Лето в разгаре, и мы готовы рассказать о том, что случилось в июле на рынке аналитики данных и искусственного интеллекта.

Летние месяцы – лучшее время для японских серферов и тех, кто хочет понежиться на солнышке на пляжах страны Восходящего солнца. Причем тут AI? Вы не поверите, но на одном из тихоокеанских пляжей Японии в этом году используется ИИ-система, которая должна позаботиться о том, что пребывание в воде обойдется без инцидентов.

Префектура Канагава использует AI для идентификации отбойных течений, которые приводят к 60% случаев со смертельным исходом на воде. Система используется на популярном у серферов пляже, где ожидается большое количество посетителей. AI определяет уровень опасности течения и рассылает уведомления купальщикам и спасателям.

Останемся в мире природы? Еще одно решение, а, точнее, модель машинного обучения использует данные из социальных сетей для того, чтобы предсказывать и мониторить лесные пожары с большей точностью и в режиме реального времени. Ученые из лондонского института Data Science в Империал Колледже (Imperial’s Data Science Institute) собирают данные из социальных сетей и информацию от спутниковой навигации для идентификации особенно опасных зон пожара.

Еще один пример искусственного интеллекта в роли спасателя Малибу можно встретить на любом пляже. Новое приложение MedusApp помогает в автоматическом режиме распознавать вид медузы. Если раньше пользователи должны были сами выбирать из каталога вид животного, теперь достаточно просто залить фотографию в приложение и получить информацию о том, насколько опасный его тип вы видите.

А что у нас в мире людей? Основные новости этого месяца связаны с сектором здравоохранения. Например, в медицинском центре Уолтона (Walton Center) в июле запустили чатбот на базе ИИ, который помогает экономить время. Чатбот должен сократить время ожидания пациентов для записи на прием и рабочее время специалистов. Он может общаться с пациентами в тот момент, когда они обращаются в больницу, и собирать информацию об их симптомах. Далее чатбот передает истории болезни и ответы пациентов врачам еще до приема. Таким образом, врач может составить первичное мнение о том, чем и насколько серьезно болен будущий пациент. В случае необходимости на основании этих данных доктор может послать пациента на лечение или операцию досрочно.

Про еще одни возможные достижения машинного обучения рассказали ученые из исследовательского центра американской Клиники Мейо (Mayo Clinic). В их новом исследовании говорится о том, как алгоритмы ML, которые встраиваются в онлайн-калькулятор на сайте или в мобильное приложение, по набору симптомов могут помочь диагностировать гепатит, вызываемый чрезмерным употреблением алкоголя.

Более позитивная новость, касающаяся здоровья, про детей. Про совсем маленьких детей. Решение на основе машинного обучения Caleb помогает узнать, когда младенцы хотят есть, и сообщает об этом родителям. Младенцы часто плачут от голода и то, когда они начнут хныкать, можно определить по мимике и жестикуляции. Caleb использует библиотеку MediaPipe от Google и мониторит с помощью камеры появление таких симптомов как причмокивание, выплевывание соски, попытку засунуть кулачок в рот и так далее. Сопоставляя все эти признаки, система придает каждому вес и при необходимости посылает родителям или няням сигнал о том, что ребенка пора кормить, пока не стало очень громко.

Конечно, интересные вещи творятся летом и в промышленности. Например, Ford начал использовать систему, которую разработала компания GFT Technologies – приложение Ryska. В работе конвейера по штамповке металла Ryska следит за поставкой материалов на производство и за их необходимыми параметрами.

Исследователи университета центральной Флориды (University of Central Florida) утверждают, что они создали устройство на базе ИИ, полностью дублирующее сетчатку человеческого глаза. Подобное устройство может использоваться в роботах и беспилотных автомобилях.

И чуть-чуть из области фантастики. Система на базе AI DALL-E сделала селфи, которое, как и запросили исследователи, похоже на самое последнее селфи человека перед концом света. Может и не перед концом, но точно самое последнее (вдруг мы перестанем делать селфи?). DALL-E взяла данные, найденные ею на серверах Google, и создала серию оригинальных изображений, представившую, как мир будет выглядеть в свой самый последний момент. Полюбопытствуйте.

Новости законодательства

В этом месяце регулированием отрасли ИИ занялись Испания и Великобритания. Испанское правительство опубликовало план тестирования нового законодательства ЕС в области AI - Artificial Intelligence Act, который должен тщательно следить за соблюдением этических норм системами распознавания лиц, приема на работу и распределения социальных пособий. Естественно, речь идёт о подобных системах, основанных на ИИ.

Осенью Мадрид собирается открыть песочницу для всех желающих коммерческих компаний. В ней производители ИИ-решений смогут проверить свои продукты и услуги на соответствие правилам Европейского правительства. Ранее этим летом Испания утвердила законодательный акт, по которому все сервисы доставки и такси обязаны раскрывать технические данные о том, на основании каких алгоритмов они работают при составлении расписаний и рейтингов сотрудников.

Британское правительство движется в сторону большего комфорта для производителей AI. Оно планирует внести поправки в законодательство по соблюдению прав на интеллектуальную собственность для упрощения доступа к данным компаниям, которые используют их для извлечения полезной информации (data mining) и разработки моделей машинного обучения.

Новости производителей

Amazon представил Store Analyticsс - инструмент для извлечения данных о том, насколько хорошо продаются товары и услуги розничных сетей, а также насколько эффективны их маркетинговые кампании. Решение можно использовать для того, чтобы понять, как правильно раскладывать товары в магазине, где покупатели точно найдут полюбившиеся товары, что еще стоит включить в ассортимент, а также для прогнозирования пробелов в товарных запасах.

IBM Watson Health, который отделился от головного концерна полгода назад, выступил на рынке под новым брендом Merative. ИИ-решения Merative, как и ранее в IBM, предназначены для широкого спектра функций в области медицины.

Термин месяца: AutoML

AutoML – термин, который хорошо известен специалистам, работающим с моделям машинного обучения, однако не очень популярный у широкой публики. Говоря простым языком, AutoML – это возможность автоматизировать выбор, составление и параметризацию моделей ML. Эта функция предоставляет методы и бизнес-процесс для того, чтобы быстрее проводить исследования и прогнозировать необходимые события, при этом не тратя много времени на сложные задачи, которые можно автоматизировать.

AutoML помогает быстрее внедрить модели, так как автоматизирует процесс первичного извлечения данных и алгоритм их работы. Кроме того, AutoML ведет к демократизации использования машинного обучения в компании. Ведь с ним пользователи могут не зависеть от дата-сайентистов и работать с данными и моделями, не имея глубоких знаний и опыта на всех этапах работы с информацией.