фреймворка TensorFlow, а для обучающей выборки разработчики использовали датасет MovieLens, откуда брали предпочтения пользователей по фильмам. Как рекомендательный сервис система понимает пользователя с полуклика. Концепция Deep Systems заключается в том, чтобы пользователь заходил на сайт без регистрации, делал несколько кликов по фильмам и получал рекомендации, которые отражают его настроение — так подбирается кино на вечер.

Когда больше не нужно ломать голову над тем, что посмотреть вечером.

Cezurity

Cezurity разработали технологию динамического обнаружения атак, которая основана на искусственном интеллекте. Работает это на анализе изменений состояний систем, выявлении в них аномалий, их классификации и выявлении признаков атаки. На всех компьютерах стоит агент, раз в два часа собирающий информацию об объектах, которые определяют работу приложений. Это более 200 характеристик каждого объекта — например, ареал распространения, места, где они встречаются в системе, поведение файлов в случае их исполнения и тому подобное. Эта информация формирует срез системы, который отправляется для анализа в облачную аналитическую систему Cezurity Sensa.

В Sensa данные классифицируются и помещаются в специальную базу данных. Обработка информации и вынесение решений о степени вредоносности объектов приводит к новой классификации, которая происходит автоматически. Cezurity Sensa является самообучающейся системой. При этом, если полученных данных оказалось недостаточно для вынесения точного решения об опасности, то запрашивается дополнительная информация. Сегодня технология используется в работе бесплатного сервиса для обнаружения и лечения заражений компьютеров — Cezurity Scanner и является ключевой для продукта Cezurity COTA, который занимается обнаружением целенаправленных атак на информационные системы предприятий. На сегодняшний день компания предоставляет свои услуги в области безопасности социальным сетям «ВКонтакте» и «Одноклассники».

Интерфейс Cezurity. Минимализм и простота.

Daily Work

Daily Work разработали сервис, который помогает находить исполнителей для работы. Помимо удобных функций геолокации, скоринга и push-уведомлений, система наделена искусственным интеллектом и способна распознать предметы на изображении, понимать разговорную речь и общаться с пользователями. Программно-аппаратный комплекс создан на основе платформы взаимодействия с пользователем API.ai и сервиса когнитивных функций Microsoft.

Существующий аналог в России — YouDo, но решение Daily Work отличается от него тем, что задачи решается с помощью искусственного интеллекта. То есть заказчику надо просто сказать голосом – «Дэйли, мне нужно заменить кран на кухне, он течет. Вот тебе фото», после чего по значению фразеологизма «заменить кран» нейросеть классифицирует запрос и отправит уведомления лишь тем исполнителям, которые подписались на раздел «Сантехника».

Сейчас проект находится на стадии seed: альфа-тестирование и получение обратной связи от пользователей. База готовых исполнителей на данный момент составляет 35 тысяч человек.

DAILY WORK. Как это работает?

Jane

Система искусственного интеллекта для персональной медицины, работающая на основе нейросетей и алгоритмов на базе искусственного интеллекта Сервис обрабатывает данные анамнеза пациента с учётом его индивидуальных особенностей, включая генетический и биомолекулярный уровень, справочники и истории болезни, находя закономерности и тенденции. На основе данных выводятся вероятности того или иного заболевания в соответствии с симптомами и подтверждаются назначенные курсы лечения.

«Джейн» помогает врачам в постановке диагноза, который верифицируется  с учётом множества факторов, собранных системой. Также она умеет контролировать корректность программы лечения и отслеживать проявления побочных эффектов принимаемых препаратов, позволяя прогнозировать развитие клинических состояний и проводя мониторинг состояния здоровья.

Система уже полностью работает, но для пользователей пока что доступны лишь функции первичного сбора информации, ведения дневника здоровья и базовая аналитика. В дальнейшем планируется расширение способов ввода и вывода информации при помощи мессенджеров и носимых устройств, а также запуск собственного мобильного приложения.

Conundrum

Conundrum занимаемся консалтингом и разработкой решений на основе машинного обучения, которые помогают управлять страховыми выплатами, умеют делать геоанализ ДТП с пешеходами, предсказывать звонки в колл-центр, оценивать обслуживание по видео и распознавать лица в видеопотоках. Среди клиентов Conundrum — Правительство Москвы, «Лаборатория Касперского» и международная консалтинговая компания, специализирующаяся на решении задач, которые связаны со стратегическим управлением.

Один из ярких кейсов компании — технология, которая делает анализ снимков кожи. Это решение для диагностики здоровья по внешнему виду работает на макроснимках. В Conundrum научились определять биологический возраст кожи, её жирность, аллергические реакции и области тела, с которой снимок был сделан. Технология была представлена на конференции GTC 2016 (California, San Jose), в качестве заказчика проекта выступила компания из Fortune-500,  кто конкретно — Conundrum не рассказали.

Neurodata Lab

Дочерняя портфельная компания венчурного фонда Envirtue Capital LLC, который инвестирует в собственные и сторонние научно-исследовательские инициативы и технологические проекты в области искусственного интеллекта, аффективных нейронаук, IT и биомедицины. Neurodata Lab — это лаборатория полного цикла. Её фокус — аффективные нейронауки и когнитивные технологии, системы мультимодальной детекции и распознавания эмоций, физиологических состояний, поведения человека в динамике, в аудио-видео потоках, а также более общая проблематика AI/DL/CV. В компании занимаются эмоциональными вычислениями и системами детекции и распознавания эмоций. На западе это направление называют Emotion AI.

Один из проектов Neurodata Lab — Emotion Miner, платформа для множественного аннотирования видеоконтента, специально заточенная под эмоции и социально-поведенческие характеристики. Проект разработан для клиентов с целью использовать технологию для решения задач в области нейромаркетинга. Среди заинтересованных в Emotion AI хабе — бизнес и фонды из России, Европы и США.