Интересная Жизнь

«Архипелаг 20.35» – в России такого еще нет

18.11.2020 22:06

«Архипелаг 20.35» – в России такого еще нет

В этом году участники образовательного интенсива “Архипелаг 20.35” создают разработки в сфере искусственного интеллекта. Им предстоит решить совсем не детские задачи. Например, создать систему, позволяющую вести переговоры с зарубежными компаниями в режиме автоматического перевода и максимально точно предсказать цены на нефть. Об этом и не только мы поговорили с участниками Кружкового движения НТИ, презентовавшими на “Архипелаге 20.35” самые интересные и актуальные проекты.

Мы с командой создаем роботизированную систему краткого изложения статей, подкастов, видео и документов. Грубо говоря, это трейлеры к текстам и видео, степень сжатия которых может очень гибко настраиваться - в зависимости от того, сколько времени готов потратить человек. Например, видео в оригинале идет 3 часа, а человек может посмотреть его в трех степенях сжатия: за 13, 20 и 35 минут. Точно так же и с текстами.

Как это работает? В случае с аудио и видео наш алгоритм выделяет субтитры, переводит их в текст, выставляет словам рейтинг и составляет предложения. Далее слова прогоняются через специальный алгоритм, который выстраивает предложения в текст. В случае с видео ролик склеивается на основе тайм-кодов и совпадений полученного текста и субтитров.

Я думаю, что этот проект, с одной стороны, может освободить от рутинной работы множество людей, работающих с большим объемом контента, а с другой стороны, помочь пользователям ориентироваться в огромном количестве информации, фильтровать ее, решать, чему хочется посвятить больше времени, а что заслуживает пары минут.

Безусловно, трейлер в обычном понимании этого слова бывает обманчив. Нередко для нас вырезают самые яркие фрагменты фильма, мы думаем, что весь фильм таков, а на деле он оказывается скучным и посредственным. Мы уходим разочарованными. Чтобы такого не произошло в нашем случае, мы предлагаем человеку пройти тест в приложении - его ответы позволяют понять, какие жанры и даже моменты ему могут быть наиболее интересны. На основе этого пользователю предлагается то, что максимально может заинтересовать именно его.

Да, я понимаю, что в каком-то смысле процесс, который мы предлагаем, не будет способствовать развитию культуры чтения. И найдутся те, кому станет еще удобнее прочитать «Войну и мир» в кратком изложении, чем было прежде. Но, я думаю, что тот, кто планировал поступить так, все равно прочитает ее вкратце, а тот, кто хотел прочитать целиком, все равно осилит все тома. В принципе, если сейчас что-то решительно не начнет меняться в пропаганде чтения, этот процесс, к сожалению, неминуемо будет занимать меньше места, чем раньше. Многие люди уже не могут позволить себе читать книги целыми днями, а потом обсуждать их в литературных салонах по вечерам. В каком-то смысле наш проект, наоборот, способен помогать читать больше. Например, я познакомился с кратким содержанием десяти книг, выбрал три, которые мне показались наиболее интересными, и прочитал. А не начал читать одну книгу, которая не захватила вообще, и я ее отбросил вместе с другими.

Этот проект родился не из-за того, что у кого-то из нашей команды родители - журналисты, которые чахнут над расшифровками огромных интервью, и не потому, что конкретно кто-то из нас не хотел что-либо читать. Наоборот! Мы собрались с ребятами и думали, какой проект хотим сделать. Один из наших друзей сказал, что больше не может размышлять с нами, потому что ему нужно идти читать книгу. Так мы и поняли, что прямо в этот момент у нас появляется проект, и что он должен быть связан с тем, чтоб работа с информацией отнимала у людей меньше времени. Важно, чтоб качество работы с ней не ухудшалось, чтоб она была более ориентирована на их интересы, чтоб человек сам решал, чему он уделит часы, а чему пару минут.

Елена Константинова, студентка 4 курса Московского авиационного института, будущий инженер-эколог, участница Олимпиады Кружкового движения НТИ в профиле “Производственные технологии”, в 2017 внесена в реестр одаренных детей РФ за особые достижения в области науки. Проект Aerospace-Agro.

Темой космических снимков в области экологии я занимаюсь с 8 класса. Собственный бизнес-проект запустила в апреле 2019 года. Тогда я только начала выстраивать бизнес-модель проекта, работала с потенциальными клиентами, исследовала процессы на рынке инноваций в области сельского хозяйства в России и мире. Проанализировав информацию, я решила создать продукт, который, во-первых, будет конкурентоспособен не только сегодня, но и в перспективе, а во-вторых, им будет удобно пользоваться консервативным и экономным клиентам, которые все же хотят повысить качество и количество урожая, увеличить свой доход за счет внедрения новых технологий. Консервативный метод - это выезд на поля и забор проб почвы, которые потом отвозят в лабораторию для анализа. Фермеры привыкли так работать и не готовы к рискам, внедрению инноваций, потому что бояться потерять то, что имеют. Такой портрет нарисовался после того, как мы обзвонили 1000 компаний, с 780 я общалась лично. Это заняло почти два месяца. За это время мне не раз пришлось столкнуться с эйджизмом, сексизмом и другими оскорблениями. Но меня это не остановило.

Сейчас крупные аграрные компании тратят в месяц от 20 млн только на зарплату диагностов. Мы это можем сделать за 100 млн в год. Мы анализируем заболеваемость урожая, распространение вредителей, делаем минеральный анализ почв, оцениваем регионально-климатические характеристики, даем экономический прогноз, предлагаем методики для ликвидации проблем. Простой пример: иногда сельхозорганизации годами сажают картофель, хотя на этой земле выгоднее выращивать подсолнух. В прошлом году мы провели десять бесплатных диагностик по России. В некоторых случаях нам удалось остановить распространение заболевания урожая, а в некоторых - и увеличить прибыль: с 28 центнеров пшеницы с гектара до 32 центнеров. В этом случае прибыль клиента выросла на 5 млн рублей. Все были очень довольны.

В команде около 30 человек: агрономы, специалисты в области космических снимков, программисты, маркетологи, специалисты в области машинного обучения и математики. Осенью мы начали внедрять методы искусственного интеллекта. Разрабатываем алгоритм, на основе которого можно будет автоматизировать процесс обработки космических снимков. Сейчас такую работу выполняют специалисты в области обработки данных дистанционного зондирования Земли, их мало и они дорого стоят. Алгоритм по снимку сможет найти проблему и предложить решения. Чтобы алгоритм развивался и приносил прибыль, мы создаем для наших клиентов цифровую платформу, где они смогут вносить свои данные и получать рекомендации. То есть наш конечный продукт - цифровая платформа.

У искусственного интеллекта большие перспективы. Уже сейчас он задает тренды на рынках, а в будущем его значимость только увеличится. Я считаю, что ИИ способен заменить человека практически во всех сферах - от создания музыки до медицины - и это круто!

Михаил Ларшин, мобильный разработчик, финалист профиля “Анализ космических снимков” Олимпиады Кружкового движения НТИ. Проект BlueBox

Сейчас мы с командой разрабатываем сервис для коммуникации бизнеса с иностранными клиентами Blue Box. Основная функция - звонки с переводом в реальном времени. Пока работаем над возможностью перевода только на английский язык, но, конечно, если получится с одним языком, добавим и другие.

Запрос на такой сервис есть: перед тем, как начать разработку, мы проводили исследование, искали тех, кто столкнулся с проблемами перевода. Одна из участниц исследования рассказала, что у нее возникла проблема с тем, что их коммуникация с иностранными компаниями не складывается. Происходит это из-за того, что уровень владения английским у клиентов не достаточно высок, чтоб можно было понять друг друга

Если человечество сможет общаться на иностранных языках, при этом их не зная, все только выиграют. Это же невероятно круто! Тот, кто хочет глубже изучить культуру и говорить на одном языке с представителями других народов, будет учить иностранные языки. Мы же предлагаем помощь тем, кому язык нужен как инструмент, даже всего на один раз. Не думаю, что переводчики могут остаться без работы из-за таких решений.

Я учусь в 8 классе, а в “Архипелаге 20.35” соревнуюсь в команде взрослых людей, которые уже работают. На третьем звонке мои сокомандники узнали, что я школьник. Удивились, но не выгнали. Я выбрал их сам: составил топ-5 команд, где хотел бы оказаться, эти ребята занимали первую строчку и сразу же приняли меня.

Надеюсь, наш проект уберёт массу барьеров в коммуникации и, как появление интернета, станет чем-то принципиально новым для мира. Но это далекое будущее. Сейчас я, в первую очередь, хочу внедрить наше решение в реальный бизнес.

Влада Новикова, студентка 2 курса Российского технологического университета, призер студенческого трека Олимпиады Кружкового движения НТИ в профиле “Интеллектуальные энергетические системы”. Проект CommTrade

Я давно интересуюсь data science. В “Архипелаге” меня привлекло то, что свои знания я могу попробовать на реальных задачах, решение которых принесет людям пользу. Начала участвовать в интенсиве без идеи и проекта, но с большим желанием сделать что-то классное. Просто заполнила анкету, и мне на почту написали участники команды с предложением присоединиться к ним. Я сначала даже не поверила. У них достаточно успешный стартап, разрабатывающий решения для нефтехимической и нефтегазовой отрасли на рынках РФ и США, и они хотят реализовать продукт, который будет не просто предсказывать котировки акций, но и добавлять новостную оценку этому прогнозу. В России такого еще нет, но запросы от корпораций, которые нуждаются в таком продукте, уже есть. Рынок нефти достаточно непредсказуемый, одни лишь математические методы не всегда эффективны. Наша система сделает прогноз цены более точным и подскажет, куда именно нефтепродукты выгоднее продать в данный момент: местным компаниям или отправить на экспорт.

Сначала мы хотели анализировать цену на нефть, но после консультации с человеком, который хорошо знаком с этим рынком, узнали, что на цены влияют около двухсот факторов. И решили пока сосредоточиться на дизельном топливе, у которого факторов меньше. Мы используем технологию FinBERT для анализа новостей и рекуррентные нейронные сети для прогноза временных рядов. То есть сначала делаем прогноз цены, а потом корректируем его в зависимости от позитивных или негативных событий, например, аварии на заводах или курса доллара.

В нашей команде восемь человек. Я занимаюсь большими данными и машинным обучением, а именно, прогнозирую биржевые котировки. Точность прогноза мы еще не проверяли, должны понять на днях. Сейчас работаем над объединением информации о новостях и прогнозах. В рамках “Архипелага” наш проект на завершающем этапе, но можно еще много чего улучшить, поэтому мы в начале пути.

Источник

Читайте также
Редакция: | Карта сайта: XML | HTML