Как заставить горняков отказаться от биткоин
Опубликованно 10.12.2017 12:28
Максим Прасолов многих украинцев известен в первую очередь как производитель в СМИ. С 2001 по 2017 годы, он участвовал в создании более 50 анимационных роликов, 3D фильмы, коммерческих и промышленных приложений, компьютерных игр, и создали первый украинский графический роман "Логопак". Максим работал с международных ритейлеров и промышленных брендов, таких как "Юнилевер", "ЮКОС", ТЭП, метро Кэш энд Керри, Группа "Северсталь", ОАО, коммерческих банков, инвестиционных и страховых компаний. Он был членом команды от IPO компании ferrexpo, крупнейший производитель железной руды в Украине, на Лондонской фондовой бирже.
С 2014 года Прасолов будут инвестиции в дроны, АИ, АР медиа стартапы, и только год назад новый проект zapusti, синтетической платформы данных и машинного обучения Neuromation. За это время Neuromation проект занял 1-е место на мировом конкурсе стартап-конференция d10e в Давосе с призовым фондом 250 тысяч долларов, а также привлек к партнерству учителя сингулярности университета Дэвид Орбан.
В начале декабря Neuromation объявила о партнерстве с одним из крупнейших операторов добычи giga-watt.com облако и имеет в своем распоряжении более 40 000 полезны для GPU-вычислений.
Еще Neuromation открыто ведет свою tocancel до 15 февраля и уже собрал более 1,5 миллионов долларов инвесторов, заинтересованных в сервисах платформы. Нейротоксин, местная Валюта платформы услуг для развития нейронных сетей, вычислительные мощности, полезные алгоритмы и Генераторы синтетических данных, а также другие продукты на Neuromation платформы.
Delo.UA говорит Максим Прасолов, генеральный директор Neuromation, о том, что хорошо для бизнеса машинного обучения, что будет с blockchain и чему можно научить нейронную сеть.
Расскажите подробнее о вашем Neuromation компании. Что вы делаете, и какие технологии вы используете?
Наша компания является разработчиком алгоритмов глубокого обучения. Мы действительно не нравится термин "искусственный интеллект", потому что нет никакого искусственного интеллекта не существует. Это просто словесная форма упаковки во всей отрасли. Алгоритмы нейронная сеть, вернее, хороший классификатор, способ обобщения данных и находить закономерности, автоматизацию повторяющихся действий. И все это самообучение.
Буквально в последние пять лет мы наблюдаем рост индустрии машинного обучения. Стало возможным многое, что раньше не представлялось возможным. Например, распознавание объектов, сегментация и выделение объектов из фона, определение движения человека или любого объекта в пространстве, распознавание лиц и многое другое.
Есть только одна проблема. Для того, чтобы машина может чему-то научить, нужно огромное количество меченых данных. Предположим, вам нужно определить количество элементов в этой комнате. Вы хотите, чтобы ваши интеллектуальные камеры точно знал положение предмета и смог признать его соответствующим образом. Если кто-то хочет украсть флешку или пульт, то камера будет понимать, что объект присваивается другому объекту. Для этого надо научить понимать, что это палка, это ТВ, это смотреть, что шарик, и это диван. Для того, чтобы алгоритм машина вам нужна, чтобы фотографировать объекты в несколько тысяч раз в разных ракурсах и сочетаниях и круг каждый объект на фото с площади и подписать его. Затем показать его машину, то машина будет в состоянии идентифицировать эти объекты и лучше, если они не находятся в том же контексте, и стоят на белом фоне и в других контекстах, в разных ракурсах. Тогда это определение является более точным.
И если цвет будет меняться, ее будет определять?
Конечно, этот алгоритм способен идентифицировать даже по несколько пикселей . Мы с удивительной точностью можно определить объект и в том случае, если его практически не видно, и не только на переднем плане и обратно.
Каково практическое применение всего этого?
Огромное количество вариантов. Наша компания имеет очень четкую специализацию, мы работаем с технологии компьютерного зрения на основе нейронных сетей. Мы используем инновационный метод для синтетических данных, мы были одними из первых в коммерческом секторе, которые используют их. Что такое синтетические данные? Это 3D картинки или 3D мультфильмы, которые изначально razmochenny. Для раздела вручную, все очень дорого и трудоемко. Например, разметка для одной фотографии в Индии, в Бангалоре, будет стоить 20-50 центов. Чтобы создать приложение, которое будет помогать мерчендайзер в магазин, чтобы идентифицировать предметы на полках, где мы предполагаем, 170 тыс. предметов, изделий, соответственно, каждая статья должна быть 5 тыс. изображений. Таким образом, необходимо потратить около $200 млн, чтобы научить сеть распознавать продукты на полках. И это только одна отрасль и один сектор, это огромные средства.
Однажды к нам присоединяются наши партнеры и попросили сделать нейронную сеть, которая может распознавать продукты на полках. Мы посчитали и пришли в голову простая мысль — что если мы не будем такие фотки выкладывать вручную и нарисовать их в 3D? Что если мы создадим среду моделирования, визуального копия супермаркета, в котором мы можем сделать произвольное количество снимков в некоторый угол с нужного угла освещения, правильное сочетание на полке? А что если нам сделать такой генератор данных, и они начинают обучать сеть? Сколько будет стоить создание такого проекта? Мы недавно создали пару миллионов фотографий в 3D, построил модель и начали обучать алгоритм.
Сначала нам не удалось, в течение нескольких месяцев у нас не было никаких результатов. Но вдруг этим летом, достигнутая точность 96%. Наша система, которая никогда не видел реальных данных, эффективного обучения на синтетические, а затем признать настоящим, и мы очень быстро достиг высокого результата. В таких снимках есть все, что присутствует в реальной фотографии — отражения, прозрачность, печатные засечки, все сделано с высоким уровнем детализации, даже пластиковые трубы.
И сколько тогда изменения в стоимости проекта?
Например, наши конкуренты, израильская компания, уже три года на разработку модели распознавать около 3 тыс. моделей, potashes информацию, они потратили около 60 миллионов долларов, мы сделали модель на 1 тыс. за две недели и $50 тысяч.
И разница в качестве?
Вы знаете, для промышленного применения необходимо значительно больше денег, но это все-таки не сопоставимы с затратами, которые сейчас имеют подобные проекты работают с реальными данными. Разница в сотни раз. Наш способ дешевле и самое главное быстрее, потому что в дополнение к цене, чтобы создать такой проект нужно приложить немало усилий и скорости есть ошибка ума, около 20%. А у нас -100% точность, потому что мы знаем, что это 3D объект, мы знаем, где он точно стоит, на полке, где он размещен, Размер, описание. В сети получает данные высокого качества, кроме того, они отмечены как человек, никогда не станет. Мы несколько пикселей может определить, что бутылка Пепси-Колы, даже если нет никаких видимых меток. Это очень важно, потому что контроль над розничные поставки товаров на полках влияет на продажи, существует прямая зависимость. Но это только одно из применений нашего алгоритма.
Вы можете сказать, что вы продаете технологию?
Мы продаем только технологии и ищем партнеров в различных отраслях. Особенность в том, что наша технология требует очень больших вычислительных мощностей. В сети для обучения желаемого результата. Представьте миллиардов кадров из высококачественной детализации в 3D-мультфильма или фотореалистичного качества. Это действительно тысячи часов 3D мультфильм получился. Как только мы поняли, что такой возможности у нас нет денег, чтобы купить его либо.
И сколько у вас было денег?
Компании мы инвестировали чуть больше миллиона долларов. Сейчас капитализация-15 миллионов, и Наши акции инвесторы покупают с этой оценкой. Один год, я думаю, что это очень хороший рост.
Изначально у нас было несколько ангелов, то у нас тут один умный инвестор, который помогал другим, теперь у нас есть инвесторы — все люди, которые работают для нас. Люди все рады и работаем над этим на самом деле право запуска с ликвидностью уже в первый год жизни.
Теперь нас идут один стратег, который хочет иметь место в Совете директоров и влиять на принятие решений.
Когда это произойдет?
Я думаю, что до конца года мы закрываем сделку.
Каковы трудности, с которыми сталкиваются компании?
Если мы вернемся к компании, с которой мы столкнулись-отсутствие достаточной вычислительной мощности. Мы решили купить власть, но пришла к выводу, что нет карт — их все раскупили шахтеров. А потом было предложенное решение использовать свою власть в своих интересах. Шахтеры зарабатывают не столько на добыче криптовалюты.
Пусть они больше зарабатывают с нами. Используя полезные расчеты.
Мир движется в этом направлении. Мы считаем, что будущее универсального хозяйств, что будет делать полезную работу, и поэтому мы в настоящее время Убьером, которые будут нанимать их для различных задач.
Или, например, наша компания еще не подходящее решение для высокой блокчейне транзакции. Доступен в ограниченном количестве сделок, то нужно количество сделок на уровне 3000 в секунду. Вот пример. Представьте на стадионе массовые акции, у вас есть 50 миллионов человек, огромное количество полицейских, чтобы предотвратить даже не дедовщина, а элементарные — симпатии. И мы можем сделать алгоритм рассматривает и анализирует всю эту массу людей, соединяя по четыре часа в матче 14 тысяч шахтеров ГП и в течение четырех часов, мы будем уверены, чтобы показать причину сложной ситуации. И выдавать предупреждения. И вам не нужны 50 тысяч человек, 5 тысяч полицейских будет стоить 500 стюардесс, которые просто будут понимать, что делать в этой ситуации и получить четкие инструкции. Это экономит много денег. К примеру, стадион в Бразилии арендует емкость на 4 часа, и в то же время, шахтеры должны быть немедленно включены. Мне нужно поддерживать десятки тысяч сделок, и я параллельно с этим еще 50 000 детей в больницах, которые выглядят смарт-камеры. Нам нужно огромное количество сделок и все вычислительные узлы должны войти в смарт-контракты, они должны платить за кратковременной работы. Это огромная нагрузка, не блокчейн сейчас не позволяют. Но скоро будет.
Тогда чего же вы теперь ожидаете?
Мы ожидаем, что рост количества сделок или будет новый блокчейн, которую мы входим, или мы будем писать свой. Возможность для развития Эфирия также рассмотреть.
Недавно вы сообщили, что вы стали партнерами с хакерами. Как вы ожидаете их к сотрудничеству?
Мы набираем белые хакеры. Они проверяют, соответственно, сломать нас, показать Уязвимость, а мы близко. Они много полезного делают для нас. Мы постоянно что-то им дать, и они проверяют.
Если мы обратимся к применения вашей технологии, то где еще я могу его использовать? Предсказывать погоду?
Мы здесь просто не обойтись. Потому что это намного сложнее, чем кажется на первый взгляд слишком сложная математика. Речь идет не о синтетических данных, и в обработке информации, которая поступает. Это очень специфические области компьютерного анализа и сбора данных, это гораздо сложнее, чем неврозы. Предсказание погоды-это хорошо, но это не наше дело, это невозможно сделать все. У нас есть три направления — медицинское, Розничная и промышленной автоматизации, является любая вещь, связанная с смарт-камеры для автоматизации процесса. Например, плит, сортировки, упаковки, или яиц, птицы, свиней, или частями — любые предметы, которые можно сосчитать и запомнить.
Мы четко focusareas на то, что мы можем сделать. Я думаю, что основная специализация нашей платформе будут вычислительные мощности и модели смарт-камер, я думаю, что это будет 90 процентов всего нашего бизнеса. Смарт-камеры-это гигантский рынок, который только начинается.
Категория: Обучение