Видеть сквозь стены и играть как Роналду: необычные задачи для искусственного интеллекта
Портал «Будущее России. Национальные проекты» выяснял как искусственный интеллект вторгается в повседневную жизнь
Искусственный интеллект (ИИ), который должен стать частью нацпрограммы «Цифровая экономика», все активнее внедряется в нашу повседневную жизнь, и мы уже привыкаем взаимодействовать, например, с чат-ботами или голосовыми помощниками. Но разработчики находят для ИИ все новые области применения, и порой очень необычные. Портал «Будущее России. Национальные проекты», оператором которого является информационное агентство ТАСС, подобрал примеры того, как искусственный разум может нас удивить.
Играть в футбол с «умом»
Искусственный интеллект, как известно, хорошо работает там, где есть большие объемы данных, поэтому он открывает широкие возможности для спортивных команд, рассказал порталу кандидат технических наук, директор компании Acronis по исследованиям и разработкам AI/ML Сергей Уласень. Компания весной 2020 года договорилась о сотрудничестве с футбольным клубом «Рома» в области ИИ и реализует проекты на основе этой технологии и с другими партнерами — спортивными командами.
«В футболе можно применить широкий спектр аналитических возможностей, который охватывает как игровой процесс, так и деловые операции клуба», — пояснил Уласень. Благодаря наличию видеозаписей у тренеров есть возможность контролировать огромный спектр параметров и показателей как для команды в целом, так и для каждого отдельного игрока. Компьютерное зрение позволяет рассчитать скорость, время владения мячом и другие характеристики. Более того, тренеры могут не только следить за охватом поля, динамикой игры и векторами атаки, но также сопоставлять сложные зависимости, такие как корреляция положения игрока и его эффективности или успешного применения стратегии против конкретных соперников с учетом огромных массивов данных записей предыдущих игр. Таким образом, инструменты ИИ открывают широкие возможности для поиска лучших игровых показателей, ограничиваемые только изобретательностью тренеров, заявил представитель Acronis.
ИИ позволяет также оптимизировать и деловую деятельность спортивных команд. Например, что касается ФК «Рома», весьма актуальным является вопрос привлечения гостей из Рима и Италии в целом на футбольные матчи. «Искусственный интеллект помогает построить портреты потенциальных посетителей матчей, разработать для них стратегию привлечения в зависимости от времени года, уровня игры, города проведения матча и так далее», — рассказал Уласень.
Другой интересный пример использования ИИ в спорте — «умный» футбольный тренажер FootBot от одноименного российского стартапа, резидента «Сколково». Он представляет собой площадку с футбольными пушками, выстреливающими мячами с разной скоростью, частотой и траекторией, которые необходимо отбивать в обозначенные мишени или же ловить, если происходит отработка техники вратаря. Искусственный интеллект анализирует технику каждого удара, его скорость, точность и другие параметры, тем самым выявляя сильные и слабые стороны игрока, подсказывая ему, что и как необходимо улучшить. В системе хранятся данные о каждой тренировке, и в дальнейшем процесс занятий выстраивается индивидуально.
Разработчики утверждают, что за 15 минут происходит 300–500 контактов с мячом, что является оптимальным для эффективной тренировки. При этом на традиционных занятиях для достижения таких результатов нужно потратить 1,5 часа и более. Сейчас такие тренажеры использует, в частности, ФК «Краснодар».
Видеть насквозь
Российские разработчики создали специальное приложение ИИ по распознаванию образов посредством радиоволн — EMIIA.AI. С его помощью можно обнаруживать людей, животных, автомобили и другие объекты, определять их скорость, координаты и направление движения, в том числе за радиопрозрачными преградами (стены, препятствия, дождь, снег, туман), а также в темное время суток. Дальность действия на открытом пространстве составляет до 300 м, сквозь преграды — до 9 м. В основе разработки лежит когнитивная радиooптика — машинное зрение, работающее на принципах радиооптики с применением искусственных нейронных сетей.
EMIIA.AI может быть интегрирована в любые устройства с ОС Linux или Android и Wi-Fi-модулем 2,4/5 ГГц. При этом малый вес нейросетевых инструментов дает возможность обрабатывать информацию непосредственно на устройствах без отправки данных в облако, что позволяет значительно сократить время на отклик.
Как рассказал порталу генеральный директор ТК «ЭМИИА» Владимир Старостин, технология может применяться в автопроме, робототехнике, интернете вещей, «умных» домах. Что касается автомобилей, то она может быть использована в системе помощи водителям, которая уведомляет о проблемах на дороге, то есть автоматизирует и повышает уровень безопасности транспортного средства.
«Наша система также может служить дополнением к лидарам, радарам и видеокамерам, которые используются в классических и беспилотных автомобилях, — добавил Старостин. — Технология в большей степени устраняет слепые зоны: то, чего не видят другие, видим мы».
В «умной» городской инфраструктуре технология может быть встроена в адаптивные светофоры, которые автоматически смогут обнаруживать стоящих на перекрестке людей и включать для них зеленый свет.
Планируется, что приложение поступит на рынок в конце 2021-го — начале 2022 года.
Футболка как на обложке журнала
Искусственный интеллект готов помогать людям во всем и даже найти понравившиеся на картинке в интернете платье или диван. Технологический стартап из России Sarafan Technology создал и развивает комплекс самообучающихся нейросетей Sarafan.AI, который способен распознавать текст, объекты и действия в любом визуальном контенте: на фотографиях, в загруженных видео и потоковых трансляциях, а затем осуществлять онлайн-поиск по подобию.
«По сути, Sarafan.AI просматривает фото или видео вместе с вами и автоматически находит все, что может быть связано с происходящим на экране. «Где купить юбку с этой фотографии?», «Что за актер появился в кадре?», «Какой саундтрек сейчас играет?» — Sarafan.AI способен найти ответ на любой вопрос пользователя», — рассказала менеджер по маркетингу и PR Sarafan Technology Надежда Анисимова.
В ближайшие годы Sarafan Technology планирует расширять функционал своего сервиса, чтобы дать возможность зрителям не только смотреть видео, но и напрямую с ним взаимодействовать.
Основными клиентами компании стали онлайн-издания, потоковое ТВ и видеосервисы. Сейчас инструменты для анализа фото- и видеоконтента Sarafan.AI встроены в 122 площадки, крупнейшие из них — Cosmopolitan, «Домашний очаг» и Elle Girl в России, немецкий Myself и словенский Elle.
Анисимова добавила, что рынок, на котором работает компания, растет очень быстрыми темпами: появляются новые видеосервисы, увеличивается конкуренция за зрителей. В борьбе за их внимание видеоплощадки ищут новые инструменты, которые привлекут пользователей, и искусственный интеллект как раз помогает им выстраивать коммуникацию с целевой аудиторией.
Цифровой ведущий
Цифровые двойники телеведущих, созданные и управляемые с помощью ИИ, — еще один набирающий популярность инструмент на основе нейросетей, способный вывести видеоконтент на новый уровень.
Летом сервис «Смотри Mail.ru» запустил платформу с цифровыми ТВ-ведущими для создания новостных видеороликов. Пользователи могут загружать текст, который необходимо озвучить, выбирать внешность ведущего и то, как будет оформлена «студия вещания». Благодаря использованию нейросетей, которые обучались на примерах поведения реальных людей, мимика цифрового ведущего четко совпадает с тем, что он говорит, а в речи правильно расставляются смысловые акценты. За синтез речи отвечали разработчики голосового помощника «Маруся», а за систему компьютерного зрения — группа Vision.
По оценке Mail.ru Group, проект будет востребован у всех игроков медиарынка — от крупных СМИ до блогеров, так как он удешевляет процесс производства видеоконтента.
Конкурентка цифровых телеведущих от «Смотри Mail.ru» — Елена, созданная SberDevices, — уже нашла свою первую постоянную работу за пределами родного Сбербанка: она ведет новостные выпуски на Ferra.ru (входит в состав Rambler Group). Елена была создана с помощью нейросетей в 2019 году в лаборатории робототехники Сбербанка при участии группы компаний ЦРТ и компании CGF Innovation. В будущем такая технология сможет еще точнее моделировать человеческие эмоции и полноценно конкурировать с профессиональными дикторами.
Источник: Будущее России