Россияне создали платформу машинного обучения для тех, кто не умеет программировать

арьеры на пути внедрения машинного обучения

Как говорит директор центра компетенций «Открытых технологий» Павел Волков, сейчас внедрение решений в области искусственного интеллекта сдерживается рядом барьеров. В частности, обработав различные данные, алгоритмы искусственного интеллекта могут предоставить заказчику некий результат.

Однако каким образом он был получен, остается загадкой. В результате существует недоверие к работе алгоритмов машинного обучения в медицине, безопасности и других областях, где цена ошибки слишком высока.

В связи с этим появилась потребность в отдельных специалистам по исследованиям данным – data scientist. Такой специалист, по словам Власова, не разбираясь в предметной области, должен неким «магическим» образом объяснить результат работы алгоритмов машинного обучения.

Кроме того, на рынке машинного обучения сейчас сложился «дикий Запад», считают в «Открытых технологиях». Решения создаются под конкретных заказчиков и принимаются без санкций регуляторов, работающих в соответствующих областях. Такая практика приводит к появлению негативного опыта.

Также в «Открытых технологиях» отмечают, что многие создающиеся продукты в области искусственного интеллекта основаны на открытом коде и являются «изобретением велосипеда».

«ОТ.Платформа», созданная «Открытыми технологиями», является полностью открытой и бесплатной в использовании. Компания надеется, что вокруг платформы выстроиться сообщество, которое и будет ее развивать.

SMaLL – язык машинного обучения, для работы с котором не потребуется базовых знаний в программировании и математики. Это высокоуровневый язык, который позволяет логически описать необходимую задачу без сложных конструкций и огромных мануалов.

Предполагается, что с языком SMaLL будут работать эксперты в различных областях (медицина, промышленность и т.д.). Эксперты построят объектные модели для своих областях, которые затем будут снабжены необходимым инструментарием со стороны data scientist. Далее, конечные пользователи будут работать с получившимся продуктами, абстрагируясь от математических алгоритмов.

Таким образом, data scientist по-прежнему будет востребован, говорит Власов, но он перестанет быть «узким горлышком», а конечные решения будут принимать эксперты в соответствующих областях. Еще одним преимуществом «ОТ.Платформа» станет то обстоятельство, что создание объектной модели для одной и той же предметной области можно достаточно будет создать один раз – то есть будет обеспечена цифровизация опыта экспертов из различных областей.

Конкретным примером применения «ОТ.Платформа» стал проект «Атлас», реализуемый в рамках направления «Нейронет» (относится к «Национальной технологической инициативе» - НТИ). «Атлас» призван оцифровать опыт технологических экспертов в различных отраслях промышленности в части прогнозирования отказа сложного технологического оборудования.

«Атлас» поможет большом числу заказчиков оптимизировать обслуживание систем и избавиться от необходимости проведения плановых ремонтов. Данная задача особенно актуальна в связи с высокой степенью деградации оборудования в различных промышленных отраслях.

На базе «Атласа» будет выстроена система коллективной безопасности, говорит сооснователь основатель отраслевого движения «Нейронет» Владимир Статута. Пользователи смогут передавать свой опыт по аварийным ситуациям и незапланированным ремонтам.

Соответственно, чем больше пользователей будет у системы, тем выше будет уровень их безопасности. Кроме того, Статута обещает появление на базе «Атласа» маркетплейса, который позволит зарабатывать пользователям системы.