Чем занимались нейросети на этой неделе — умный город, переводчик с языка жестов, распознавание без лица:
◼️ Представьте будущее, где весь город — один большой ИИ. Стартап Signifiy разработал уличные фонари с цифровым зрением и датчиками анализа воздуха. Свою основную функцию (светить) фонарь будет выполнять только в присутствии людей, если их нет — он выключится и сэкономит городу немного электроэнергии. Также он собирает данные по загрязнению воздуха и выгружает их в облако, где к работе подключаются алгоритмы. Остается только один вопрос: а фонарь случаем не собирает данные о прохожих?
◼️ Google сделал приложение для распознавания языка жестов. С помощью камеры мобильного телефона алгоритмы находят ладонь в пространстве, ставят 27 точек на пальцах и сравнивают результат с датасетом из 35 тыс. картинок, которые заранее разметили люди. Нейросетям доступен счет, знак “всем пис”, “рок” и одобрительный палец вверх и... это пока все. Ключевое — все это работает на телефоне. Разработчики выложили код в открытый доступ, чтобы все желающие могли присоединиться к дальнейшему обучению. Впереди самое тяжелое — научиться распознавать сразу две руки и их комбинации в каждый момент времени.
◼️ Пока в американских городах массово запрещают фейс-рекогнишн на улице и жители жалуются на незаконный сбор данных, стартапы ищут альтернативные способы распознавания. Один из них, Traces AI, нашел способ, как идентифицировать человека только по описанию внешнего вида. Сетке скармливают ваши типичные аутфиты, любимый рюкзак, который вы никогда не меняете, и прическа. Затем она анализирует видео, на котором заранее заблюрены лица, и ищет совпадение. В городе технология бесполезна — ловить преступников по черным маскам не получится. Но компании с офисами уже заинтересовались — можно трекать работников без заполнения тысячи форм.
◼️ Представьте будущее, где весь город — один большой ИИ. Стартап Signifiy разработал уличные фонари с цифровым зрением и датчиками анализа воздуха. Свою основную функцию (светить) фонарь будет выполнять только в присутствии людей, если их нет — он выключится и сэкономит городу немного электроэнергии. Также он собирает данные по загрязнению воздуха и выгружает их в облако, где к работе подключаются алгоритмы. Остается только один вопрос: а фонарь случаем не собирает данные о прохожих?
◼️ Google сделал приложение для распознавания языка жестов. С помощью камеры мобильного телефона алгоритмы находят ладонь в пространстве, ставят 27 точек на пальцах и сравнивают результат с датасетом из 35 тыс. картинок, которые заранее разметили люди. Нейросетям доступен счет, знак “всем пис”, “рок” и одобрительный палец вверх и... это пока все. Ключевое — все это работает на телефоне. Разработчики выложили код в открытый доступ, чтобы все желающие могли присоединиться к дальнейшему обучению. Впереди самое тяжелое — научиться распознавать сразу две руки и их комбинации в каждый момент времени.
◼️ Пока в американских городах массово запрещают фейс-рекогнишн на улице и жители жалуются на незаконный сбор данных, стартапы ищут альтернативные способы распознавания. Один из них, Traces AI, нашел способ, как идентифицировать человека только по описанию внешнего вида. Сетке скармливают ваши типичные аутфиты, любимый рюкзак, который вы никогда не меняете, и прическа. Затем она анализирует видео, на котором заранее заблюрены лица, и ищет совпадение. В городе технология бесполезна — ловить преступников по черным маскам не получится. Но компании с офисами уже заинтересовались — можно трекать работников без заполнения тысячи форм.