Системы на основе искусственного интеллекта и нейросетей можно приспособить для выполнения самых разных задач от сложных математичемких вычислений до распознавания объектов и даже редактирования видео. A недавно группа российских ученых разработала особое устройство, которое позволит слепым людям вновь ориентироваться в пространстве. Устройство получило название СОМСИ — система мультиканальной обработки информации.
За разработку отвечает компания «Бизнес бюро» и, как сообщает издание «Известия», представляет собой гаджет для анализа окружающего пространства при помощи получаемого видеоизображения и звуковых сигналов. Прибор состоит из двух частей: первая — это все необходимые датчики для записи информации вроде сенсоров, микрофонов и видеокамер, а вторая — собственно сама платформа на основе ИИ.
Принцип работы заключается в следующем: получив необходимые данные об окружающей среде, система предает их «в облако», где нейросеть анализирует полученную информацию, а затем получившийся результат отправляется обратно пользователю, где преобразуется в голосовое или тактильное сообщение, либо же на его основании строится виртуальное изображение (правда, в довольно примитивной форме). Последний вариант доступен при наличии глазного имплантата.
«Система СОМСИ будет работать с современными бионическими имплантами — это является особенностью устройства. Очень надеюсь, что все задуманное удастся реализовать, когда изделие пойдет в серию.» — заявил Денис Кулешов, один из руководителей проекта.
Сегодня система СОМСИ представляет собой цифровой аналог сетчатки, но для обработки картинки во всех деталях пока не хватает мощности и технологий. При этом распознать крупные схематичные контуры объектов гаджету вполне по силам. Есть у СОМСИ и еще одна функция: определение дистанции до объектов при помощи ультразвука. Пользователю нужно будет зажать всего одну копку и нейросеть будет сообщать ему где и какой предмет расположен. На данный момент ведется улучшение показателей работы устройства, а выход на рынок планируется во второй половине 2019 года. Как сообщил инженер-проектировщик проекта Вячеслав Чепраков,
«Наша нейросеть — очень сложная структура, которая требует длительного и детального обучения. Чтобы распознать один предмет, нужно около 10000 его изображений в разных ракурсах. Мы обучаем свою сеть уже около года. Пока она распознает базовые вещи, например человека, автомобиль или телефон, но еще не различает разные лица или марки машин.»
В планы разработчиков также входит научить нейросеть распознавать лица конкретных людей и перенести часть программы в само устройство, чтобы оно могло работать и при отсутствии интернета.
Journal information