5 августа 2020
Искусственный интеллект поможет приготовить ужин и распознать ложь
Студенты Университета «Сириус» презентовали пять технологических проектов для индустриальных партнеров. Их разработали в рамках программы «Погружение в технологии искусственного интеллекта».
В программе участвовало 25 студентов из разных регионов России. Обучение длилось полгода и завершилось в конце июля. После теоретической части и изучения основных направлений искусственного интеллекта: машинного обучения, статистики, языка программирования Python и глубинного обучения, слушатели программы попробовали свои силы на реальных практических задачах. Темы проектов предложили организаторы: Инновационный научно-технологический центр «Сириус», Яндекс, Отраслевой центр разработки и внедрения (ОЦРВ) РЖД и Тинькофф.
Студенты Университета «Сириус» работали над проектами дистанционно, что не повлияло на слаженность процесса, и ребятам удалось сформировать успешные команды. Некоторые из участников даже разделились на группы внутри одного проекта, чтобы ввести элемент состязания и по итогам презентовать лучший вариант. К 10 августа студенты, успешно завершившие курс, получат сертификаты, а самым активным предложат трудоустройство в компаниях-партнерах курса.
Dish ID
Студенты разработали чат-бот, который по фотографии блюда определяет его ингредиенты и предлагает несколько подходящих рецептов. Проект может совершить революцию в гастрономии. Для обучения своей модели студенты использовали информацию и картинки с двух самых популярных сайтов с рецептами. Бот уже научился определять расположение ингредиентов и их наименование. Пока ребята познакомили его только с 40 ингредиентами, поэтому он может перепутать, к примеру, паэлью и плов. Но разработчики хотят продолжить работу, чтобы дополнить базу ингредиентов и улучшить алгоритм мэтчинга для определения соответствует ли рецепт ингредиентам на фото.
Чат-бот
Авторы проекта создали программу, заточенную под генерацию текстов. Подобные боты нужны для сервисов автоматической поддержки, диалогов в компьютерных играх, при подборе товаров, заказе такси и прочего. Проверить, можно ли сыграть в словесную игру с искусственным интеллектом, и было заданием команды. Принцип игры довольно прост: задается начало текста, а искусственный интеллект пишет продолжение, используя слова из базы, относящейся к определенной теме (политике, культуре, спорту). После этого собеседнику предлагается угадать эту тему. Созданный студентами чат-бот оказался состоятельным в простых темах, однако тексты о науке для него пока слишком сложны.
Объем продаж в аптеках
Искусственный интеллект может решать вполне серьезные практические задачи. К примеру, одна из команд разработала проект прогнозирования объемов продаж аптек. Это полезно для выстраивания логистики. Студенты использовали данные о 65-ти тысячах аптек, из них 13 тысяч были выбраны для обучения программы и 52 тысячи – для прогнозирования. Прогнозы делались для Москвы, Московской области, Санкт-Петербурга, Новосибирска, Екатеринбурга и Ростова-на-Дону, и других городов. Участникам удалось решить проблемы сравнительного малого объема данных для обучающей выборки и проблему переобучения модели. В результате качество прогноза увеличилось на 10%.
Распознавание голоса
Команда, работавшая над проектом Отраслевого центра разработки и внедрения (ОЦРВ) РЖД, разработала и протестировала алгоритм распознавания речи для автоматического заполнения отчетов (условно – об исправности или неисправности вагонов). Студенты создали блочную нейронную сеть и научили ее переводить аудиозапись в формат письменной речи.
«Повышение уровня достоверности ответов респондентов»
Команда пятого проекта должна была научить искусственный интеллект распознавать правдивый ли ответ дают пользователи при прохождении интернет-опросов. Ведь часто опрашиваемые выбирают ответ случайным образом, чтобы быстрее завершить опрос. Научив алгоритм определять заведомо недостоверные ответы, студентам удалось исключить 23% процента нерелевантных ответов.
Теги:
AI, IT