«Большой пласт содержательной информации»

Из 1787 подавших заявки на «Архипелаг» команд почти половина представляли вузы. В итоговом списке прошедших отбор и подготовительную программу оказались 797 проектов. Команды сильно отличались и уровнем подготовки — от опытных компаний, для которых заявленный проект был новой ветвью уже работающего бизнеса, до старшеклассников и студентов, — и по масштабам задуманного, и по стадии развития проектов. Общим для команд был, пожалуй, только интерес к технологиям искусственного интеллекта.

Значительная часть проектов были связаны с разработкой технологий по распознаванию текстов, изображений, объектов реального мира. Например, команда Z-Union обучила модель распознавать по данным компьютерной томографии степень поражения легких при COVID-19. Такая система-помощник врача пригодится не только в пандемию: в мире, увы, достаточно болезней с похожими симптомами. Например, туберкулез легких. Это только один пример проекта по анализу медицинских визуальных данных, но на самом деле их были десятки — для работы с УЗИ, с рентгеновскими снимками, с обычными фотографиями со смартфона. Были и другие медицинские проекты, например система дистанционного контроля здоровья и поведения малоподвижных людей PULSSIR. Разработанный командой прототип датчика не записывает видеоизображение, что позволяет сохранить приватность, но собирает данные, по которым обученная модель может определить, что человек упал, задыхается или переживает сердечный приступ. Присутствовал, конечно, и ряд проектов по анализу видеоизображения с разными целями — от определения вовлеченности участников Zoom-встреч до анализа реакции прохожих на рекламный щит.

Среди проектов с потенциальным промышленным применением много идей для беспилотного транспорта — и роботы для доставки, и системы навигации, и разнообразные детали для беспилотников. Например, команда EMIIA предложила новую систему машинного зрения, основанную на распознавании отраженных электромагнитных волн. Беспилотник с таким радиозрением сможет «видеть» сквозь преграды. Кроме того, систему можно установить на достаточно простые машины — она не требует таких вычислительных мощностей, как распознавание видеоизображений. А система RMS разрабатывается для управления роем складских роботов, что упростит сбор заказов для покупателей. В перспективе ИИ может ворваться в самые неожиданные сферы экономики, как показывает проект Dilibrium Innovations по обучению модели следить за ростом форели на фермах.

Немало было и проектов по автоматизации очень «человеческих» сегодня сфер занятости: рекрутинга, копирайтинга, перевода, психологической помощи, обучения. Сервис Speakatalka дает возможность изучать иностранный язык в «живом» диалоге с ИИ. Сразу несколько команд обучили свои модели вести диалог за исторических персонажей, например Пушкина. Платформа Sever.AI облегчает труд рекрутеров за счет автоматической оценки навыков по резюме и анализа видеоинтервью, а сервис GoRecruit формирует рейтинг соискателей. Необычный проект SensoryLab заменит интуицию продавца-консультанта в подборе парфюма по нейрофизиологической реакции покупателя на различные ароматы, а алгоритмы ruki.AI создают идеальные описания для товаров в интернет-магазинах. Если все идеи участников «Архипелага» воплотятся в жизнь, рутинного труда для людей почти не останется. Например, сервис Dbrain умеет превращать в структурированные данные информацию из паспортов, договоров и других документов, даже заполненных вручную.

Одно из главных преимуществ онлайн-интенсива заключалось в том, что было не важно, в каких частях страны находятся все эти команды. В акселераторе из Новосибирска могли встретиться и обменяться знаниями проекты из Сибири и европейской части страны. Новые команды, например, для конкурса по DataScience объединяли участников из разных городов, а 16-летний продвинутый школьник мог получить серьезное предложение о работе. Такое стирание географических и возрастных различий помогло стартапам существенно расширить сеть контактов. Наряду с возможностью пообщаться со столичным экспертом, к которому в других условиях пришлось бы ехать через всю страну, немаловажным оказалось общение с другими представителями своих регионов.

Некоторые команды нашли новых клиентов и даже инвесторов в своих же городах — раньше они никогда не сталкивались на подобных площадках, а на «Архипелаге» обнаружили взаимный интерес. «Это еще раз показало, как важно формировать сообщества вокруг новых технологий и рынков. К началу пандемии вокруг каждого рынка НТИ уже существовали группы связанных экспертов, проектов, специалистов, но они распределялись по регионам. События по сквозным технологиям, такие как "Архипелаг", дают новую основу для связи этих горизонтальных сообществ», — отметила Морозова.

К полноценному сообществу в сфере ИИ, конечно, за один двухнедельный интенсив участники не пришли, но первый шаг к нему сделали.

Организаторы в Платформе НТИ и Университете 20.35 считают, что реальных победителей гораздо больше. Далеко не все команды стремились выйти в топ рейтинга. Некоторые сосредоточились не на акселерации, а на поиске новых участников. Другие прошли оценку для получения инвестиций в институтах развития. Сегодня подача заявок туда — это сбор большого пакета документов, и они дублируются для разных организаций. Ускоренная процедура этой оценки — одно из важнейших новшеств «Архипелага». Там впервые отработали бесшовную систему с максимально простым «клиентским путем» стартапа. Вся необходимая информация о проекте и его команде содержалась в цифровом профиле, и оттуда ее смогли получить эксперты Фонда содействия инновациям и Фонда «Сколково». По ускоренной процедуре за время интенсива прошли оценку 228 проектов. 80 из них рекомендованы к финансированию по программе «Старт-Цифровые технологии» Фонда содействия инновациям. 30 станут резидентами «Сколково».

В будущем эта система должна развиваться, чтобы еще больше институтов развития и потенциальных инвесторов могли получить информацию о проекте без лишних усилий со стороны его команды, говорит генеральный директор Университета 20.35 Нина Яныкина. «Конечно, не все так просто — если делать цифровые профили проектов доступными неограниченному числу партнеров, это потребует специальных решений по обработке персональных данных участников», — пояснила она.

Не все идеально пока и по интерфейсу для экспертов институтов развития. Доработка бесшовного взаимодействия будет продолжаться для проектов по разным направлениям, не только по искусственному интеллекту. Финальный образ — масштабная цифровая среда, где каждый заинтересованный участник экосистемы НТИ, будь то стартап, инвестор, эксперт или специалист, может найти нужных людей и связаться с ними, договориться о конкретной сделке.

Другие участники формирующегося вокруг технологий ИИ рынка проектов и компетенций — индустриальные и образовательные партнеры «Архипелага». Для тех и других интенсив стал возможностью показать себя, выстроить свою репутацию в технологическом сообществе. Для компаний, помимо прочего, «Архипелаг» стал точкой доступа к интересным проектам (их технологии можно купить или принять на работу всю команду стартапа как самостоятельный отдел), к компетентным людям, к новым решениям. «Университеты тоже заинтересованы в кадрах, но не менее важна для них информация о востребованных компетенциях: какие специалисты нужны стартапам, чего ждут от поставщиков кадров крупные компании, какие лаборатории и мастер-классы популярны у начинающих и опытных специалистов по ИИ. Это ценная обратная связь от рынка», — отметила Яныкина.

Так, результаты «Архипелага» будут использоваться для разработки образовательных и профессиональных стандартов по профессиям будущего.