Как нейросети билайна помогают выбирать места для вышек, делать города и дороги безопаснее, искать пропавших и помогать врачам с диагнозами даже вдали от больших городов. Об этом ведущая подкаста билайна «На связи» Марина Тарабрина поговорила с директором по искусственному интеллекту и цифровым продуктам билайна Константином Романовым. Мы пересказываем подкаст, а целиком его можно послушать здесь.
Что такое нейросеть?
Нейронная сеть — это один из способов реализации искусственного интеллекта. Она учит компьютеры обрабатывать данные таким же образом, как и человеческий мозг. Нейросеть изучает методы построения алгоритмов, способных самостоятельно обучаться с учетом прошлого опыта. Благодаря этому система сама совершенствуется и совершает все меньше ошибок.
Зачем нейросети билайну?
Несколько лет назад наступил момент, когда в компании поняли, что накопили большой объем данных и их как-то можно применять. Тогда зародилось направление по работе с большими данными — Big Data. Все начиналось с классических моделей машинного обучения. Использовались они в основном для задач телекома. Например, анализировать, какому клиенту был бы актуален тот или иной тарифный план; где открыть точку продаж или поставить базовую станцию. Использование расширялось, а технологии развивались. Стало понятно, что это далеко не все, что можно делать. Тогда и пришли к тому, что компании нужно создавать собственные компетенции не только по машинному обучению, но и по искусственному интеллекту.
Где используются нейросети билайна?
Если говорить о государственном секторе, то с помощью видеоаналитики мы помогаем решать задачи по улучшению инфраструктуры городов, предоставляя данные о том, как распределяются транспортные маршруты, передвигаются потоки пешеходов. Есть программа «Безопасный город», в рамках которой можем фиксировать массовое скопление людей, например, в момент футбольного матча, узнать о драке и сообщить о ней компетентным органам для быстрого реагирования.
Спектр использования нейросетей широкий и в бизнесе. Искусственный интеллект применяется не только для распознавания образов. У нас много работы с речевой аналитикой. Мы как телеком-оператор имеем огромное количество записей разговоров с абонентами. Проанализировать их вручную физически невозможно. Искусственный интеллект анализирует, насколько качественно сотрудник контактного центра выполнил свою работу, и по анализу тональности голоса определяет, остался ли доволен клиент.
Нейросеть билайна также используется отрядом «ЛизаАлерт» для поиска пропавших людей на больших и труднодоступных территориях. Разработки бренда также помогают тушить лесные пожары и устанавливать диагнозы по снимкам пациентов.
Что еще могут нейросети билайна?
Здесь лучше привести несколько примеров.
«Это не фильм про Бонда, а реальность»
У нас проходила встреча с генеральным директором одной дорожной компании. Он рассказал, что есть проблема с идентификацией автомобилей, которые закрывают номерные знаки, не оплачивают проезд и продолжают путь по платной дороге. Речь идет о трассах, которые не обеспечены пропускным пунктом и не оборудованы шлагбаумом. Оплата проезда на подобных участках становится ответственностью автовладельца. За время переговоров мы проанализировали видео клиента и показали результат. Система распознала машину без номеров и смогла отследить ее дальнейший маршрут. Это не история из фильмов про Джеймса Бонда и далеко уже не фантастика, а реальность.
«Не только найти ямы на дорогах, но и указать размер»
Еще пример. Администрация одного города обратилась с задачей проконтролировать качество дорог. Здесь был абсолютно нетривиальный подход. Запустили дрон и сделали снимки дорожного полотна. Нами были построены модели, которые с высокой точностью определили не только на каких дорогах есть ямы, но и какого они размера и глубины.
«Бороться с пожарами»
Есть истории применения искусственного интеллекта, где билайн помогал бороться с лесными пожарами. У нас было несколько заказчиков, которые хотели определить очаги возгорания как на придорожной территории, так и в лесу, в районе залегания трубопровода и газопровода. Задачи успешно решались.
Более того, были идентифицированы не только места возгорания, но и задымления. Система показывала любые аномалии, которые происходили на том или ином участке. Это максимально ускоряет реакцию на подобные инциденты. Последствия пожаров иногда бывают очень драматические, вплоть до гибели людей, и важно своевременно среагировать на ситуацию.
«Определять, откуда приехали туристы и куда они ходили»
Во время Чемпионата мира по футболу мы анализировали уже собственные данные как телеком-компания. Узнали, из каких стран приехали туристы на матч, и сколько времени они проводили в городе, как перемещались и какие достопримечательности посещали. По сути, мы создали полную картинку для организаторов чемпионата. Это им дало огромное количество инсайтов с точки зрения привлечения туристов — на какие страны ориентироваться, какие достопримечательности и места предлагать туристам.
«Проанализировать снимки и выявить патологии у пациентов»
Мы открыли для себя горизонты применения нейросетей искусственного интеллекта в медицине. В это направление мы шагнули вместе с Сеченовским университетом. Это произошло не так давно, около года назад на одной из встреч. У университета есть огромное количество медицинских данных, а у нас есть технологии по применению искусственного интеллекта к этим данным. В результате появились модели, которые позволяют на основе снимков МРТ тазобедренного сустава с точностью выше 80% понимать, какая изображена патология. Это уже тот уровень точности, который соответствует требованиям здравоохранения, с точки зрения второго мнения для врача. Решение актуально для тех регионов, где мало квалифицированных специалистов, чтобы сделать оценку снимка и с уверенностью поставить диагноз. Это прорыв.
Мы общались с мировым сообществом и оказалось, что конкретно в этом направлении еще нет подобных решений. Можно сказать, мы первопроходцы. Теперь есть надежда и уверенность, что можно сделать еще огромное количество интересных решений по применению искусственного интеллекта для повышения точности диагностики и качества лечения — это абсолютно глобальная история.
Мы уже сейчас работаем с разными клиниками по России, которые тестируют разработку, и надеемся, что в ближайшее время получится тиражировать эту историю. Параллельно у нас ведется оценка международных рынков, на которые мы могли бы выйти, потому что то, что мы сделали - универсально и подходит для любой точки мира.
