Новости ИИ для бизнеса

14.01.2022
Компания Samsung Electronics представила микросхему MRAM (магниторезистивной памяти с произвольным доступом) для вычислений в памяти, заменив стандартную архитектуру вычислений с «текущей суммой» на новую архитектуру, работающую с «суммой сопротивлений», которая решает проблему малых сопротивлений отдельных устройств MRAM. Вычисления в памяти MRAM были протестированы в работе с операциям ИИ. Чип достиг точности 98% в распознавании рукописных цифр и 93 % в обнаружении лиц в сценах. Исследователи отмечают, что использование MRAM, производство которой уже достигло коммерческих масштабов, для вычислений в памяти расширяет возможности по разработке чипов искусственного интеллекта следующего поколения с низким энергопотреблением.
24.12.2021
Сбер и стартап CopyMonkey.ai создали сервис AI-копирайтер для генерации описаний товаров для онлайн-магазинов и маркетплейсов. Воспользоваться им сейчас можно бесплатно, а результатами — поделиться в соцсетях. Сервис разработан на основе русскоязычной модели для обучения алгоритма генерации текстов GPT-3. По набору примеров генеративная модель «понимает», какой формат текста хочет получить пользователь, и создает новые тексты. Можно ввести название продукта и его характеристики.
20.12.2021
Российский ИИ стартап Rubbles привлек инвестиции в $6 млн. Решение Rubbles анализирует бизнес-процессы и создает решения на базе искусственного интеллекта, которые помогают оптимизировать проблемные зоны крупного бизнеса. Алгоритмы, разработанные Rubbles, работают в ежедневных операциях крупнейших банков, ритейл-сетей, промышленных предприятий и других компаний в России и по всему миру. Например, системы предсказания спроса на товары в продуктовых магазинах, поисковые системы по товарам для онлайн-порталов ритейлеров, системы предсказания поломок оборудования для предприятий промышленности, рекомендательные системы для банков с возможностью формирования персонализированных предложений и советов.
14.12.2021
МТС (через свою дочернюю компанию Intema) стал владельцем компании VisionLabs. Сумма сделки составит около 7 млрд руб. Основными инвесторами в компании были Сбербанк и АФК «Система». Флагманский продукт компании – это система распознавания лиц VisionLabs LUNA. Она используется для распознавания лиц покупателей (и составления, таким образом, историю покупок каждого из них), идентификации по лицу клиентов банков, оценки соискателей на работу по выражению лица, распознавания номеров машин, людей с температурой и т. п. Список партнеров VisionLabs помимо прочих, включает Intel, Deutsche Telecom и Facebook.
07.12.2021
Разработчик разговорных ИИ-технологий Just AI запустил сервис Aimyvoice для покупки и создания синтезированных голосов. Голоса можно использовать для озвучивания видеороликов, ассистентов, ботов, служб поддержки и другого. Можно выбрать голос из каталога или синтезировать собственный и зарабатывать на его использовании. В каталоге доступно 18 вариантов — дикторские, мужские, женские и детские. Например, есть голос актрисы озвучки Татьяны Литвиновой, голоса персонажей и известных личностей, например, Деда Мороза и Ленина. Чтобы синтезировать собственную голосовую модель, надо загрузить аудиофайл, где будет от пяти часов записи живой речи.
01.12.2021
На платформе AWS появился новый сервис машинного обучения Amazon SageMaker Canvas. В отличие от существующих сервисов машинного обучения на Amazon, здесь целевая аудитория - не data-science специалисты и инженеры, а бизнес-пользователи. Обещание SageMaker Canvas состоит в том, что он позволит любому создавать модели прогнозирования на базе машинного обучения, используя визуальный интерфейс. Microsoft Azure и другие провайдеры тоже предлагают аналогичные инструменты, однако преимущество AWS в том, что многие компании в любом случае уже хранят все свои данные на AWS.
01.12.2021
Amazon представила чип Trn1, специально созданный для задач глубокого обучения. Этот продукт, как отмечают наблюдатели, напрямую будет соперничать с чипами от Nvidia. Производитель ожидает, что обучение моделей машинного обучения с использованием Trn1 будет обходиться на 40% дешевле, чем на платформах конкурентов. Инстансы будут предлагать сетевую пропускную способность до 800 Гбит/с. Кроме того, из них можно будет формировать кластеры из десятков тысяч систем. Экземпляры Trn1 доступны в предварительной версии. Несмотря на разработку собственных чипов AWS по-прежнему тесно сотрудничает с Intel, AMD и Nvidia. Браун заявил, что его компания предпринимает все усилия, чтобы сохранить конкуренцию в сегменте, предлагая потребителям выбор процессорных платформ.
26.11.2021
Американский производитель графических процессоров NVIDIA представил нейросеть GauGAN2, которая создает картинки по описанию. Достаточно предложения из трех-четырех слов. Пользователь может описать, что хочет увидеть на картинке, например «солнце в лесу» или «каменный пляж на закате». Нейросеть моментально реагирует на изменение запроса, поэтому его можно редактировать, пока не получиться нужный результат. Еще GauGAN2 позволяет создать карту сегментации. В ней можно начертить, как объекты будут располагаться на картинке.
02.11.2021
Сбер представил нейросеть ruDALL-E, которая способна создавать изображения на основе текстового описания на русском языке. Использовать ее можно для создания вариантов дизайна интерьера, стоковых изображений или векторных иллюстраций, материалов для рекламы, копирайтинга, архитектурного и промышленного дизайна. Создание изображений при помощи ruDALL-E происходит в три этапа: сначала одна нейросеть принимает текст на вход и генерирует заданное число картинок, затем следующая выбирает, какие из них наиболее удачны и максимально соответствуют описанию, а третья увеличивает их в размере без потери качества. Таким образом можно получить неограниченное количество новых изображений, подходящих под указанные характеристики. Моделью ruDALL-E XL можно воспользоваться бесплатно, загрузив её с сервиса GitHub. Обе модели также вскоре будут доступны на платформе ML Space в хабе предобученных моделей и датасетов DataHub от SberCloud.
02.11.2021
Microsoft анонсировала OpenAI Service на основе своей облачной платформы Azure. Сервис можно использовать для разных задач — от обработки клиентских запросов и обобщения больших текстов до написания кода или генерации ответов на вопросы. В качестве примера Microsoft привела спортивную франшизу, которая разрабатывает приложение для взаимодействия с фанатами во время матчей. С помощью GPT-3 поток комментариев можно превратить в короткие подборки самых ярких моментов игры или сгенерировать оригинальный контент для соцсетей. Microsoft пообещала предоставить клиентам инструменты для фильтрации и модерации запросов и ответов пользователей. В мае компания интегрировала алгоритм GPT-3 в платформу low-code разработки Power Apps для упрощённого написания программного кода.