AI STARTUP ACCELERATOR აცხადებს მიღების შესახებ
სამთვიან პროგრამაში მონაწილეობის მისაღებად იწვევენ სტარტაპებს, რომლებიც ქმნიან პროდუქტებს AI-ს სფეროში ან იყენებენ თავის პროექტში ხელოვნური ინტელექტის ან მანქანური სწავლების ტექნოლოგიას.
მოთხოვნად მიმართულებათა შორისაა ხმის და ემოციების ამოცნობა და ზოგადად ბიომეტრია; კიბერუსაფრთხოება, ნივთების ინტერნეტი (ჭკვიანი სახლები, connected cars და ა.შ.), კომპიუტერული მხედველობა, ფინტექსი, რიტეილი, Big Data.
განაცხადის წარდგენა შეუძლიათ MVP-ს მქონე პროექტებს, პროდუქტის პროტოტიპით, ან ისეთი ტექნოლოგიებით აღჭურვილებს, რომლებიც მზად არიან პროდუქტის შესაქმნელად 1.5-2 თვის განმავლობაში.
AI Startup Accelerator–ის მონაწილეებს შესაძლებლობა ექნებათ გაუშვან პილოტი კორპორაციასთან ერთად, გახდნენ პარტნიორი ან მოიზიდონ ინვესტიციები სტრატეგიული ან ვენჩერული ინვესტორების მხრიდან; შეძლებენ ისარგებლონ პარტნიორი კომპანიების რესურსებით, მათ შორის, ექსპერტულის ჩათვლით - მიიღონ საკონსულტაციო მხარდაჭერა ბაზრის საუკეთესო სპეციალისტებისგან. პროგრამის შედეგების მიხედვით საუკეთესო პროექტები მონაწილეობას მიიღებენ 27 ივნისს მოსკოვში გამართულ დემო დღეში.
„როსტელეკომი“ ხედავს ხელოვნური ინტელექტის ტექნოლოგიების სტრატეგიულ გამოყენებას თავის საპროდუქტო და სერვისულ ლანდშაფტზე. მოწინავე ტექნოლოგიების გამოყენებას ამ სფეროში დიდი პოტენციალი აქვს „როსტელეკომის“ კომპანიის ბიზნესის განვითარებისთვის, როგორც არსებული პროდუქტების, ასევე ბიზნესის პერსპექტიული მიმართულებების გამოყენებით. პორტფელური კომპანიები და კომპანია „როსტელეკომი“ ღრმად იყენებენ საკუთარ და პარტნიორულ ტექნოლოგიებს სხვადასხვა დარგში გამოყენებისთვის: კლიენტთა მხარდაჭერის სამსახურის მუშაობის ავტომატიზაციიდან ვიდეოანალიტიკამდე და ბიომეტრიულ იდენტიფიკაციამდე. ჩვენ დიდად ვაფასებთ რუსული კომპანიების ტექნოლოგიურ და ინტელექტუალურ პოტენციალს ამ სფეროში და ველოდებით ნაყოფიერ თანამშრომლობას AI Startup Acceleratorთან“, - განმარტა „რუსტელეკომის“ ვიცე-პრეზიდენტმა ბიზნესის განვითარების დარგში ალექსანდრ აივაზოვმა.
„ხელოვნური ინტელექტის ტექნოლოგიების განვითარება მობილური ტელესისტემებისთვის სტრატეგიულად მნიშვნელოვან სფეროს წარმოადგენს. ჩვენ პროდუქტებს AI–ს ბაზაზე ვქმნით და არსებული მობილური ტელესისტემების სერვისებს ახალი ფუნქციებით ვავსებთ, რომლებიც დაფუძნებულია მანქანური სწავლების ტექნოლოგიებზე: NLP, ხმის ამოცნობა, მანქანის ხედვა და სხვა. მიმართულების განვითარების ტემპების გათვალისწინებით, ჩვენ მზად ვართ თანამშრომლობისთვის მოვიზიდოთ ტექნოლოგიური სტარტაპები, რათა ერთობლივად დავნერგოთ მობილური ტელესისტემების ბიზნესში ინოვაციური გადაწყვეტილებები. ამისათვის ჩვენ ვთანამშრომლობთ MTS StartUp Hub-ის აქსელერატორის კურსდამთავრებულებთან და ასევე სიხარულით მხარს ვუჭერთ AI Startup Accelerator-ის ამაჩქარებლის გაშვებას ქვეყნის ერთ-ერთი წამყვანი ტექნოლოგიური პლატფორმის ბაზაზე“.
„კოლაბორაცია უნივერსიტეტები-ინოვაციური სტრუქტურები-კომპანიები, ჩვენი აზრით, ერთ-ერთი ყველაზე პერსპექტიულია თითოეული ცალკეული მკვლევარისა და შემქმნელის განვითარების თვალსაზრისით. რადგან დარგობრივი კავშირი „ნეირონეტი“ არის არა უკვე მოქმედი კომპანიების, არამედ ახალგაზრდა პერსპექტიული შემქმნელთა გაერთიანება. ხელოვნური ინტელექტი ჩვენი ერთ-ერთი პრიორიტეტია. დარწმუნებული ვართ, რომ ეკონომიკის უმაღლესი სკოლის ბიზნეს-ინკუბატორთან ერთობლივი პროგრამა საშუალებას მისცემს პროექტებს გაიზარდოს და შემდგომაც გახდეს ქვეყნის და მსოფლიოს უზარმაზარი AI- ნეიროტექის ქსელის ნაწილი“, - აღნიშნავს ალექსანდრ სემიონოვი, დარგობრივი კავშირის „ნეირონეტის“ აღმასრულებელი დირექტორი.
ორგანიზატორების შესახებ
ეკონომიკის უმაღლესი სკოლის ბიზნეს-ინკუბატორი — ეკონომიკის უმაღლესი სკოლის სტრუქტურული ქვედანაყოფი, პირველი საუნივერსიტეტო ინკუბატორი რუსეთში. 2006 წლიდან იგი ჩართულია სტარტაპების გენერაციასა და განვითარებაში. UBI Global 2017-18-ის ვერსიის თანახმად, საუნივერსიტეტო ბიზნეს- ინკუბატორების მსოფლიო ტოპში მე-7 ადგილზე იმყოფება. კურსდამთავრებულებმა მოიზიდეს 650 მილიონ რუბლზე მეტი.
დარგობრივი კავშირი „ნეირონეტი“ აერთიანებს შემქმნელებს, მწარმოებლებსა და მკვლევარებს ნეირომეცნიერებისა და ნეიროტექნოლოგიების სფეროში ნეირონეტის - შემდეგი თაობის ინფორმაციის გაცვლის გარემოს კონკურენტუნარიანი რუსული ბაზრის შექმნის მიზნით.
„როსტელეკომი“ —ციფრული სერვისებისა და გადაწყვეტილებების მსხვილი პროვაიდერია რუსეთში, რომელიც ბაზრის ყველა სეგმენტშია ჩართული და მილიონობით საოჯახო მეორნეობას მოიცავს რუსეთში. მას რუსეთის ბაზარზე წამყვანი პოზიციები უკავია ფართოზოლოვანი წვდომის და ფასიანი სატელევიზიო მომსახურებების სფეროში, უდავო ლიდერია რუსეთის მთავრობის ორგანოებისთვის და ყველა დონის კორპორატიული მომხმარებლებისთვის სატელეკომუნიკაციო მომსახურების ბაზარზე.
მობილური ტელესისტემები —რუსეთში უმსხვილესი სატელეკომუნიკაციო ოპერატორი და ციფრული მომსახურების პროვაიდერია. კომპანია თავაზობს, სხვათა შორის, ფინანსურ მომსახურებას, ელექტრონული კომერციის სერვისებს, ღრუბლოვან მომსახურებას, ტელესამედიცინო სერვისს, პროდუქტებს გეიმინგისა და კიბერსპორტისთვის პროდუქტებს, და ინფორმაციულ-ექნოლოგიურ გადაწყვეტილებებს სხვა სფეროებში. 2017 წელს მობილურმა ტელესისტემამ შექმნა ცალკეული ქვედანაყოფი გადაწყვეტილებების დასანერგად ხელოვნური ინტელექტის ბაზაზე.
ხელოვნური ინტელექტის განვითარებას მობილურ ტელესისტემებში ახორციელებს Natural Language Processing, მათ შორის Voice Recognition და Computer Vision, პროდუქტების შესაქმნელად კლიენტთა სერვისის, მედიცინის, იურისპრუდენციის და სხვა სფეროებში.
========
Meta-Graph: Uber AI-ის გრაფებში კავშირების პროგნოზირების მეთოდები
Meta-Graph — ეს არის ნეიროქსელის მოდელი გრაფებში კავშირების პროგნოზირებისთვის რამდენიმე მაგალითის საფუძველზე. მოდელის არქიტექტურის გარდა, მკვლევარები აქვეყნებენ ბენჩმარკებს, რომლებზეც მოდელმა ტესტირება გაიარა.
Meta-Graph–ის მიზანია გრაფებში კავშირების აღდგენა, რომლებიც შეიცავს რეალური კავშირების მხოლოდ მცირე ნაწილს. ამასთან არსებობს ვარაუდი, რომ გრაფები ერთი და იგივე სფეროდან არიან და ერთსა და იმავეს წარმოადგენენ. ასეთი მოდელების გამოყენების მაგალითია სხვადასხვა ტიპის უჯრედებსა თუ ორგანიზმებს შორის ურთიერთქმედების ქსელების შექმნის ბიოლოგიური პრობლემა. შეფასებული ურთიერთქმედებები შეიძლება იყოს ხმაურიანი და იშვიათი. ეს მოითხოვს წვრთნადი ალგორითმის არსებობaს, რომელსაც შეეძლება ცოდნის გადაცემა იმავე ტიპის გრაფებს შორის. მსგავსი ამოცანების გადაჭრა შესაძლებელია e-commerce-ში და სოციალური ქსელების ანალიზში.
ნეიროქსელის არქიტექტურა
Meta-Graph ემყარება VGAE გრაფების ნეირონულ ქსელს. მიდგომის მთავარი იდეა ისაა, რომ მოდელი იყენებს გრადიენტზე დაფუძნებულ მეტა–სწავლებას გრაფების ზოგადი მთლიანი გლობალური პარამეტრების ოპტიმიზაციის მიზნით. გლობალური პარამეტრები გამოიყენება VGAE-ს კავშირების პროგნოზირების მოდელის პარამეტრების ინიციალიზაციისთვის. ამავე დროს მოდელი სწავლობს გრაფის სიგნატურის ფუნქციას (graph signature function), რომელიც გრაფს წარმოადგენს ვექტორის სახით და იყენებს VGAE-ს პარამეტრების მოდულირებისთვის.
მიდგომის შესრულების შეფასება
მოდელის ტესტირებისთვის მკვლევარებმა შეიმუშავეს 3 დატასეტი. ყველა დატასეტი შეიცავს გრაფებს ერთი სფეროდან. MetaGraph აღწევს ამოცანათა უმრავლესობის უკეთეს გადაწყვეტას state-of-the-art მეთოდებთან შედარებით few-shot კავშირების პროგნოზირებისთვის. საშუალოდ, მოდელი აუმჯობესებს AUC-ს 5.3% -ით.
სამთვიან პროგრამაში მონაწილეობის მისაღებად იწვევენ სტარტაპებს, რომლებიც ქმნიან პროდუქტებს AI-ს სფეროში ან იყენებენ თავის პროექტში ხელოვნური ინტელექტის ან მანქანური სწავლების ტექნოლოგიას.
მოთხოვნად მიმართულებათა შორისაა ხმის და ემოციების ამოცნობა და ზოგადად ბიომეტრია; კიბერუსაფრთხოება, ნივთების ინტერნეტი (ჭკვიანი სახლები, connected cars და ა.შ.), კომპიუტერული მხედველობა, ფინტექსი, რიტეილი, Big Data.
განაცხადის წარდგენა შეუძლიათ MVP-ს მქონე პროექტებს, პროდუქტის პროტოტიპით, ან ისეთი ტექნოლოგიებით აღჭურვილებს, რომლებიც მზად არიან პროდუქტის შესაქმნელად 1.5-2 თვის განმავლობაში.
AI Startup Accelerator–ის მონაწილეებს შესაძლებლობა ექნებათ გაუშვან პილოტი კორპორაციასთან ერთად, გახდნენ პარტნიორი ან მოიზიდონ ინვესტიციები სტრატეგიული ან ვენჩერული ინვესტორების მხრიდან; შეძლებენ ისარგებლონ პარტნიორი კომპანიების რესურსებით, მათ შორის, ექსპერტულის ჩათვლით - მიიღონ საკონსულტაციო მხარდაჭერა ბაზრის საუკეთესო სპეციალისტებისგან. პროგრამის შედეგების მიხედვით საუკეთესო პროექტები მონაწილეობას მიიღებენ 27 ივნისს მოსკოვში გამართულ დემო დღეში.
„როსტელეკომი“ ხედავს ხელოვნური ინტელექტის ტექნოლოგიების სტრატეგიულ გამოყენებას თავის საპროდუქტო და სერვისულ ლანდშაფტზე. მოწინავე ტექნოლოგიების გამოყენებას ამ სფეროში დიდი პოტენციალი აქვს „როსტელეკომის“ კომპანიის ბიზნესის განვითარებისთვის, როგორც არსებული პროდუქტების, ასევე ბიზნესის პერსპექტიული მიმართულებების გამოყენებით. პორტფელური კომპანიები და კომპანია „როსტელეკომი“ ღრმად იყენებენ საკუთარ და პარტნიორულ ტექნოლოგიებს სხვადასხვა დარგში გამოყენებისთვის: კლიენტთა მხარდაჭერის სამსახურის მუშაობის ავტომატიზაციიდან ვიდეოანალიტიკამდე და ბიომეტრიულ იდენტიფიკაციამდე. ჩვენ დიდად ვაფასებთ რუსული კომპანიების ტექნოლოგიურ და ინტელექტუალურ პოტენციალს ამ სფეროში და ველოდებით ნაყოფიერ თანამშრომლობას AI Startup Acceleratorთან“, - განმარტა „რუსტელეკომის“ ვიცე-პრეზიდენტმა ბიზნესის განვითარების დარგში ალექსანდრ აივაზოვმა.
„ხელოვნური ინტელექტის ტექნოლოგიების განვითარება მობილური ტელესისტემებისთვის სტრატეგიულად მნიშვნელოვან სფეროს წარმოადგენს. ჩვენ პროდუქტებს AI–ს ბაზაზე ვქმნით და არსებული მობილური ტელესისტემების სერვისებს ახალი ფუნქციებით ვავსებთ, რომლებიც დაფუძნებულია მანქანური სწავლების ტექნოლოგიებზე: NLP, ხმის ამოცნობა, მანქანის ხედვა და სხვა. მიმართულების განვითარების ტემპების გათვალისწინებით, ჩვენ მზად ვართ თანამშრომლობისთვის მოვიზიდოთ ტექნოლოგიური სტარტაპები, რათა ერთობლივად დავნერგოთ მობილური ტელესისტემების ბიზნესში ინოვაციური გადაწყვეტილებები. ამისათვის ჩვენ ვთანამშრომლობთ MTS StartUp Hub-ის აქსელერატორის კურსდამთავრებულებთან და ასევე სიხარულით მხარს ვუჭერთ AI Startup Accelerator-ის ამაჩქარებლის გაშვებას ქვეყნის ერთ-ერთი წამყვანი ტექნოლოგიური პლატფორმის ბაზაზე“.
„კოლაბორაცია უნივერსიტეტები-ინოვაციური სტრუქტურები-კომპანიები, ჩვენი აზრით, ერთ-ერთი ყველაზე პერსპექტიულია თითოეული ცალკეული მკვლევარისა და შემქმნელის განვითარების თვალსაზრისით. რადგან დარგობრივი კავშირი „ნეირონეტი“ არის არა უკვე მოქმედი კომპანიების, არამედ ახალგაზრდა პერსპექტიული შემქმნელთა გაერთიანება. ხელოვნური ინტელექტი ჩვენი ერთ-ერთი პრიორიტეტია. დარწმუნებული ვართ, რომ ეკონომიკის უმაღლესი სკოლის ბიზნეს-ინკუბატორთან ერთობლივი პროგრამა საშუალებას მისცემს პროექტებს გაიზარდოს და შემდგომაც გახდეს ქვეყნის და მსოფლიოს უზარმაზარი AI- ნეიროტექის ქსელის ნაწილი“, - აღნიშნავს ალექსანდრ სემიონოვი, დარგობრივი კავშირის „ნეირონეტის“ აღმასრულებელი დირექტორი.
ორგანიზატორების შესახებ
ეკონომიკის უმაღლესი სკოლის ბიზნეს-ინკუბატორი — ეკონომიკის უმაღლესი სკოლის სტრუქტურული ქვედანაყოფი, პირველი საუნივერსიტეტო ინკუბატორი რუსეთში. 2006 წლიდან იგი ჩართულია სტარტაპების გენერაციასა და განვითარებაში. UBI Global 2017-18-ის ვერსიის თანახმად, საუნივერსიტეტო ბიზნეს- ინკუბატორების მსოფლიო ტოპში მე-7 ადგილზე იმყოფება. კურსდამთავრებულებმა მოიზიდეს 650 მილიონ რუბლზე მეტი.
დარგობრივი კავშირი „ნეირონეტი“ აერთიანებს შემქმნელებს, მწარმოებლებსა და მკვლევარებს ნეირომეცნიერებისა და ნეიროტექნოლოგიების სფეროში ნეირონეტის - შემდეგი თაობის ინფორმაციის გაცვლის გარემოს კონკურენტუნარიანი რუსული ბაზრის შექმნის მიზნით.
„როსტელეკომი“ —ციფრული სერვისებისა და გადაწყვეტილებების მსხვილი პროვაიდერია რუსეთში, რომელიც ბაზრის ყველა სეგმენტშია ჩართული და მილიონობით საოჯახო მეორნეობას მოიცავს რუსეთში. მას რუსეთის ბაზარზე წამყვანი პოზიციები უკავია ფართოზოლოვანი წვდომის და ფასიანი სატელევიზიო მომსახურებების სფეროში, უდავო ლიდერია რუსეთის მთავრობის ორგანოებისთვის და ყველა დონის კორპორატიული მომხმარებლებისთვის სატელეკომუნიკაციო მომსახურების ბაზარზე.
მობილური ტელესისტემები —რუსეთში უმსხვილესი სატელეკომუნიკაციო ოპერატორი და ციფრული მომსახურების პროვაიდერია. კომპანია თავაზობს, სხვათა შორის, ფინანსურ მომსახურებას, ელექტრონული კომერციის სერვისებს, ღრუბლოვან მომსახურებას, ტელესამედიცინო სერვისს, პროდუქტებს გეიმინგისა და კიბერსპორტისთვის პროდუქტებს, და ინფორმაციულ-ექნოლოგიურ გადაწყვეტილებებს სხვა სფეროებში. 2017 წელს მობილურმა ტელესისტემამ შექმნა ცალკეული ქვედანაყოფი გადაწყვეტილებების დასანერგად ხელოვნური ინტელექტის ბაზაზე.
ხელოვნური ინტელექტის განვითარებას მობილურ ტელესისტემებში ახორციელებს Natural Language Processing, მათ შორის Voice Recognition და Computer Vision, პროდუქტების შესაქმნელად კლიენტთა სერვისის, მედიცინის, იურისპრუდენციის და სხვა სფეროებში.
========
Meta-Graph: Uber AI-ის გრაფებში კავშირების პროგნოზირების მეთოდები
Meta-Graph — ეს არის ნეიროქსელის მოდელი გრაფებში კავშირების პროგნოზირებისთვის რამდენიმე მაგალითის საფუძველზე. მოდელის არქიტექტურის გარდა, მკვლევარები აქვეყნებენ ბენჩმარკებს, რომლებზეც მოდელმა ტესტირება გაიარა.
Meta-Graph–ის მიზანია გრაფებში კავშირების აღდგენა, რომლებიც შეიცავს რეალური კავშირების მხოლოდ მცირე ნაწილს. ამასთან არსებობს ვარაუდი, რომ გრაფები ერთი და იგივე სფეროდან არიან და ერთსა და იმავეს წარმოადგენენ. ასეთი მოდელების გამოყენების მაგალითია სხვადასხვა ტიპის უჯრედებსა თუ ორგანიზმებს შორის ურთიერთქმედების ქსელების შექმნის ბიოლოგიური პრობლემა. შეფასებული ურთიერთქმედებები შეიძლება იყოს ხმაურიანი და იშვიათი. ეს მოითხოვს წვრთნადი ალგორითმის არსებობaს, რომელსაც შეეძლება ცოდნის გადაცემა იმავე ტიპის გრაფებს შორის. მსგავსი ამოცანების გადაჭრა შესაძლებელია e-commerce-ში და სოციალური ქსელების ანალიზში.
ნეიროქსელის არქიტექტურა
Meta-Graph ემყარება VGAE გრაფების ნეირონულ ქსელს. მიდგომის მთავარი იდეა ისაა, რომ მოდელი იყენებს გრადიენტზე დაფუძნებულ მეტა–სწავლებას გრაფების ზოგადი მთლიანი გლობალური პარამეტრების ოპტიმიზაციის მიზნით. გლობალური პარამეტრები გამოიყენება VGAE-ს კავშირების პროგნოზირების მოდელის პარამეტრების ინიციალიზაციისთვის. ამავე დროს მოდელი სწავლობს გრაფის სიგნატურის ფუნქციას (graph signature function), რომელიც გრაფს წარმოადგენს ვექტორის სახით და იყენებს VGAE-ს პარამეტრების მოდულირებისთვის.
მიდგომის შესრულების შეფასება
მოდელის ტესტირებისთვის მკვლევარებმა შეიმუშავეს 3 დატასეტი. ყველა დატასეტი შეიცავს გრაფებს ერთი სფეროდან. MetaGraph აღწევს ამოცანათა უმრავლესობის უკეთეს გადაწყვეტას state-of-the-art მეთოდებთან შედარებით few-shot კავშირების პროგნოზირებისთვის. საშუალოდ, მოდელი აუმჯობესებს AUC-ს 5.3% -ით.
Комментариев нет:
Отправить комментарий
Will be revised