Пссс, читатель... Не хочешь узнать что-то новенькое о нейросетях? Не проходи мимо, сегодня рассказываем о проекте по обучению искусственного интеллекта.
В октябре 2020 года поступил заказ - научить нейросети отслеживать автомобили, незаконные стройки, вырубки леса и считать людей, чтобы оценивать заполняемость на массовых мероприятиях. Задача не из простых, а сроки на реализацию масштабного проекта сжатые - два месяца.
Программист, который взялся за проект, построил инфраструктуру платформы на базе сервера с 4 GPU класса V100 и адаптировал работу моделей под эффективное использование такого объема ресурсов.
“Пришлось сократить сроки на исследование моделей, но зато удалось быстро на основе имеющихся данных провести необходимые эксперименты по обучению нейросети, подобрать наиболее эффективные функции и параметры для ее обучения, а еще наметить перспективы для дальнейшего дообучения”, - рассказывает создатель платформы.
Кстати, во время обнаружения нейросетью объектов капитального строительства был интересный случай. Некоторые дома частично закрыты деревьями и асессор иногда размечал такие участки изображений как часть дома, но нейросеть, обучившись на других изображениях, всё же вырезала эти участки, то есть показывала большую точность, чем человеческий глаз.
После создания машины, которая позволит получать большое количество данных, наработки передали заказчику, поделились опытом, чтобы он мог самостоятельно продолжить работу в этой сфере.
Как обучить нейросети? Интересно? Читай в картинках.
#Цифровыепродукты
#Онейроночках

Сегодня рассказываем о классном цифровом проекте политеха. Наши коллеги придумали, как сэкономить время и деньги на поиске загрязнений в грунтах, например, нефтепродуктами. Раньше, чтобы узнать, где есть утечка вредных смесей приходилось копать, три дня делать анализы в лаборатории и получать при этом не точный результат измерений – с погрешностью 40-50%.

В КузГТУ придумали метод, который позволяет не копать, не брать пробы, не тратить деньги на мониторинг и сократить время на получение результата в 10 раз. Для этого вместо сложной аппаратуры они используют специальные датчики, вместо лабораторных анализов - программное обеспечение, которое обрабатывает данные с прибора за 20 минут.

Разработка стала пользоваться популярностью в Кузбассе. Авторы проекта решили апгрейдить систему - хотят искать химзагрязнители других видов, подали заявки на гранты и получили одобрение. Но на этом не остановились - придумывают, как сделать технологию мобильной, компактной, цифровой. Для этого нужно новое оборудование, а значит и деньги. Кто готов? Власти, ау!
#кузбасскийITпроект

На прошлой неделе мы рассказывали вам о классной разработке КузГТУ, которая помогает экономить время и деньги на поиске загрязнений грунта. Коллеги не сидят на месте, судя по новостям. Создали сорбенты, очищающие водоёмы от разливов нефти.

Разработку оценили ученые со всего мира. Эксперты на Международном форуме «Безопасность и охрана труда» отметили, что изобретение может сильно помочь в суровых климатических условиях Арктики, где работы ведутся при очень низких температурах, сильном ветре и подо льдом.
Подробнее здесь.
#кузбасскийITпроект

Добро пожаловать в будущее, где сотрудникам медлабораторий не надо вручную собирать и сводить данные. Более того, попивая дома кофеек, можно управлять приборами удаленно, с помощью мобильного приложения менять температуру, влажность, газовый состав в помещении, свет или давление.

Такую крутую IoT-систему придумали в Digital-агентстве Атвинта для американского медтех стартапа. Ребята разработали полный комплект софта для управления микробиологическим инкубатором.

Купить smart-инкубатор захотели многие. Продукт получил предзаказы еще до запуска производства, а после — 15 миллионов долларов в раунде А.
IoT-система сейчас выпускается на рынке США.

О том, как создавался проект, читай здесь.
#Цифровыепродукты