Искусственный интеллект
Решение задач с применением методов искусственного интеллекта
Искусственный интеллект — современная технология, позволяющая вывести бизнес-процессы предприятия на принципиально новый уровень эффективности. Успех проекта с применением методов искусственного интеллекта во многом зависит от нескольких составляющих:
- Наличие структурированных данных, необходимых для построения обучающей выборки
- Корректный выбор алгоритма, с помощью которого строится математическая модель
- Понимание проектной команды специфики внедряемых бизнес-процессов
Компания «Лексема» обладает компетенциями и опытом в решении задач, которые эффективно решаются с применением методов искусственного интеллекта. Уже 2 проекта компании поддержаны грантами по нацпроекту «Цифровая экономика» в направлении «Искусственный интеллект».
Наши преимущества при разработке прикладных бизнес-решений с применением искусственного интеллекта:
- многолетний опыт в разработке информационных систем и оптимизации бизнес-процессов в различных отраслях промышленности
- наличие сильной команды с глубокими научными знаниями в области искусственного интеллекта
- наличие собственной платформы Lexema, на базе которой создаются IT-продукты
Наш опыт во внедрении новых бизнес-процессов гарантирует успешный запуск проекта в промышленную эксплуатацию.
КАКИЕ ЗАДАЧИ МЫ УМЕЕМ РЕШАТЬ?
Распознавание и классификация образов
Задача распознавания образов и объектов имеет широкое применение на практике, от решения задач в распознавании электронных документов до решения задач в медицине. Например, комплекс для диагностики раковых образований на основании снимков КТ, МРТ и ПЭТ. Для этого через нейронную сеть прогоняют тысячи размеченных снимков, после чего точность распознавания новых снимков возрастает до 95-97%.
Рекомендательные и экспертные системы
Существует много различных предметных областей, в которых очень важна роль эксперта. Эксперты в своих областях могут делать очень точные выводы, основываясь на входных данных и своих знаниях. Например, доктор, посмотрев на симптомы пациента, может поставить диагноз. А химик сказать, сколько и в каком количестве химических реагентов необходимо заложить в скважину, чтобы повысить ее дебит.
Чем специфичнее и уже предметная область, тем сложнее найти в ней эксперта. Собрать знания экспертов и использовать их на практике помогают экспертные системы.
Главная задача экспертной системы – с помощью программного обеспечения частично заменить специалиста-эксперта в разрешении проблемной ситуации.
Предсказательная аналитика
Классическим примером таких задач выступает интеллектуальная система построения графика ремонтных работ на основе предсказания отказов технических систем и их элементов по информации, собранной в автоматическом режиме с датчиков, контроллеров и других исполнительных механизмов.
Прогнозная аналитика с применением алгоритмов машинного обучения может использоваться для решения экономических задач. Например, для построения динамических базовых и сценарных прогнозов основных показателей финансово-хозяйственной деятельности предприятий с различными горизонтами прогнозирования.
ОБЛАСТИ ПРИМЕНЕНИЯ:
Медицина
Роботизация офисных бизнес-процессов
Бурение и эксплуатация скважин
Ремонт оборудования
Экономика
ПОЧЕМУ РЕШЕНИЯ С ИСКУССТВЕННЫМ ИНТЕЛЛЕКТОМ ЭФФЕКТИВНЫ?
- Алгоритмы искусственного интеллекта, применяемые в рекомендательных и экспертных системах, позволяют заложить в информационную систему опыт и знания высококвалифицированных специалистов в любой отрасли промышленности, которые затем при использовании системы транслируются менее опытным сотрудникам.
- Цифровые решения повышают производительность труда и избавляют от ручных рутинных операций
- Бизнес-задачи решаются с высокой точностью и скоростью
НАШИ РЕАЛИЗОВАННЫЕ ПРОЕКТЫ С ПОМОЩЬЮ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА:
Проект Lexema-Medicine
Рекомендательная система поддержки принятия решений для назначения персонализированной терапии с использованием алгоритмов искусственного интеллекта поддержана Фондом содействия инноваций. АНО «Цифровая экономика» включила проект в базу эффективных кейсов для развития цифровой экономики в субъектах РФ.
При построении системы были использованы методы искусственного интеллекта:
- Для оценки эффективности терапии — экстремальный градиентный бустинг
- Для подбора терапии – алгоритм взвешенного мэтчинга
Платформа Lexema-RPA
Платформа для создания и управления программными роботами победила в конкурсе на получение субсидии на разработку индустриальных цифровых платформ, проводимом Министерством промышленности и торговли РФ.
Используемые в платформе методы ИИ:
- Поиск соответствия распознанной информации и элементов справочников для робота-бухгалтера — комбинация модифицированного метода поиска N-грамм, адаптированного метода измерения расстояния между двумя последовательностями символов Джаро-Винклера и Левенштейна
- Поиск распознанных изображений — нейронные сети
Прогноз распространения пандемии Covid-19
Наш научный руководитель в области искусственного интеллекта — Лакман Ирина в сотрудничестве с нашими партнерами — компанией ISD разработали математическую модель по прогнозу развития пандемии Covid-19 по регионам и городам, на который ссылаются множество различных СМИ федерального масштаба.
В основе прогнозов лежат математические алгоритмы, которые достаточно просты, но при этом позволяют с высокой точностью (98-99%) прогнозировать развитие пандемии. В России всего несколько групп занимаются прогнозированием хода распространения вируса COVID-19, и мы горды тем, что наша компания принимает участие в этом важном деле.
ОБЗОРНЫЕ ВИДЕОРОЛИКИ ПО ПРИМЕНЕНИЮ МЕТОДОВ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ РЕШЕНИЯ РАЗЛИЧНЫХ ЗАДАЧ:
В нашу эпоху цифровизации искусственный интеллект стал одной из самых востребованных технологий. Мы решили предоставить специалистам, развивающим компетенции в этой сфере набор обучающих роликов.
Наша команда подготовила видеоролики, в которых рассказывается о том, какие методы искусственного интеллекта применяются для решения прикладных задач.
Анализ выживаемости (Survival analysis)
Применение методов ИИ в медицине для решения задач по выживаемости.
Понижение размерности выборки методом SVD разложения
В этом уроке рассматривается понижение размерности данных на примере сжатия изображения методом SVD разложения матрицы.
Прогнозирование временных рядов с помощью модели SARIMAX
В бизнесе может возникнуть необходимость в построении прогнозов экономических показателей или показателей технических систем. В этом могут помочь алгоритмы машинного обучения. Например, в видео рассматривается прогнозирование дохода компании по определенному направлению с помощью модели SARIMAX.
Эпидемиологические модели... Или как прогнозировали COVID-19
В этом уроке рассматривается эпидемиологическое моделирование и рассказывается об успешном прогнозировании развития коронавирусной инфекции в России и Республике Башкортостан.
Команда
 |
Ирина Лакман | Научный руководительОбразование высшее, БГУ, специальность «Математика», кандидат технических наук, преподаватель кафедры математики БГУ, доцент. |
|
Динар Еникеев | Data Scientist, Специалист по анализу данныхДва высших образования, УГАТУ, БГУ, имеет ряд публикаций по методам машинного обучения, регулярный участник хакатонов и конкурсов по анализу данных и машинному обучению. Еникеев Д. ведущий эксперт по анализу данных в проекте «Интеллектуальная система поддержки принятия решений для назначения персонализированной диализной и лекарственной терапии пациентам с хронической почечной недостаточностью с использованием алгоритмов искусственного интеллекта» |
|
Руслан Ахметвалеев | Data Scientist, Специалист по анализу данныхАспирант УГАТУ, имеет ряд публикаций в области искусственного интеллекта, в том числе «Применение технологий семплирования для решения задачи классификации на основе медицинских данных», «Sampling strategies for classification-based data visualization support». Опыт работы в международных проектах в области искусственного интеллекта: Центр вычислительной визуализации, Институт Одена, Университет Техаса в Остине, США, Научный сотрудник |
|
Александр Ерофеев | Архитектор проектовОбразование высшее, УГАТУ, «Математическое обеспечение и администрирование информационных систем» (степень магистра). Имеет ряд научных публикаций в области искусственного интеллекта. Ерофеев А. является архитектором проекта по разработке платформы для создания и управления программными роботами, занимается методологической проработкой вопросов по применению методов машинного обучения и искусственного интеллекта для решения задач проекта |
|
Антон Путин | Архитектор проектовОбразование высшее, УГАТУ, «Математическое обеспечение и администрирование информационных систем» (степень магистра). Имеет ряд научных публикаций в области искусственного интеллекта. Путин А. является архитектором проекта по разработке готовых интеллектуальных роботов в основе которых лежат методы машинного обучения и искусственного интеллекта |
|
Андрей Круглик | Архитектор проектовАспирант УГАТУ по направлению «Информатика и вычислительная техника», участник V, VI, VII Региональных чемпионатов «Абилимпикс», победитель V Регионального чемпионата «Абилимпикс» в области Web-программирования, участник V Национального чемпионата «Абилимпикс», участник хакатонов и конкурсов по анализу данных и машинному обучению, занял второе место в хакатоне по анализу данных в нефтегазовом инжиниринге, имеет публикацию в журнале «Информационные технологии», и участвовал в конференции по анализу данных (г.Санкт-Петербург). Круглик А. является архитектором проекта по разработке готовых интеллектуальных роботов в основе которых лежат методы машинного обучения и искусственного интеллекта |
РЕАЛИЗАЦИЯ ПРОЕКТОВ ПРИ ПОДДЕРЖКЕ ГРАНТОВ:
В рамках федерального проекта «Цифровые технологии» национальной программы «Цифровая экономика» Правительство Российской Федерации предусмотрело меры поддержки проектов на основе внедрения отечественных продуктов, сервисов и платформенных решений, созданных на базе сквозных цифровых технологий, одним из направлений которой является «Нейротехнологии и искусственный интеллект».
Положительный опыт поддержки наших проектов грантами в направлении «Искусственный интеллект» позволяет предлагать нашим потенциальным клиентам разработку проектов с использованием цифровой технологии с грантовой поддержкой. Наши специалисты помогут подготовить и оформить заявку на конкурсный отбор на получение гранта или субсидии.
