Сообщить об ошибке на сайте
URL
Ошибка
Иннополис

Представь себе поиск по видео, который находит с большой точностью именно то, что ты искал. Вот набираешь «сцена из Титаника Ди Каприо Уинслет», и YouTube находит именно ту самую сцену на корабле. А не интервью актёров 2011 года, пародию на трейлер фильма и признание в любви к Ди Каприо. Круто? Да. Сотрудники лаборатории Университета Иннополис тоже так считают.

Лаборатории машинного обучения и представления знаний ещё только четыре месяца, а от планов уже захватывает дух. Их проект — распознавание активности людей по произвольным видеоданным — обещает масштабно расширить возможности поиска по видео, и стать частью систем безопасности.

В лаборатории ребята разрабатывают такие технологии, которые вне зависимости от источника видео (камера, веб-камера, мобильный телефон, камера видеонаблюдения на улице) смогут понять, что именно происходит на экране и в какой среде. И определить, на какую камеру была сделана съёмка. В конечном итоге это поможет из произвольного видеопотока получать семантический набор — текстовую, алгоритмическую или как-то иначе структурированную аннотацию того, что происходит на видео.

Самое главное слово здесь — «произвольный». Технологии определения людей, опознавания лиц и типов сцен уже существуют, но они, как правило, имеют большие ограничения по области применимости. К примеру, есть замечательный алгоритм, который с очень высокой точностью (порядка 97%) умеет выделять людей на видео и отслеживать их перемещения, но только если их снимают сбоку и на пешеходном переходе. Или технологии компания Systemax — бывший TigerDirect — которая занимается наблюдением и детектированием объектов.

hightech.fm / Леся Полякова

Проект, который реализует лаборатория Университета Иннополис, следует стратегии агрегирования: собрать ключевые технологии распознавания видео вместе и научить их сосуществовать с максимальной эффективностью. При этом в результате этой работы участники проекта рассчитывают получить новую уникальную технологию.

Станислав Протасов работает в лаборатории машинного обучения и представления знаний. После восьми лет ИТ-индустрии, 3,5 из которых прошли в компании Parallels, он понял, что его манит научная деятельность и преподавание. Так из Москвы он перебрался в строящийся город-спутник.

Как рассказал нам Стас, очевидное применение их проекта — автоматическая аннотация видео в поисковиках. Если прогнать видеоархив через такие алгоритмы, мы получим аннотированные видео. То есть все видеозаписи, которые лежат, например, на YouTube, будут проанализированы, и мы получим описание, что и в каком видео происходит. Это позволит нам искать видео по самому его содержанию, а не по заголовкам, аннотациям и субтитрам, как работает технология сейчас.

hightech.fm / Леся Полякова

Второй вариант применения — алгоритмы-детекторы. Это когда у нас есть произвольный видеопоток, и мы можем в реальном времени определять происходящее и сразу принимать какие-то решения. Так можно проводить видеонаблюдения в городской среде, в рамках системы безопасности, мониторинг публичных акций — что может быть интересно для национальной безопасности страны.

Или, к примеру, технология позволит на основе анализа изображения понять, что рабочий идёт по стройке без каски и выписать ему штраф.

Ещё одно практическое применение, родительский контроль: алгоритмы помогут понять, является видео-контент допустимым для детей или нет.

Ещё с помощью таких алгоритмов можно будет искать по видео-архивам на своём собственном компьютере. Хочешь найти и пересмотреть момент, как ты на свой пятый день рождения задуваешь свечки на торте? Пожалуйста, дело пары секунд.

Или поиск по упоминаниям в видео. Можно будет запросто узнать, кто, когда и в каком именно видеоролике засветился.

Лидер лаборатории, профессор Адил Хан, получил степень кандидата наук по компьютерной инженерии в университете Кьюнг Хи. Там же, в Южной Корее, с 2011 года А.Хан является профессором и ведущим исследователем в университете Аджу. 10 лет он посвятил изучению методов машинного обучения. До появления в Университете Иннополис, профессор Хан являлся исполнителем и руководителем проектов, к примеру, для правительства Кореи и компании Samsung, посвященных приложению машинного обучения к сфере мониторинга состояния здоровья и поведения человека.

hightech.fm / Леся Полякова

В разработках очень деятельное участие принимают и студенты университета Иннополис. Недавно один из них выиграл грант «Умник».

Стас считает, что существование лабораторий это наиболее важный элемент в обучении: «Одно дело — учить интересные теоретические вещи, но студенту иногда трудно понять, как они соотносятся с практикой. А другое — видеть, как те знания, которые ты получаешь на лекциях, превращаются в прикладные продукты и технологии, за которыми стоит наше будущее и настоящее».

Сейчас у проекта есть прототип. Он умеет определять типы сцен на видео — горы это, море или город. И почти закончен кусочек по распознаванию лиц.

Как рассказал нам Стас, первый год выделен на изучение контекста: «Мы будем пытаться извлечь максимальное количество полезной информации из видео и компенсировать те проблемы, которые есть — дрожание камеры, смазанное изображение, плохая освещённость».

Сейчас проект проходит кипучую начальную стадию. Ребята активно подаются на гранты и ищут инвесторов. С появлением дополнительного финансирования, они смогут конвертировать свои решения в промышленный продукт. Сейчас бизнес-план проекта находится на анализе в фонде «Иннопрактика», в Российском научном фонде. К августу 2016 года команда проекта планирует выпустить альфа-версию продукта.

Стас рассказал, что наука и бизнес порой говорят на разных языках. Бизнес мыслит категориями успешности, прибыльности, монетизируемости, выхода на окупаемость. А учёные не могут понять, зачем они должны думать о каких-то странных цифрах, если они собираются сделать науку, которая изменит мир. И на этом стыке существует большая проблема: учёные хотят делать то, что будет менять мир в будущем, а бизнес — продукт, который сможет сделать локальное изменение, но здесь и сейчас.

Но у проекта лаборатории машинного обучения и представления знаний есть все ресурсы для того, чтобы решить и эту проблему. Проект по распознаванию активности людей по произвольным видеоданным и его возможности практического применения кажутся настолько масштабными, что невольно удивляешься, как это смогут сделать вот эти несколько замечательных улыбчивых человек, сидящие где-то в стенах Университета Иннополис. Но они уверены, что смогут.

Фото: hightech.fm / Леся Полякова
Подписывайтесь на наши каналы в Telegram

«Хайтек» - новости онлайн по мере их появления

«Хайтек» Daily - подборки новостей 2 раза в день

перейдите по одной из ссылок и нажмите кнопку Join
Энди Рубин: «ИИ-смартфон станет виртуальной копией пользователя»
Мнения
«Дни двигателя внутреннего сгорания сочтены»
Транспорт будущего
Wal-Mart запатентовала летающий склад-дирижабль
Идеи
Один день на крупнейшей в мире китайской биткойн-шахте
Криптовалюты
Образование
Несовершеннолетний биткойн-миллионер предложил реформу образования
ИИ научился видеть скрытые аналогии
Обучение машин
В России разработано оптоволокно с квадратной сердцевиной
Оптика
«Блокчейн передаст власть над играми в руки геймеров»
Технологии игр
В Китае начал работу киберсуд по интернет-делам
Идеи
Система распознавания речи Microsoft установила новый рекорд
Распознавание речи
ИИ научился считывать намерения людей
Искусственный интеллект
Чистая энергетика
Возобновляемая энергетика принесла экономике США до $113 млрд
Facebook запатентует очки дополненной реальности
Тренды
NuTonomy запустит в Сингапуре сервис роботакси в 2018 году
Беспилотные автомобили
Южная Корея построит в Египте гигантскую умную ферму за $10 млрд
Тренды
Испытан первый в мире электрогенератор на океанических течениях
Возобновляемая энергетика
Мнения
«Алгоритмам нельзя внушить представление о справедливости»
Sony поможет новичкам разрабатывать ИИ
Искусственный интеллект
«ИИ будет двигателем четвертой технологической революции»
Кейсы
Стартап Made in Space напечатал радиационный щит прямо на борту МКС
Обитаемый космос
В 2018 году мировая солнечная энергетика прибавит 100 ГВт
Мнения
Термомагнитная стимуляция мозга заставила мышей двигаться против воли
Идеи
В Шотландии построят самую большую в регионе солнечную электростанцию
Солнечная энергетика
Глава Ford: «До полноценных робомобилей пока далеко»
Мнения
Искусственная матка будет создана после 2020 года
Идеи
Комиссия по ценным бумагам и биржам США будет регулировать ICO
Криптовалюты
Тренды
Все, что нужно знать про биткойн
Берлинский финтех-стартап помог европейцам инвестировать €4 млрд
Финансовые стартапы
Правительство Австралии установит контроль над обменниками криптовалют
Криптовалюты
Изобретена резина, которая не боится проколов
Новые материалы
Разработан метод стирания страшных воспоминаний
Идеи
Тайвань просит Tesla построить на острове хранилище энергии
Хранение энергии
Военные дроны
Оружейная компания установила на квадрокоптер пулемет
США установили рекорд по числу проданных роботов
Кейсы
Toyota запатентовала невидимые боковые стойки
Автомобили будущего
Идеи
Солнечные стеклоблоки обещают революцию в строительстве
В Казани пройдет IoT World Summit Russia 2017
Тренды
Hyundai представила водородный кроссовер нового поколения
Электромобили
Микроботы с антибиотиками вылечили желудочную инфекцию
Идеи
Nikola Motor займется солнечными панелями в подражание Tesla
Тренды
Fiat Chrysler вошел в консорциум по разработке робомобилей
Беспилотный транспорт
На орбите Земли появятся биткоин-спутники
Биткоины
Ричард Брэнсон: «Государства способны платить людям БОД»
Мнения
Идеи
Гидропонная ферма выращивает 54 тонны томатов в неделю
Китай отказался от строительства угольных электростанций на 150 ГВт
Кейсы
iPhone сможет проводить экскурсии в AR
Тренды
Разработчики приложений для Alexa начнут получать за них деньги
Кейсы
Pelecoin теперь позволяет майнить сразу несколько криптовалют
Криптовалюты
В Швейцарии начнут продавать бургеры из насекомых
Еда будущего
Электромотоциклы
Концерн «Калашников» представил электромотоцикл для полиции
Почему в Японии не боятся роботов, отнимающих рабочие места
Роботизация
Рынок хранения электроэнергии в США вырастет в десять раз к 2020 году
Хранение энергии