Как сделать так отказаться от бикини

Опубликованно 27.01.2018 00:50

Максим атомов одного много украинцев, известен в первую очередь как производитель в СМИ. Начиная с 2001 года, до 2017 года, участвовал в создании более 50 анимаций, рекламных роликов, 3D фильмы, коммерческих и промышленных приложений, компьютерных игр, а также создал первый украинский графический Роман "Doc". Максим работал с международными стандартами ритм и промышленных брендов, как Unilever, ЮКОС, TPE, Metro Cash&Carry, Северсталь Group, Ferrexpo, коммерческие банки, инвестиционные и страховые компании. Был членом команды IPO компании Ferrexpo, крупнейший производитель железной руды в Украине, на London Stock Exchange.

2014 из атомов одного инвестирует в создание беспилотных летательных аппаратов, AI, AR мультимедиа, создания предприятий, и, буквально, год назад запустила новый проект, платформа синтетических данных и машинного обучения Neuromation. За это время проект Neuromation выиграла 1-е место на мировом конкурсе стартапов d10e Conference в Давосе с призовым фондом $250 тысяч долларов, а также привлек партнеров профессор Университета Уникальность Дэвид Орбан.

В начале декабря Neuromation объявила о партнерстве с одним из крупных операторов облако Минимальна giga-watt.com и получил в свое распоряжение более 40 000 GPU для вычислений полезны.

А Neuromation открыто держа ее играют на до 15 февраля и уже собрал более $1,5 млн средств инвесторов, заинтересованных в услугах платформы. Norton — внутренняя валюта платформы — предлагает услуги по разработке Северо-западе, возможность обработки полезных алгоритмов и генераторов на синтетических данных, а также других продуктов платформы Neuromation.

Delo.UA говорил с Максимом Провел генеральный ДИРЕКТОР Neuromation, о том, что это полезно для бизнеса, обучения машины, что ожидание блокирует и то, что вы можете научить Северо-западе.

Расскажите подробнее о вашей компании Neuromation. То, что вы делаете, и какие технологии используются?

Наша компания является разработчиком алгоритмов глубокого обучения. Нам не нравится термин "искусственный интеллект", поскольку не является искусственного интеллекта еще не существует. Это только на словах упаковка промышленности. Северо-западе алгоритмы, скорее, хороший классификатор, метод сбора данных и поиска закономерностей, автоматизации повторяющихся действий. И все это я ем, только.

Буквально, за последние пять лет мы наблюдаем всплеск индустрии машинного обучения. Стало возможным многое, что раньше было невозможно. Например, распознавание объектов, сегментации и выделения объектов из фона, определение движения человека или любого объекта в пространстве, распознавание лиц и многое другое.

Есть только одна проблема. Для машины, что-либо учить, необходимо огромное количество размеченных данных. Например, предположим, что требуется определить количество предметов в этой комнате. Вы хотите, чтобы ваш камера смарт точно знала положение этого объекта, и я знал, в соответствии с признать. Если кто-то хочет украсть флэш-накопитель usb или с пульта, камера заметите, что эта тема присвоил другой объект. Для этого надо научить понимать, что это флешка, это телевидение, это время, это мяч, и диван. Для машины алгоритм-это факт, нужно объекты съемки в несколько тысяч раз в разных ракурсах и сочетаниях, и суд вокруг каждого объекта на фотографии квадрат и подписать его. А затем посмотреть эту машину, машина может тогда определить эти объекты, и лучше, если не в контексте, и, что быть на белом фоне, так и в других контекстах, с разных углов. Тогда это определение более точным.

И если цвет изменится, будет определять?

Конечно, алгоритм может определить точно, даже в несколько пикселей . Мы с удивительной точностью, мы можем определить объект и в случае, что практически не видно, и не только на переднем, но и на фоне.

Какое практическое применение все это?

Огромное количество вариантов. Наша компания имеет очень четкую специализацию, мы работаем с технологией компьютерного зрения, основанный на нейронных сетях. Мы используем инновационный метод синтетических данных, мы являемся одним из первых в коммерческом секторе, кто их использует. Какие синтетические данные? Это 3D-изображений на 3D-мультфильмов, которые уже изначально прекрасно размечены. Пометить вручную, все очень дорого и долго. Например, дизайн фотографии в Индии, в городе Бангалор, стоить между 20 и 50 центов. Чтобы создать приложение, которое будет помогать, торговец в магазине распознать товаров на полках, где, скажем, 170 тысяч наименований, статей, соответственно, в каждой статье должен 5 тысяч изображений. Таким образом, на это нужно потратить около $200 млн, чтобы научить сеть распознавать предметы на полках. И это только по одной отрасли и сектора, - это колоссальные средства.

Один раз к нам пришли, наши партнеры, и просит сделать такой Северо-западе, можно определить, какие продукты на полках. Мы просчитали и прийти к простой идее, но что, если мы не имеем эти фотографии маркировки вручную, и нарисуем в 3D? Что, если мы будем создавать имитации среде visual копии супермаркет, в котором мы можем сделать любое количество фотографий в представлении, с которым мы угол освещения, комбинации в стойке? Что если мы будем делать генератор данных и начать учить сети? Сколько будет стоить создание такого проекта? Недавно мы создали пару миллионов фотографий в 3D, была построена модель и начал ее тренировать алгоритм.

Сначала у нас ничего, через несколько месяцев у нас не было никаких результатов. Но вдруг летом этого года достигли результата точность в 96%. Наша система, я никогда не видел реальных данных, действительно находится на синтетические и распознает реальные, и мы очень быстро достигли высокого результата. Эти фотографии все, что присутствует в реальности фото — блики, прозрачность, типографии выемки, абсолютно все сделано с высоким уровнем детализации, даже пластиковые трубы.

И на сколько тогда изменится стоимость проекта?

Например, наши конкуренты, израильская компания, на протяжении трех лет была разработана модель, чтобы признать около 3 тысяч моделей по нашей информации, было потрачено около $60 млн. мы сделали модель 1 тыс. за две недели и $50 тыс.

И разница в качестве?

Понимаете, для промышленного применения нужно в разы больше денег, но это не сравнить с затратами, которые сейчас имеют подобные проекты, которые работают с реальными данными. Это разница в сотни раз. Наш метод является более дешевым и, что более важно, гораздо быстрее, потому что, кроме цены, для создания такого проекта требуется много усилий и процент ошибки там сумасшедший, около 20%. И мы имеем 100% точности, потому что мы точно знаем, что это объект, 3D, мы знаем, где он точно, на полке, где размещен, размер, описание. Сети получает данные высокого качества, кроме того, сокращается, так как человек никогда не Reset. Мы несколько пикселей, мы можем определить, что это бутылка Пепси-колы, хотя и не будет видна на наклейке. Это очень важно, потому что в работе управления розничная положения продукта на полке влияет на продажи, там прямая зависимость. Но это только одно из применений нашего алгоритма.

Можно сказать, что вы продаете технологию?

Мы продаем только технологии и ищем партнеров в различных отраслях. Особенность в том, что наша технология не требует большой вычислительной мощности. Для сети обучения, необходима мощность. Представьте себе, тысячи миллионов марок высокого качества с деталями 3D-мультфильм или электромобиль качества. Это действительно тысячи часов мультфильм 3D результат. В один прекрасный день мы поняли, что такой возможности у нас нет, и денег, чтобы купить, тоже есть.

И сколько это денег?

В компании мы вложили чуть более одного миллиона долларов. Теперь капитализация компании составляет 15 миллионов, и наше участие в инвесторы покупают их оценки. В год, я думаю, что это очень хороший рост.

В начале было пару-Анджелесе, тогда у нас умный инвестор, который помог найти тех, кто сейчас у инвесторов все люди, которые работают для нас. Люди, все рады и довольны у нас действительно правильное начало, с ликвидностью уже в первый год жизни.

Нам теперь для того, чтобы специалист, который хочет получить место в Совете директоров, и в самом деле влиять на принятие решений.

Когда это происходит?

Я думаю, что до конца этого года, мы собираемся закрыть сделку.

С какими трудностями сталкивалась компания?

Если вернуться к работе на предприятии, в это время, с которой мы сталкиваемся, является отсутствие достаточной мощностью. Мы решили купить мощность, однако, пришли к выводу, что карты не — все собирает так. И тогда было предложено использовать свою власть для наших целей. Как зарабатывают на изготовлении стекла.

Пускай зарабатывают больше с нами. С помощь полезные таблицы.

Мир движется в этом направлении. Мы верим, что будущее универсальных ферм, которые будут рассмотрены полезные расчеты, и мы будем за него Uberom, что работники различных типов задач.

Или, например, у нашей компании пока нет подходящего решения для высокопроизводительных операций на кухне. На существующие ограничения количества транзакций, но нам нужно, что количество сделок на уровне 3000 в секунду. Приведу пример. Представьте, на стадионе массовых действий, имеет 50 тысяч человек, огромное количество полиции, чтобы избежать даже не хулиганские действия, а элементарно — любовь с первого взгляда. И мы, например, можем сделать алгоритм, который говорит, и анализируя всю эту массу людей, соединяя четыре часа матч 14 тысяч карт видео, так и в течение четырех часов мы собираемся показать вам точно такой вариант возникновения сложной ситуации. И трансляции система оповещения. И тогда нет необходимости в 50 тысяч человек, 5 тысяч сотрудников полиции, необходимо 500 менеджеров, которые только будут понимать, что делать в этой ситуации и получить четкие инструкции. Экономит много денег. Предположим, что стадион в Бразилии арендует мощности в течение 4 часов, и при этом, как должны быть внесены мгновенно. Я должен поддерживать десятки тысяч сделок, и у меня параллельно еще 50 000 детей в местах, которые смотрят смарт-камеры. Нам нужно большое количество сделок, и всех вычислительных узлов, необходимо сделать умные контракты, им нужно платить за временную работу. Это большая нагрузка, отсутствие блокировки теперь позволяет. Но скоро будет.

То, на что теперь надеется?

Мы надеемся, что, когда номер транзакции, или появляется новый блокировка, в которые мы войдем или будем ваш. Вариант развития Etherium мы также считаем,.

Недавно сообщалось, что стали партнерами с хакерами. Как вы планируете сотрудничать?

Мы белые хакеры. Рассматриваются, соответственно, ломают нам демонстрируют уязвимость, и закрываем. Они многое для нас делают. Мы постоянно им что-то, что мы отдаем, и тестируют.

Если обратиться к области применения своей технологии, где еще можно использовать? Время предсказать?

Мы здесь, на этот раз мы не делаем. Потому, что это гораздо сложнее, чем кажется на первый взгляд, это слишком сложная математика. Там вопрос не в синтетических данных, и обработки информации, которая идет. Это очень специфическая область информатики, анализа и сбора данных, это намного сложнее, чем пробка. Предсказывать погоду хорошо, но это не наш бизнес, не может сделать все. У нас есть три области медицины, розничной торговли и industrial automation, - это все, что связано с смарт-камер, в процессе автоматизации. Например, сортировка таблиц, посылок, яиц, птицы, свиней, или запчастей — любые вещи, которые можно рассказать и напомнить.

Мы очень четко ориентируемся на то, что мы можем сделать. Я думаю, что основная специализация нашей платформы по вычислительной мощности и модели смарт-камер, я думаю, что будет 90% всего нашего бизнеса. Смарт-камеры-это огромный рынок, который только начинается.

Категория: Бизнес