Разработка нейронных сетей

Использование искусственного интеллекта для коммерческих целей уже не является отдаленной перспективой. Если ранее машины не могли конкурировать с мозгом человека, то сейчас, с внедрением искусственного интеллекта, компьютеры научились воспроизводить когнитивные функции людей. Искусственные нейроны структурированы в том виде, в котором существуют нейроны человека, они могут постоянно обучать себя, получая новую информацию, анализируя ее и улучшая результат шаг за шагом.

По прогнозам, к 2020 году рынок использования искусственного интеллекта достигнет $70 млрд. ИИ будет оказывать преобразующее воздействие на потребительские, корпоративные и правительственные рынки по всему миру.

Мы фокусируем наши усилия на разработку нейронных сетей в четырех областях:

Стоит отметить, что одновременная работа конкретных нейронных сетей может создать дополнительный симбиотический эффект и создать возможности для внедрения новых приложений.

Разработка нейронных сетей для медицинской диагностики

Мы предлагаем разработку нейронных сетей для учреждений, заинтересованных в создании своего ИИ, который бы служил вспомогательным инструментом для медицинских специалистов. Внедрение искусственного интеллекта в диагностику поможет избежать факторов, которые могут повлиять на процесс принятия решений для врачей:

  • Узкий взгляд на проблему
  • Отсутствие необходимого опыта, знаний и навыков
  • Отсутствие времени для изучения истории болезни пациента
  • Возможность принятия ошибочных и нелогичных решений в конкретных случаях под влиянием определенных факторов (усталость, раздражение, субъективность)

AI в этом случае выступает как субъект, который не подлежит влиянию выше изложенных факторов, которые могут повлиять на точность диагноза. Важно отметить, что скорость принятия решений нейронной сетью значительно быстрее скорости принятия решения врачом.

Наш подход основан на компьютерном видении, которое, как предполагается, сможет автоматизировать задачи, которые ранее выполнялись медицинскими специалистами. Это включает в себя не только распознавание изображения, сегментацию органов и выявление болезней, но и анализ течения заболевания.

Искусственные нейронные сети могут обучаться с использованием различных видов медицинских данных:

  • Компьютерная томография и магнитно-резонансная томография (КТ и МРТ);
  • Рентген;
  • Ультразвуковая эхография;
  • Позитронно-эмиссионная томография (ПЭТ);
  • Визуализация глазного дна;
  • Гистопатология и др.

Мы можем создать нейронные сети, исходя из объемов датасета медицинских изображений, их типа и необходимой точности. Готовая нейронная сеть будет тщательно подкорректирована под условия и нужды клиента. На выходе вы получаете готовый продукт в виде программного обеспечения, готовый к интеграции в ваше медицинское учреждение.

Разработка нейронных сетей для предприятий

Помимо области здравоохранения мы также ищем возможности работать в других отраслях. Наш опыт позволяет нам обучать нейронные сети для применения в самых разнообразных сферах. Поскольку Skychain в основном занимается разработками в области компьютерного зрения, мы можем предложить создание новых решений по следующим направлениям:

  • Контроль качества на производстве

    Сегодня предприятия все чаще полагаются на искусственный интеллект. И это не удивительно, ведь подобный инструмент помогает значительно повысить эффективность производства путем увеличения его пропускной способности, сокращения рисков в цепи поставок и контроля за соблюдением нормативов. Все это в совокупности приводит к получению конечного продукта более высокого качества.

    В таких областях, как автомобильная промышленность или биологические науки, дефекты продукта иногда приводят к тяжелым штрафам или даже к смерти потребителя. Нейронные сети же могут проверять партии товаров, одновременно тестируя сразу несколько случайных образцов, и сообщать системе о результатах в режиме реального времени.

  • Логистика

    ИИ в логистике может оперировать данными из цепочки поставок, анализировать их, определять модели и обеспечивать понимание каждого звенья. Цепочки поставок ежедневно генерируют огромный объем данных. Такие данные в «сыром» виде практически не используется, но ИИ поможет сделать их более структурированными и доступными к эксплуатации.

    Нейронные сети также могут прогнозировать предполагаемое время транзита. Анализируя параметры внутренних данных, модель машинного обучения сможет предсказать будет среднесуточное время транзита для определенной линии расти или же падать на неделю вперед.

  • HR

    Искусственный интеллект позволяет сэкономить много времени специалистам в области подбора персонала. Нейросеть может оценивать резюме кандидатов и отсеивать неподходящих соискателей на начальном этапе процесса рекрутинга, избавляя HR-специалиста от монотонной рутинной работы. Еще одно возможное применение ИИ - помощь в организации процесса онбординга. Специально обученные нейронные сети могут составлять индивидуальные онбординг-схемы для каждой должности. Анализируя и оценивая ключевые показатели эффективности труда, нейронные сети могут значительно повышают производительность компании.

Оптическое распознавание символов (OCR)

Skychain планирует создать нейронную сеть с оптическим распознаванием символов. Мы считаем, что разработка нашего собственного OCR принесет пользу нам как в коммерческом применении, так и в использовании внутри самого проекта.

Оптическое распознавание символов позволяет работать с большими объемами текстовых данных и преобразовывать изображения напечатанных, рукописных или печатных текстов в машинный текст. Процесс документооборота в крупной компании обычно требует помощи OCR на ежедневной основе.

Нейронная сеть обрабатывает изображение и анализирует структуру документа. Она анализирует отдельные элементы, отделяет их от отдельных символов, а затем сравнивает их с набором образов шаблонов. Затем создается множество вариантов того, какой символ это может быть и принимается решение.

Мы предполагаем, что в дальнейшей перспективе наше собственное OCR поможет сделать еще один шаг к повышению точности диагностики.

Обработка естественного языка (NLP)

Наша команда планирует работать над нейронными сетями обработки естественного языка. NLP тесно связана с областью человеко-компьютерных взаимодействий. Эта область развития ИИ имеет большой потенциал для исследователей. Сегодня исследователи совершенствуют и используют такие инструменты в реальных приложениях, создают диалоговые системы, механизмы перевода речи в речь, просматривают социальные медиа для соответствующей информации и определяют настроения и эмоции потребителей в отношении продуктов и услуг.

Нейронная сеть НЛП может использоваться как:

  • инструмент повышения производительности для проверки грамматики или письма;

  • человеко-компьютерный интерфейс, способный преобразовать естественный язык в компьютерный язык и наоборот. Это может дать возможность человеку с ослабленным зрением использовать систему естественного языка (с распознаванием речи) для взаимодействия с компьютерами;

  • программное обеспечение, которое способно понимать и обрабатывать человеческий язык, преобразовывать информацию из электронных книг и веб-сайтов в структурированные данные и вносить дополнительные данные в огромную базу.

Введение чатботов - очень распространенная реализация НЛП в сфере обслуживания клиентов. Чатботы - это форма технологии «умного помощника». Они могут вступать в рутинные задачи, например, отвечать на простые вопросы из базы знаний организации или получать детали оплаты. По статистике, около 40% крупных предприятий уже внедрили эту технологию в той или иной форме или сделают это к концу 2019 года. Организации с интересом относятся к идее интеграции чатботов и интеллектуальных помощников в свои процессы. Многие из них убеждены, что это приведет к повышению эффективности работы и уровня удовлетворенности клиентов.

Купить SKCH токены