Интересный кейс использования ИИ в медицине: инженеры из Калифорнийского университета разработали небольшой гибкий пластырь, который помогает людям с нарушениями голоса и речи преобразовывать движения мышц в звуковые сообщения.

Устройство площадью около 6,5 см² и весом 7 граммов распознает движения мышц гортани и преобразует их в электрические сигналы. Они отражают попытки пользователя говорить, даже если звуки не удается произнести. Затем автоматическая система обучения преобразует эти сигналы в звуковую речь. Технология была протестирована на восьми здоровых взрослых людях. Их попросили произнести пять коротких фраз, таких как "Я люблю тебя" и "Я не доверяю тебе", по сто раз. Модель смогла правильно интерпретировать сигналы движения гортани и перевести их в предложение, которое участник пытался произнести, в 95 % случаев.

https://new-science.ru/plastyr-s-iskusstvennym-intellektom-vosstanavlivaet-rech-u-nemyh-ljudej-dazhe-u-teh-u-kogo-net-golosovyh-svyazok/

Рынок цифрового страхования (InsurTech) продолжает динамично развиваться. Страховая индустрия исторически консервативна, но применение ИИ в сфере набирает обороты — уже в следующем году рынок InsurTech превысит 10 млрд долларов, а к 2030 году вырастет до 160 млрд долларов. «Хайтек» рассказывает о примерах применения ИИ в страховании и перспективах этой отрасли: https://hightech.fm/2024/04/10/strahovka-s-pomoshhju-ii-kak-tehnologii-delajut-strahovuju-otrasl-udobnee-i-jeffektivnee.

От себя добавим, что у нас тоже есть успешные кейсы, напрямую связанные со страхованием, например:
✅ Карты агентских участков для Росгосстраха: https://marketing-logic.ru/news/28
✅ Андеррайтинг и расчёт рисков для Cashdrive: https://marketing-logic.ru/news/69

Мы делимся с вами не только отраслевыми новостями и проектами, но и нашими исследованиями, которые посвящены доступности продуктов, услуг и инфраструктуры.

В этот раз мы проанализировали географическую доступность остановок общественного транспорта в российских мегаполисах. Все расчёты проходили в геоинформационной системе Atlas: выделили в отдельные полигоны все зоны доступности в радиусах 500 и 1000м от каждой остановки, после чего посчитали долю жителей.

В среднем 93% жителей российского мегаполиса живут в шаговой (до 500 м) доступности от остановки общественного транспорта. Если увеличить радиус до 1000 метров, то в него попадают уже 99% жителей. Для городов от 500 тысяч жителей до миллиона доли отличаются незначительно: 94% и 99% соответственно.
Полная таблица на сайте: https://marketing-logic.ru/news/74

Дорогие друзья! Мы поздравляем вас с майскими праздниками!
Попросили ИИ придумать соответствующую иллюстрацию, но не смогли выбрать, поэтому пусть будут сразу все четыре!
После всех праздников и выходных вернёмся со свежими кейсами и новостями!

⬇️ Пять атрибутов организации, управляемой данными:

1️⃣ Сбор всех релевантных данных. Здесь всё очевидно — нужно не упустить возможность собирать все необходимые данные из всех источников, которые у вас есть и которые могут быть полезными.

2️⃣ Бесшовная интеграция данных. Она способствует целостному анализу, так легче выявлять тенденции, скрытые в совокупности разрозненных источников данных. Это сложнее сделать, если приходится анализировать каждый источник данных отдельно.

3️⃣ Эффективное преобразование данных. Иногда некоторые или все данные, которые вы хотите проанализировать, поступают в форме, с которой сложно работать. Трансформация данных, или процесс преобразования данных из одной формы в другую, решает эти проблемы.

4️⃣ Аналитика данных в режиме реального времени. Это позволит вам выявлять и реагировать на самые свежие сведения, полученные из ваших данных. Если вы принимаете решения на основе отчетов, созданных месяц или год назад, вы можете упустить важную актуальную информацию.

5️⃣ Руководство данными и безопасность. При сборе, интеграции, преобразовании и анализе больших объёмов данных в режиме реального времени очень важно обеспечить их защищенность: что нужные люди имеют доступ к нужным данным, и их не могут просматривать те, кому не положено.

Благодаря современному стеку данных вам больше не нужно быть Amazon, способной с нуля создавать собственные решения на основе данных, чтобы воплотить в жизнь концепцию data-driven. И это отличная новость, поскольку она означает, что каждая организация может стать организацией, управляемой данными.
Источник: https://www.itweek.ru/bigdata/article/detail.php?ID=229321

Нас периодически спрашивают и клиенты, и журналисты, насколько полезны и доступны ИИ-технологии для малого и среднего бизнеса, а не только для корпораций. Cnews приводит наглядную статистику:

Согласно исследованию Аналитического центра НАФИ, почти половина представителей малого и среднего бизнеса в России (46%) считают полезными инструменты на базе искусственного интеллекта и нейросетей, среди ИT-директоров МСП так думают 75%.
➡️ 63% представителей малого и среднего бизнеса считают, что главная ценность инструментов на базе ИИ и нейросетей для бизнеса – это экономия рабочего времени.
➡️ 49% придерживаются мнения, что ИИ высвобождает свободное время у сотрудников, позволяя им выполнять больше задач. Более половины представителей МСП, согласных с тем, что ИИ экономит время, отметили, что с помощью ИИ-инструментов экономят от 3 до 10 часов в неделю.
➡️ Более трети представителей МСП (37%) подтвердили, что использование ИИ и нейросетей помогает оптимизировать бюджет компании, и что искусственный интеллект позволяет решать ранее недоступные задачи.
https://ai.cnews.ru/news/line/2024-05-20_kazhdyj_tretij_predstavitel

Машинное обучение и искусственный интеллект стали ключевыми инструментами в работе с Big Data: они позволяют обрабатывать данные, находить скрытые закономерности, прогнозировать тренды и принимать решения на основе полученной информации. Например, в бизнесе они помогают оптимизировать процессы, улучшать маркетинговые стратегии и принимать обоснованные решения на основе данных о потребителях и рынке. В медицине Big Data используется для предсказания заболеваний и разработки персонализированного лечения, в то время как в государственном управлении подобные технологии помогают оптимизировать работу государственных органов, повышать эффективность и прозрачность процессов.

👉 Поделились своей экспертизой с изданием ItWeek: https://www.itweek.ru/bigdata/article/detail.php?ID=229638&ysclid=lxioa441s0986068887

🏆 Marketing Logic в четвёртый год подряд вошла в ТОП-10 рейтинга портала TAdviser, оценивающего крупнейших поставщиков ГИС-решений по количеству значимых реализованных проектов!

«Геоаналитические решения — это специализация Marketing Logic, а наша разработка ГИС Atlas включена в федеральный реестр российского ПО. Мы с гордостью отмечаем, что наши разработки и экспертизу используют для развития бизнеса крупнейшие банки, такие как ВТБ, "Открытие", "Альфа-Банк", страховая компания "Росгосстрах", крупнейшая сеть лабораторий "Инвитро" и многие другие российские компании.

Мы признательны всем нашим компаниям-партнёрам за это доверие, а команде — за ежедневный труд и развитие», — говорит генеральный директор Marketing Logic Дмитрий Галкин.

И новость к выходным, если вы ещё не видели наш новый рейтинг мегаполисов России по доступности набережных и пляжей для жителей.

В ТОП-3 с максимальной пешеходной доступностью рекреационных зон у воды (до 1000 м) вошли Санкт-Петербург (60% жителей живут в одном километре или ближе), Нижний Новгород (57,8%) и Москва (53,3%). В ТОП-3 городов с минимальной доступностью вошли Пермь (15,5%), Красноярск (16,1%), Челябинск (19,9%).
Среднее значение для российских мегаполисов — 32.2%. Ожидаемо, что на расстоянии 500 метров от воды живёт меньшая доля горожан. В среднем это 9.2% жителей, а лидером среди мегаполисов становится Нижний Новгород.

Полный рейтинг: 👉 https://marketing-logic.ru/news/75

Друзья, если у вас есть партнёры или друзья-бизнесмены в Санкт-Петербурге и им нужна ГИС-экспертиза, у нас для них хорошие новости. Мы расширяем сотрудничество с Городским акселератором Санкт-Петербурга, и теперь его участникам доступен полный доступ к геоинформационной системе Atlas с более чем 5000 слоев данных с географической привязкой и точностью до каждого дома.
Напомним, что ГИС Atlas входит в реестр российского программного обеспечения и помогает компаниям открывать бизнес в наиболее благоприятных для этого локациях, развивать и трансформировать сеть с учетом спроса и активности и плотности конкурентной среды.

https://crpp.ru/novosti_crpp/gorodskoy_akselerator_sanktpeterburga_predostavit_uchastnikam_polnyiy_dostup_k_geoinformatsionnoy_sisteme_atlas__.html

От оплаты до коммуникации: ИИ проник почти во все бизнес-процессы ретейла

Как в мире, так и в России на рынке цифровизации ретейла продукты, созданные на базе искусственного интеллекта, стали основными ИТ-инструментами. Именно ИИ помогает собирать и анализировать информацию о покупателях, выстраивая эффективную коммуникацию. Большой обзорный материал CNews и основные тренды цифровизации:

✅ Будущее торговли — за гибридными форматами.
К этому подталкивает омниканальное поведение клиентов. Крупные розничные сети, сохраняя свое физическое присутствие, развивают собственные интернет-магазины.

✅ Самообслуживание покупателей и развитие технологий оплаты
Решения в зоне кассового самообслуживания, с одной стороны, должны ускорять и упрощать сервис для клиента, а с другой ― бороться с возможным мошенничеством. Здесь широко применяется распознавание изображений ― как для распознавания товаров, так и в технологиях оплаты по биометрии или QR-коду.

✅ ИИ ― в ценообразовании, персонификации и контроле доставки
Фокус на персонализацию предложений и сервиса определяет цифровизацию маркетинга. Не становясь назойливыми для покупателей, компании делают им более привлекательные предложения, благодаря эффективному анализу покупательских предпочтений с помощью ИИ и технологий больших данных.

✅ Особенности импортозамещения
На развитие ИТ в ретейле влияет отличие процесса импортозамещения в этой отрасли от других, например, от финансового сектора, где миграция на отечественные решения идет под воздействием регулятора. Ретейлеры же ориентируются на коммерческую выгоду и собственную оценку рисков.

✅ «Коробки» для малого бизнеса, облака и свои ИТ-подразделения
Эксперты отмечают, что сегодня крупные ретейлеры отчасти превращаются в ИТ-компании, закрывая ряд потребностей силами внутренних подразделений.
При этом часть экспертов ожидают, что и в перспективе многие из новых решений будут разрабатываться внутри ИТ-отделов крупных сетей, и эти продукты могут никогда не выйти на рынок. Другие спикеры обращает внимание на то, что игроки рынка e-commerce уже стали предлагать рынку ИТ-решения, созданные для собственных нужд: CRM, товарный учет и другие.

👉 https://www.cnews.ru/reviews/tsifrovizatsiya_ritejla_2024/articles/ot_oplaty_do_kommunikatsii_ii_pronik

Спорное утверждение, но от этого не менее смелое:

По оценке директора лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института Ананта Агарвала, сегодня 80 % работы крупного управленца можно смело поручить ИИ.

Роботы не заменят оперативников, руководителей низшего звена, потому что те нередко сами выезжают на место и придумывают нестандартные решения неожиданных задач. Но работа топ-менеджеров сродни игре в шахматы или компьютерную стратегию, где используемое мышление очень шаблонно и его легко моделировать.

При этом 43 % респондентов из числа менеджеров согласны с тем, что ИИ может взять на себя их работу. Еще 45 % признались, что уже принимают важные бизнес-решения, прибегая к консультациям с нейросетью ChatGPT.

👉 https://www.techcult.ru/technology/13863-ii-uzhe-pod-silu-zamenit-top-menedzherov

Внедрение ИИ в организации требует не только практических знаний об этой технологии — это только первый шаг. Согласно опросу 1600 ИТ-специалистов, проанализированному компанией SAS, большинство организаций и их ИТ-отделов просто еще не готовы к работе с ИИ, особенно менеджеры и топ-менеджеры, которые контролируют ресурсы для развития. Кроме того, они еще не располагают необходимыми навыками, инструментами и решениями.

Авторы исследования выделяют следующие требования к успешной реализации ИИ-проектов:
1️⃣ Интеграция ИИ
2️⃣ Защита данных
3️⃣ Заслуживающие доверия и объяснимые результаты
4️⃣ Усиленное управление
👉 https://www.itweek.ru/ai/article/detail.php?ID=229897

🟩 Внедрение ИИ-систем — это сложный и комплексный процесс, мы писали о трудностях при внедрении несколько лет назад и можем только подтвердить, что несмотря на меняющиеся технологии, этот наш материал остаётся очень актуальным, вот небольшая цитата из него:

«Объективно мы не могли сделать из всех сотрудников программистов, аналитиков и специалистов по машинному обучению, поэтому рядом с основным ядром ИИ мы создавали «маленького брата», который понятно объяснял принятое решение в понятных метриках на основе тех фактов, которые не вызывают недоумения или отторжения у человека. Это существенно сократило время внедрения и сняло многие возражения, так как большинство сотрудников видели основные этапы работы системы, и это укладывалось в привычные для них логику и алгоритмы принятия решений».

👉https://marketing-logic.ru/news/12

Новость, вероятно, описывающая будущую повседневность: компания Perceptive из Бостона представила первого в мире робота-стоматолога, который под управлением искусственного интеллекта смог самостоятельно провести процедуру на зубах живого человека. Созданный в Perceptive робот выполняет процедуру опиловки зубов для установки коронки за 15 мин вместо обычных двух сеансов по одному часу.
▫️Источник на русском языке: https://3dnews.ru/1108821/nadelyonniy-ii-robotstomatolog-moget-bezopasno-opilit-zubi-dage-vertyashchemusya-patsientu?ysclid=lzhfot1lw43949168
▫️Новость на английском: https://newatlas.com/health-wellbeing/robot-dentist-world-first/

Очень интересный материал на ITWeek о «машинном разобучении» и почему это важно. Если коротко, оно позволяет моделям ИИ эффективно «забывать» выбранные фрагменты обучающей информации без негативного влияния на их производительность — и, что самое важное, без необходимости переучивать их с нуля, что может быть дорогостоящим и трудоёмким.

Но выборочное удаление данных из модели ИИ не так просто осуществить, как удаление файла с жёсткого диска компьютера. Многие модели функционируют как необъяснимые и сложные «чёрные ящики», что делает машинное разобучение столь же нереальным, как удаление ингредиента из уже испечённого торта.

Тем не менее, подобная функция «разобучения» будет становиться все более важной по мере развития этических соображений и правил, связанных с ИИ, особенно применительно к вопросам безопасности или конфиденциальности, проблемам вредных предубеждениях, устаревшей или ложной информации или небезопасного контента.
https://www.itweek.ru/ai/article/detail.php?ID=230122

Термин «коллапс модели» относится к гипотетическому сценарию, при котором будущие системы ИИ деградируют, потому что обучаются на данных, генерируемых ИИ.

Исследователи обнаружили, что без высококачественных человеческих данных системы ИИ, обученные на созданных ИИ данных, становятся все глупее и глупее, поскольку каждая модель учится на основе предыдущей.

Фактор поиска и отбора подходящих данных действительно стал проблемой. Например, чтобы обучить GPT-3, OpenAI понадобилось более 650 миллиардов английских слов текста — примерно в 200 раз больше, чем вся английская «Википедия». Но для этого требовалось собрать почти в 100 раз больше исходных данных из интернета и 98% которых было затем отфильтровано и отброшено.

Статья полностью: https://www.techinsider.ru/news/news-1656321-chto-takoe-kollaps-modeli-chem-on-ugrojaet-razvitiyu-ii-i-cheloveka/

50,2% россиян считают, что искусственный интеллект влияет на сферу их занятости и работу. 76,6% полагают, что эволюция ИИ несет в себе положительные изменения, видят негатив в развитии нейросетей 23,4%.
Ответы респондентов на вопрос «В каких сферах ИИ способен помочь людям быть эффективнее?» распределились следующим образом: ИИ полезен в таких сферах, как программирование (62,2% опрошенных), инженерные специальности (51,5%), финансы (47,5%), транспорт и логистика (47,3%), наука (43%), медицина (40,3%), торговля и сфера услуг (38,4%), организация процессов управления (38,3%), в военных специальностях (28,3%).
В то же время эффективность ИИ в таких сферах, как спорт и развлечения, гуманитарные науки и искусство, отметило наименьшее число респондентов — 12,3% и 19,8% соответственно.
https://ai.cnews.ru/news/line/2024-08-28_rossiyane_rasskazalikak

Развитие нейросетей и технологий ИИ в целом обычно связывают с потенциальной потерей или сокращением рабочих мест, что верно только отчасти, но сейчас не об этом: если не бояться технологий, а использовать их, то они уже помогают зарабатывать больше, и речь идёт не о компаниях и корпорациях, а о специалистах.

«Авито Работа» провела опрос более 7000 работающих россиян, чтобы выяснить их отношение к искусственному интеллекту и нейросетям. По итогам опроса выяснилось, что треть (33%) опрошенных, которые знают об ИИ и нейросетях, используют эти инструменты для получения дополнительного дохода.

В среднем респондентам, которые берут дополнительные проекты или подработку и используют для их выполнения ИИ и нейросети, удавалось повысить свой ежемесячный доход на 41%.
👉 https://www.cnews.ru/news/line/2024-09-20_avito_rabota_rossiyane

Шведская королевская академия наук присудила Нобелевскую премию по физике 2024 года Джону Хопфилду и Джеффри Хинтону. Ученых наградили «за основополагающие открытия и изобретения» в области машинного обучения и нейросетей

https://www.rbc.ru/society/08/10/2024/6704edfc9a794745f47aad4c

ИИ влияет на развитие практически всех направлений бизнеса. Иногда СМИ заставляют взглянуть на далекие от нашей сферы, но тем удивительнее посмотреть, что цифровая трансформация затронула и эти области.
РБК рассказывает, как искусственный интеллект меняет модную индустрию. Ключевые факты, на наш взгляд:

✅ McKinsey спрогнозировала, что использование искусственного интеллекта может добавить от $150 млрд до $275 млрд к операционной прибыли сектора моды в течение следующих 3–5 лет.

✅ Одна из самых популярных ИИ-технологий — это генеративные модели, такие как GANs (Generative Adversarial Networks). Эти нейросети могут обучаться на огромных наборах данных изображений, а затем создавать новые, уникальные принты.

✅ ИИ активно применяется для создания цифровых моделей — виртуальные персонажи могут демонстрировать одежду, участвовать в рекламных кампаниях и представлять бренды в цифровой среде.

✅ ИИ может помочь и с выбором одежды — проанализировать физические данные пользователя, такие как фигура, рост, цвет кожи и волос, и на основе этих данных рекомендовать одежду, которая лучше всего подходит для его внешности.

Подробнее на РБК:
https://trends.rbc.ru/trends/industry/6720bb5d9a7947638317dce6