​Что в итоге получили команды, а что приобрели партнеры интенсива, две недели обучавшие участников, разбирался Indicator.Ru. 

Из 1787 подавших заявки на «Архипелаг» команд почти половина представляли вузы. В итоговом списке прошедших отбор и подготовительную программу оказались 797 проектов. Команды сильно отличались и уровнем подготовки — от опытных компаний, для которых заявленный проект был новой ветвью уже работающего бизнеса, до старшеклассников и студентов, — и по масштабам задуманного, и по стадии развития проектов. Общим для команд был, пожалуй, только интерес к технологиям искусственного интеллекта. 

Значительная часть проектов были связаны с разработкой технологий по распознаванию текстов, изображений, объектов реального мира. Например, команда Z-Union обучила модель распознавать по данным компьютерной томографии степень поражения легких при COVID-19. Такая система-помощник врача пригодится не только в пандемию: в мире, увы, достаточно болезней с похожими симптомами. Например, туберкулез легких. Это только один пример проекта по анализу медицинских визуальных данных, но на самом деле их были десятки — для работы с УЗИ, с рентгеновскими снимками, с обычными фотографиями со смартфона. Были и другие медицинские проекты, например система дистанционного контроля здоровья и поведения малоподвижных людей PULSSIR. Разработанный командой прототип датчика не записывает видеоизображение, что позволяет сохранить приватность, но собирает данные, по которым обученная модель может определить, что человек упал, задыхается или переживает сердечный приступ. Присутствовал, конечно, и ряд проектов по анализу видеоизображения с разными целями — от определения вовлеченности участников Zoom-встреч до анализа реакции прохожих на рекламный щит. 

Среди проектов с потенциальным промышленным применением много идей для беспилотного транспорта — и роботы для доставки, и системы навигации, и разнообразные детали для беспилотников. Например, команда EMIIA предложила новую систему машинного зрения, основанную на распознавании отраженных электромагнитных волн. Беспилотник с таким радиозрением сможет «видеть» сквозь преграды. Кроме того, систему можно установить на достаточно простые машины — она не требует таких вычислительных мощностей, как распознавание видеоизображений. А система RMS разрабатывается для управления роем складских роботов, что упростит сбор заказов для покупателей. В перспективе ИИ может ворваться в самые неожиданные сферы экономики, как показывает проект Dilibrium Innovations по обучению модели следить за ростом форели на фермах. 

Немало было и проектов по автоматизации очень «человеческих» сегодня сфер занятости: рекрутинга, копирайтинга, перевода, психологической помощи, обучения. Сервис Speakatalka дает возможность изучать иностранный язык в «живом» диалоге с ИИ. Сразу несколько команд обучили свои модели вести диалог за исторических персонажей, например Пушкина. Платформа Sever.AI облегчает труд рекрутеров за счет автоматической оценки навыков по резюме и анализа видеоинтервью, а сервис GoRecruit формирует рейтинг соискателей. Необычный проект SensoryLab заменит интуицию продавца-консультанта в подборе парфюма по нейрофизиологической реакции покупателя на различные ароматы, а алгоритмы ruki.AI создают идеальные описания для товаров в интернет-магазинах. Если все идеи участников «Архипелага» воплотятся в жизнь, рутинного труда для людей почти не останется. Например, сервис Dbrain умеет превращать в структурированные данные информацию из паспортов, договоров и других документов, даже заполненных вручную. 

Одно из главных преимуществ онлайн-интенсива заключалось в том, что было не важно, в каких частях страны находятся все эти команды. В акселераторе из Новосибирска могли встретиться и обменяться знаниями проекты из Сибири и европейской части страны. Новые команды, например, для конкурса по DataScience объединяли участников из разных городов, а 16-летний продвинутый школьник мог получить серьезное предложение о работе. Такое стирание географических и возрастных различий помогло стартапам существенно расширить сеть контактов. Наряду с возможностью пообщаться со столичным экспертом, к которому в других условиях пришлось бы ехать через всю страну, немаловажным оказалось общение с другими представителями своих регионов.​ 

Одна из основных сложностей для стартапов в том, что, если они не находятся в Москве или в Питере, им очень тяжело найти правильные контакты, организовать свой нетворк, найти партнеров, экспертов. Иногда даже в одном вузе, если говорить про студентов, люди не знают о том, что у них экспертиза буквально под боком. 


Анастасия Морозова 

Директор департамента по развитию технологических сообществ и партнерств «Платформы НТИ» 

Некоторые команды нашли новых клиентов и даже инвесторов в своих же городах — раньше они никогда не сталкивались на подобных площадках, а на «Архипелаге» обнаружили взаимный интерес. 

«Это еще раз показало, как важно формировать сообщества вокруг новых технологий и рынков. К началу пандемии вокруг каждого рынка НТИ уже существовали группы связанных экспертов, проектов, специалистов, но они распределялись по регионам. События по сквозным технологиям, такие как "Архипелаг", дают новую основу для связи этих горизонтальных сообществ», — отметила Морозова. 

К полноценному сообществу в сфере ИИ, конечно, за один двухнедельный интенсив участники не пришли, но первый шаг к нему сделали. 

В финал «Архипелага» вышли 100 проектов из 625 активных команд-участниц, и 10 стали победителями интенсива: 

Agro.Click — Система поддержки принятия решений в сельском хозяйстве 
Scanderm — проверка симптомов COVID-19 
Система поддержки принятия решений в области психиатрии 
Система предиктивной аналитики AWTOR 
AliveBe — спортивные онлайн соревнования 
Конструктор систем искусственного интеллекта IONDV. Artificial Intelligence Framework 
ASSI Start — облачная AI-экосистема для старта и развития бизнеса 
Нейрокибернетический конструктор с «Emotion AI» 
Цифровая Россия — Сервис подбора деловых контактов и рекомендаций для решения бизнес-задач 
EORA MAGE: поиск товаров по фото для e-commerce 

Организаторы в Платформе НТИ и Университете 20.35 считают, что реальных победителей гораздо больше. Далеко не все команды стремились выйти в топ рейтинга. Некоторые сосредоточились не на акселерации, а на поиске новых участников. Другие прошли оценку для получения инвестиций в институтах развития. Сегодня подача заявок туда — это сбор большого пакета документов, и они дублируются для разных организаций. Ускоренная процедура этой оценки — одно из важнейших новшеств «Архипелага». Там впервые отработали бесшовную систему с максимально простым «клиентским путем» стартапа. Вся необходимая информация о проекте и его команде содержалась в цифровом профиле, и оттуда ее смогли получить эксперты Фонда содействия инновациям и Фонда «Сколково». По ускоренной процедуре за время интенсива прошли оценку 228 проектов. 80 из них рекомендованы к финансированию по программе «Старт-Цифровые технологии» Фонда содействия инновациям. 30 станут резидентами «Сколково». 

В будущем эта система должна развиваться, чтобы еще больше институтов развития и потенциальных инвесторов могли получить информацию о проекте без лишних усилий со стороны его команды, говорит генеральный директор Университета 20.35 Нина Яныкина

«Конечно, не все так просто — если делать цифровые профили проектов доступными неограниченному числу партнеров, это потребует специальных решений по обработке персональных данных участников», — пояснила она. 

Не все идеально пока и по интерфейсу для экспертов институтов развития. Доработка бесшовного взаимодействия будет продолжаться для проектов по разным направлениям, не только по искусственному интеллекту. Финальный образ — масштабная цифровая среда, где каждый заинтересованный участник экосистемы НТИ, будь то стартап, инвестор, эксперт или специалист, может найти нужных людей и связаться с ними, договориться о конкретной сделке. 

Другие участники формирующегося вокруг технологий ИИ рынка проектов и компетенций — индустриальные и образовательные партнеры «Архипелага». Для тех и других интенсив стал возможностью показать себя, выстроить свою репутацию в технологическом сообществе. Для компаний, помимо прочего, «Архипелаг» стал точкой доступа к интересным проектам (их технологии можно купить или принять на работу всю команду стартапа как самостоятельный отдел), к компетентным людям, к новым решениям. 

«Университеты тоже заинтересованы в кадрах, но не менее важна для них информация о востребованных компетенциях: какие специалисты нужны стартапам, чего ждут от поставщиков кадров крупные компании, какие лаборатории и мастер-классы популярны у начинающих и опытных специалистов по ИИ. Это ценная обратная связь от рынка», — отметила Яныкина.​ 

Так, результаты «Архипелага» будут использоваться для разработки образовательных и профессиональных стандартов по профессиям будущего. 

«Архипелаг» дал нам большой пласт содержательной информации о востребованности компетенций, квалификаций, технологических решений и сфер применения ИИ. Университеты могут интегрировать это и в свою традиционную деятельность, и в ускоренные форматы — программы дополнительного образования, онлайн-курсы на Coursera и других цифровых образовательных платформах.


Нина Яныкина 

Генеральный директор Университета 20.35 


Автор:  Indicator.Ru 

Источники

"Большой пласт содержательной информации"
Индикатор (indicator.ru), 19/01/2021

Похожие новости

  • 01/10/2020

    В Минобрнауки России разработали проект концепции научного обеспечения выполнения Доктрины продовольственной безопасности РФ

    Документ ориентирован на один из ключевых параметров Доктрины – достижение уровня 75% обеспеченности семенами отечественной селекции – и содержит меры по введению высокого агротехнического стандарта в селекции и семеноводстве по каждой стратегической сельскохозкультуре, а также переход на единые цифровые решения, создание Центра анализа генома и другие.
    839
  • 03/03/2021

    Нейронную сеть научили определять пористость почвы на изображениях рентгеновской томографии

    ​Ученые проверили, может ли нейросеть эффективно определять пористость и строение почвы по изображениям рентгеновской томографии. Часто невозможно оценить эти параметры без вмешательства человека, так как современные методы обработки изображений с участием оператора часто приводят к ошибкам.
    90
  • 28/12/2020

    Стадный инструмент: ученые создали систему анализа поведения коров по видео

    Российские ученые создали компьютерную систему для удаленного анализа поведения коров. Программный комплекс при помощи видеокамеры фиксирует каждое движение животного. На основе этих данных компьютер выделяет паттерны поведения, по которым можно оценивать состояние физического и психического здоровья стада.
    355
  • 08/12/2020

    Инновационный студенческий проект цифровой агро-диагностики на основе информационно-аэрокосмических технологий и искусственного интеллекта

    ​Проект был основан в 2019 году. Сейчас в команде находятся студенты разных ВУЗов РФ - МГУ, МАИ, ИТМО, ТГУ, НГУ, РУДН. Мы принимаем активное участие в различных научно-исследовательских конференциях, хакатонах, грантовых конкурсах и программах.
    438
  • 05/02/2021

    VI Международная научная конференция «Проблемы промышленной ботаники индустриально развитых регионов»

    ​В рамках мероприятий Года науки и технологий в Российской Федерации  Кузбасский ботанический сад Федерального исследовательского центра угля и углехимии СО РАН (ФГБНУ "ФИЦ УУХ СО РАН") и Сибирский Федеральный Научный Центр Агробиотехнологий РАН приглашает Вас принять участие в VI-й Международной научной конференции «Проблемы промышленной ботаники индустриально развитых регионов», которая состоится 5-7 октября 2021 года.
    474
  • 20/01/2021

    Как беспилотники и модифицированные бактерии развивают сельское хозяйство?

    О важности сельского хозяйства можно говорить много – эта область оказывает большое влияние на ключевые сферы жизнедеятельности человека: от экономики до вопросов устойчивого развития окружающей среды.
    191
  • 20/01/2021

    В конкурсе научных проектов «БайСтади» отмечен Новосибирский ГАУ

    В этом году, несмотря на ограничения, вводимые в учебный процесс в связи с пандемией COVID-19, проект «БайСтади» по-прежнему пользовался популярностью у студентов Новосибирского ГАУ. На этот раз было подано 20 заявок на конкурс, а в период с 2017 по 2020 год от универститета участвовало 55 человек.
    230
  • 26/11/2020

    Конференция «Вавиловские чтения - 2020» завершила свою работу

    26 ноября 2020 года на базе ФГБОУ ВО Саратовский ГАУ завершила свою работу международная научно-практическая конференция «Вавиловские чтения - 2020». В этом году она была  посвящена 100-летию открытия закона гомологических рядов и 133-летию со дня рождения академика Н.
    306
  • 17/11/2020

    ГПНТБ СО РАН: Архив будущего агронауки

    ​В Новосибирске создаётся самый масштабный архив российских исследований в области сельскохозяйственных наук. Агрегатором научной информации выступила ГПНТБ СО РАН.  Исторически Государственная публичная научно-техническая библиотека СО РАН не занималась сельскохозяйственным направлением.
    685
  • 10/02/2021

    Приём заявок на организацию и проведение региональных и финальных этапов Всероссийского конкурса «АгроНТИ-2021»

    ​Фонд содействия инновациям принимает заявки на участие в конкурсе «Организация и проведение региональных и финальных этапов Всероссийского конкурса «АгроНТИ-2021». Цель Всероссийского конкурса «АгроНТИ»: Ознакомление и вовлечение обучающихся образовательных организаций, расположенных в сельской местности, в работу над технологическими приоритетами Национальной технологической инициативы (НТИ), в том числе, применение цифровых технологий в сельском хозяйстве, задачам роботизации АПК, использование беспилотников в сельском хозяйстве.
    237