Столичные медики поставили уже 1,5 млн предварительных диагнозов при помощи основанной на технологиях искусственного интеллекта системы поддержки принятия врачебных решений. Она стала доступна и в регионах. Об этом сообщила заместитель мэра Москвы по вопросам социального развития Анастасия Ракова, говорится в сообщении на сайте мэрии.

«Москва продолжает делиться с регионами своими наработками. В конце прошлого года мы открыли доступ медикам со всей России к нашей разработке для диагностики COVID-19 — КТ-калькулятору. Мы видим спрос, врачи активно пользуются сервисом», — сообщила заместитель мэра Москвы по вопросам социального развития Анастасия Ракова, слова которой приводятся на сайте мэрии.

Систему поддержки принятия врачебных решений разработали в компании «СберМедИИ» совместно с правительством Москвы. Во время пандемии они собрали необходимое количество данных для обучения алгоритмов системы. Ее внедрение во всех взрослых поликлиниках столицы началось с октября 2020 года. Система предлагает три наиболее вероятных диагноза пациента на основе его жалоб.

Региональные медики могут ознакомиться с системой найте столичного Департамента здравоохранения Москвы в разделе «Специалистам».

Сейчас у колонки нет никаких доступных пользователю функций, связанных с микроклиматом в помещении, но в компании, по сведениям агентства Bloomberg, рассматривают возможность реализации управления через колонку термостатами или вентиляторами, подключенными к Интернету. А недавно агентство сообщило еще об одном возможном шаге Apple в разработке технологий «умного дома» — создании устройства, объединяющего в себе функции HomePod и приставки Aplpe TV, с камерой для видеосвязи и поддержкой виртуального помощника Siri.

Все это может говорить о том, что в Apple готовятся активнее работать с технологиями «умного дома». Два года назад руководить этим направлением в Apple был приглашен бывший вице-президент по корпоративным продажам компании Microsoft Сэм Джадалла, а в конце 2019 года Apple вошла в альянс с Google, Amazon, Zigbee и другими компаниями для разработки открытых стандартов технологий «умного дома».

В 2021 году расходы европейских компаний на закупку товаров и услуг, связанных с технологиями распределенного реестра (блокчейна) достигнут 2 млрд долл. За 2019-2024 годы рост закупок составит в среднем 49,4% в год. Блокчейн становится неотъемлемым компонентом цифрового фундамента компаний, отмечают аналитики IDC. Однако пандемия вынудила многие компании сосредотачивать усилия на проектах с краткосрочной окупаемостью. Лучшим подходом сейчас является использование нескольких технологий с синергетическим эффектом, а не одного блокчейна, полагают аналитики.

Примерно треть закупок технологий блокчейна в Европе приходится на банки, где они используются в первую очередь для управления международными платежами и взаиморасчетами. Банки традиционно лидируют в освоении технологий блокчейна, но росту спроса на них способствует начало ряда проектов по расчетам по сделкам, распространение криптовалют и ожидаемое принятие благоприятного для них законодательства о криптоактивах. Второе после банков место по объему закупок занимают производственные компании, применяющие технологии блокчейна для подтверждения происхождения и аутентичности товаров и управления активами.

Подготовлен проект приказа, который уточняет критерии отбора проектов в области искусственного интеллекта, документ, опубликованный на regulation.gov.ru, прочитали в «Коммерсанте».

На поддержку проектов в области искусственного интеллекта до 2024 года правительство РФ выделит 5,26 млрд руб.; размер гранта на одного получателя не должен превышать 100 млн.

Как предполагается, проекты, претендующие на получение гранта, должны решать задачи в одной из пяти областей: компьютерное зрение (распознавание объектов в обычной и виртуальной реальности, анализ поведения людей и животных); обработка естественного языка (классификация отдельных высказываний, текстов, определенкие смысловых ошибок в тексте); распознавание и синтез речи (создание мультизадачных разговорных ассистентов, проверка подлинности речи, создание средства управления эмоциями в речи); интеллектуальная поддержка принятия решений (в том числе, прогнозная аналитика, системы управления персоналом через машинное обучение и контроль психофизического состояния сотрудников); перспективные методы искусственного интеллекта (включая машинное обучение с помощью квантовых вычислений, синтез 3D-объектов и аватаров).

Лаборатория по искусственному интеллекту Сбербанка совместно с входящей в экосистему «Сбера» компанией «СберМедИИ» разработала приложение AI Resp, которое за минуту анализирует звуки дыхания и кашля человека на наличие паттернов, характерных для COVID-19.

Выход приложения «Сбер» анонсировал в январе 2021 года. С тех пор лежащая в его основе модель была обучена более чем на 3 тыс. обезличенных записей пациентов, больных COVID-19, и на сегодняшний день точность модели достигла 82%.

Пользователь может воспользоваться сервисом в любой момент — например, после того, как почувствовал недомогание, побывал в возможной зоне риска или контактировал с заболевшим COVID-19. Для корректной работы приложения необходимо выполнить методику записи звуков согласно инструкции. Приложение не является диагностическим тестом и не может заменить классические лабораторные исследования, поэтому при появлении симптомов COVID-19 необходимо обратиться к врачу.

Магазины приложений накладывают определенные ограничения на упоминание разработчиками COVID-19 в названии, значке и описании приложений, поэтому в интерфейсе AI Resp речь идет о респираторных заболеваниях в целом. Но следует иметь в виду, что обучалась модель на образцах дыхания и кашля больных COVID-19 и призвана определять паттерны, характерные именно для этого заболевания.

«У Лаборатории по искусственному интеллекту Сбербанка уже имеется внушительный портфель медицинских высокотехнологических проектов. Так, наши разработки на основе искусственного интеллекта помогают ставить диагнозы по записям в электронных медицинских картах и определяют на КТ-снимках изменения, характерные для пневмонии», — заявил Александр Ведяхин, первый заместитель председателя правления Сбербанка.

В конце апреля Голубой Гигант решил распечатать свою чековую книжку для покупки компании Turbonomic, поставляющей основанные на технологиях искусственного интеллекта средства управления производительностью сети и приложений. По неподтвержденным данным, сумма сделки составила 2 млрд долл.

Это уже одиннадцатая ИТ-компания с ориентацией на гибридное облако и искусственный интеллект, купленная IBM после того, как в 2020 году Арвинд Кришна занял пост ее генерального директора. «Гибридное облако и искусственный интеллект – две доминирующие силы, которые стимулируют изменения у наших клиентов, – говорил он в то время. – Именно на них должны быть сосредоточены основные усилия всей компании».

По сообщениям The Economic Times и Reuters, сумма сделки составит от 1,5 млрд до 2 млрд долл. и станет самой крупной с тех пор, как IBM приобрела в 2019 году Red Hat за 34 млрд долл.

Инструменты Turbonomic Application Resource Management (ARM) и Network Performance Management (NPM) предназначены для оценки и управления производительностью всего, начиная от приложений и контейнеров и заканчивая виртуализацией, вычислениями в облаке и на своей территории, хранением и сетевыми ресурсами.

После завершения сделки, которое ожидается во втором квартале, IBM планирует интегрировать программное обеспечение Turbonomic с системой мониторинга в реальном времени Instana, которая была куплена в ноябре 2020 года, и ITOps-функционалом IBM Cloud Pak for Watson AIOps, что должно гарантировать нужную производительность приложений в ходе разработки, тестирования и в производственной среде.

«Благодаря конвергенции платформы мониторинга производительности приложений Instana с набором различных средств автоматизации на основе искусственного интеллекта, включая Watson AIOps, IBM получит мощный портфель технологий для преобразования существующего ИТ-ландшафта, начиная от жизненного цикла разработки программного обеспечения и заканчивая операциями, – указал в своем блоге после покупки Instana технический директор направления IBM Hybrid Cloud Management Пратик Гупта. – Такая конвергенция поможет сформировать корпоративную ИТ-среду для трансформации и ускорения циклов разработки, а также для улучшения операций и повышения их устойчивости».

После интеграции технологий Turbonomic и Instana у пользователей появится возможность автоматизировать свои действия для оптимизации базовой ИТ-инфраструктуры и обеспечения требуемой производительности приложений.

Интеграция Turbonomic ARM с IBM Cloud Pak for Watson AIOps укрепит ITOps в межоблачном управлении, увязав топологию приложения с используемыми им ресурсами. Это позволит клиентам быстрее устранять инциденты или, если все операции с ресурсами автоматизированы, автоматически сглаживать всплески спроса без ухудшения времени отклика для конечного пользователя.

Основной причиной объединения всех этих технологий является стремление автоматизировать как можно больше простых ИТ-задач и устранять потенциальные проблемы еще до их возникновения. «Приложения – это главный источник головной боли в организации, поскольку управлять их производительностью в гибридной и мультиоблачной среде очень сложно, – подчеркнул генеральный менеджер направления IBM Cloud Automation Динеш Нирмал. – Все это может привести к возникновению серьезных проблем. В результате ИТ-службы станут тратить больше времени на устранение неисправностей, а не на инновации. При этом деньги расходуются неэффективно, а клиентам приходится ждать реакции слишком долго».

Благодаря улучшению мониторинга, анализу и автоматизации действий с помощью ARM организации могут предотвращать возникновение проблем и минимизировать количество неисправностей, помогая сотрудникам ИТ-службы высвобождать свое время для решения наиболее важных задач.

«Технология Turbonomic позволит организациям осуществлять мониторинг производительности своих приложений, где бы они ни запускались, и управлять производительностью и готовностью в масштабах всего предприятия», – отметил Нирмал.

Turbonomic поддерживает отношения и с компанией Cisco, которая интегрировала технологии Turbonomic в Intersight Workload Optimizer – пакет управления облачными системами, помогающий клиентам настраивать рабочую нагрузку в мультиоблачной среде.

Известный специалист по нейронным сетям, машинному обучению и другим технологиям искусственного интеллекта Сами Бенджио ушел из Google в апреле этого года. Предполагалось, что его отставка была связана с увольнением из Google двух исследователей, в частности, Тимнит Гебру, у которой возник конфликт с руководством из-за статьи, посвященной экологическим и этическим проблемам больших языковых моделей. Бенджио высказывался в поддержку исследователей.

Теперь Сами Бенджио возглавит новый отдел разработки технологий искусственного интеллекта в компании Apple, под началом старшего вице-президента по стратегии машинного обучения и искусственного интеллекта Джона Джаннандреа, который до 2018 года тоже работал в Google. Им предстоит решать проблему усовершенствования голосового помощника Siri, пока проигрывающего своим конкурентам из Google и Amazon.

По данным IDC Worldwide Artificial Intelligence Spending Guide, российский рынок искусственного интеллекта в 2020 году достиг 291 млн долл.

Расходы на решения с применением искусственного интеллекта в коммерческих и государственных организациях выросли на 22,4% по отношению к 2019 году, оставаясь значительными на протяжении всего турбулентного 2020 года.

Цифровые инициативы с применением элементов технологий искусственного интеллекта помогли бизнесу адаптироваться к условиям пандемии СOVID-19, минимизировали участие людей в повседневных операциях и способствовали оптимизации бизнес-процессов. Компании, которые уже использовали технологии искусственного интеллекта и машинного обучения, расширили список инициатив и ускорили запланированные проекты, а компании, не применяющие эти технологии, смогли увидеть преимущества конкурентов, извлекающих выгоду из интеллектуальных решений.

Финансовый сектор остается крупнейшим потребителем на рынке искусственного интеллекта, внедряя технологии анализа и расследования мошенничества, а также автоматизированного анализа и предотвращения угроз. Инвестиции в создание цифровых помощников росли самыми быстрыми темпами по мере того, как компании применяли возможности искусственного интеллекта в процессах обслуживания клиентов и для автоматизации внутренних и внешних рутинных операций.

Сектор производства как дискретного, так и непрерывного, применяет элементы искусственного интеллекта для автоматизированного профилактического обслуживания и управления качеством часто в проектах, связанных с использованием технологий Интернета вещей. Применение алгоритмов машинного обучения для оптимизации цепочки поставок пока не привлекло больших инвестиций, но в прогнозируемый период до 2024 года эти расходы будут расти в среднем в три раза быстрее, чем рынок в целом.

Обслуживание клиентов, планирование спроса и рекомендации в процессе продаж для онлайн-покупателей стали факторами, стимулирующими расходы организаций розничной и оптовой торговли на искусственный интеллект. Компании розничной торговли инвестируют в такие сценарии применения искусственного интеллекта, как чат-боты, оптимизация цен и цифровые рекомендации товаров, с целью повышения привлечения клиентов и обеспечения доходов в цифровых каналах продаж.

В 2020 году наблюдался значительный рост инвестиций со стороны государственных организаций, который до 2024 года продолжится со средним ежегодным темпом 26,4%. Этот рост будет поддерживать заявленная государственная программа в области развития искусственного интеллекта. Цифровые услуги для граждан и применение искусственного интеллекта для работы инфраструктуры («автономные ИТ») также будут стимулировать приток инвестиций со стороны государственных организаций.

Для сферы здравоохранения технологии искусственного интеллекта стали особенно значимы в условиях пандемии. Заметные результаты от внедрения систем диагностики и лечения, а также цифровых ассистентов для обработки запросов пациентов обеспечивают прочную основу для роста искусственного интеллекта в секторе здравоохранения с со среднегодовым темпом 40% в течение прогнозируемого периода.

Потребности в автоматизации, цифровой трансформации и повышении уровня взаимодействия с клиентами продолжают поддерживать инвестиции в решения с элементами искусственного интеллекта. Компании вкладывали средства в эти направления даже тогда, когда терпели убытки от COVID-19, считает Елена Семеновская, директор по исследованиям IDC в России и СНГ. По ее мнению, заменяя людей или помогая им в ежедневной работе, «умные» решения становятся привлекательнее для внедрения, а развитие технологий будет способствовать демократизации этих решений для компаний всех секторов экономики.

По оценкам IDC, расходы на решения в области искусственного интеллекта продолжат демонстрировать среднегодовой рост на уровне 18,5% до 2024 года. Ожидается, что в 2023 году рынок преодолеет отметку в 500 млн долл., и его объем к 2024 году составит 555,1 млн долл.

МВД заключило контракт на научную разработку под шифром «Верблюд» для выявления видеофейков, следует из данных в системе госзакупок.

Контракт был заключен в начале марта, он достался столичному АО «Научно-промышленная компания «Высокие технологии и стратегические системы». Научная разработка должна быть готова к 30 ноября 2022 года, следует из документации, содержащейся в системе госзакупок.

Подрядчику предстоит исследовать способы выявления признаков внутрикадрового монтажа видеоизображений, который сделан при помощи нейронных сетей, так называемых дипфейков. Компания также должна будет разработать техзадание для создания аппаратно-программного комплекса, который бы обрабатывал такие видео.

Напомним, дипфейками называют видео, которые модифицированы с помощью искусственного интеллекта. В процессе кадры из разных источников комбинируются таким образом, что итоговое фейковое видео внешне неотличимо от настоящего.

В этом году на закупку товаров и услуг, связанных с технологиями распределенного реестра (блокчейна) в мире будет направлено почти 6,6 млрд долл. — в полтора раза больше, чем в 2020 году. В ближайшие годы рынок будет расти в среднем на 48% в год и к 2024 году вырастет почти до 19 млрд долл.

Корпорации, финансовые организации и даже государственные учреждения демонстрируют реальный интерес к криптовалютам, цифровым активам, децентрализованным финансовым системам и стейблкоинам, отмечают аналитики IDC. Основной областью применения блокчейна сейчас и в ближайшие годы будет отслеживание международных платежей и зачетов и управление ими. Вторая по величине область — подтверждение происхождения и аутентичности товаров по мере движения их по цепочкам создания стоимости. В соответствии с этим, почти 30% закупок технологий блокчейна приходится на банки, а более 20% — на отрасли непрерывного и дискретного производства.

Сегмент информационно-технологических и деловых услуг занимает больше двух третей рынка технологий блокчейна. За пределами этого сегмента крупнейшей статьей расходов является программное обеспечение для создания платформ блокчейна.