Как машинное обучение меняет бизнес: три реальных проекта

Истории успеха

Как машинное обучение меняет бизнес: три реальных проекта

Май 15, 2018

Появление и широкое распространение Интернета способствовало резкому увеличению объема цифровой информации, доступной для хранения и анализа. Цифровая вселенная стремительно расширяется, обещая достичь к 2020 году рекордной отметки в 40 тысяч эксабайт, или 40 триллионов гигабайт. Однако, множество данных, которые могли бы стать крайне полезными при принятии важных решений, так и остается необработанным. Человеческий мозг физически не может освоить такой поток информации, но сегодня это под силу машинам.

«Умные» устройства «мыслят» и реагируют почти как люди, только намного быстрее и точнее. Еще десятилетие назад это могло показаться фантастикой, но в последние годы искусственный интеллект (ИИ) все больше укореняется в нашей жизни, а за размытым модным термином отчетливо проступают конкретные методы и технологии – компьютерное зрение, обработка естественного языка, робототехника, машинное обучение и другие.

Являясь ключевой частью ИИ, машинное обучение дает компьютерным алгоритмам возможность исследовать цифровую вселенную для извлечения аналитической ценности. Другими словами, оно позволяет использовать огромные массивы данных для выявления скрытых паттернов и тенденций, точного прогнозирования и принятия эффективных решений. Машинное обучение нашло применение в самых разных отраслях, от госсектора, промышленности, энергетики и телекоммуникаций до здравоохранения, розничной торговли, финансов и банков.

Пока амбициозные новаторы спорят с закоренелыми консерваторами о будущем машинного обучения, эксперты предрекают, что эра «умных» машин станет одной из самых значимых фаз в истории технологий. Большинство исследователей ожидает, что рынок машинного обучения вырастет с 2,5 млрд. долл. в 2014 году до 12 млрд. долл. в 2020 году, а Gartner считает, что пятая часть предприятий наймет специалистов по «мониторингу и управлению» машинным обучением всего через пару лет.

BCC Research делит глобальный рынок «умных» машин на пять сегментов: нейрокомпьютеры, экспертные системы (например, поддержка медицинских решений), автономные роботы (включая беспилотные транспортные средства), интеллектуальные встроенные системы и «умные» помощники. В настоящее время крупнейший сегмент составляют экспертные системы, но к 2024 году, согласно прогнозам, автономные роботы будут преобладать на общем рынке.

Машинное обучение в проектах Ауриги

Популярность машинного обучения продолжает набирать обороты – все больше компаний осознают его возможности и стремятся его применять. В последние годы инженеры Ауриги выполнили целый ряд интересных проектов, связанных с машинным обучением, для крупных клиентов из самых разных отраслей. Представляем здесь лишь три примера того, как машинное обучение меняет реальный бизнес.

В сфере здравоохранения Аурига разработала высоконагруженную систему кардиомониторинга, способную предупреждать пользователя о приближении опасных кардиологических состояний. Распознавание таких состояний реализуется трехслойной нейронной сетью. Подробный статистический анализ огромного количества данных, поступающих с датчиков переносных холтеровских ЭКГ аппаратов, в сочетании с данными о погоде позволяет не только постоянно наблюдать за состоянием сотен тысяч пациентов, но и предотвращать нарушения сердечной деятельности, предупреждая пользователей сети индивидуально о неблагоприятных метеоусловиях. Это делает работу системы сравнимой с диагностикой в режиме реального времени.

В рамках большого проекта по автоматизации управления автомобилем Аурига разработала инструмент для разметки видео и формирования стрима данных для машинного обучения. Пользователь может загрузить в приложение видеоданные (а также данные с радаров и лидаров) и «научить» приложение автоматически распознавать и помечать объекты в соответствии с установленным набором лейблов – к примеру, дорожная разметка, светофоры и дорожные знаки, деревья, другие машины, велосипедисты, пешеходы и т.д. Значительную часть созданного озера данных составляют видеозаписи вождения в неблагоприятных погодных условиях.

Наконец, совсем недавно команда Ауриги приняла участие в крупном проекте для «умного» земледелия, разработав программную утилиту, которая позволит дронам отслеживать состояние деревьев в яблоневом саду. Наши инженеры развернули готовую нейросеть, которая уже была обучена на большом количестве различных объектов, и продолжили обучать ее на данных с яблоневых садов. Это решение позволит фермерам удаленно наблюдать за садом, оценивать состояние деревьев, настраивать систему орошения и распределять ресурсы на пути к максимальной производительности.

Как заметила Елена Баранова, Директор по инжинирингу в Ауриге,

Мы живем в такое время, когда от точного прогнозирования и принятия верных решений зависит место компании в конкурентной среде. Если вы хотите сделать свой бизнес более «умным» и эффективным, пришла пора обратить внимание на машинное обучение.

Похожие новости

Новости

Auriga Baltics вновь получила сертификат “The Strongest in Lithuania”

Auriga Baltics вновь получила сертификат “The Strongest in Lithuania”

Auriga Baltics, инженерный центр Ауриги в Вильнюсе, снова получил сертификат «The Strongest in Lithuania». Вот уже в третий раз Auriga Baltics признана одной из наиболее

Аурига стала партнером компании Aquantia по разработке ПО

Вобурн, Массачусетс – Аурига, одна из лидирующих компаний в сфере разработки программного обеспечения на заказ, вошла в число первых партнеров компании Aquantia по разработке ПО....

Аурига открывает новый центр разработки в России

Аурига, одна из ведущих компаний в области заказной разработки программного обеспечения, продолжает наращивать свое присутствие в России. Весной 2018 года открылся новый офис Ауриги в...

Признанный лидер услуг по разработке ПО:
управление командами и проектами;
разработка новых продуктов, сопровождение, тестирование