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 3 раза в день

ИИ может испортить карьеру юристам и адвокатам
Автоматизация
Разработан анализ крови, выявляющий 2 типа рака
Борьба с раком
Возняк и Серф конгрессменам: «Вы не понимаете, как работает Интернет»
Интернет для всех
Blue Origin осуществит первый коммерческий запуск в 2018 году
Кейсы
«У Amazon или Facebook в 2018 году появится свой банк»
Прогнозы
Электромобили
Германский автопром не сможет перейти на выпуск только электромобилей
Ford в 2021 году представит беспилотный гибрид
Кейсы
«Биткойн — это свидетельство недоверия к существующей системе»
Блокчейн
IBM выложила в сеть код для разработки ИИ-приложений
Искусственный интеллект
Квантовые технологии
Выполнено ключевое условие для создания квантового интернета
Напечатанные микроволокна помогут выращивать органы
Медицина будущего
Венгерский разработчик беспилотных систем готов бросить вызов Waymo
Беспилотники
Indiegogo поможет проводить ICO
ICO
Всемирный банк прекратит инвестиции в нефть и газ после 2019 года
Тренды
«Пример Китая показывает, что миру не нужна Кремниевая долина»
Мнения
«Я был не прав, когда продал свой биткойн за $140»
Криптовалюты
Российские ученые предложили заменитель золота для оптоэлектроники
Электроника
Synaptics представила бескнопочный аналог Touch ID
Тренды
«Только лень и незнание английского мешают развиваться профессионалу»
Иннополис
В США будут сажать за управление дроном в состоянии опьянения
Дроны в законе
Тренды
В мире строится 26 мегафабрик по производству аккумуляторов
Новый биопринтер печатает клетки для пересадки больным диабетом
Биотехнологии
Павел Дуров заработал $35 млн на биткойнах
Криптовалюты
Монополии Tesla на рынке солнечной кровли приходит конец
Идеи
Google Home научилась синхронизировать устройства умного дома
Умный дом
Искусственный интеллект
Ученые заглянули в «сознание» нейросети
Crispr применят для лечения наследственых заболеваний
Идеи
Чили становится центром дешевой возобновляемой энергетики
Тренды
Британские спецслужбы оценят риски биткойна
Блокчейн
Китайцы научились обходить запрет на торговлю биткойнами
Блокчейн
ИИ выведет систему образования из кризиса
Тренды
Создана новая технология 3D-печати более прочной и пластичной стали
3D-технологии
Блокчейн
«Люди берут кредиты, чтобы купить биткойны»
Готовимся к ICO. Инструкция, часть 2
ICO
Немецкие ученые разработали стабильный квантовый вентиль из кремния
Квантовые компьютеры
В МТИ разработали прибор, который избавит пациентов от уколов
Медицина будущего
Доказана эффективность лечения рака генно-модифицированными клетками
Борьба с раком
Мнения
Бывший вице-президент Facebook: «Соцсети разобщают людей»
2D-игры помогут выявить опасные наклонности алгоритмов
Идеи
Новый бионический протез управляет каждым пальцем по отдельности
Медицина будущего
Microsoft выпустила язык квантового программирования Q#
Квантовые компьютеры
Первая VTOL-гонка пройдет в 2019 году в австралийской пустыне
Летающие автомобили
Deloitte предсказывает рост киберспорта, цифровых транзакций и AR
Прогнозы
Искусственная ДНК помогает бороться с неизлечимым заболеванием
Биотехнологии
Россия выступила против добычи ископаемых на астероидах
Тренды
Новая стратегия уничтожения бактерий, вызывающих хронические инфекции
Медицина будущего
Электроника
Открыт новый метод получения электричества
Шесть областей, в которых люди уже проиграли ИИ
Обучение машин
В Иннополисе стартовал первый чемпионат DigitalSkills
WorldSkills