Искусственный интеллект все чаще становится незримым помощником для человека в любых сферах: он собирает и анализирует данные, создает соответствующий визуал, проводит фактчекинг, может рисовать картинки и делать многое другое. Чтобы качественно изменять структуру и направления деятельности ИИ необходимо проводить комплексные научные исследования. Оценим их, проанализировав некоторые профильные патенты отечественных ученых и предприятий за последние три года.
Придуманное позволяет быстро обнаруживать, кто занимается загрязнением воздуха. Для этого: посты контроля измеряют концентрацию вредных веществ, метеостанции — определяют скорость и направление ветра; все эти данные передаются в специальную точку — головной компьютер, который, используя ИИ, обрабатывает полученное. Если фиксируется выброс, то с помощью модели AI (руководствуясь заранее предусмотренной стратегией поиска) — на карте обнаруживается потенциальный источник, осуществивший загрязнение.
«Способ оценки состояния полезащитных лесных полос для последующего восстановления»
Здесь для реализации предложенного — используются не только простые программные продукты, аэрокосмические снимки, но и искусственный интеллект. Последний нужен для расчета и анализа состояния полезащитных лесных полос с определением участков, где будет осуществляться высадка деревьев.
В данной разработке рассматривается возможность применения ИИ для выявления проблем в брюшной полости пациентов после КТ.
«Способ подбора метода лечения пациентов»
Здесь, используя многочисленные разнопрофильные медицинские данные, осуществляется обучение информационной системы с последующей возможностью автоматизированного подбора эффективной схемы лечения пациентов.
«Механизм искусственного интеллекта, стимулирующий торговую транзакцию с потребительской близостью»
Разработчик предлагает, применяя машинное обучение и ИИ для автоматического анализа, такие исходники, которые предоставляют данные о ценах быстрее, чем все имеющиеся методы анализа.
«Система мониторинга состояния грузового железнодорожного вагона»
Если максимально коротко, то в этом изобретении разработчик предлагает установить специальную систему мониторинга на грузовой железнодорожный вагон, а потом — ИИ анализирует и обучается на имеющихся многочисленных получаемых данных и «замечает» возможные отклонения. В результате внедрения предполагается, что надежность грузового вагона и срок его эксплуатации вырастет.
Здесь автор предлагает:
- Сначала собирать информацию о мозговой деятельности учащегося, его движении глаз и поведении;
- Далее — все эти материалы необходимо проанализировать ИИ;
- Затем — учебный материал адаптируется после анализа. Предоставляется обратная связь и осуществляется интеграция с образовательной платформой.
То есть, если говорить максимально просто, — разработчик хочет индивидуализировать обучение, учитывая особенности каждого. Определение этих особенностей возлагается на ИИ.
Основа разработки — модель искусственного интеллекта, функционирующая на основе предобученной сверточной нейронной сети, которая занимается предобработкой представленных ей фотоизображений, классификации их с формированием заключения. Дальше — применяет алгоритм маршрутизации пациентов для обследования и установления диагноза.
«Способ прогнозирования действий посетителя сайта»
Здесь изобретатели создали автоматизированный способ прогнозирования действий посетителя сайта. Поведение зашедшего на портал прогнозируется за счет минимум двух моделей машинного обучения. Каков алгоритм работы? Сначала — посетителя идентифицируют, используя цифровой отпечаток устройства; далее — собирают статистику его действий; затем — накапливают данные, которые используются для обучения первой нейросети. Вторую модель — применяют для обработки поступающих массивов данных с сайта. При этом «в заданный период времени вторая ММО пересоздается с использованием весов нейронов, полученных первой ММО в результате обучения, и прогнозирует будущие действия посетителя сайта».
«Робот для фото- и видеосъемки на природных и туристических локациях».
Здесь предлагают запустить робота на природных и туристических локациях. Он будет перемещаться автоматически по канатке, определять, какой путь пройден, осуществлять съемку контента (фото и видео), сопровождать пользователей специальным голосовым искусственным интеллектом и многое другое. Изобретатель особо подчеркивает, что видеопоток с панорамной камеры (угол обзора 360 градусов) передается онлайн, что позволяет просматривать полученное с помощью VR.
Какие выводы?
Как мы видим, в принципе все патенты на ИИ, созданные отечественными разработчиками, связаны с несколькими направлениями. Это:
- либо медицина (где искусственный интеллект нужен для анализа сведений, помогающих интерпретировать многочисленные разнонаправленные врачебные данные и (или) определить наличие опасной болезни);
- либо система, которая обучается ради какой-то общественно-полезной цели (предупреждение пожаров, аварий, повышение эффективности работы грузовых вагонов и другого);
- либо для индивидуальной подстройки созданного под определенного клиента.