Новые #истории от участников «Архипелага 20.35» 💎
Максим Попилин, Fake Video Detection Service:
Прямо перед окончанием форсайта NeuroNet НТИ мы приняли решение подать на Архипелаг этот проект и сделали прототип. Fake Video Detection Service (FVDS) основан на применении моделей компьютерного зрения для покадровой классификации объектов. Адаптированная модель MTCNN позволяет выявлять человеческие лица на видео, выделять области с лицами и передавать на сверхточную нейросеть для классификации сегмента - orginal/fake.
Нас трое: Иван Лисенков, гендиректор, профи во внедрении сложных ИТ-систем для бизнеса; Анатолий Аристов, доктор философии по математике и нелинейным дифференциальным уравнениям, преподает в МГУ; Максим Попилин, технический директор, лидер сегмента рынка искусственного интеллекта NeuroNet в телекоммуникациях.
Нас пока хватает, но как только мы проверим рынок и начнем всерьез развивать продукт, нам понадобятся датасаентисты, датаинженеры и др. Нам нужно найти технологического партнера из России, так как вся инфраструктура построена на Amazon (нужны мощности GPU).
Ищем умные деньги на 2 года, чтобы вывести продукт на рынок и привлечь клиентов. В планах: завершить НИОКР, развить сервис по звуку и получить 20000 признанных дипфейков.
Максим Попилин, Fake Video Detection Service:
Прямо перед окончанием форсайта NeuroNet НТИ мы приняли решение подать на Архипелаг этот проект и сделали прототип. Fake Video Detection Service (FVDS) основан на применении моделей компьютерного зрения для покадровой классификации объектов. Адаптированная модель MTCNN позволяет выявлять человеческие лица на видео, выделять области с лицами и передавать на сверхточную нейросеть для классификации сегмента - orginal/fake.
Нас трое: Иван Лисенков, гендиректор, профи во внедрении сложных ИТ-систем для бизнеса; Анатолий Аристов, доктор философии по математике и нелинейным дифференциальным уравнениям, преподает в МГУ; Максим Попилин, технический директор, лидер сегмента рынка искусственного интеллекта NeuroNet в телекоммуникациях.
Нас пока хватает, но как только мы проверим рынок и начнем всерьез развивать продукт, нам понадобятся датасаентисты, датаинженеры и др. Нам нужно найти технологического партнера из России, так как вся инфраструктура построена на Amazon (нужны мощности GPU).
Ищем умные деньги на 2 года, чтобы вывести продукт на рынок и привлечь клиентов. В планах: завершить НИОКР, развить сервис по звуку и получить 20000 признанных дипфейков.