Несколькими постами ранее писал о продвижении Qualcomm ИИ в Интернете, их замысел продолжать эксплуатировать возможности Android встроившись вместе с этой операционной системой в каждый третий гаджет на планете путём незамысловатой имплементации в свои же продукты открытой библиотеки из 75 ИИ-моделей. Ну в общем прогресс этот стоит своих денег для пользователей, так ещё и энергозатратен, и углеродный след этой затеи какой-то совсем не прогрессивный.
Совсем другое решение предлагает наша отечественная компания Smart Engines – ведущий российский разработчик в области систем распознавания документов на основе искусственного интеллекта. Решения компании направлены на обеспечение безопасности и ускорение бизнес процессов, связанных с вводом пользовательских данных при идентификации и верификации клиентов.
Smart Engines обладает сильной научно-исследовательской базой в области искусственного интеллекта, проводит широкий спектр исследований, ориентированных на оптимизацию процессов обучения нейросетей и реализацию прикладных механизмов в области компьютерного зрения и распознавания образов. В штате компании более 90 исследователей, из них 18 имеют ученые степени.
Собственная разработка Smart Engines – платформа Green OCR – базируется на парадигме «зеленого искусственного интеллекта» (Green AI), подразумевающей минимизацию углеродного следа при обучении нейросетей и совершении высокопроизводительных вычислений в устройствах при распознавании.
Решения компании являются ключевыми для развития инфраструктуры цифровой экономики, формируя передовой пользовательский опыт и современные стандарты безопасности обработки персональных данных при дистанционном обслуживании клиентов, KYC/ALM и выполнении требований регуляторов в части обработки персональных данных.
Флагманским продуктом компании является система искусственного интеллекта Smart ID Engine для распознавания данных паспорта РФ и еще более 2000 типов документов (паспортов, ID карт, водительских прав, виз, документов на автомобиль и др.) смартфоном, планшетом, сервером, веб камерой, на видео, фотографиях/сканах. Система умеет исправлять проективные искажения, работает при невысоких разрешениях и в условиях недостаточной освещенности. Возможность распознавания при этом сохраняется практически до того момента, пока документ может прочитать без ошибок человек.
Высокая точность и скорость автоматического распознавания различных типов достигается за счет применения сверхлегких целочисленных нейронных сетей и глубокой программно-аппаратной оптимизации. В процессе распознавания проводимые вычисления не требуют наличия доступа в Интернет и выполняются автономно на устройстве (мобильном телефоне, сервере, настольном компьютере), таким образом персональные данные не передаются на обработку сторонним сервисам и третьим лицам.
Вот благодаря всем этим собственным достижениям Smart Engines не без труда запатентовала в США новую модель нейросетей — биполярные морфологические сети (BM-сети). Они улучшают аппаратные характеристики нейросетей на 30-40% без потери качества и могут заменить классические модели. BM-сети исключают умножения, делая нейроны проще и быстрее. Методы обучения позволяют добиваться высокого качества распознавания объектов и текста.
Как объясняет преимущества своих инновационных продуктов гендиректор Smart Engines Владимир Арлазаров: «Мы стоим на пороге эры персонального ИИ, который помещается в ваш гаджет». Собственно то же самое прочит нам и американская компания Qualcomm, только теперь им придется потесниться на рынке ИИ решений.
Оценили 9 человек
25 кармы