Visary AI
Система искусственного интеллекта

Основная статья: Нейросети (нейронные сети)

Visary AI — первая no-code AI-платформа для создания, обучения и тестирования нейронных сетей.

2023: Возможности, особенности и области применения Visary AI

Сервис Visary AI обеспечивает доступ бизнес-пользователей к передовым моделям искусственного интеллекта через интуитивно понятный веб-интерфейс. No-code AI-платформа предоставляет возможность простым пользователям решать самые сложные задачи Deep Learning в рамках проектов компьютерного зрения (CV) и NLP. Специалисты организаций могут использовать Платформу для обучения и развертывания ИИ в своей ИТ-инфраструктуре, сохраняя при этом контроль над данными.

Какие задачи может решить no-code AI-платформа?

Области применения технологий искусственного интеллекта

Государственный сектор:

• Объекты инфраструктуры
• Органы управления
• Аэрокосмическая отрасль
• Медицина

Экономический сектор:

• Банковские системы
• Сфера услуг
• Системы анализа рынка
• Логистические системы

Военная сфера:

• Военная авиация
• Военно-морской флот
• Военно-космические силы
• Объекты военной инфраструктуры

Промышленность:

• Контроль качества
• Предотвращение опасных ситуаций
• Оптимизация производства
• Определение потребностей рынка

Преимущества:

• Эргономичный пользовательский интерфейс.
• Возможность донастройки архитектуры нейросетей.
• Поддержка Astra Linux 1.7.2, Alt Linux.
• Шаблоны со встроенным набором предобученных нейросетей.
• Сертификация ФСБ России и проверка работы под СЗИ.
• Веб-приложение для работы с любых устройств и ОС.
• Поддержка СУБД PostgreSQL.

Модули no-code AI-платформы для создания и настройки нейросетей

1. Создание архитектур нейронных сетей

Составной модуль позволяет в простом и понятном графическом интерфейсе конструировать нейронные сети различной сложности. Список поддерживаемых слоев и типов решений легко масштабируется. Также в данном модуле присутствуют инструменты проверок, что делает разработку легкой, а процесс отладки быстрым.Как с помощью EvaProject и EvaWiki построить прозрачную бесшовную среду для успешной работы крупного холдинга 2.1 т

2. Обучение нейронных сетей

Данный составной модуль позволяет обучать нейронные сети новичкам в области искусственного интеллекта на уровне профессиональных data science специалистов. Интуитивно понятный интерфейс, а также предустановленные настройки позволяют в короткие сроки запустить обучение нейронной сети в соответствии с поставленными задачами.

3. Тестирование нейронных сетей

Составной модуль позволяет тестировать обученные нейронные сети в пару кликов. Система ориентирована на простоту использования и не дает пользователю возможности ошибиться при запуске задачи тестирования. Все результаты сохраняются и в дальнейшем будут доступны из меню «Информация».

4. Создание обучающей выборки с использованием 3D-моделирования

Меню работы с проектами позволяет создавать, редактировать, удалять проекты и выгружать результаты их работы (сгенерированные обучающие выборки). В рамках проекта доступно взаимодействие с выбранной 3D-моделью местности, а также добавление на нее 3D-объектов. Для модели и объектов могут применяться такие настройки, как изменение угла поворота, настройка освещения, настройка камеры, изменение текстуры и др.

Где можно применить компьютерное зрение (CV)?

Распознавание и детекция

Распознавание лиц

• Распознавания сотрудника по лицу (разблокировка компьютера и учет рабочего времени)
• Аутентификации по лицу в банковских приложениях
• Поиска преступников в метро по лицу
• Поиска страниц в соцсетях по фотографии человека
• Авторизации сотрудников
• Борьбы с мошенничеством

Распознавание объектов и силуэтов

• Детектирование силуэтов на видео
• Отслеживание перемещения силуэтов
• Кросс-камерная идентификация

Распознавание автомобилей

• Распознавание автомобиля и номера
• Детектирование автомобилей и распознавание номеров на видео
• Распознавание признаков автомобиля

Распознавание активности

Распознавание активности часто применяется на производстве, для предотвращения опасных ситуаций (реальная задача с хакатона – производная от отслеживания объектов на видео - распознавание активности поросят, если начинают быстро перемещаться, то нужно вызвать оператора).

Геопространственная аналитика

Обработка спутниковых снимков с целью обнаружения на них искомых объектов. Может применяться в военной отрасли для автоматического поиска военной техники.

Функционал

В функциональность Платформы входит набор инструментов, позволяющих работать с данными и нейросетями, производить аналитику, интегрировать решение с другими системами.

• Редактор схем. Моделирование последовательности слоев и блоков нейросети.
• Работа с данными. Подсчет метаинформации о наборе данных (баланс классов, матожидания, дисперсия и т.д).
• Создание нейросетевых моделей. Формирование нейросетевых моделей на основе новых либо уже существующих.
• Механизм обучения. Глубокая настройка параметров обучения (оптимизаторы, шедулеры, аугментации, заморозки слоев и т. д). В автоматическом режиме используются установки по умолчанию, которые могут настраиваться опытными пользователями.
• Оптимизация сетей (квантизирование). Ускорение и оптимизация работы обученной нейросети.

Распределение ресурсов для работы нескольких пользователей. Выделение конкретных устройств под каждого пользователя.

• Аналитика. Предоставление полной информации о сети и результатах ее обучения и тестирования. Автоматический расчет метаинформации в дата-сете упрощает настройку обучения.
• Интеграция. Интеграция проект с любыми действующими системами для увеличения сбора, хранения и анализа информации.

Технологии

• Pytorch
• Python
• Open CV
• ONNX

Опыт

Платформа проходит модернизацию, внедряются «state of the art» решения. Команда имеет большой опыт в разработке сложных объемных ресурсов и интеграций. Решение прошло апробацию в секторе ВПК.

(данные актуальны на июль 2023 г.)