💳 Термінова новина! Trustee Plus — найкраще рішення для розрахунку криптою 👉
Вікторія ГорбікВойна
27 марта 2024, 09:00
2024-03-27
«Когда где-то в зеленке стоит танк под сеткой, его нужно детектить совсем другими технологиями». Украинцы создали нейросеть, которая поможет дронам находить вражескую технику даже под РЕБом
Разработчики компании Talan Systems в Киеве представили инновационное решение для беспилотных систем, которое использует биометрические данные и искусственный интеллект для выявления враждебной техники и объектов. Эта технология позволяет беспилотникам самостоятельно определять угрозы и принимать соответствующие меры даже в сложных условиях, таких как радиоэлектронная борьба.
Соучредители компании Олег Амиргусейнов и Александр Лящ рассказали об особенностях инструментов, а также о том, что предшествовало их разработке и как они обучали нейросети в коллаборации с международной компанией Neurotechnology (Вильнюс, Литва).
Разработчики компании Talan Systems в Киеве представили инновационное решение для беспилотных систем, которое использует биометрические данные и искусственный интеллект для выявления враждебной техники и объектов. Эта технология позволяет беспилотникам самостоятельно определять угрозы и принимать соответствующие меры даже в сложных условиях, таких как радиоэлектронная борьба.
Соучредители компании Олег Амиргусейнов и Александр Лящ рассказали об особенностях инструментов, а также о том, что предшествовало их разработке и как они обучали нейросети в коллаборации с международной компанией Neurotechnology (Вильнюс, Литва).
О Talan Systems
Компания Talan Systems работает с 2005 года как системный интегратор и специализируется на решениях для сканирования лица и отпечатков пальцев. Все начиналось с биометрических технологий, а в 2018 году среди инструментов, начавших использовать Talan Systems, появился искусственный интеллект. С этого времени с помощью нейросетей разработчики начали реализовывать для государства Национальную систему биометрической верификации и идентификации, автоматизированную систему идентификации по отпечаткам пальцев и другие проекты.
Talan Systems является партнером литовской компании Neurotechnology, основанной в Вильнюсе с 1990 года, которая занимается разработкой технологий с использованием нейронных сетей для биометрической идентификации личности, а также использует компьютерное зрение, робототехнику и искусственный интеллект.
С чего начиналось сотрудничество
Сооснователи компании Talan Systems познакомились в далеком 2010 году, работая на менеджерских должностях вместе в монстре системной IT-интеграции — компании BMS Consulting, куда Александр пришел работать после университета. Олег как основатель Talan Systems уже с 2005 года сотрудничал с миграционной службой, выполняя биометрические проекты.
Александр Лящ (слева) и Олег Амиргусейнов (справа), соучредители компании Talan Systems (Фото из личного архива)
Дружба молодых людей развивалась и впоследствии даже решили стать командой — начать собственное дело. И Александр в 2010 году присоединился к Talan Systems как совладелец. По его словам, в них перетекли компетенции из госсферы и бизнеса, и именно они сформировали их рывок впоследствии.
«Мы — те динозавры, которые столько лет работали с государственными органами», — говорит Александр.
Сначала они приступили к разработке продуктов на основе биометрии, а впоследствии перешли и на решения с искусственным интеллектом. Разработчики приступили к созданию этого решения почти перед самым полномасштабным вторжением, но затем были вынуждены отложить его на долгие 9 месяцев.
«Мы нашли внутренние ресурсы для того, чтобы двигаться дальше и работать там, где мы можем быть еще более полезными», — отмечает Александр.
Умная оптика для дронов
В конце 2023 года команда Talan Systems презентовали очередную разработку MLP TALAN, которая стала одной из флагмански. Решение, использованное в универсальной платформе машинного обучения, основано на передовой технологии с использованием искусственного интеллекта для распознавания объектов. С помощью MLP TALAN можно детектировать изображения из дронов с поразительным качеством и технология становится незаменимой в условиях действия РЭБ.
Скрин MLP TALAN (Источник Talan Systems)
«Когда теряется связь, становится очевидной разница между Machine Vision, обычным треккингом и обнаружением объектов, особенно в приоритетах. Это должно быть must-have в военных технологиях сегодня», — акцентирует Олег.
Платформа может использоваться:
Для разведки система может отслеживать движение объектов в режиме реального времени и автоматически удерживать их в поле зрения камеры. В режиме реального времени MLP TALAN может отображать информацию о цели на интерфейсе оператора, такую как ее тип, статус и другие характеристики.
Для поражения — с помощью MLP TALAN дроны могут автоматически снимать и отслеживать объекты без активного вмешательства оператора, в частности, в условиях действия РЭБ. Кроме того, операторы могут заранее устанавливать каждому дрону приоритеты для выбора целей среди разнообразия техники и человеческой силы. Когда цель определена и определен приоритет, система может автоматически выровнять дрон с целью для дальнейшего наблюдения или попадания.
«Критически, чтобы дрон поражал не какую-то „буханку“ за $200, а танк, который стоит $20 млн долларов», — говорит Александр.
Ударный или разведывательный — вот в чем вопрос
Система может быть установлена на любой ударный или разведывательный летающий или самоходный дрон для автоматического распознавания и отслеживания объектов в видеопотоке. По словам разработчиков, это могут быть БПЛА, наземные дроны с турелями, гранатометы, почти все самоходные дроны, а также большинство разведочных дронов и установок ударного типа.
Платформа использует Deep learning, чтобы идентифицировать различные классы объектов, распознавать танки, артиллерию, авиацию или другие силы противника, а также предметы, которые могли бы быть мишенью для дронов. Для использования решения, по словам разработчиков, необходимо учитывать не только программный продукт, потому что это лишь одна составляющая, но еще и аппаратная часть и возможности производителей дронов для того, чтобы принимать эту программную часть. После того, как программно-аппаратный комплекс монтируется в конкретный дрон, дальше все зависит от миссии и приоритизации, что дрону нужно будет делать.
Скрин MLP TALAN (Источник Talan Systems)
«Конечно будут ограничения по аппаратной части, но покрытие дронов очень широкое», — объясняет Олег спектр использования решения.
Это коммерческая разработка и для проведения соответствующих тестирований разработчики планируют кооперацию с военными. Но сроки или подробности по соображениям безопасности не разглашаются.
«Мы уже в процессе того, чтобы скоро вооруженные силы Украины увидели этот продукт», — сообщает Александр.
Решение носит промышленный и системный характер на новейших технологиях и передовых нейронных моделях производителем которых является Neurotechnology, в отличие от устаревших решений Computer vision 90-х годов. Но даже эти решения показывают эффективность в поле боя.
Что «под капотом» в нейросети
Для тренировки распознавания людей и объектов в нейросеть загружают несколько десятков тысяч фотографий. Каждое изображение должно быть промаркировано, чтобы показать нейросети, что она на нем видит. Часть из изображений может быть синтетическими, т. е. сгенерированными или выдуманными, но не более 20%. В финале процесса система уже знает, как выглядит лицо, танк, гаубица или вражеская форма или другая техника. «Так же мы можем работать с домами, едой, техникой, можем научить различать марки кетчупа, соуса, а также танки, отличать БМП от машин и самолетов. Но это тяжелая и кропотливая работа», — объясняет Олег.
Скрин Talan Systems
Кроме того, как объясняют разработчики, для устанавливаемого на дроны решения важно не просто объяснить нейросети, что вот, условно, красная простыня посреди поля, а размаркировать объекты, спрятанные в условиях военной маскировки.
«Когда где-то в зеленке стоит танк, спрятанный под какой-то сеткой, его нужно уже детекти совсем другими технологиями», — отмечает Олег.
Чтобы добиться «аккуратности распознавания», а это примерно 60%-70%, на одну модель может уйти примерно месяц тренировок.
Всего в команде уже около 30 человек. Отдельная часть — это люди, работающие только над тренировкой нейросети, разметкой изображений и распознаванием.
О деньгах
Разработчики рассказали, что создание продукта MLP TALAN обошлось им более чем в 200 000 евро собственных и привлеченных средств, но конкретную сумму не называют, ссылаясь на коммерческую тайну.
«Это наш собственный труд. Наш пот и кровь, наша боль. (смеется). Более того, все, что нам удалось заработать до войны, мы все реинвестировали снова в компанию», — объясняет Александр.
Сам продукт MLP TALAN, имеет и гражданскую версию — лицензию нейросети можно использовать как безвозмездную пробную оффлайн-версию в течение 30 дней, затем нужно будет приобрести лицензию, которая стоит 3000 евро. Соответственно дополнительно оплачивается обучение модели в соответствии с потребностями заказчиков. Все же что касается военных разработок — это закрытая военная информация.
О планах
Разработчики пытаются выйти на рынок Африки и Латинской Америки. «Потому что этот рынок очень велик и нуждается в этих технологиях», — отмечает Олег.
В течение следующих двух-трех лет разработчики намерены добиться финансовой устойчивости своей компании и получать прибыль уже как собственники. Этот план включает в себя развитие и внедрение их технологий на рынке, настройку маркетинговых стратегий, а также привлечение инвестиций и партнерств. Разработчики будут активно работать над совершенствованием продуктов и расширением его функционала.
Исследователи хотят создать беспроводное устройство для домашней диагностики COVID-19 на УЗИ-снимках легких и уже научили ИИ находить патологию. Вот как это работает
«На фронте этот малыш смог вытащить расстрелянную Mitsubishi L200 с бойцами». Что еще может уникальный наземный дрон VEPR, один из первых бронированных дронов в Украине
«Около 25 школ БПЛА вовлечены в подготовку сил обороны. Полным дураком было бы не использовать этот ресурс». Какое будущее ждет дронаров с созданием Сил беспилотных систем
УЧАСТЬ В АЗАРТНИХ ІГРАХ МОЖЕ ВИКЛИКАТИ ІГРОВУ ЗАЛЕЖНІСТЬ. ДОТРИМУЙТЕСЯ ПРАВИЛ (ПРИНЦИПІВ) ВІДПОВІДАЛЬНОЇ ГРИ.
Ліцензія видана ТОВ "СЛОТС Ю.ЕЙ." на провадження діяльності з організації та проведення азартних ігор казино у мережі Інтернет від 15.09.23 (рішення КРАІЛ №245 від 31.08.2023); ТОВ "СЛОТС Ю.ЕЙ." – на провадження діяльності з організації та проведення азартних ігор казино у мережі Інтернет від 26.04.2021 (рішення КРАІЛ №150 від 12.04.2021); ТОВ «СПЕЙСИКС» – на провадження діяльності з організації та проведення азартних ігор казино у мережі Інтернет від 08.02.2021 (рішення КРАІЛ №34 від 02.02.2021); ТОВ «ГЕЙМДЕВ» – на провадження діяльності з організації та проведення азартних ігор казино у мережі Інтернет від 16.02.2021 (рішення № 47 від 10.02.2021).
Рабочий инструмент, арт-терапия или «стеклянный потолок». Может ли нейросеть Midjourney заменить художников и в чем ее ценность
Проект американского ученого Дэвида Хольца поднял хайп мирового масштаба. Его нейросеть Midjourney генерирует изображения и картинки по текстовому запросу. И сейчас ее тестируют как профессиональные художники, так и обычные люди.
Арт-директор в GrandMA Studios Беата Куркуль тоже присоединилась к движению и рассказала об особенностях нейронки, сможет ли она заменить художников и что уже умеет Midjourney, а также — где может применяться.
Нейросетям пророчат, что они убьют искусство. Но так ли это, если пока роботы могут всего лишь копировать и воровать?
Середина 2022 года в сфере технологий проходит под активное обсуждение нейросетей и их возможностей. Пока пользователи со всего мира генерируют изображения сотнями при помощи DALL-E 2 и аналогичных сервисов, все чаще возникают разговоры о том, что роботы скоро оставят людей творчества без работы. Мол, художников, фотографов, дизайнеров и прочих специалистов, работающих с изображениями в разных форматах, уже можно заменить нейросетями.
Даже звучат заявления, что подобные нейросети убьют искусство в принципе. Что, конечно, совсем не так. Ведь нейросети и искусство — это понятия из совсем разных миров, пускай результат у них якобы один. О разнице между ними и пойдет речь в этом тексте.
