Индустрия 4.0.. Страница 7

Уже доказано, что искусственный интеллект позволяет эффективно выявлять недостоверную информацию в сети. В частности, им был разоблачен фейк из Краснодара о якобы 32 погибших от коронавируса.
Постпандемичный мир
Не менее актуальны имеющиеся технологии ИИ для возвращения общества к нормальной жизни после пандемии. Очевидно, что одним из наиболее острых вопросов ближайшего времени является безопасность социальных контактов. Даже после снятия режима самоизоляции понятно, что угроза заражения будет сохраняться. При этом обеспечение возможности этих контактов является необходимым фактором для сохранения малого и среднего бизнеса, а также в целом нормального уровня жизни общества.
Симптоматично, что эксперимент по распространению технологий ИИ в Москве начнется 1 июля 2020 года. К этому времени режим самоизоляции точно должен закончиться, ожидается активизация предпринимателей. Вполне вероятно, что они прибегнут к помощи технологий ИИ, важным преимуществом которого является возможность обходиться без участия людей.
В Москве уже функционируют несколько роботов-курьеров, способных самостоятельно добраться до любой точки в пределах города. На одном заряде робот выдерживает поездку до 40 км. Заразиться чем-либо от такого доставщика гораздо сложнее, чем от живого.
Также активно разрабатываются технологии самоуправляемых такси. Уже сегодня машины без водителя способны обслуживать некоторые районы Москвы (разработчики утверждают, что в течение 2-3 лет они будут справляться с любой дорожной ситуацией во всех округах столицы). Однако в ближайшее время вызвать такси без водителя не получится из-за законодательных ограничений. В частности, ради снятия таких препятствий и запускается эксперимент в Москве.
«Комфортные и безопасные города, доступная и качественная медицина, образование, современная логистика и надежная транспортная система, освоение космоса, мирового океана, наконец – обороноспособность страны… Развитие всех этих сфер во многом зависит от наших успехов в области искусственного интеллекта сейчас и в ближайшем будущем», – очерчивает круг важнейших направлений развития ИИ Путин.
Персональные данные
Предметом беспокойства некоторых граждан в отношении ИИ являются вопросы доступа к персональным данным и перспективам массовой слежки.
Действительно, новый закон о проведении эксперимента в Москве вносит поправки в Федеральный закон от 27 июля 2006 года №152-ФЗ «О персональных данных». Однако документом также регламентированы вопросы хранения, использования и уничтожения обезличенных персональных данных. Важно заметить, что новые правила коснутся только участников эксперимента и не могут противоречить федеральному законодательству, в том числе о защите личной информации граждан.
Что же касается вопроса наблюдения за жителями, то здесь новый закон мало что способен добавить. Современные требования безопасности, принятые во всем цивилизованном мире, обязуют власти устанавливать максимально возможное число камер слежения в общественных местах. В начале 2020 система видеонаблюдения в Москве объединяла более 175 тысяч камер, подключенных к единому центру хранения и обработки данных.
В количественном плане это не выдающийся результат: на середину 2019 года Москва занимала 18 место в рейтинге городов с самой разветвленной сетью видеонаблюдения.
Однако по качественным показателям в этом отношении российская столица претендует на европейское лидерство. Москва раньше Лондона повсеместно внедрила технологию распознавания лиц. Отечественная технология NTechLab позволяет обнаружить 80% разыскиваемых, лица которых были зафиксированы даже одной камерой. Время поиска человека в базе из одного миллиарда снимков занимает не более 10 секунд. Алгоритм распознает лицо, даже замаскированное очками, усами, бородой или медицинской маской.
Такая точность анализа позволяет предотвратить как правонарушения, так и ошибки правоохранителей при поимке нарушителей.

Еще до принятия закона об эксперименте с ИИ в Москве столичный мэр Сергей Собянин обещал, что к сентябрю «умными» станут и все камеры на станциях и в вагонах метро, а также на турникетах.
Что уже сделано
Президент России 11 октября 2019 года утвердил национальную стратегию по развитию искусственного интеллекта до 2030 года. Путин поручил правительству внести необходимые изменения в программу «Цифровая экономика». До 2025 года на развитие ИИ и нейротехнологий в России потребуется около 400 миллиардов рублей, более 80% из которых дадут «внебюджетные источники», их привлечением, в частности, также будет заниматься московский эксперимент.
Среди направлений развития ИИ создатели документа выделили повышение эффективности планирования, прогнозирования и принятия управленческих решений. Стоит заметить, что аналогичный пункт присутствует и в московской стратегии «Умный город – 2030». Он предусматривает создание платформы данных, предсказывающих очереди, заторы, пробки, аварии и несчастные случае, а также «поведение отдельных лиц».
ИИ должен помочь чиновникам принимать «быстрые и обоснованные решения». Предположительно, в обозримом будущем успешное функционирование такой технологии позволит не только сократить число ошибочных решений чиновников, но и в целом количество должностных лиц.
Важно заметить, что эксперимент в Москве начинается не с чистого листа. В прошлом году российские флагманы новых технологий подписали соглашение о создании альянса с целью организации и проведения научных исследований в области искусственного интеллекта. В консорциум вошли Сбербанк, «Газпром нефть», «Яндекс», «Мэйл.Ру Груп», МТС и РФПИ.
Достаточно распространены технологии ИИ и среди рядовых предпринимателей. Согласно опросу, проведенному ВЦИОМ в декабре 2019 года, 31% бизнесменов говорят о применении ИИ. 23% готовятся к использованию искусственного интеллекта в своей работе. Использование цифровых алгоритмов «скорее эффективно» для 50% бизнесменов и «безусловно эффективно» для 32%.
Основными плюсами ИИ бизнесмены считают сокращение времени, необходимого на работу (20%), элементарное удобство (14%), эффективность в решении конкретных задач (12%), минимизацию ошибок (10%) и рост прибыли компании (8%).
Абсолютное большинство опрошенных (91%) считают, что государство должно способствовать развитию технологий искусственного интеллекта. Таким образом, бюджетные вложения в эту программу имеют в своем основании запросы населения.
Право и этика
Помимо выявления новых правовых норм, законодательное закрепление которых станет необходимым для полноценного внедрения технологий ИИ в общественную жизнь, московский эксперимент, очевидно, затронет и этические вопросы.
«Сейчас во всем мире разворачивается дискуссия о социальных аспектах и последствиях использования искусственного интеллекта, это очень важная тема. Предлагаю профессиональному сообществу, компаниям подумать над формированием свода этических правил взаимодействия человека с искусственным интеллектом», – акцентировал задачу Путин.
Президент напомнил, что «человек является высшей ценностью». «Наша главная цель – устойчивое и гармоничное развитие, рост качества жизни и новые возможности для людей, для граждан».

Также немаловажным фактором является то, что в столице уже успешно действует Особая экономическая зона «Технополис «Москва», однако применение ее разработок ограничивает 116-ФЗ: согласно ему, технико-внедренческая зона ОЭЗ – не более 4 кв. км.
Международная конкуренция
По оценкам экспертов, в ближайшие четыре года рост мировой экономики благодаря внедрению искусственного интеллекта составит не менее 1 триллиона долларов. В этой связи Путин в ноябре прошлого года поставил задачу сделать все, чтобы Россия стала глобальным игроком на мировой арене в сфере ИИ.
Впрочем, по словам гендиректора группы компаний «Яндекс» Аркадия Воложа, наша страна уже сейчас входит в число лидеров: только Россия, США и Китай производят технологии, которыми пользуются десятки миллионов людей.
По оценкам гендиректора Российского фонда прямых инвестиций Кирилла Дмитриева, Россия имеет потенциал увеличить долю ИИ на мировом рынке с нынешних 1-2% до 10-15%. Как показывает международный опыт, важной предпосылкой для такого технологического рывка является создание «регуляторных песочниц», где идут исследования в области ИИ и создаются специальные условия для их воплощения в рыночную экономику.
Такие зоны уже существуют в Китае, США, Великобритании, Австралии и нескольких других странах. Вскоре ею станет и Москва.
Следует признать, что Россия не стала первой страной, признавшей ИИ приоритетным направлением в экономике. Например, в Китае еще три года назад приняли План развития технологий ИИ следующего поколения, включающего инициативы, исследования и разработки, рекомендации органам власти, показатели эффективности и основные задачи до 2030 года.
Евросоюз уже активно внедряет искусственный интеллект в свою судебную систему и в смежных областях. А Франция намерена потратить 1,5 миллиарда евро на укрепление экосистемы ИИ страны, привлечение специалистов, разработку политики открытых данных, создание нормативной и финансовой основ для поддержки национальных флагманов в области ИИ.
Эпидемическая актуальность
Пандемия коронавируса способна стать значимым толчком для широкого распространения технологий ИИ в России и мире. Он уже продемонстрировал свою выдающуюся эффективность, а в контексте необходимости предотвращения осеннего возвращения вируса может стать и вовсе незаменимым.
ИИ подбирает формулы препарата против COVID-19. В частности, в Великобритании он обнаружил эффективность для лечения коронавируса средства, применяемого против ревматоидного артрита.
Также ИИ предсказал вспышку вируса за девять дней до сообщения Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ) об обнаружении нового коронавируса. Программа Bluedot в Канаде предупредила об эпидемии, указав направления распространения вируса. Вероятно, этот опыт позволит предотвратить новую волну эпидемии, которую по всему миру ожидают в ноябре.
ИИ подсказывает врачам тактику и план лечения, компьютерная система уже сейчас позволяет быстро установить диагноз по результатам кардиограммы или флюорографии. На базе нескольких московских поликлиник ведется пилотное внедрение технологии «Цифровой помощник врача», которая будет давать медикам подсказки на всех этапах обследования и лечения пациентов.
В 2018 году эксперимент доказал пользу такой технологии. Тогда в систему ИИ были загружены снимки больных раком. Система точно определила, когда началось развитие болезни, в то время как группа онкологов в 6-7% случаев не заметила отклонений.
По оценкам экспертов, искусственный интеллект способен снизить врачебные ошибки в шесть раз и сократить время на исследование в три раза. В апреле технологию ИИ установили в клинической больнице в столичном районе Отрадное. Она отслеживает состояние пациентов и передает все данные в виде отчета медикам, минимизируя при этом риски для персонала. ИИ распознает и анализирует действия медперсонала, определяет положение тела пациента и его активность.
Кроме того, не менее важна роль технологий ИИ в отношении сохранения психологического здоровья общества.

Постпандемичная Россия: искусственный интеллект

Новость о начале реализации государственной программы по расширению сферы применения ИИ способна оказать на жизнь граждан даже большее влияние, чем эпидемия коронавируса. Доказательство тому – широта поставленных задач. Рассмотрение этой темы можно было бы начать с ответа на один из актуальных вопросов: когда на московских улицах появятся такси без водителей; сколько чиновников заменит компьютерная программа; как исчезнут ошибки врачей и полицейских; что останется от приватного пространства?..
Однако президент России Владимир Путин 17 мая поставил вопрос гораздо масштабнее: он назвал искусственный интеллект важной составляющей гарантии сохранения отдельной – российской – цивилизации. По словам главы государства, развитие нашей страны планируется на базе новых технологий. Причем амбициозность заявленных задач ставит перед учеными, предпринимателями и властями, пожалуй, наивысшую планку за всю послевоенную историю.
Борьба за технологическое лидерство в мире стала полем для глобальной конкуренции, объяснял ранее выбор таких приоритетов Путин. «Если кто-то сможет обеспечить монополию в сфере искусственного интеллекта… тот станет властелином мира», – говорил президент.
В июне прошлого года он заявил о создании стратегии развития ИИ в России. По словам Путина, к 2024 году мировой рынок продуктов с использованием искусственного интеллекта вырастет почти в 17 раз.
«Говорят, что технологическая гонка, которая уже развернулась в мире, будет самой жесткой и бескомпромиссной в истории нашей цивилизации. Некоторые даже утверждают, что человечество создает свое последнее изобретение… Последнего, наверное, вообще никогда не бывает, но есть основания, видимо, думать и таким образом», – говорил глава государства.
Путин 15 января этого года в ходе обращения с ежегодным посланием к Федеральному собранию заявил, что Россия способна достичь такого же прорыва в сфере искусственного интеллекта, как и в обороне. Он поручил ускорить принятие законопроектов в этой сфере с целью формирования комфортной среды для всех, кто связан с разработкой и внедрением ИИ.
О беспрецедентной важности этой темы свидетельствует и тот факт, что принятию профильных законов будет предшествовать многолетнее тестирование ИИ в рамках одного города с целью точного выявления на практике всех правовых потребностей и юридических гарантий для его эффективного и безопасного функционирования.
Столичный эксперимент
Такой эксперимент по развитию искусственного интеллекта будет начат в Москве с 1 июля этого года. За ближайшие пять лет планируется выявить сферы экономики и общественных отношений, где особенно востребованы технологии ИИ. Первыми в очереди его внедрения: транспорт, здравоохранение, культура, ЖКХ, образование.
Документ о проведении эксперимента в столице был подписан президентом 24 апреля. Особый правовой режим будет действовать только в отношении участников эксперимента: юрлиц и ИП, вошедших реестр после одобрения их заявок.
За ходом эксперимента проследит Координационный совет, задачей которого станет подготовка и представление правительству РФ предложений о целесообразности внесения изменений в федеральное законодательство в области высоких технологий.
Почему Москва
В 2018 году Москва заняла первое место в рейтинге ООН по индексу оказания электронных услуг, а также является одним из самых технологичных мегаполисов мира. Столица России входит в международный топ-40 «умных городов».
С использованием искусственного интеллекта в городе уже реализуются проекты в области транспорта, образования, медицины, ЖКХ: например, полностью автоматизирована линия по приему показаний индивидуальных приборов учета. Технологии ИИ уже несколько лет применяются в общегородском контакт-центре: виртуальный оператор отвечает на вопросы жителей Москвы по 30 направлениям.

Специалисты, которые анализируют результаты КТ-исследований пациентов с подозрением на COVID-19 или пациентов с подтвержденным диагнозом, активно используют ИИ. Нагрузка на специалистов сейчас очень большая, и ИИ помогает систематизировать поток исследований и обратить внимание на неочевидные детали.
— У вас уже есть реакция от врачебного сообщества на нововведения?
— Конечно! Идет постоянное взаимодействие. Кому-то очень нравится, особенно врачам, которые работают с высоким потоком исследований: сейчас самый большой объем — это КТ-исследования в рамках диагностики коронавируса. Положительные оценки специалистов, которые до этого, например, работали только с рентгеновскими исследованиями или МРТ, а сейчас переучиваются на компьютерную томографию. Причем важно, что это не подсказка «по вызову», когда врач в чем-то сомневается и обращается к поддержке ИИ, — это автоматическая подсказка, уже существующая в наборе данных, которые получает врач, а это очень сильно повышает результативность работы.
Есть врачи, которые относятся скептически, не все быстро принимают изменения, и это нормально — они дают очень конструктивную критику. Потому что ИИ сейчас — это как ребенок, которого надо учить постепенно, пошагово. Сейчас, например, ИИ пока что очень трудно разобраться с какой-то сочетанной патологией. Чтобы это решить, его надо тренировать все больше и больше. Самое главное, что врачам нравится, что теперь изображение становится «говорящим», — раньше это была просто картинка, а теперь она обретает и дополнительный смысл в виде подчеркиваний, выделений, текстов описания, автоматического расчета степени поражения: врач получает уже подготовленную информацию, которую можно дальше описывать и формулировать заключение. Это можно сделать более качественно, быстро и исключив ошибку. Тем не менее не следует забывать, что, несмотря на все выгоды, которые дает ИИ, финальное решение всегда принимает врач.
— Как устроена система — куда поступают данные КТ, у кого есть доступ к сервису?
— Все исследования автоматически поступают в ЕРИС с диагностических аппаратов. При этом одновременно с отправкой в архив, к которому имеют доступ врачи-клиницисты, другие врачи-рентгенологи, происходит отправка исследований на сервис автоматического анализа изображений в деперсонализированном виде. ИИ обрабатывает данные и возвращает изображение с маркировкой и текстовое описание, которое прикрепляется к оригинальному исследованию. Врач получает и первичное исследование с описанием, и дополнительные данные, сделанные ИИ. Такой подход, особенно в условиях непростой эпидемической обстановки, связанной с COVID-19, позволяет врачу дополнительно экономить время и не упустить даже самые незаметные детали общей картины. Это крайне важно в условиях, когда нагрузка на специалистов сильно возросла — c 30 до 150 исследований в сутки.
— Использование ИИ дает ощутимую экономию времени врача?
— Пока делать выводы об этом трудно — у врачей огромная нагрузка: если раньше на одном компьютерном томографе делали 25–30 исследований за сутки, то теперь нагрузка выросла в разы! И при этом все молодцы, потому что все правильно обеспечены защитой, все процессы правильно организованы, а система ЕРИС позволяет врачам работать дистанционно. Все в безопасности, но им очень тяжело. Соответственно, сейчас речь больше идет об удобстве пользователей и дополнительном инструменте безопасности для контроля качества. Хотя при этом точность диагностики составляет более 90%.

Источник: Газета РБК, спецвыпуск 15 мая 2020

Как искусственный интеллект помогает диагностировать COVID-19 на КТ

Современные технологии позволяют снижать нагрузку на врачей и повышать эффективность их работы. О том, как передовые технологии помогают Москве преодолеть эпидемию, РБК рассказал главный внештатный специалист по лучевой и инструментальной диагностике департамента здравоохранения Москвы Сергей Морозов.
— Сколько исследований по коронавирусу обрабатывается c помощью ИИ ежедневно?
— Вообще с 28 апреля обработали больше 30 тыс. Это огромный поток, и пока ни в одной стране мира не было опыта такого объемного анализа с помощью ИИ. Это совершенно уникальный, бесценный опыт. В Москве работают 48 амбулаторных центров компьютерной томографии исключительно для диагностики коронавируса, и все эти центры загружают данные для обработки ИИ. Это огромный объем, который потребовал подключения очень большого количества компьютерных мощностей, серверного оборудования со стороны компаний, которые предоставляют этот алгоритм, и со стороны департамента информационных технологий правительства Москвы, проведения огромного объема работ по интеграции всего этого комплекса.
Очень важно, что мы используем международные стандарты, и это позволяет Москве быть открытой для взаимодействия с совершенно разными разработчиками. То есть можем привлекать совершенно разные компании, которые также работают по международным стандартам, и получать больше преимуществ и функциональных возможностей для наших врачей.
— Когда в Москве начали разрабатываться и использоваться технологии ИИ для борьбы с COVID?
— Вообще, в последние три-четыре года в мире начался настоящий бум развития систем ИИ, в том числе и в медицине. Стали доступны огромные вычислительные мощности, появилось много разработчиков, образовательных программ, специального софта, причем открытого софта различных компаний, который можно использовать для тренировки алгоритмов и нейронных сетей.
Но, чтобы такие системы внедрять, надо иметь инфраструктуру, и это не только компьютер, на котором работает врач, — это автоматизированная система, к которой подключены диагностические аппараты. Москва начала развивать такую инфраструктуру в 2015 году. Это Единая радиологическая информационная система (ЕРИС ЕМИАС), в которой уже задействовано более тысячи единиц оборудования: компьютерные томографы, МРТ, рентгеновские аппараты, маммографы, ПЭТ-КТ и так далее.
В ЕРИС работают тысячи врачей, рентгенолаборантов, которые ежедневно, круглосуточно проводят исследования, анализируют изображения, обрабатывают, формируют врачебные заключения. И в эту систему пару месяцев назад нам удалось встроить алгоритмы автоматизированного анализа, или ИИ. Теперь все врачи, которые работают в поликлиниках, в рамках эксперимента получают и оригинальные изображения, и изображения, обработанные ИИ. Особенно это важно для тех врачей, которые только начали работать с компьютерной томографией в период пандемии и могут пропустить какую-то патологию.
Это происходит в рамках эксперимента, который стартовал в Москве в конце 2019 года, — у нас уже подписаны соглашения с 13 компаниями-разработчиками, четыре из которых интегрированы в тестовую систему. Сейчас в пределах 15 минут от проведения исследования, компьютерной томограммы, а это где-то 500 изображений на каждого пациента, врач получает и оригинальное исследование, и его обработку. В перспективе это позволит прежде всего сделать работу врача абсолютно безошибочной, потому что все время в фоне будет работать такой подсказчик, как в каком-нибудь текстовом редакторе, когда вы пишете текст, красной линией вам показывают возможную ошибку. Так же и здесь — происходит автоматическая проверка того, что выполнил томограф, того, что написал врач, и формируется подсказка для врача.
Сейчас технология искусственного интеллекта активно используется для борьбы с новой коронавирусной инфекцией.

«Facebook — отстой»: почему Маск сцепился с вице-президентом соцсети

Вице-президент Facebook и глава отдела искусственного интеллекта (ИИ) Джером Пезенти выступил с критикой миллиардера Илона Маска в своем Twitter-аккаунте. 
Ранее Маск не раз высказывался на тему искусственного интеллекта, указывая на необходимость регулирования этой сферы ввиду ее повышенной опасности. Он предупреждал, что в скором времени ИИ станет таким же разумным, как и человечество, поставив существование всей расы под угрозу.
Однако, как следует из материала CNBC, многие коллеги Маска из сферы технологий, пожелавшие остаться анонимными, не только не разделяют его взгляды, но и считают их «странными» и даже «глупыми».
На их сторону и встал Джером Пезенти, поделившись ссылкой на издание в своем аккаунте.
«Я уверен, что многие представители ИИ-сообщества не испугались бы заявить такое публично. Илон Маск не имеет ни малейшего понятия об ИИ. Такого понятия как AGI [искусственный интеллект со способностью мыслить] не существует, и ничто не может сравниться с человеческим разумом», — заявил вице-президент Facebook.
Маск не посчитал нужным вступать в спор и решил лишний раз «проехаться» по социальной сети Марка Цукерберга.
«Facebook — отстой», — заявил миллиардер, не желая продолжать дискуссию.
Известно, что в феврале текущего года Маск уже открыто нападал на Facebook — он призвал своих подписчиков удалить приложение Facebook со своих устройств. «Удали Facebook, это отстой», — написал Маск в Twitter.
Так он отреагировал на твит другого известного критика Facebook — актера Саши Барон Коэна, который заявил, что социальную сеть Цукерберга необходимо регулировать на государственном уровне.
«Мы не позволяем одному человеку распоряжаться водой для 2,5 млрд людей. Мы не позволяем одному человеку распоряжаться электроэнергией для 2,5 млрд людей. Почему же мы позволяем одному человеку контролировать информацию, которую видят 2,5 млрд людей? Facebook должен регулироваться властями, не управляться императором!» — написал Барон Коэн в своем аккаунте.
Ранее Илон Маск вступал в полемику с главой Facebook — тема дискуссии тогда также касалась искусственного интеллекта. В 2017 году Марк Цукерберг однажды заявил, что критический подход Маска к технологии искусственного интеллекта является «безответственным», поскольку нельзя все время думать лишь о плохих прогнозах, связанных с ИИ. По словам Цукерберга, если контролировать ситуацию, ничего плохого не случится.
«Я просто не понимаю тех, кто бьет в набат, рассказывая об апокалиптических сценариях развития ИИ. Это плохо, и в некоторый степени я считаю это безответственным», — сказал Цукерберг.
В свою очередь руководитель Tesla и SpaceX, не выносящий критики, написал в Twitter, что видение Марка Цукерберга «весьма ограничено».

Японцы использовали машинное обучение, чтобы сделать роботов гибкими

Даже изготовленные из мягких материалов роботы все равно ограничены жесткостью датчиков, которые необходимы для управления. Но японские исследователи создали встроенные датчики, которые предлагают ту же функциональность, но предоставляют роботу большую гибкость. Мягкие роботы могут быть более адаптируемыми и эластичными, чем более традиционные жесткие конструкции. Команда использовала передовые методы машинного обучения для создания своего дизайна.
Автоматизация становится все более важной темой. Ядром этой концепции является смежная область робототехники и машинного обучения. Робот, который работает в реальном мире, должен понимать свою среду и себя, чтобы ориентироваться и выполнять задачи. Если бы мир был полностью предсказуемым, то робот мог бы прекрасно двигаться без необходимости узнавать что-то новое об окружающей среде. Но реальность непредсказуема и постоянно меняется, поэтому машинное обучение помогает роботам адаптироваться к незнакомым ситуациям. Хотя это теоретически верно для всех роботов, это особенно важно для роботов с мягким телом, поскольку их физические свойства по своей природе менее предсказуемы, чем их жесткие аналоги.
«Возьмем, к примеру, робота с пневматическими искусственными мышцами (PAM), системами на основе каучука и волокон, которые расширяются и сжимаются, чтобы двигаться, — рассказывает доцент Кохей Накадзима из Высшей школы информационных наук и технологий. — PAM по своей природе страдают случайным механическим шумом и гистерезисом, который по существу является напряжением материала. Точные лазерные мониторы помогают поддерживать контроль посредством обратной связи, но эти жесткие датчики ограничивают движение робота, поэтому мы придумали что-то новое».
Накадзима и его команда подумали, что если они смогут моделировать PAM в режиме реального времени, то смогут сохранить хороший контроль над ним. Однако, учитывая постоянно меняющуюся природу PAM, это нереально с традиционными методами механического моделирования. Таким образом, команда обратилась к мощной и устоявшейся технике машинного обучения, которая называется резервуарными вычислениями. Именно здесь информация о системе, в данном случае PAM, подается в специальную нейронную сеть в режиме реального времени, поэтому модель постоянно меняется и, таким образом, адаптируется к среде.
«Мы обнаружили, что электрическое сопротивление материала PAM изменяется в зависимости от его формы во время сжатия. Поэтому мы передаем эти данные в сеть, чтобы они могли точно сообщать о состоянии PAM, — продолжает Накаджима. — Обычная резина — это изолятор, поэтому мы включили углерод в наш материал, чтобы легче было понять его переменное сопротивление. Мы обнаружили, что система эмулирует существующий лазерный датчик с одинаково высокой точностью в различных условиях испытаний.
Благодаря этому методу возможно создание технологии мягкого робота нового поколения. Сюда могут входить роботы, которые работают с людьми, например, носимые устройства для реабилитации или биомедицинские роботы, поскольку дополнительное мягкое прикосновение означает, что взаимодействие с ними мягкое и безопасное.

"Для разработчиков передовых решений очень важно сделать первый шаг, но когда на пути встают барьеры регулирования, этот шаг может быть в бездну. Безусловно, если такой закон будет принят, у нас появится надежда на упрощение процедур регистрации наших робототехнических комплексов для медицины! Но мало принять закон, необходимо обеспечить условия его выполнения и заинтересованность участников этой "песочницы" в результатах. Если эти процедуры будут проходить в "ручном режиме" и с максимальной гибкостью, мы можем получить в результате успех. Естественно, все вопросы связанные с безопасностью наших продуктов для человека и окружающей среды полностью ответственность производителя. Будем ждать закон и на своих продуктах проверять его жизнеспособность", – говорит он.
"Существующие законодательные нормы не только не учитывают интенсивность технологического развития, но и часто сознательно блокируют возможности для применения прогрессивных технологий. Именно поэтому применение экспериментальных правовых режимов может оказать благоприятное влияние на применение прорывных идей. Но нужно понимать, что речь идет об ограничении действия законодательства", - считает директор по развитию web-технологий компании Artezio Сергей Матусевич. Он полагает, что успешность тестирования технологий зависит от того, насколько сильным будет это ограничение и какие законодательные нормы при этом будут действовать. "Если автопилотируемый транспорт мы можем спокойно тестировать, отменив некоторые требования дорожных правил и соответствующих законов, то в медицине это будет сделать сложно. Мы не можем поставить по угрозу жизнь реальных людей, если, скажем, в условиях тестирования доверим искусственному интеллекту поставить диагноз группе пациентов и назначить им лечение без врача", – подчеркивает Сергей Матусевич.
Он убежден, данный пример показывает, что отменой или приостановкой действия законов сложно добиться прогресса в сфере создания и испытания новых технологий и подходов. "Безусловно, разработчикам и заказчикам очень часто мешают устаревшие законодательные нормы. Но, как правило, речь идет о технологиях, которым мало создать законодательную "песочницу". Их необходимо разрешить использовать и перестроить законодательство так, чтобы эти технологии могли работать без помех. Можно провести аналогию с Uber, когда под уже успешную технологию менялось общее законодательство, появлялись нормы, разрешающие ей работать. Никто тогда не предлагал запустить электронную диспетчерскую в условиях законодательной "песочницы". В любом случае, идея — на время убрать законодательный тормоз — хорошая. С другой стороны, насколько широко она будет применяться? Захотят ли компании инвестировать в разработки, которые рискуют не выйти за пределы законодательной "песочницы"? И главное – если эксперимент будет удачным, как быстро удастся распространить законодательные условия, которые были в "песочнице" на всю страну?", – размышляет Сергей Матусевич.

Как сообщает представитель пресс-службы Сбербанка: "Экспериментальные правовые режимы, песочницы, очень важны, что отмечалось и в недавно принятой в АНО ЦЭ концепции нормативно правового регулирования. Конечно, детальные шаги по реализации песочницы должны быть очень взвешенными, с участием всех заинтересованных сторон. Сбербанк планирует принять в этом самое активное участие".
"Данную инициативу создания законопроекта о регуляторных "песочницах" считаю крайне необходимой. В рамках этих правовых режимов, т.е. "песочниц" у нас появится возможность оценить и протестировать новые технологии, с помощью чего мы сможем исключить нерабочие модели и ускорить вывод инновационных проектов на рынок. "Песочницы" создадут условия, не мешающие развитию прорывных технологий, так как не будет риска нарушить законодательство Российской Федерации. При положительном исходе тестирования появится возможность подготовки предложений по нормативно – правовому регулированию и внесения изменений в законодательство. Предложенный законопроект послужит отправной точкой в развитии передовых технологий", – поддерживает законопроект исполнительный директор по информационным и интеллектуальным системам ФГУП "НАМИ"Денис Ендачев.
Директор по развитию национальных проектов Softline Андрей Шолохов отмечает, что государственное регулирование нередко запаздывает за развитием "подрывных" для привычного хода вещей технологий. "Существуют несколько подходов к решению этой проблемы, один из которых – создание регуляторных песочниц, самая первая из которых появилась в 2016 году в Великобритании с целью развития технологий на финансовом рынке. Сейчас зоны экспериментального регулирования существуют более чем в сорока странах мира. Набольшую распространенность получили песочницы, связанные с финтехом, в том числе в России такой проект ЦБ РФ действует с 2017 года. Есть зоны экспериментального регулирования связанные с медициной, транспортом, защитой данных, деятельностью стартапов, электронным документооборотом при перевозке опасных грузов так далее" – сообщает он. Андрей Шолохов подчеркивает, что мировая практика показывает, что универсальных цифровых песочниц стараются не создавать. "Краеугольным принципом является частичное контролируемое разрешение отдельным компаниям осуществлять инновационную деятельность за пределами текущей буквы конкретного закона. Примерами такой деятельности очень часто оказываются цифровые технологии, например, использование технологий распределенного реестра для финансовых услуг или частичное использование персональных данных для разработки новых сервисов с использованием искусственного интеллекта" - сообщил он корреспонденту ComNews.
Андрей Шолохов убежден, что временное снятие некоторых барьеров является не целью создания регуляторных песочниц, а лишь средством их функционирования. "Основная цель – обеспечить адекватное современным технологиям развитие законодательной базы за счёт соблюдения ритма коммуникации между регулятором и компаниями-участниками эксперимента для гарантирования защиты прав потребителя инновационной продукции. Дополнительной пользой экспериментальных режимов являются уменьшение времени и, возможно, стоимости вывода новых идей на рынок, а также увеличение доступности финансовых инвестиций для компаний-новаторов за счет уменьшения регуляторной неопределенности", – считает директор по развитию национальных проектов Softline.
"Что касается Московского эксперимента, – убежден Андрей Шлохов – то, судя по тексту принятого закона, он в первую очередь создается для доступа компаний-участников к данным фото- и видеофиксации в городе и агрегированным персональным данным для организации новых сервисов на базе технологий искусственного интеллекта".
Исполнительный директор АО "НПО "Андроидная техника", к.т.н. Евгений Дудоров подчеркивает важность заинтересованности участников "песочницы" в результатах.

"Песочницы" прошли первое чтение

Законопроект направлен на создание специальных регуляторных режимов (т.н. "песочниц"), в которых действие законодательства Российской Федерации будет ограничено для проведения испытаний по практическому применению цифровых инноваций, проверке их полезности в условиях отказа от ограничений, установленных действующими законами без риска их нарушения. Предполагается, что "песочницы" станут полигонами для прорыва в реальное применение беспилотного транспорта и финансовых блокчейн-проектов. Законопроект содержит восемь направлений, по которым можно будет протестировать цифровые инновации в условиях "песочниц". Это медицина, транспорт, дистанционное образование, торговля, финансовый рынок, архитектура и строительство, промышленность, а также предоставление государственных услуг.
Участвовать в экспериментах смогут как крупные компании, так и малый и средний бизнес, индивидуальные предприниматели, органы власти, органы местного самоуправления. Условия "песочниц" максимально гибкие, но не освобождают от обязанности следить за безопасностью нового продукта. Сроки и правила проведения каждого эксперимента будут определяться индивидуально. Активным участником процесса создания и реализации экспериментального правового режима является предпринимательское сообщество, участвующее в диалоге на площадке АНО "Цифровая экономика".
Официальный представитель Правительства Российской Федерации, заместитель Министра экономического развития Российской Федерации Владислав Федулов считает, что экспериментальные правовые режимы позволят развивать прорывные цифровые технологии, но в дальнейшем, в случае положительного завершения эксперимента, они будут включены в общую систему регулирования. "При этом участие в подготовке и рассмотрении нормативных актов могут принимать представители как Госдумы, так и Совета Федерации. В настоящий момент мы обсуждаем законопроект, который формирует общую рамку регулирования для того, чтобы любая инициатива, подразумевающая создание общественно полезной технологии, проходила по понятному нам режиму, в том числе, в котором бы учитывалась история взаимной ответственности или ответственности субъекта такого режима перед гражданами", – рассказал он на заседании.
Заместитель председателя ГД по экономической политике, промышленности, инновационному развитию и предпринимательству, член рабочей группы "Нормативное регулирование цифровой среды" Дмитрий Сазонов в своем выступлении высказал мнение, что цифровые инновации сегодня стали ключевыми средствами, позволяющими предприятиям, учреждениям и гражданам продолжать свою деятельность в условиях пандемии коронавируса. "На площадке нашего комитета дискуссия по обсуждению данного законопроекта проходила неоднократно. Так называемые экспериментальные правовые режимы, или правовые "песочницы", крайне необходимы, и этот законопроект действительно "назрел". Я уверен, что в рамках поручения президента, которое правительство сегодня исполняет и в рамках которого готовит дальнейшее сотрудничество государства и бизнеса в области инновационного, общественно-полезного развития, которое как раз в этом законопроекте найдет свое отражение" - считает Дмитрий Сазонов.
"Создание специальных правовых режимов – "песочниц" - это самый действенный способ протестировать "правовую рамку" во "вручную" управляемом эксперименте. Важно проводить апробацию новых решений и понимать, как их нужно регулировать и нужно ли. Законопроект о "регуляторных песочницах" предоставит Правительству право создавать "песочницы" даже тогда, когда для инновационной деятельности присутствуют законодательные ограничения", – комментирует заместитель генерального директора, директор по направлению "Нормативное регулирование" организации "Цифровая экономика" Дмитрий Тер-Степанов.
Заместитель председателя Комитета по экономической политике, промышленности, инновационному развитию и предпринимательству профильный комитет Государственной Думы Денис Кравченко, также одобрил законопроект.

Квантовое машинное обучение ускорит поиск лекарства от COVID-19

Исследователи из Пенсильванского университета (Penn State) рассказали о новаторском проекте, в котором они пытаются использовать для поисков методов лечения инфекции COVID-19 революционную технологию, зарождающуюся на стыке областей машинного обучения и квантовой физики.
Квантовое машинное обучение по их мнению может оказаться наиболее высокопроизводительным и экономичным подходом к открытию фармацевтических препаратов путем быстрого генерирования сложных химических соединений. В настоящее время идею лекарства от её рыночной реализации отделяют от пяти до десяти лет и затраты, оцениваемые в миллиарды долларов.
Ранее та же команда Penn State занималась разработкой инструментария для решения проблем комбинаторной оптимизации с использованием квантовых вычислений. Открытие лекарств, по их словам, сводится к тому же классу задач, которые они решали ранее. Это позволило перенацелить уже имеющийся у них набор инструментов на обнаружение способов лечения от COVID-19.
«Применение методов ИИ для открытия лекарств — это совершенно новое направление, — говорит Сваруп Гош (Swaroop Ghosh), доцент электротехники и ИТ. — Самая большая трудность заключается в том, что поиск неизвестного решения ведётся с использованием технологий, которые еще только формируются, то есть квантовых вычислений и квантового машинного обучения. Мы оптимистично оцениваем перспективы квантовых вычислений в решении данной критической проблемы и вносим в это свой посильный вклад».

Тысячи россиян обучат основам цифровой экономики

В Псковской области в 2020 году около 3 тысяч жителей обучат основам цифровой экономики в рамках одноименного нацпроекта. Об этом в среду, 13 мая, сообщил ТАСС руководитель управления цифрового развития и связи региона Денис Матвеев.
«В этом году мы впервые обучим компетенциям в цифровой экономике такое большое количество жителей региона — это около 1 тысячи выпускников вузов и переобучим этим компетенциям еще 2 тысячи человек, которые уже имеют какие-либо профессии и трудятся в разных сферах на территории региона», — рассказал Матвеев.
По его словам, обучение будет вестись по специальным программам на базе Псковского госуниверситета (ПсковГУ). Средства на переподготовку вузу выделят в виде грантов от Минобрнауки.
Кроме того, уточнил Матвеев, в этом году власти региона впервые начнут выдавать жителям цифровые сертификаты, которые позволят им оплатить курсы по повышению квалификации в сфере цифровой экономики. «Эти сертификаты дают возможность повышать квалификацию не только в своем регионе, это все финансируется за счет нацпроекта, это важно, так как выделяется федеральная субсидия», — пояснил он.
Нацпроект «Цифровая экономика» утвержден президентом России Владимиром Путиным и должен быть реализован к 2024 году. Всего на его реализацию планируется направить более 1,8 триллиона рублей. В частности, он предполагает увеличение внутренних затрат на развитие цифровой экономики за счет всех источников, создание в стране устойчивой и безопасной информационно-телекоммуникационной инфраструктуры высокоскоростной передачи, обработки и хранения больших объемов данных, а также перевод госорганов и организаций на использование преимущественно программного обеспечения российской разработки.

В Татарстане бесплатно обучили тысячу IT-специалистов

В Татарстане 1 тысяча местных жителей получили возможность бесплатно пройти обучение по IT-специальностям в рамках нацпроекта «Цифровая экономика». Об этом сообщается на сайте министерства цифрового развития государственного управления, информационных технологий и связи республики.
Как отмечается, татарстанцы смогли овладеть новыми профессиями в ходе пилотного проекта «Персональные цифровые сертификаты», который стартовал в регионе в ноябре 2019 года. Его участники могли получить специальный сертификат номиналом до 15 тысяч рублей, которые можно было потратить на образование.
«Очень радует тот факт, что участники были как в возрасте до 25 лет, так и старше 46... Мир меняется, данные становятся новой нефтью, и мы, как государство, должны дать бесплатную возможность нашим жителям безболезненно принять изменения и выйти на новый этап развития», — отметил глава министерства Айрат Хайруллин.
Нацпроект «Цифровая экономика» утвержден президентом России Владимиром Путиным и должен быть реализован к 2024 году. Всего на его реализацию планируется направить более 1,8 триллиона рублей. В частности, он предполагает увеличение внутренних затрат на развитие цифровой экономики за счет всех источников, создание в стране устойчивой и безопасной информационно-телекоммуникационной инфраструктуры высокоскоростной передачи, обработки и хранения больших объемов данных, а также перевод госорганов и организаций на использование преимущественно программного обеспечения российской разработки.

Как стать специалистом по Data Science?

На карантине многие начали осваивать новые профессии. Большинство офлайн-бизнесов вряд ли переживут пандемию, и нет ничего удивительного в том, что люди стали активно интересоваться программированием, машинным обучением и другими специальностями, которые не только будут наиболее востребованы в ближайшие несколько лет, но и также подразумевают работу онлайн из любой точки мира. Например, количество вакансий по профессии Data Scientist за 3 года выросло больше, чем в 4 раза! Сейчас такие специалисты пользуются наибольшим спросом на рынке труда, ведь работают они в самых разных сферах.
Кто такой Data Scientist
Эта профессия охватывает множество направлений. Видите, как ловко телефон распознает ваше лицо и разблокируется за доли секунды? Здесь поработали Data Scientist’ы. Использование умных помощников или голосового набора текста? То же самое. Даже когда вы проходите проверку на «человечность» (доказывая, что вы не какой-то там робот), за этим снова стоят мастера по Data Science.
Проще всего разобрать работу таких специалистов на примере знакомых всем нейросетей. Каждый «скормленный» мегабайт данных используется для дальнейшего обучения нейросети. Именно Data Scientist’ы занимаются машинным и глубинным обучением нейросетей с использованием математики и статистики, разрабатывают и используют различные модели Machine Learning.
Например, нейросеть прошла обучение с использованием достаточного количества примеров. Все круто, но теперь она готова обработать новый набор данных. Для правильного составления набора данных нужно в них разбираться, для чего и нужны специалисты Data Science.
Как работать в Data Science
В чем плюс этой профессии над остальными онлайн-специальностями — вам не нужно быть программистом от бога или иметь ученую степень по информатике. Лучшие Data Scientist’ы получают свои умения, постоянно работая с моделями и наборами данных, решая конкретные задачи. Конечно, мозг все равно должен работать в правильном направлении, и в этом призваны помочь специальные курсы, которые позволяют обучиться профессии Data Science с нуля.
Например, в онлайн-школе данных SkillFactory недавно открылся набор на курс Профессия Data Scientist с обновленной, более продвинутой программой. Преподавательский состав довольно сильный — в обучении вам помогут эксперты по данным из Яндекса, NVIDIA и EORA. Последняя реализует IT-решения для бизнеса с использованием искусственного интеллекта. Но главное — в онлайн-школе не просто заставляют читать учебники и зубрить теорию, это вы можете и сами. Здесь же дают практические знания, а также базу, алгоритмы, новые парадигмы мышления. Не говоря о том, что вы становитесь частью сообщества однокурсников и преподавателей (почти как в Оксфорде или МГУ).
Главная особенность в том, что в SkillFactory вас не просто бросают на произвол судьбы смотреть видеоуроки и делать задания. Студенты получают персональный подход, в рамках которого преподаватели следят за прогрессом и остаются на связи весь курс. Плюс всегда можно получить личную консультацию от ментора и получить обратную связь по проделанной работе.
Из чего состоит курс? Шаг за шагом вы получите навыки, которые обязательны для Data Scientist’а: научитесь программировать на Python (а также изучите Pandas для анализа данных), научитесь работать с машинным и глубинные обучением и нейросетями. Не говоря о таких вечных вещах, как математика, статистика и блоки по Data Engineering. Именно такие навыки сейчас ценятся на рынке. Мало кому нужен сотрудник, который знает только теорию, поэтому здесь обучение максимально ориентировано на практику.
По итогам обучения вы получите новую профессию и сможете не бояться повторения подобных кризисов, как сейчас (а они наверняка будут). У IT-корпораций дела в такое время идут по-прежнему хорошо, и специалисты в области работы с данными нужны всегда, особенно, когда миллионы людей сидят дома и пользуются интернет-сервисами.

Компания AnalyticsHub подвела итоги первого года работы

Компания AnalyticsHub отметила первый год работы на российском рынке аналитики больших данных, за который заключила более 20 партнерских соглашений и запустила ряд пилотных проектов.
Компания AnalyticsHub была создана и зарегистрирована в апреле 2019 года группой российских топ-менеджеров с многолетним опытом работы в американской корпорации Teradata.
Благодаря уникальной собственной экспертизе и давним профессиональным связям в сфере аналитики и цифровизации бизнеса в банках, ритейле, государственном и реальном секторах, за год работы команда AnalyticsHub успела добиться значимых успехов. Так, летом 2019 года был подписан первый контракт с одной из федеральных госструктур, а также подписаны контракты и запущены пилотные проекты с несколькими ведущими корпорациями топливно-энергетического комплекса и промышленности.
В своей стратегии AnalyticsHub делает ставку на формирование уникального партнёрского ландшафта с лидерами инновационных решений и вендорами платформ нового поколения, позволяющими компании предлагать гибридный стек аналитических решений и услуг целевым российским заказчикам. Во второй половине 2019 года компания АnalyticsHub подписала сразу несколько важных для себя партнерских соглашений, и к настоящему времени в арсенале компании уже более 20 партнерств. Среди партнеров AnalyticsHub такие значимые мировые игроки на рынке аналитики данных, как IBM, SAS, Exasol, Alation, Alteryx и др., а также разработчики отечественных платформ Arenadata и Polymatica.
Помимо этого, компания официально представляет в России и СНГ международную консалтинговую сеть AlphaZetta, объединяющую независимых экспертов в области аналитики данных, машинного обучения и искусственного интеллекта из 45 стран мира и обеспечивающую доступ к лучшей мировой практике, ресурсам и образовательным программам одноимённой Академии аналитики. По мнению экспертов AnalyticsHub, аналитика и обучение персонала в сфере управления данными будут востребованы на рынке, как инструмент антикризисного управления, особенно в известных всем неблагоприятных условиях.
Безусловно, критическим фактором успеха при создании AnalyticsHub явилось участие cтратегического инвестора в лице Группы Merlion, который официально объявил о запуске данного стартапа в преддверии ежегодного MERLION IT Solutions Summit 2019 в Сколково, который был сфокусирован на цифровой повестке, связанной с анализом больших данных, машинным обучением и искусственным интеллектом.
«Я признательна нашему „бизнес-ангелу“, группе Merlion, за поддержку и надежное партнёрское плечо. Мы нацелены на развитие нашего бизнеса и продвижение решений в области аналитики данных, — отмечает в своем обращении к сотрудникам Ангелина Гуркина, генеральный директор AnalyticsHub. — Я уверенно могу сказать, что команда AnalyticsHub обладает уникальной экспертизой, квалификацией, опытом и знаниями. Мы растём и развиваемся. AnalyticsHub сегодня — это команда профессионалов, которых отличает индивидуальный подход к технологиям и клиентам и высокая квалификация в своей предметной области».
AnalyticsHub не собирается останавливаться на достигнутом и с уверенностью смотрит в будущее. В планах компании на ближайшие несколько лет: завоевать лидирующие позиции на российском рынке аналитики данных, а также развивать и продвигать технологические решения, включая искусственный интеллект, машинное обучение и блокчейн.

В США разработают искусственный интеллект для ведения воздушного боя

В США разработают искусственный интеллект (ИИ) для ведения воздушного боя. На проект уже выделили деньги.
Как сообщают СМИ, Управление перспективных исследовательских проектов Минобороны США (DARPA) заключило контракт с американской компанией Dynetics на сумму $12,3 млн. Эти деньги пойдут на работу в рамках программы Air Combat Evolution (ACE).
Проект пройдёт в три этапа. Первый продлится 18 месяцев. Его цель — заложить основу для будущих испытаний искусственного интеллекта с участием пилотируемых и беспилотных аппаратов.
В конечном итоге военные США хотят получить ИИ, способный увеличить эффективность манёвренных воздушных боёв истребителей.
Стоит отметить, что недавно австралийское подразделение корпорации Boeing представило прототип первого боевого беспилотника с искусственным интеллектом.

Нейросеть «придумала» справедливую налоговую систему. Она моделирует среду с работниками и определяет для них оптимальные ставки налога.

Сообщается, что нейросеть разработала компания Salesforce. Систему так и назвали — AI Economist. В её основе лежит машинное обучение с подкреплением. Данный метод, например, используется в Google DeepMind AlphaGo и AlphaZero.
Разработчики нейросети хотят помочь правительствам по всему миру в создании более справедливой системы налогообложения. Они считают, что таким способом можно снизить экономическое неравенство.
«С помощью AI Economist мы хотим выяснить, как новые налоговые системы могут уменьшить неравенство, повысить производительность и в конечном итоге сделать мир лучше», — говорят в Salesforce.
Эксперименты показали, что AI Economist может улучшить компромисс между равенством и производительностью на 16% по сравнению с известной налоговой системой Эммануэля Саэса.