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

Британские инженеры предлагают питать поезда солнечной энергией
Энергия солнца
Samsung разработала человекоподобного робота Saram
Роботехника
В Лондоне общественный транспорт можно будет вызвать, как такси
Идеи
Майкл Пенс призвал упростить выдачу лицензий на космические запуски
Частный космос
Daimler запустит производство тяжелой электрофуры eActros в 2021 году
Электротранспорт
AT&T назвала города США, в которых сеть 5G появится уже в 2018 году
Переход на 5G
Интернет вещей
ARM интегрировала новый формат SIM-карты сразу в мобильный процессор
Создан терапевтический гель против рака
Борьба с раком
Разработан мемтранзистор — гибрид мемристора и транзистора
Микроэлектроника
Космические планы
Запуск интернет-спутников от SpaceX переносится на неопределенный срок
«Умная» куртка использует ИИ, чтобы регулировать температуру
Одежда будущего
Стартап позволит совершать сделки с криптовалютой в тайне
Блокчейн
Renault построит «умную» энергосистему на острове в Португалии
Тренды
К 2030 треть всей производимой энергии в Европе должна быть чистой
Чистая энергия
Илон Маск покинул совет директоров OpenAI
Кейсы
Борьба со старением
Раскрыт механизм омоложения мозга переливанием крови
Балеарские острова перейдут на возобновляемую энергетику к 2050 году
Тренды
«Чистые» источники обеспечат 75% энергии в Южной Австралии к 2025 году
Тренды
«Мы должны прекратить притворяться, что ИИ не лишит людей работы»
Искусственный интеллект
Ученые впервые зарядили смартфон лазером с расстояния 4 метра
Беспроводная зарядка
Nokia запускает платформу для умных городов и IoT
Умный город
Городские фермы могут приносить до $160 млрд ежегодно
Города будущего
Исследователи объединили AR, 3D-печать и робототехнику
Тренды
Испанский стартап представил бумажные одноразовые батареи
Экологичные технологии
Boston Dynamics показала противостояние человека и робота
Робототехника
Возобновляемая энергетика
Прошел испытания первый в мире воздушный солнечный реактор
Boeing стандартизирует 3D-напечатанные запчасти для самолетов
3D-технологии
GoldX — первая криптовалюта, отвечающая законам шариата
Криптовалюты
Финляндия начнет выдавать стартап-вид на жительство
Тренды
Иранский инженер создал легкий электробайк с дальностью хода 80 км
Транспорт будущего
Google запустила собственный платежный сервис
Кейсы
Глава Банка Англии: «Биткойн не состоялся как валюта»
Криптовалюты
Нанотехнологии
Открыты материалы, которые совершат революцию в электронике
Китай впервые обошел США по объему инвестиций в ИИ-стартапы
Искусственный интеллект
Bigelow Space Operations займется торговлей орбитальными станциями
Частный космос
На продолжительность жизни потомства влияет возраст отцов
Генетика
Электромобили
Tesla Model S обогнала по продажам в Европе BMW 7 и Mercedes S-class
Роботы-террористы и постправда: главные угрозы ИИ
Искусственный интеллект
Toyota в 20 раз удешевила магниты для двигателей электромобилей
Электромобили
Тереза Мэй призывает британскую молодежь идти в техникумы
Образование
Новая электронная «кожа» чувствует прикосновение божьей коровки
Гибкая электроника
«Аналоговые банки и финансовые компании проиграют цифровым»
Мнения
Генетики нашли доказательства того, что люди одомашнили себя сами
Генетика
Falcon Heavy в 15 раз увеличила число доступных для разработки астероидов
Добыча на астероидах
Сооснователь Facebook: «БОД нужно вводить уже сейчас»
Соцпособия будущего
«ИТ-компании должны подготовить сотрудников к эпохе ИИ»
Автоматизация
Микроэлектроника
Samsung выпустила твердотельный накопитель емкостью 30,72 ТБ
Как лазеры и роботы меняют рыбоводческие фермы
Технологии будущего
Stelia напечатала авиационный фюзеляж с эффектом самоупрочнения
3D-технологии