Как вести отказаться от bitcoin

Опубликованно 09.12.2017 15:48

Максим Зонтик многие украинцы, как известно главным образом как производитель мультимедиа. В 2001 году, в 2017 году, он участвовал в создании более 50 анимационные ролики, фильмы в 3D, коммерческих и промышленных приложений, компьютерных игр, а также создан первый украинский графический роман "Dip". Максим работал с international retail и актеры промышленные бренды, как Unilever, Юкос, TPE, Metro Cash&Carry, " Северсталь Group, Ferrexpo, коммерческие банки, инвестиционные и страховые компании. Был членом команды по ipo компании Ferrexpo, крупнейший производитель железной руды в Украине, на Лондонской Фондовой бирже.

С 2014 Зонтик инвестирует в создание беспилотных летательных аппаратов, AI, AR мультимедиа start-up, и буквально год назад, может новый проект, платформа синтеза данных и машинного обучения Neuromation. Между тем, проект Neuromation выиграл 1-е место на международном конкурсе стартапов d10e конференции в Давосе, с призовым фондом в $250 тысяч долларов, а также привлекает partners профессор Университета Сингулярности Дэвид Орбан.

В начале декабря Neuromation объявила о партнерстве с одним из крупных операторов cloud Mining giga-watt.com и получил в свое распоряжение более 40000 GPU для расчетов.

Пока Neuromation открыто организует его совет до 15 февраля, и уже привлекла более $1,5 млн средств инвесторов, заинтересованных в услугах платформы. Ничего — девиз платформы — предлагает услуги разработки не осталось, вычислительных алгоритмов и генераторов синтетических данных, а также другие продукты на платформе Neuromation.

Delo.UA мы говорили с Максимом Принял, ПРЕЗИДЕНТ Neuromation, то, что это полезно для бизнеса, обучения, который ждет блокируют и то, что вы можете научить нейронную сеть.

Расскажите нам о вашей компании Neuromation. Что вы делаете, и какие технологии вы используете?

Наша компания — разработчик алгоритмов глубокого обучения. Мы не очень любим термин "искусственный интеллект", потому что никакого искусственного интеллекта не существует. Это просто речевая форма упаковки для всей отрасли. Не осталось алгоритмы, а хороший классификатор, способ консолидации данных и поиск закономерностей, способ автоматизировать повторяющиеся действия. И все это сморкается.

Буквально за последние пять лет, мы наблюдаем всплеск индустрии машинного обучения. Это стало возможным как никогда ранее. Например, распознавание объектов, сегментация и выделение объектов из фона, определение движения человека или объекта в пространстве, распознавание лиц и многое другое.

Только есть проблема. Для машины что-нибудь обучать нужно огромное количество трасс данных. Предположим, что нужно определить количество предметов в комнате. Вы хотите, что ваше устройство smart точно знал положение этого объекта может в итоге признать. Если кто-то хочет украсть или usb-пульт дистанционного управления, камера поймет, что этого объекта был назначен на другой объект. Для этого надо научить понимать, что это ключ, это телевизор, это часы, это мяч, и это диван. Для машинный алгоритм этого нужно объекты съемки в несколько тысяч раз в разных ракурсах и комбинациях вокруг каждого объекта на фото, квадрат и подписать. Затем показать эту машину, машина будет в состоянии определить эти объекты и лучше, если они не находятся в том же контексте, и стоять на белом фоне и в других ситуациях, под разными углами. Тогда это определение будет еще более точным.

И если цвет будет меняться, он будет определять?

Конечно, алгоритм способен определить, с точностью даже на несколько пикселей . Мы с поразительной точностью можем определить объект и в этом случае, если немного видны, а не только передний план, но задний.

Как применить все это?

Большое количество вариантов. Наша компания имеет очень четкую специализацию, мы работаем с технологиями компьютерного зрения, на основе нейронных сетей. Мы используем инновационный метод синтетических данных, мы были одной из первых в сфере торговли, которая использует. Что такое сводные данные? Это 3D-изображений или 3D, мультфильмы, которая была совершенно принес. Забить вручную, все очень дорого и долго. Например, разметка фотографии в Индии, в городе Бангалор, стоить между 20 и 50 центов. Чтобы создать приложение, которое будет помочь вам товара в магазине, признать продукции на полках, где, скажем, 170 тысяч статей, статьи, соответственно, на каждую модель нужно 5 тысяч изображений. Поэтому, ему нужно потратить порядка $200 млн, чтобы научить сеть распознавать продукты на полках. И это только в одной отрасли и сектора, это огромные средства.

Однажды, мы приехали к нашим партнерам, и попросил сделать такой не осталось, кто мог бы признать, товаров на полках. Мы подсчитали и пришли с простой идеей — и, что, если мы не будем эти фотографии пометить вручную, нарисовать в 3D? Что, если мы создадим моделирование визуальной среды копировании супермаркет, в котором мы можем сделать неограниченное количество фотографий в нужном нам видом, с нужным нам углом освещения, правильное сочетание на полке? Что если мы сделаем такой генератор данных и приступить к обучению сети? Сколько стоит создание такого проекта? Мы недавно создали пару миллионов фотографий в 3D, построили модель, на ней и начал обучать алгоритм.

Во-первых у нас ничего не работало несколько месяцев, мы не имели результатов. Но, вдруг, летом этого года достигли результата с точностью 96%. Наша система, которая никогда не видел реальных данных, эффективно учится на синтез, а затем признает реальным, и мы очень быстро достигли результата. На этих фотографиях есть все, что присутствует на фотографии, блики, прозрачность, печать кош, абсолютно все сделано с высоким уровнем детализации, даже пластиковые трубы.

И сколько тогда валюты стоимость проекта?

Например, наши конкуренты, израильского общества, в течение трех лет, разработал модели, чтобы распознавать около 3 миллионов моделей, хорошие и информации, которую они потратили около $60 миллионов, Мы сделали модель 1 тыс. в течение двух недель и $50 тыс.

А разница?

Понимаете, для промышленного применения, что вы хотите как больше денег, но все это не сравнимо с затратами, которые сейчас находятся на аналогичные проекты, работая с реальными данными. Это разница в сотни раз. Наш метод дешевле и главное, быстрее, потому что помимо цены для создания такого проекта необходимо приложить много усилий и процент ошибки там сумасшедший, примерно на 20%. И мы имеем 100% точностью, потому что мы знаем, что это 3D объект, мы знаем, где это точно, на плато, где находится, размер, описание. В сети получает данные от качества, более того, они располагаются так, что их никто не связывает. У нас есть несколько пикселей можем определить, что это бутылка пепси-колы, даже если не будет видно на этикетке. Это очень важно, потому что в работе управления в розничной торговле положение продукта на полке влияет на продажи, там прямая связь. Но это только использование нашего алгоритма.

Вы можете сказать, что вы продаете технологии?

Мы продаем только технологии и ищет партнеров в различных секторах. Особенность заключается в том, что наша технология требует очень большой вычислительной мощности. Сети, формирования необходимой мощности. Представьте себе, миллиард кадров высокого качества с розничной торговли в 3D мультфильм или реально качество. Это действительно тысячи часов 3D мультфильмов удалось. Один день, мы поняли, что эти возможности у нас нет денег, чтобы купить.

И сколько у вас было денег?

В компании, мы уже вложили чуть более миллиона долларов. Сейчас капитализация компании 15 миллионов и наших акций инвесторы покупают с этой оценкой. В год, я считаю, что это довольно хороший рост.

Сначала у нас была пара ангелов, потом мы чип инвестор, который помог найти и другие, мы сейчас инвесторы все люди, которые работают у нас. Люди все увлеченные и работают, у нас это действительно хорошее начало, с ликвидностью в первый год жизни.

К нам сейчас зайдет стратег, который хочет получить место в совете директоров, и собственно влиять на принятие решений.

Когда это происходит?

Я думаю, в конце года, мы находимся в процессе заключения сделки.

Трудности по отношению к предприятию?

Если вернуться к работе компании, это время, что мы встретились с отсутствие достаточной вычислительной мощности. Мы решили купить мощности, но пришел к выводу, что карты не продаются вести. И затем, было предложено решение использовать свои мощности для наших целей. Проведение зарабатывают не много на производстве верит в.

Пусть зарабатывают с нами. С помощью компьютерных технологий.

Мир движется в этом направлении. Мы считаем, что в будущем универсальные батареи, которые будут делать полезные для расчетов, но мы будем же Uberom, который будет нанять на различные типы задач.

Или, например, наша компания не является правильным решением для высокой транзакций. Существующие в ограниченном количестве сделок, и мы нужно некоторое количество транзакций на уровне 3000 в секунду. Я приведу пример. Представьте, на этапе массовой акции, у вас есть 50 тысяч человек, огромное количество полиции, чтобы предотвратить даже не издевательство, а элементарного — давка. И мы говорим, мы можем сделать алгоритм считает и анализ всей этой массы людей, подключив до четырех часов, чтобы матч 14 тыс. Карт проводить и в течение четырех часов, мы будем просто чтобы показать возможность возникновения сложной ситуации. И выдавать предупреждение. Поэтому, не нужно 50 миллионов человек, 5 тысяч полицейских, вам понадобится 500 делегатов, которые будут просто понять, что делать в этой ситуации и получить четкие инструкции. Экономит много денег. Скажем, стадион в Бразилии, арендует емкость на 4 часа, и вести должны быть включены мгновенно. Мне нужна поддержка десятков тысяч транзакций, и я параллельно еще 50 000 младенцев в роддомах, которые смотрят на смарт-камера. Нам нужно огромное количество операций, и со всех вычислительных узлов вы должны поместить чип контрактов, они должны платить за время работы. Это огромная нагрузка, не блокируют теперь делать, этого не позволяет. Но скоро будет.

Тогда на что вы ждете?

Мы рассчитываем на то, что рост количества сделок, либо новый блокируют, в который мы войдем, или мы пишем. Вариант развития Etherium-это также необходимо учитывать.

Недавно вы заявили, что стали партнерами с пиратами. Как вы думаете?

Мы набираем белого пиратов. Они испытывают соответственно ломают нам показывают уязвимость, и мы их закрываем. Они имеют много вещей, чтобы сделать. Мы постоянно что-то даем им, они проверяют.

Что касается применения вашей технологии, где вы можете использовать его? Время предсказания?

Мы вот в этот раз не делаем. Потому что это гораздо сложнее, чем кажется на первый взгляд, слишком сложная математика. Там вопрос не в обобщении данных, а в обработке этой информации, которая будет. Это очень специальная область информатики анализ и сбор данных, это гораздо сложнее, чем не чувствую. Предсказывать погоду хорошо, но это не наш бизнес, мы не можем заниматься всем. У нас есть три направления медицина, распределения и промышленная автоматизация, это что-то связанное с камер в процессе автоматизации. Например, сортировка досок, пакетов, яиц, птицы, свиней, или запчасти все объекты, которые можно посчитать и запомнить.

Мы очень четко ориентируемся на то, что мы можем сделать. Я думаю, что специализация нашей платформы будет вычислительная мощность и модель чип для камеры, я думаю, что это будет 90 процентов нашей компании. Смарт-камер-это огромный рынок, который только начинается.

Категория: Мода