Обувь, которая подскажет, куда идти — звучит как сказка. Но это уже реальность. Такое решение разработали инженеры австрийской компании Tec-Innovation, которые сумели объединить обычную обувь с технологиями искусственного интеллекта. Туфли InnoMake обнаруживают препятствия в зоне видимости и таким образом помогают слабовидящим людям не споткнуться о ступеньку или бордюр.
Ультразвуковые датчики, закрепленные на носке обуви, обнаруживают препятствия на расстоянии до четырех метров. Выявив помеху, умные туфли предупреждают владельца вибрацией или акустическими сигналами. Недостаток подобного решения состоит в том, что устройство не позволяет определить характер препятствия (лестница, яма, лужа, посторонний предмет), а только лишь определяет его наличие. Но даже в таком виде обувь InnoMake была одобрена медицинской комиссией и уже пользуется спросом на рынке. Тем не менее, разработчики, во главе с Маркусом Раффером (Markus Raffer) — основателем Tec-Innovation, который сам является слабовидящим, — недавно предложили более эффективный подход на основе алгоритмов искусственного интеллекта и машинного зрения.
После активных поисков Tec-Innovation смогла привлечь к сотрудничеству Технологический университет Граца (TU Graz) в качестве партнера. Две команды исследователей совместно разработали и запатентовали инновационный алгоритм глубокого обучения на основе нейронных сетей, который может выполнять две основные задачи — обнаруживать потенциально опасные объекты и интерпретировать изображения, полученные от мини-камер, установленных на носках обуви.
Tec-Innovation сейчас работает над интеграцией технического решения в прототип новой модели обуви. Решается задача, как оптимально разместить камеры и специальные процессоры на обуви, так, чтобы это было безопасно, надежно и удобно для человека. Параллельно, разработчики приступили к следующему этапу проекта, в ходе которого планируется создать своего рода динамическую навигационную карту улиц для людей со слабым зрением. Сведения, собранные в ходе прогулки, будут поступать в общую базу данных, на основе которой планируется создать схему опасных и безопасных участков улицы.
По словам одного из разработчиков проекта, самое сложное в данном случае — это постоянное обновление и расширение карты, а также устойчивое подключение обуви к сети передачи данных для оперативного обмена информацией. Однако ученые полны оптимизма и готовы продолжать работу, поскольку в нашу цифровую эпоху уже можно найти эффективную замену трости для слепых.
«Медицина и специальные устройства — одни из основных потребителей технологий ИИ. Здесь востребованы его возможности обрабатывать и интерпретировать большие объемы данных. ИИ может многое дать человеку с точки зрения здоровья и повышения качества жизни. В этом случае ИИ обеспечивает ощущение уверенности и безопасности именно тем, кто в этом больше всего нуждается, что внушает оптимизм. Теперь потеря зрения — больше не приговор, слабовидящий человек сможет адаптироваться к окружающему миру и самостоятельно перемещаться. Мы можем надеяться, что со временем будут и другие разработки, которые позволят возвращаться к полноценной жизни», — говорит Александр Тихонов, генеральный директор SAS Россия/СНГ.
SAS Viya: аналитические модели можно сразу запускать в «продакшн» без написания дополнительного кода
Данные — это золотая руда, однако, чтобы добыть из нее полезные знания, необходимы комплексные инструменты, которые включают в себя элементы машинного обучения, обработки естественного языка, компьютерного зрения, интернета вещей. Платформа SAS Viya позволяет решить эту задачу за счет «композитного» искусственного интеллекта, in-memory вычислений и возможности запускать аналитические модели в производство без написания дополнительного программного кода.
Какие преимущества дает технология потоковой аналитики для решения задач по обеспечению безопасности
Пользовательские устройства ежесекундно генерируют триллионы событий, данные о которых оседают в хранилищах. Накапливать такого рода информацию бессмысленно и дорого. Компании ищут способы монетизации сведений, собранных, например, о клиентах. Крупные игроки, инвестирующие в дата-центры и персонал, научились анализировать колоссальные объемы информации, делать выводы и даже составлять прогнозы. Анализ больших объемов данных в режиме реального времени позволяет мгновенно реагировать на происходящее, как того требует ситуация.
Александр Миронов, SAS: Индивидуальные предложения не придумать заранее: их формируют алгоритмы прямо при общении с клиентом
Эффективность маркетинговых кампаний может колебаться в широком диапазоне. Многие клиенты воспринимают звонки и сообщения с предложениями услуг как спам. Изменить ситуацию мог бы индивидуальный подход, когда клиенту предлагают именно то, что ему в данный момент необходимо. Как это сделать, в интервью CNews рассказал Александр Миронов, руководитель практики по клиентской аналитике и CRM, SAS Россия и СНГ.
