Поиск аномалий и потенциальных сбоев организованных систем с помощью нейросетей: краткий обзор

Промышленная разработка программных систем требует большого внимания к отказоустойчивости конечного продукта, а также быстрого реагирования на отказы и сбои, если они все-таки случаются. Мониторинг, конечно же, помогает реагировать на отказы и сбои эффективнее и быстрее, но недостаточно. Во-первых, очень сложно уследить за большим количеством серверов – необходимо большое количество людей. Во-вторых, нужно хорошо понимать, как устроено приложение, чтобы прогнозировать его состояние. Следовательно, нужно много людей, хорошо понимающих разрабатываемые нами системы, их показатели и особенности. Предположим, даже если найти достаточное количество людей, желающих заниматься этим, требуется ещё немало времени, чтобы их обучить. Что же делать? Здесь нам на помощь спешит искусственный интеллект. Речь в статье пойдет о предиктивном обслуживании (predictive maintenance).

Читать далее

Точка кипения на графе: новые идеи — новые контакты — новые проекты

Графы — классный инструмент для визуализации больших объемов данных и связей между отдельными элементами. Мы использовали его для оценки связанности наших сообществ и понимания взаимодействия между разными группами и тематическими направлениями. В итоге мы нашли людей-суперконнекторов, узнали, чем отличаются сообщества в разных городах России, а также выяснили, что предпринимателей среди тех, кому за 50, в два с половиной раза больше, чем в среднем по всем участникам наших сообществ. Кто мы и чем занимаемся? Поскольку это наша первая статья, надо сказать пару слов о себе. По факту мы оперируем бесплатной быстрорастущей сетью пространств для презентаций и коллективной работы, где любой может проводить семинары, тренинги, встречи или просто работать как в коворкинге. В нашей терминологии мы называем их Точки кипения.

Читать далее

Основные тенденции развития компьютерного зрения и искусственного интеллекта в сфере безопасности

Развитие современных технологий стремительно меняет привычный для нас мир, влияет на человеческую жизнедеятельность и бизнес-процессы предприятий. Одна из важных характеристик любого действия или состояния – степень безопасности. Совместно с экспертами нашей компании мы расскажем, как компьютерное зрение и искусственный интеллект (ИИ) меняют подходы к обеспечению безопасности и поднимают ее уровень в самых различных областях. Несомненно, один из самых значительных прорывов, связанных с компьютерным зрением и ИИ, произошел в сфере видеонаблюдения, которое является важной частью физической безопасности. Интеллектуальное видеонаблюдение,  видеоаналитика,  биометрия уже во многом превзошли возможности даже профессионально обученного человека. Компьютер не теряет бдительности, не утомляется и не отвлекается – человеческий фактор не влияет на его работу. Системы безопасности и видеонаблюдения, оснащенные алгоритмами компьютерного зрения позволяют осуществлять мониторинг обстановки внутри и снаружи помещений, проводить инспекцию различных объектов, распознавать и сравнивать лица людей, проводить ситуационный мониторинг обстановки в общественных местах и на транспортных узлах.

Читать далее

Нейросеть и условия ее саморазвития: шесть основных тезисов

Исторически в исследованиях искусственного интеллекта было два самых крупных направления: экспертные системы и машинное обучение. Первое направление основывалось на идее, что можно взять какую-то сложную задачу — например игру в шахматы — и заложить в компьютерную программу опыт лучших шахматистов в виде стратегий, способов оценивания ситуации, правил принятия решений. Экспертные знания в принципе формализуемы, хотя это трудная математическая и программистская задача. Но довольно быстро выяснилось, что чем сложнее задача, тем труднее все учесть и предусмотреть в системе экспертных правил. Поэтому стало развиваться второе направление, основанное на машинном обучении. Забудем про знания экспертов и будем просто собирать данные о том, какое решение было правильным, а какое неправильным в той или иной ситуации. Накапливается выборка данных, по которой мы строим предсказательную модель, способную принимать решения в аналогичных ситуациях.

Читать далее

Технологические инновации 2019 года: график Гартнера и прогнозы продвижения новых продуктов

График Гартнера для тех, кто работает в сфере технологий, – всё равно что выставка высокой моды. Взглянув на него, вы можете заранее узнать, какие слова самые хайповые в этом сезоне и что вы услышите на всех ближайших конференциях. Мы расшифровали, что скрывается за красивыми словами на этом графике, чтобы вы могли тоже говорить на этом языке. Для начала буквально пару слов, что же это за график. Каждый год в августе консалтинговое агенство Гартнер выпускает отчёт – Gartner Hype Curve. По-русски это «кривая ажиотажа», или, проще говоря – хайпа. 30 лет назад рэперы из группы Public Enemy пели: «Don’t believe the hype». Верить или нет, вопрос личный, но хотя бы знать эти ключевые слова стоит, если вы работаете в сфере технологий и хотите знать мировые тренды. Это график общественных ожиданий от той или иной технологии. По мнению Гартнера, в идеальном случае технология последовательно проходит 5 стадий: запуск технологии, пик завышенных ожиданий, долина разочарования, склон просвещения, плато продуктивности.

Читать далее

Можно ли заработать на инновациях в образовательных технологиях: история создания компании Skyeng

Всего несколько лет назад офис компании Skyeng был в съемной квартире в Долгопрудном, а несколько сотрудников компании – друзья по МФТИ – ели лапшу быстрого приготовления, чтобы сэкономить. Сегодня компания оценивается в $100 млн. Как «физтехи» добились успеха так быстро и куда хотят двигаться теперь? В тесной комнате общежития №6 в Долгопрудном пятикурсники МФТИ Георгий Соловьев и Денис Сметнев мечтали о технологической революции на рынке образовательных услуг. После учебы к ним заглядывали университетские приятели Харитон Матвеев и Андрей Яунзем, и вместе они разрабатывали сервис дистанционного обучения английскому языку. Эта комнатка стала первым офисом онлайн-школы Skyeng. Нынешняя штаб-квартира компании находится в центре Москвы у метро «Таганская». Она выполнена в духе стартапов Кремниевой долины: там есть собственная кухня, тренажерный зал, лаунж-зона с мягкими подушками и другие офисные «плюшки». В 2018 году по результатам сделки с инвестфондом Baring Vostok Skyeng был оценен в рекордные для российского рынка образовательных технологий $100 млн.

Читать далее

Распознавание жестов для взаимодействия с ИИ: от теории к последним достижениям

Недавно Google предложила разработчикам новое ПО на основе машинного обучения для точного отслеживания жестов смартфонами. Исходный код и сквозной сценарий выложены на портале GitHub. Google представила технологию Hand Tracking на конференции по компьютерному зрению и распознаванию образов в июне 2019 года и вскоре внедрила ее в кроссплатформенный фреймворк MediaPipe для прикладного машинного обучения, работающего с такими задачами, как распознавание лиц и обнаружение объектов. Google представил технологию на основе трех моделей ИИ, работающих в тандеме. Сеть фокусируется на координатах 21 точки ладони, для чего детектор ладони – BlazePalm – анализирует кадр и получает ограничивающий прямоугольник, модель ориентира руки оценивает выделенную область и определяет трехмерные точки руки, а распознаватель жестов ищет ранее вычисленную конфигурацию точек в наборе жестов.

Читать далее

Американский опыт развития производственных навыков через современные образовательные проекты в виде техшопов

Техшопы — это пример современных образовательных проектов, созданных для получения и развития производственных навыков. В 2017 году в мире работали 14 техшопов, которые посещали более 10 000 человек. 10 находились в США. Сегодня — два работают во Франции, один в Японии — TechShop Tokio и один в ОАЭ — Techshop Abu Dhabi. Выручка сети в 2015 году составляла 14 миллионов долларов. В Калифорнии было три техшопа — в Сан-Франциско, Сан-Хосе и на полпути между ними в Рэдвуд Сити. В августе 2017 года мы посетили все три техшопа, в одном из них, в Сан‑Хосе, субботним вечером 12 августа учились сварке у сварщика с 35-летним опытом. Проект был основан Джимом Ньютоном (Jim Newton) и Риджем Макги (Ridge McGhee). Джим Ньютон хотел создать место, наполненное инструментами для работы над любимыми проектами. Он, будучи научным консультантом MythBusters и учителем робототехники в колледже Сан-Матео, созданием техшопов ответил на проблемы своих учеников отсутствия доступа к средствам производства.

Читать далее

Honeywell создала альтернативный квантовый компьютер на базе технологии “ионных ловушек”

Уже много лет учёные разрабатывают различные системы, на которых можно было бы выполнять квантовые алгоритмы. У большей части из них есть одно-два преимущества – лёгкость в обращении или способность дольше других удерживать состояние – однако отсутствуют иные положительные качества, что не даёт им стать практическими решениями для вычислений. Однако в последние годы некоторые компании придумали, как манипулировать значительным количеством твердотельных кубитов – т.н. трансмонами. Поскольку технология производства трансмонов схожа с производством обычных чипов, многие игроки нарождающегося рынка – включая Google, IBM и Rigetti – остановились на трансмонах. Однако и трансмоны не идеальны. Им требуются чрезвычайно низкие температуры, малая вариабельность от устройства к устройству, и состояние они удерживают хорошо, но не идеально. Многие специалисты в этой области считают, что у иной технологии всё ещё есть шансы превзойти трансмоны.

Читать далее