Компании занимающиеся разработкой искусственного интеллекта в россии

Искусственный интеллект (ИИ) остается одним из наиболее заметных технологических трендов в мире, о чем свидетельствуют, в частности, регулярные отчеты Gartner и McKinsey. В России технология также является востребованной: IDC отмечал рост рынка ИИ в 2020 году до $291 млрд, а проведенное в прошлом году исследование НИУ ВШЭ показало, что почти каждое третье крупное предприятие в России (где работает более 10 тыс. человек) использует ИИ. Также технология несколько лет остается самой обсуждаемой в российских СМИ.

Однако в российской индустрии ИИ есть аспект, который подробно не изучался: кто именно занимается разработкой искусственного интеллекта. По данным карты airussia.online, в 2020 году таких компаний в России насчитывалось более 400. ICT.Moscow в 2021 году провел опрос среди российских ИИ-команд, чтобы попытаться всесторонне изучить их профиль и ответить на вопросы: кто стоит за отечественными ИИ-проектами, откуда в них приходят, как и где команды реализуют свои решения, с какими барьерами сталкиваются, в какой поддержке нуждаются.

В исследовании приняли участие три типа российских ИИ-команд: разработчики искусственного интеллекта, крупные компании с внутренними ИИ-подразделениями, некоммерческие организации. Всего были опрошены 106 команд, в том числе: служба компьютерного зрения Яндекса, Sber AI, Sber Med AI, VK Цифровые технологии (ранее Mail.ru Цифровые технологии), Группа компаний ЦРТ, ABBYY, Care Mentor AI, «Третье Мнение», Celado.ai, Just AI, Cleverbots, EORA, EMIIA.AI, DeepPavlov, «Наносемантика», «Сколтех», Агентство Искусственного Интеллекта, НИУ ВШЭ, Новосибирский государственный университет, Университет Иннополис и др.

Кто стоит за российскими ИИ-проектами

По данным опроса, возраст руководителей ИИ-команд — преимущественно от 25 до 44 лет (76%). В большинстве случаев менеджеры владеют высшим образованием, нередко (37%) — двумя или более. Преимущественно они владеют технической специализацией (74%), но также сравнительно часто, в 10% случаев, руководители получали и бизнес-образование. Только в 9% случаев позицию руководителя ИИ-проекта занимает женщина.

Для сравнения, в Великобритании в 24% компаний, работающих с искусственным интеллектом, позицию CEO занимает женщина, а у 45% таких компаний есть женщины в числе сооснователей (по данным совместного анализа 2019 года Crunchbase и Tech Nation UK). Если же говорить про гендерное соотношение на глобальном уровне, то, согласно отчету Всемирного экономического форума Global Gender Gap Report 2021, доля женщин в области «Данные и ИИ» в 2018-2021 годах стабильно составляла 32,4%.

Предыдущий опыт работы руководителей российских ИИ-команд примерно в равных долях предполагает работу в крупных корпорациях (32%) или ведение собственного бизнеса (31%). Даже несмотря на глобальный кризис, вызванный пандемией COVID-19, большинство респондентов положительно оценили свой опыт руководства ИИ-проектами: 69% отметили, что ранее не имели негативного опыта.

Исследование показало, что на рынке в 2021 году присутствовали преимущественно зрелые ИИ-компании, существующие по крайней мере три года или больше (таких в общей сложности 82%). Тех же, кому был год или менее, среди респондентов всего 6%.

Преимущественно российские ИИ-проекты располагаются в Москве: более трети (34%) — только в столице, еще 28% — в столице и других городах. Большинство респондентов также и зарегистрированы в Москве — 59%.

Также исследование показало весьма высокую популярность формата технопарков и особых экономических зон (ОЭЗ) среди разработчиков решений с искусственным интеллектом — 49% являются их резидентами. Наиболее популярным технопарком среди респондентов оказалось «Сколково», среди других: московские («СтартХаб Москва», «Технополис «Москва», «Университетский», ИТМО, «Физтехпарк», «Отрадное») и региональные («Иннополис», ОЭЗ «Дубна», Тюменский Технопарк, «Русский») площадки.

ИИ-проекты запускаются на собственные средства, но нуждаются в инвестициях

Большинство российских коммерческих ИИ-проектов (66%) запускались на собственные средства основателей. При этом в 87% случаев в дальнейшем основатель остается владельцем основной доли компании (более 50%). Иные источники финансирования оказались гораздо менее популярными на российском рынке: внешние инвестиции при запуске получали только 30% коммерческих ИИ-проектов. В частности, к средствам стратегического инвестора обращались 12% компаний, а к венчурным фондам и акселераторам — только по 1%.

При дальнейшем развитии ИИ-проектов доля тех, кто привлекает внешние инвестиции, еще меньше: только 9%. Отчасти эти показатели могут говорить о незрелости российского инвестиционного рынка на момент проведения исследования. Так, согласно «Альманаху ИИ», 2020 год был катастрофическим для венчурной индустрии в России: инвестиции в ИИ-стартапы упали на 46% в количестве сделок и на 61% в объеме инвестиций, что авторы объясняют во многом пандемией. Доля России в объеме инвестиций в проекты в области ИИ в 2020 году составляла 0,16%.

17% респондентов отметили, что их дофинансирование происходило за счет дополнительного вливания средств основателя. Но большинство — 58% — использовали полученную за время работы выручку.

Тем не менее, нехватку средств для развития ИИ-проектов опрошенные все же отмечали: среди ключевых барьеров именно этот пункт назвали почти половина участников исследования (47%). Только 16% не испытывали трудностей из-за финансовых барьеров. При этом такие инструменты как кредиты компании в абсолютном своем большинстве не рассматривали — в 2021 году 92% не собирались их брать.

ИИ-разработчики ориентированы на бизнес

Еще одна черта, свойственная большинству российских ИИ-проектов, — нацеленность на бизнес как основного клиента. К сектору B2B свою продукцию отнесли 97% участников опроса. Для потребительского рынка, по данным опроса, были предназначены продукты менее половины разработчиков (41%). Почти три четверти респондентов (74%) рассказали о наличии ИИ-проектов в высокой степени готовности, которые хотели бы протестировать в городе.

Наиболее популярными направлениями применения технологий ИИ стали: медицина, ритейл и e-commerce, транспорт и логистика, следом за которыми с равными долями расположились энергетика с промышленностью и образование. Эти данные соотносятся с результатами проведенного ICT.Moscow анализа 170 новых мировых практик применения искусственного интеллекта, реализованных с сентября 2020 года по июнь 2021 года. В числе приоритетных направлений тогда стали медицина, ритейл и e-commerce, промышленность и энергетика, логистика и транспорт.

На глобальном уровне, согласно исследованию Grand View Research 2021 года, первое место по применению ИИ занимал сегмент рекламы и СМИ. При этом аналитики прогнозировали, что к 2028 году лидирующую позицию займет именно сегмент здравоохранения, который уже в 2021 году, судя по результатам исследования ICT.Moscow, является одним из основных приоритетов разработчиков из России.

Рекомендательные системы и интеллектуальные системы поддержки принятия решений (ИСППР) с отрывом заняли первую строчку среди функциональных направлений, по которым всего занимаются в России разрабатываются ИИ-решения. На втором месте — виртуальные помощники и чат-боты, на третьем — видеоаналитика, далее следуют биометрия и беспилотники.

Авторы «Белой книги» Минэкономразвития, посвященной развитию высокотехнологичных направлений, которая была опубликована в феврале этого года, отмечают, что в области рекомендательных систем и ИСППР российские продукты удерживали паритет с мировыми разработками. При этом, согласно оценкам объема сегментов мирового рынка ИИ, приведенным в том же документе, в топ вошли также беспилотный транспорт, биометрические системы, интеллектуальные виртуальные ассистенты.

Многие респонденты называли свои решения уникальными, причем не только внутри страны, но и на глобальном уровне. Лишь 14% видели существенную конкуренцию со стороны зарубежных разработчиков, а 32% заявили, что их разработки в принципе не имеют аналогов на международном рынке. Большинство ИИ-разработчиков (78%) отметили, что их авторские права на ИИ-разработки защищены (в том числе с помощью патентов).

Что нужно ИИ-разработчикам: средства, кадры, данные, оборудование

Разработка решений с искусственным интеллектом — наукоемкая сфера, что подтвердилось результатами исследования ICT.Moscow. Наиболее востребованной мерой поддержки со стороны государства стала поддержка исследовательских ИИ-проектов (так ответили 65%), а также финансирование перспективных проектов (61%).

Еще одна острая для ИИ-разработчиков проблема (о ней, как и о недостатке финансирования сказали 47% респондентов) — нехватка квалифицированных кадров. Составители «Альманаха ИИ» оценивали постоянный кадровый дефицит на рынке труда в 2020 году в 5 тыс. человек. Эксперты подчеркивали, что из почти 50 тыс. выпускников по специальностям, имеющим отношение к ИИ, необходимыми навыками обладают лишь около 2 тыс. человек. Представители отрасли, с которыми ранее ICT.Moscow обсуждал эту тему, также отмечали проблемы в этой сфере — например, завышенные предложения от лидеров российского рынка.

Около трети участников исследования ICT.Moscow в числе острых проблем называли отсутствие постоянного спроса со стороны заказчиков и низкую зрелость ИИ-отрасли. На проблему отсутствия спроса в сфере искусственного интеллекта указывали и авторы «Белой книги» Минэкономразвития: «Российские разработчики в партнерстве с научными организациями уже сегодня способны создавать продукты и сервисы мирового уровня. Вместе с тем для ускоренного развития ИИ-индустрии необходимо обеспечить стимулирование спроса со стороны секторов-потребителей».

По меньшей мере 34% разработчиков сталкивались с тем, что у потенциальных потребителей нет доверия к ИИ-решениям. Это характерно не только для России: в Global AI Adoption Index 2021 от IBM первым из трех препятствий для внедрения ИИ называлась нехватка знаний об ИИ и экспертизы в этой области.

Среди технологических барьеров для своих проектов ИИ-разработчики называли отсутствие доступных данных и нехватку вычислительных мощностей. Проблема данных являлась актуальной на протяжении нескольких лет — эксперты говорили о ней еще в 2020 году. Причем их недоступность — не единственная сложность: сегодня специалисты также отмечают недостаточную чистоту и достоверность данных для обучения алгоритмов.

Есть и альтернативные мнения: 17% респондентов уже не считают нехватку данных существенной проблемой, а около трети (31%) убеждены, что под каждый проект нужно собирать собственный датасет, который в полной мере учитывал бы специфику задач. То есть отсутствие данных — это не проблема, а естественная задача, которую надо решить в рамках конкретного ИИ-проекта.

Планы ИИ-разработчиков по выходу за рубеж

На момент проведения опроса для большинства отечественных ИИ-команд (85%) ключевым рынком сбыта являлась Россия, причем большую долю среди них (65%) занимала Москва. Ранее в интервью ICT.Moscow главный аналитик Центра искусственного интеллекта МФТИ Игорь Пивоваров отмечал, что российский внутренний рынок «объективно маленький» и сравнивал его с Китаем, где компании «в первую очередь зарабатывают деньги на внутреннем рынке». Согласно прогнозам аналитиков MarketsandMarkets, объем мирового рынка искусственного интеллекта должен был вырасти с $58,3 млрд в 2021 году до $309,6 млрд к 2026 году.

В рамках исследования ICT.Moscow сравнил приоритеты компаний в 2020 году с их планами на 2021-й. В условиях пандемии COVID-19 самыми заметными стали планы по выходу на зарубежные рынки — этот показатель вырос почти вдвое, с 31% в 2020 году до 60% в 2021. Немного снизились ожидания только в плане разработки новых ИИ-продуктов — с 60% до 58%.

Также в период пандемии выросла актуальность ИИ-разработок и появились новые возможности — об этом сообщила треть (33%) опрошенных ICT.Moscow ИИ-команд. При этом 29% респондентов сказали, что COVID-19 почти никак не повлиял на их проект, хотя для 27% он привел к замедлению многих процессов в компании.

О преобладании позитивного и нейтрального влияния кризиса, вызванного пандемией COVID-19, на предложение сервисов с ИИ говорили аналитики НИУ ВШЭ. Мощное влияние пандемии на развитие искусственного интеллекта отмечалось и ранее. На это однозначно указывали как глобальные исследования, так и эксперты из российских компаний ИИ-сферы (Сбербанк, ЦРТ, Smart Engines, VisionLabs, Just AI, «Третье мнение», EORA), с которыми ICT.Moscow обсуждал этот вопрос в конце 2020 года.

---

Исследование ICT.Moscow проводилось в 2021 году и позволило зафиксировать состояние отрасли на тот момент. В связи с политическими и экономическими изменениями, которые произошли в феврале в России, оценка эффектов на отечественную индустрию ИИ будет и дальше изучаться ICT.Moscow. Поделиться текущими прогнозами можно в опросе, запущенном в Telegram-фиде ICT.Moscow.

Наталья Бархатова

Нашли опечатку? Выделите текст и нажмите Ctrl + Enter

Интересное исследование российских разработчиков искусственного интеллекта в разных сферах пришло в редакцию от ICT.Moscow: кто именно занимается разработкой ИИ. По данным карты airussia.online, в 2020 году таких компаний в России насчитывалось более 400. ICT.Moscow в 2021 году провела опрос среди российских ИИ-команд, чтобы попытаться всесторонне изучить их профиль и ответить на вопросы: кто стоит за отечественными ИИ-проектами, откуда в них приходят, как и где команды реализуют свои решения, с какими барьерами сталкиваются, в какой поддержке нуждаются.

В исследовании приняли участие три типа российских ИИ-команд: разработчики искусственного интеллекта, крупные компании с внутренними ИИ-подразделениями, некоммерческие организации. Всего были опрошены 106 команд, в том числе: служба компьютерного зрения Яндекса, Sber AI, Sber Med AI, VK Цифровые технологии (ранее Mail.ru Цифровые технологии), НИУ ВШЭ, Новосибирский государственный университет и др.

Профиль руководителей и команд

Средний возраст руководителя ИИ-проекта от 25 до 44 лет, чаще это менеджеры с техническим образованием, при этом в 91% случаев – это мужчина. Менеджерами ИИ-проектов становятся преимущественно выходцы из крупных корпораций или частного бизнеса.

Большинство ИИ-команд старше трех лет, 41% занимается ИИ больше пяти лет. А более трети (34%) ИИ-проектов базируются только в Москве, еще более четверти (28%) – в Москве и других городах России, и в 59% случаев команды зарегистрированы в столице. Как правило, в 66% случаев, компании-разработчики ИИ запускаются за счет собственных средств основателей. При дофинансировании проектов после запуска 58% используют средства от выручки. Внешние инвестиции при запуске получили 30% коммерческих ИИ-проектов, а дофинансируются за счет внешних вложений только 9%.

Профиль ИИ-решений

32% команд считают, что их ИИ-разработки не имеют аналогов на международном рынке, еще 38% – на российском рынке. 97% команд разрабатывают B2B-решения, 58% – B2G и 41% – B2C. Наиболее популярные сферы внедрения ИИ-решений: медицина, ритейл и e-commerce, транспорт и логистика. Самыми распространенными ИИ-продуктами, которые разрабатывают команды, стали рекомендательные системы и интеллектуальные системы поддержки принятия решений (ИСППР), виртуальные помощники и решения в сфере видеоаналитики.

Исследование ICT.Moscow проводилось в 2021 году и позволило зафиксировать состояние отрасли на тот момент. В связи с политическими и экономическими изменениями, которые произошли в феврале в России, оценка эффектов на отечественную индустрию ИИ будет и дальше изучаться ICT.Moscow.

2023. Билайн купил 20% разработчика аудиобейджей для контроля сотрудников

Билайн купил 20% стартапа Voca Tech, который разрабатывает систему автоматизированного контроля сотрудников, основанную на речевой аналитике. Система при помощи аудиобейджа фиксирует голос сотрудника для последующей аналитики, например, чтобы автоматически сверять разговор с клиентом со скриптами. На аудиобейдже указаны ФИО и должность сотрудника, а также есть предупреждение о том, что ведется запись разговоров. Решение работает с большинством поставщиков систем Speech-to-text, им пользуется уже более 50 крупных компаний. Билайн собирается использовать аудиобеджи в своих точках обслуживания, а также продавать систему через сервис Билайн.Бизнес. Единственное, в Билайне не учли фактор последнего языкового закона: в будущем им будет очень сложно найти русскую замену западному слову Бейдж.

2023. МегаФон купил разработчика аналитических ИИ-платформ oneFactor

К сожалению, в России принято не инвестировать в молодые стартапы, а выкупать уже успешно-работающие. Обычно, инновации на этом заканчиваются, а монополии укрепляются. На днях МегаФон купил 100% стартапа oneFactor, специализирующегося на разработке аналитических платформ на базе искусственного интеллекта для банковской сферы, страховых компаний, электронной коммерции, ритейла и туризма. Среди разработок компании – сервисы для оценки рисков, лидогенерация для развития коммерции и бизнеса предприятий, геоаналитика в области туризма и городской среды, а также другие продукты с использованием big data. МегаФон уже является одним из крупнейших поставщиков аналитических решений на российском рынке. За счет приобретения oneFactor оператор рассчитывает усилить свой BI-портефль.

2022. Big-Data стартап Rubbles привлёк $3 млн от МТС

Некоторые стартапы все еще умудряются получить инвестиции в России. Но для этого нужно создать действительно классный и востребованный продукт, и, желательно, стать прибыльным. Например, как Rubbles. Это стартап, который создал решение на базе искусственного интеллекта для анализа больших данных и оптимизации бизнес-процессов. Алгоритмы Rubbles уже работают в крупнейших банках, ритейл-сетях и промышленных предприятиях в России. Проект в 2014 году основали выходцы из Яндекса — Никита Блинов, Владислав Лисицкий и Александр Фонарёв (на фото). На запуск прототипа платформы они потратили 2 млн рублей из собственных средств. В прошлом году стартап привлёк $6 млн от «Эльбрус Капитал» и FinSight Ventures на создание новых продуктов и международную экспансию. Но из-за войны, международную экспансию отменили, и теперь стартап, видимо, будет работать под крылом МТС.

2022. Запущенная россиянами платформа для создания персонажей в Inworld AI привлекла $50 млн

Стартап Inworld AI объявил о привлечении $50 млн для своей платформы для разработчиков, предназначенной для создания управляемых искусственным интеллектом виртуальных персонажей в видеоиграх и метавселенной. Стартап основали в 2021 году россияне Илья Гельфенбейн и Михаил Ермоленко, а также Кайлан Гиббс. Идея компании заключается в том, чтобы наполнить игры и метавселенную более умными персонажами, управляемыми ИИ. Inworld использует передовой ИИ для создания генеративных персонажей, чьи алгоритмы и поведение призваны имитировать глубоко социальную природу человеческого взаимодействия. Платформа Inworld включает студию no-code, которая делает создание персонажей с искусственным интеллектом доступным для писателей, дизайнеров, а интеграция с самыми популярными игровыми движками, такими как Unreal и Unity. Сейчас стартап базируется в Маунтин Вью (Калифорния).

2022. Основанная россиянами платформа для разметки данных Heartex привлекла $25 млн

Стартап Heartex, основанный россиянами Михаилом Малюком, Максимом Ткаченко, Николаем Любимовым, и переехавший в США, объявил о привлечении $25 млн в рамках раунда А под руководством Redpoint Ventures. Unusual Ventures, Bow Capital и Swift Ventures. Общая сумма привлеченного капитала Heartex достигла $30 млн. Heartex позиционирует себя, как разработчика ПО для маркировки данных, предназначенное для управления данными в одном месте. Программное обеспечение компании помогает добавить возможности управления и аннотатора для облегчения и оптимизации совместной маркировки данных, обеспечения качества и аналитики, позволяя предприятиям быстро аннотировать свои наборы данных. Heartex стремится решить то, что Малюк считает основным препятствием на предприятии: извлечение ценности из данных с помощью ИИ.

2022. Канадская Visier купила Yva.ai Давида Яна — сервис предсказывает выгорание и увольнение сотрудников

ИИ стартап Yva.ai куплен канадской компанией Visier — один из лидеров в сфере HR-аналитики. Yva.ai помогает компаниям управлять распределёнными командами, повышать вовлечённость сотрудников и следить за уровнем стресса. Основатель ABBYY Давид Ян разработал Yva.ai в 2017 году: сначала он был нужен для планирования задач на основе содержания электронных писем. Со временем сервис превратился в систему для анализа поведения сотрудников. С помощью сервиса можно понять, когда сотрудник выгорит, захочет уволиться или будет готов к повышению, насколько он вовлечён в работу и продуктивен. Для этого с согласия работника алгоритмы анализируют его рабочие переписки, чаты в Slack, Zoom и других сервисах, также сервис проводит постоянные опросы сотрудников.

2021. Российский разработчик ИИ-решений для бизнеса Rubbles привлек $6 млн

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.

2021. Разработчик AI-инструментов для промышленности Cyberphysics привлек 50 млн руб

Skolkovo Ventures инвестировала 50 миллионов рублей в стартап Cyberphysics – технологическую компанию, развивающую цифровые продукты для оптимизации производственных процессов. Продукты Cyberphysics позволяют прогнозировать отказы оборудования, выявлять неэффективные режимы работы оборудования, и за счет этого — снижать эксплуатационные издержки оборудования, улучшать качество производимой продукции без дополнительных инвестиций и точно прогнозировать состояние активов в кратко-, средне- и долгосрочной перспективе.

2021. HPE купила разработчика ПО для ускоренного обучения искусственного интеллекта

Компания HPE купила американский стартап Determined AI, который занимается разработкой программного обеспечения для ускорения обучения алгоритмов искусственного интеллекта. Это приобретение расширит возможности HPE в области машинного обучения в то время, когда ИИ становится все более приоритетным для покупателей суперкомпьютеров и серверов компании. Платформа Determined AI ускоряет развитие проектов машинного обучения за счет устранения необходимости настраивать среду обучения ИИ вручную. Более того, при отсутствии функций отказоустойчивости, таких как есть у Determined AI, сбой сервера может потребовать от инженеров перезапуска обучающего цикла с нуля, что еще больше увеличивает продолжительность проекта.

2019. Российский стартап Mechanica AI хочет сделать производство интеллектуальным

Российский стартап Mechanica AI, созданный Еленой Самуйловой и Яной Завалишиной разрабатывает набор продуктов, которые позволяют промышленным компаниям извлечь пользу из накопленных данных. Система контроля производства на основе компьютерного зрения Mechanica Sense позволяет измерять параметры технологических процессов, а также прогнозировать их изменение. Система предиктивной аналитики Mechanica Predict позволяет получать подобные прогнозы для принятия решений, будь то выбор производственного маршрута или параметров обработки сырья. Система поддержки принятия решений Mechanica Optimize даёт конкретные рекомендации для улучшения выбранных метрик. Среди возможных применений — оптимизация расхода дорогостоящего сырья, сокращение затрат энергии и повышение производительности без потерь в качестве.

2019. Касперский поможет Мотиву создать первый в России чип для компьютерного зрения

Лаборатория Касперского совместно с новосибирской компанией Мотив займется созданием нейроморфного процессора для аппаратного ускорения работы систем с искусственным интеллектом. До сих пор этот проект реализовывался только силами Мотива. Процессор называется Алтай. Это будет первая подобная разработка в России. Используя специальное внешнее устройство, чип будет обучаться в процессе работы, увеличивая скорость работы системы, куда он интегрирован. Разработчики обещают низкое энергопотребление — на уровне 0,5 Вт. Производительность должна достичь 2200 кадров в секунду при обработке изображений. Размер кристалла при этом будет небольшим — 8 х 8 мм. Нейроморфные процессоры применяются для аппаратного ускорения работы систем искусственного интеллекта. Их можно встраивать в системы технического зрения и распознавания речи.

2019. Ivideon запустил облачный сервис распознавания лиц

Российский сервис облачного видеонаблюдения Ivideon запустил облачную систему распознавания лиц Ivideon Faces. Она распознает клиентов из базы и заносит в нее новых, определяя его возраст, пол и эмоции. Умеет проводить анализ посещаемости по дням и часам, составлять списки постоянных и нежелательных посетителей. Предусмотрена настройка уведомлений, которые оповещают, что было замечено лицо, внесенное в список. Также система может осуществлять поиск конкретных лиц в архиве и составлять подробные отчеты по целевой аудитории. В настоящий момент она в пилотном режиме тестируется в сетевых кафе OneBucksCoffee, «Правда кофе» и других компаниях. Тарифы начинаются от 3150 руб/мес (с ограничением в 100 лиц в день).

2019. Botkin.AI — российская ИИ-система диагностики онкологических заболеваний

Оказалось в России тоже есть стартап, который разрабатывает систему искусственного интеллекта для автоматического анализа медицинских снимков и диагностики заболеваний. Botkin.AI уже умеет анализировать снимки компьютерной томографии грудной клетки. Он предоставляет специалисту не только информацию об обнаружении опухоли, но и выделяет участки, требующие его внимания. Говорят, точность алгоритма при анализе компьютерной томограммы грудной клетки составляет до 95%. Система совершенствуется не только посредством обработки большого объема изображений, но и в процессе практической работы с врачами (когда врач подтверждает или опровергает диагноз). В ближайшее время разработчики обещают добавить модули для анализа маммографии и цифрового рентгена, что увеличит число распознаваемых патологий.

2018. Yva — ИИ для анализа поведения сотрудников

Yva — новый стартап основателя Abbyy Давида Яна. И, как и Abbyy, этот стартап сфокусирован на использовании искусственного интеллекта. Yva — анализирует коммуникации сотрудников в Office 365, G Suite, Slack и других сервисах и показывает руководителю, насколько каждый сотрудник вовлечен в работу, с кем дружит и враждует в коллективе и насколько он близок к увольнению. «Когда сотрудник начинает выгорать, его коммуникативный профиль меняется» — говорит Давид Ян — «Первое письмо утром уходит чуть позже, последнее вечером чуть раньше. Чуть меньше писем в выходные дни. Система детектирует ситуацию по скорости ответов, длине ответов, содержанию ответов, графу коммуникации. При этом Yva не анализирует содержание переписки. А только метаданные — кто, когда, кому отправил». Стоимость сервиса начинается от 199 руб/мес за сотрудника.

2018. Seendex — искусственный интеллект для управления сотрудниками

Как оказалось, российские ИИ-технологии для бизнеса вовсе не плетутся в хвосте мирового прогресса. Отечественный стартап Seendex, пожалуй, первым в мире придумал использовать искусственный интеллект для управления людьми (и уже даже внедрил свое SaaS решение в нескольких российских компаниях). На видео руководитель стартапа Екатерина Карелина пытается объяснить, как это работает, но выходит не особо понятно. Их система каким-то образом собирает данные о работе сотрудников (вроде как с помощью опросов и из существующих ИТ систем). Потом эти данные анализируются на основании глубоких знаний по социологии и психологии, с использованием машинного обучения и мозга крысы. И в результате руководителю предоставляются прогнозы по будущему каждого сотрудника и коллектива в целом и рекомендации по улучшению этого будущего.

2018. ИИ стартап Neuromation привлек $50 млн на ICO

Стартап Neuromation с украинскими корнями привлек на ICO $50 млн. Neuromation — это платформа, позволяющая создавать искусственную учебную среду для глубокого обучения нейронных сетей. Такие модели затем используются для тренировки и улучшения алгоритмов. За последние 4 месяца Neuromation заключила соглашение с Hacken о партнерстве в сфере кибербезопасности, подписала контракт с ECR RUSSIA по распознаванию и каталогизации FMCG-продуктов (это позволит торговым сетям увеличить товарооборот за счет своевременного контроля за состоянием полок, устранения причин отсутствия товара и его правильной выкладки) и соглашение с Axxonsoft — лидером в области разработки интеллектуальных интегрированных систем безопасности и видеонаблюдения.

2016. FindFace предлагает сервис распознавания лиц для бизнеса

Стартап FindFace, который создал популярное мобильное приложение для поиска людей Вконтакте по фотографии, запустил сервис для бизнеса FindFace.Pro. Он пригодится в первую очередь организаторам массовых мероприятий, розничным торговым компаниям, автосалонам. Предполагается, что компании будут формировать в сервисе базу фоток своих клиентов, а потом (с помощью корпоративных приложений) фотографировать посетителей и получать от FindFace имена распознанных клиентов. Например, так можно идентифицировать VIP-клиентов и улучшить их обслуживание, или создать список наиболее перспективных лидов, которые чаще проявляют интерес к вашей продукции, или идентифицировать воришек в магазине.  Стоимость сервиса начинается от $9.99 за 1000 запросов распознавание лиц.

2015. Российский стартап смог обойти Google в конкурсе по распознаванию лиц

Российская компания N-tech.lab вошла в первую пятерку во всех номинациях конкурса алгоритмов по распознаванию лиц Megaface, а в двух из них стала победителем, обойдя Google. В частности, N-tech победил при распознавании около 900 тысяч изображений людей разных возрастов. В основе системы распознавания лиц N-tech лежит уникальная технология компактного хранения признаков лица и алгоритм поиска. «Мы считаем это победой, ведь наш алгоритм показал лучший результат в основной категории. Особенно приятно, что мы обучали наш алгоритм на трех компьютерах, в то время как Google понадобилось 1000 серверов», – говорит основатель N-tech.lab Артем Кухаренко. Компания N-tech.lab основана только в этом году.

Исследованиями в области искусственного интеллекта занимаются специалисты из разных стран. Осознавая огромные перспективы высокоинтеллектуальных систем, российские разработчики также уделяют этому направлению особое внимание. В данном обзоре мы собрали информацию о российских компаниях, занимающихся исследованиями в области искусственного интеллекта.  

Компания Яндекс

Компания Яндекс уже на протяжении нескольких лет применяет технологии искусственного интеллекта в своих поисковых механизмах. В настоящий момент работа ведется над созданием нейронной сети, способной вывести принцип работы поисковика на новый революционный уровень. Традиционный алгоритм поиска основан на сопоставлении содержания запроса с контентом анализируемых страниц. Безусловно, все это делается с некоторыми дополнениями и расширениями – запросы переформулируются, добавляются синонимы, переводятся на другой язык и т.д.

В новом подходе каждому запросу ставится в соответствие некое векторное число, наиболее точно отражающее его смысл. Далее поиск осуществляется по этому числу. При этом запрос и ответ могут не иметь ни одного общего слова. Все, что их будет объединять – это одинаковый смысл содержимого.

Стоит отметить, что в перспективе в векторное число смогут переводится изображения и видео, что, по словам представителей Яндекс, позволит значительно расширить границы «умного» поиска.

Совсем недавно компания Яндекс выпустила обновленную версию своего браузера, в котором технологии искусственного интеллекта позволяют персонализировать поиск в соответствии с интересами пользователя. Новый сервис получил название Дзэн.

«Несмотря на многообразие информации в сети, найти для себя что-то по-настоящему интересное не так просто. Дзен решает эту задачу. Во многом он похож на поисковую систему. Только если поиск ищет что-то определенное, то Дзен отвечает на более широкий запрос: что интересно конкретному человеку. Мы уверены, что в будущем все браузеры будут идти по пути персонализации и помогать пользователям выбирать контент», — Виктор Ламбурт, руководитель сервиса Яндекс.Дзен.  

Дзэн не только учитывает то, чем традиционно интересуются пользователи, но и анализирует их текущие предпочтения. Например, если человека заинтересуется анатомией, то материалов, связанных с этой темой, в его новостной ленте станет значительно больше. При этом, Дзен не ограничивается лишь любимыми сайтами и предпочтениями пользователя. Пользователю могут предлагаться материалы из совершенно незнакомых источников, если Дзен посчитает, что они могут его заинтересовать.

Достаточно интересным является применение технологий искусственного интеллекта в сервисе Яндекс.Аудитории. Данный сервис позволяет компаниям найти в Интернете целевых клиентов с целью более эффективного таргетирования рекламных объявлений. Достаточно загрузить в сервис список клиентов с телефонами и/или e-mail адресами, и система, сканируя социальные сети с помощью искусственного интеллекта, находит этих людей в сети Интернет. Далее можно разбить клиентов по целевым группам и персонализировать для них через Яндекс.Директ рекламные объявления. Например, можно ненавязчиво предлагать целевой аудитории новый товар, или в конце концов склонить пользователей к покупке товара, которым они уже интересовались ранее.  

Abbyy

Компания ABBYY является признанные мировым лидеров в области интеллектуальной обработки данных и лингвистики. Компания разработала решения, позволяющие с помощью технологий искусственного интеллекта распознавать текстовые данные, работать с печатными документами и файлами в формате PDF, самостоятельно осуществлять ввод данных в информационные системы компаний, производить корпоративный семантический поиск, а также находить переводы незнакомых слов и фраз.

«Занимаясь такой темой, как искусственный интеллект, нужно не просто сделать умную машину. А нужно создать что-то полезное. Мы своими технологиями стараемся всегда помогать людям, облегчать им жизнь, повышать эффективность процессов – это цель, ради которой мы трудимся», — Дмитрий Шушкин, заместитель генерального директора ABBYY в интервью CNews, март 2015.

Одним из главных достижений ABBYY является система Compreno, позволяющая анализировать и понимать текст на естественном языке. Над созданием данной системы специалисты компании работали около 10 лет. Стоимость проекта составила более $80 млн. Принцип работы Compreno представлены на следующем рисунке.

Этапы работы ABBYY Compreno. Источник: ABBYY

1 Этап. Лексико-морфологический анализ. На первом этапе анализируемый текст делится на абзацы, предложения и слова. Для каждого слова определяется часть речи и морфологические характеристики (род, число, падеж и т.д.

2 Этап. Синтаксический анализ. В тексте выделяются предложения. Для каждого предложения определяется структура и принцип организации связи слов.

3 Этап. Семантический анализ. Определяется значение каждого слова и строится семантическая структура предложения, исходя из установленных на прошлом этапе связей.

4 Этап. Прагматический уровень анализа. На этом этапе накладывается прагматический слой анализа текста, применяются онтологии (терминология для конкретной предметной области анализа) и правила извлечения нужных объектов.

В результате, на выходе системы получается универсальный и структурированный набор данных, что позволяет ABBYY Compreno решать задачи по анализу и извлечению важной информации, «умному» поиску и классификации данных.

Технологии компании ABBYY используются по всему миру. Все решения лицензируются крупнейшими международными ИТ-компаниями, такими как EPSON, Fujitsu, Samsung, Panasonic, Sharp, Acer, KnowledgeLake, Microsoft и другие. Заказчиками ABBYY являются российские и международные компании из банковской, энергетической, нефтегазовой, телекоммуникационной и других отраслей, а также из государственного сектора.   

Findo

В начале 2016 года Давид Ян, основатель компании ABBYY, объявил о запуске в США нового проекта – Findo. Findo является интеллектуальным помощником, которые предназначен для поиска информации в интернете, в облаке и локальных файлах. Уникальной способностью помощника является распознавание естественной речи (правда, пока только на английском языке).

Для поиска могут использоваться достаточно «сложные» запросы. Например, Findo способен работать с запросами, вида: «найди документы, которые я редктировал в прошлую среду», «покажи письмо, которое мне вчера прислали из Москвы» и т.д.

Пример запросов, обрабатываемых Findo. Источник: finsmes.com  

Для более точного «понимания» естественного языка используются наработки технологии ABBYY Compreno. Сама компания ABBYY вложила в стартап около $3 млн.

Головной офис Findo находится в Менло-парк, Калифорния. Пока сервис предоставляется бесплатно. В будущем компания планирует зарабатывать по модели freemium: предоставление базового функционала бесплатно и около $5 в месяц за расширенную версию.

VisionLabs

Компания VisionLabs была основана в 2012 году и является резидентом IT-кластера «Сколково». Компания специализируется на решениях, позволяющих распознавать лица клиентов в самых быстрорастущих сегментах рынка: банковский сектор и ритейл. Массачусетский университет включил VisionLabs в тройку лучших мировых систем в области распознавания лиц для коммерческих целей.

Высокоточные алгоритмы распознавания образов были получены в результате использования нейронных сверточных сетей, обученных с помощью методов глубокого обучения и многомиллионных массивов данных, что, по словам представителей компании, является существенным преимуществом выпускаемого продукта. Малый размер ключа извлекаемого из фотоизображения позволяет проводить сравнения 500 миллионов ключей менее чем за 1 секунду.

Платформа распознавания лиц VisionLabs LUNA — флагманский продукт компании. LUNA позволяет в режиме реального времени анализировать колоссальные объемы фото- и видеоданных с целью определения в них лиц людей и сравнения их с многомиллионными базами данных. На базе данной технологии также создан облачный сервис FACE_IS, который может связывать клиентов с предшествующей историей их покупок и помогать выстраивать взаимодействие с брендом. Решения компании являются plug’&’play, по умолчанию имеют интеграцию с большинством баз данных, CRM и BI-систем, и не требуют от пользователей замены оборудования, так как интегрируются в их существующую IT- инфраструктуру.

В 2014 году компания VisionLabs заключила эксклюзивный контракт с Бюро кредитных историй «Эквифакс» в России по запуску системы распознавания лиц на межбанковском уровне. Система используется в рамках сервиса противодействия кредитному мошенничеству. К данному сервису на базе решения VisionLabs подключено уже более 20 крупнейших банков в России. Крупнейшим реализованным проектом в РФ является проект c «Почта Банк», в СНГ — с Kaspi Bank.

«Если говорить о наиболее привлекательных для развития искусственного интеллекта рынках, то это в первую очередь развитые рынки Северной Америки и Европы. Однако рынки, которые демонстрируют превосходный рост, к примеру, рынок Юго-Восточной Азии, также находится в нашем фокусе. Именно в этих регионах, включая Россию и СНГ, мы в ближайшие годы планируем развивать наши решения», — рассказал iot.ru Алексей Нехаев, со-основатель и Исполнительный директор VisionLabs.

При этом, по словам Алексея Нехаева, у российского рынка есть ряд преимуществ, и их VisionLabs также старается активно использовать для продвижения своих продуктов.

Низкий курс локальной валюты, высокое качество математической школы — ключевые факторы в пользу создания Российского R&D центра.

Среди партнеров VisionLabs такие известные компании, как ABBYY, SAS, SAP и Intel. В начале лета компания совместно с Facebook и Google запустила для разработчиков открытую платформу, позволяющую разрабатывать различные решения в области компьютерного зрения: http://torch.ch/blog/2016/06/01/deep-fun-with-opencv.html При этом текущий объем инвестиций позволяет компании уверенно смотреть в будущее.

«В июле 2016 г. мы закрыли раунд А, сумма сделки составила 350 млн руб. Венчурный фонд Sistema Venture Capital приобрел 25% VisionLabs при оценке компании 1,4 млрд руб. Инвестиции будут направлены на развитие собственной уникальной технологии анализа и распознавания лиц, реализацию нескольких проектов национального масштаба и масштабирование на международных рынках», — отметил Алексей Нехаев, со-основатель и Исполнительный директор VisionLabs.  

N-Tech.Lab

Компания N-Tech.Lab была основана в 2015 году и занимается распознаванием лиц с помощью нейронных сетей. В декабре 2015 года алгоритм FaceN занял первое место в мировом чемпионате по распознаванию лиц The MegaFace, сумев обойти разработчиков Google. Задание заключалось в том, чтобы выделить в миллионной базе фотографий изображения одних и тех же людей.

По словам представителей компании, разработанный алгоритм позволяет распознавать фотографии даже лучше человека. Помимо традиционных инвариантных признаков (величина глаз, размер губ и т.д.), система находит такие инвариантные признаки, который человеческий глаз выделить не способен.

Пример результатов работы алгоритма FaceN. Источник: N-Tech.Lab

В феврале компания запустила новый проект Findface, который, используя алгоритм FaceN, позволяет находить по фотографии профили пользователей в социальной сети «Вконтакте».

Приложение доступно бесплатно, однако предусмотрена версия для премиум-клиентов. Она обладает боле расширенным функционалом и стоит от 149 до 459 рублей в месяц. В ближайшем будущем компания планирует выйти со своим алгоритмом на рынок b2b – в первую очередь в сферу розничной торговли, безопасности и финансов.  

Мивар

Специалисты компании Мивар заложили в основу своих исследований принципиально новую теоретическую базу, и преодолели ограничения, наложенные на разработчиков искусственного интеллекта одной из «задач тысячелетия» – P=NP. Ранее считалось, что логический вывод относится к классу полнопереборных задач. В рамках миварной теории, специалисты Мивар смогли не только снять эти ограничения, но и стали способны решать логические задачи, содержащие несколько миллионов правил, причем, на обычном ноутбуке или бытовом компьютере. Традиционные подходы к созданию искусственного интеллекта такого не позволяют. Это дает возможность создавать более мощные и совершенные системы, перейти в работе с текстами и изображениями от уровня формальных признаков на семантический уровень. И вообще начать полноценно работать не только с данными, но и со знаниями.

Среди основных направлений, где компания применяет миварные технологии, можно выделить следующие:

• Экспертные системы нового поколения (логически решающие системы, LRS)
• Семантические технологии понимания естественного языка
• Интеллектуальное распознавание образов
• АСУ и системы управления автономными интеллектуальными роботами

Развивать свои решения компания планирует не только на российском рынке, но и на международном.

«Безусловно, мы, прежде всего, хотели бы развить свой российский бизнес. В то же время, понимаем, что ограничиваться отечественным рынком нельзя, необходимо выходить за его пределы и становиться глобальным игроком. Здесь есть две категории стран, в которых интересно развивать искусственный интеллект с коммерческой точки зрения. Например, в США объем венчурного финансирования, в том числе в системы искусственного интеллекта, один из самых высоких в мире. В то же время, с точки зрения комфорта для создания стартапа предпочтительнее Сингапур. Там, работает технологически родственная нам компания GAMP Tech. (В основу их разработки – продвинутого виртуального репетитора – легли наши технологии.). Мы сейчас внимательно присматриваемся именно к этому рынку. Впрочем, мы открыты к любым предложениям и готовы выводить наши технологии куда угодно», — рассказал порталу iot.ru Олег Варламов, президент компании «Мивар».

В компании отдельно отмечают, что о настоящей интеллектуальности представленных сегодня на рынке «умных» машин говорить пока не приходится, и надеются, что миварные технологии позволят сделать настоящий прорыв в отрасли.

«Надо сказать, что рынка искусственного интеллекта как такового нет ни в России, ни за ее пределами. Сейчас он только формируется. Конечно, можно почитать отчеты аналитических агентств и увидеть, в каких странах и сколько средств вложено в развитие информационных технологий и робототехники, однако мы полагаем, что речь пока идет о доинтеллектуальном (рефлексном) уровне развития. Конечно, когда вы пользуетесь виртуальным помощником на мобильном телефоне это уже и сейчас кажется фантастикой. Но разработчики подобных систем прекрасно знают пределы их использования и понимают, что назвать их искусственным интеллектом можно только с огромной натяжкой. Мы надеемся, что наши технологии помогут преодолеть этот разрыв и перейти всей цивилизации на принципиально новый уровень развития», — добавил Олег Варламов, президент компании «Мивар».

В ближайшие несколько лет компания Мивар планирует завершить формирование своих продуктовых линеек, создать предпосылки для массовой интеллектуализации роботов, робототехнических комплексов и систем управления. Также планируется сформировать публичный банк миварных моделей, который позволит перейти к повсеместному внедрению логического искусственного интеллекта, виртуальных работников и интеллектуальных программных роботов. Средства на эти цели у компании есть. В прошлом году Мивар смогла привлечь $10 млн от коммерческой организации ITG (INLINE Technologies Group).  

Что в итоге? Безусловно, мы рассмотрели лишь малую часть российских компаний, занимающихся исследованиями в области искусственного интеллекта. Однако даже такая скромная подборка позволяет говорить о больших перспективах отечественных разработок. К сожалению, в нашей стране условия для финансирования исследований в области искусственного интеллекта пока уступают более развитым странам

«В России целевое финансирование направления по разработке систем искусственного интеллекта еще только набирает обороты: есть отдельные проекты, несколько групп разработчиков плохо коммуницирующих друг с другом, несколько направлений целевого госфинансирования вроде «Сколково» или АСИ, и редкие частные инвесторы. За границей, там, где процесс стартовал раньше рынок более зрелый. Сейчас все разработчики очень внимательно следят друг за другом, ожидая появления прорывных технологий», — рассказал iot.ru Олег Варламов, президент компании «Мивар».

Остается надеяться, что инвесторы и потенциальные клиенты смогут по достоинству оценить достижения российских компаний и в ближайшее время рынок высокоинтеллектуальных систем в России будет ожидать стабильный и уверенный рост.

Источник: iot.ru