Главная > Услуги > Разработка систем искусственного интеллекта

Разработка систем искусственного интеллекта

Разработка систем искусственного интеллекта






Области применения искусственного интеллекта

Искусственный интеллект — это область компьютерной науки ориентированой на компьютерное моделирование и понимание человеческого интеллекта.

Применение методов искусственного интеллекта:

Теория распознавания образов

Компания Simmakers предлагает следующие услуги по распознаванию образов:

  • Оптическое распознавание символов
  • Распознавание рукописного ввода
  • Распознавание лиц и автоматическое определение лица в кадре
  • Детектирование и распознавание движения
Обработка изображений

Наши услуги:

  • Поиск изображений
  • Распознавание объектов
  • Измерение параметров объекта
  • Повышение контурной резкости изображений
Интеллектуальный анализ данных (Data mining)

На сегодняшний день интеллектуальный анализ данных в основном широко используется финансовыми компаниями, а также организациями розничной торговли и маркетинга. Мы предоставляем услуги в области интеллектуального анализа данных, которые позволяют этим организациям определить взаимоотношения среди «внутренних» факторов, таких как цена, уровень квалификации персонала или позиционирование продукта, а также «внешние» факторы, такие как экономические показатели, конкуренция, и демография клиентов. Наши технологии позволяют компаниям оценить влияние на удовлетворение запросов потребителей, продажи и прибыль.

Мы предлагаем услуги по интеллектуальному анализу данных в следующих отраслях:

Финансовые показатели

Финансовые данные

  • Разработка и создание хранилища данных используя преимущества интеллектуального анализа в финансовой сфере
  • Развитие торговой стратегии и исследование правил торговли с помощью генетических алгоритмов
  • Расчет рыночных и кредитных рисков
  • Средства визуализации для анализа финансовых данных
Данные о нагрузке линий связи

Телекоммуникационная индустрия

  • Разработка и создание хранилища данных используя преимущества интеллектуального анализа в сфере телекоммуникаций
  • Многомерный анализ телекоммуникационных данных
  • Обработка телекоммуникационных данных в маркетинговых целях
  • Обнаружение телекоммуникационного мошенничества
  • Локализация ошибок и прогнозирование неисправностей в коммуникационной сети
  • Средства визуализации для анализа телекоммуникационных данных
Интеллектуальный анализ в сфере розничной торговли

Сфера розничной торговли

  • Разработка и создание хранилища данных используя преимущества интеллектуального анализа в сфере розничной торговли
  • Анализ эффективности кампаний по организации и стимулированию сбыта
  • Многофакторный анализ клиентов, продуктов, продаж, региона, времени и т.д.
  • Товарные рекомендации и перекрестные ссылки на продукты
  • Средства визуализации для анализа данных в сфере розничной торговли

Организации, с которыми сотрудничает

Почему клиенты выбирают Simmakers

Обратившись в компанию Simmakers, вы получите компетентное решение, разработанное специалистами с высокой квалификацией в области разработки систем искусственного интеллекта, интеллектуального анализа данных, программной инженерии и прикладной математики.

Задачи, выполненные ранее специалистами Simmakers:

  • Инструменты для обработки и анализа изображений (Распознаватель эмоций, Deformable Image Registration)
  • Восстановление данных с помощью эвристического анализа
  • Разработка экспертных систем (EcoView)
  • Обработка видео на основе интеллектуального анализа данных
  • Разработка систем вычислительного интеллекта на графических процессорах, облаках и высокопроизводительных компьютерах
  • Создание полнофункционального программного обеспечения для решения технических задач (Frost 3D Universal, ThermoSim, Simmakers CAE Platform, Quint3D и др.)

Мы обладаем рядом преимуществ, которые позволяют нам успешно решать поставленные задачи:

  • Партнерство с NVIDIA. Являясь партнером Nvidia, мирового лидера в производстве видеокарт и графических процессоров, мы применяем последние достижения корпорации при разработке ИТ-решений в области компьютерной графики, визуализации данных и параллелизации вычислений.
  • Обширный опыт. Работая с заказчиками из Северной Америки, Западной Европы, России более 10 лет, специалисты нашей компании выполнили свыше 30 сложных проектов по визуализации данных и компьютерному моделированию физических и технологических процессов для различных отраслей, включая строительный инжиниринг, добычу нефти и газа, металлургию, киноиндустрию, медицину, искусство и др.
  • Экспертиза международного уровня. Сотрудники компании Simmakers – это профессионалы в области прикладной математики, информационных технологий и разработки программного обеспечения, многие из которых обладают высокими достижениями и международными наградами в предметных областях. Мы активно сотрудничаем с ведущими мировыми исследовательскими центрами, Массачусетский технологический университет, Калифорнийский университет в Лос-Анджелесе и Сколковский институт науки и технологий.
  • Индивидуальный подход. При разработке ИТ-решений мы максимально учитываем потребности и пожелания каждого заказчика. Такой подход позволяет нам наладить доверительные и взаимовыгодные отношения с клиентами, что в итоге благотворно сказывается на эффективности выполнения проектов.
Примеры

Ниже представлено несколько наших проектов.

 
Deformable Registration
Deformable Registration
 
Thermosim
 
Ecoview
 
Базовый симулятор автомобиля
 
Распознаватель эмоций

Посмотреть портфолио полностью

Технологии

Мы применяем различные методы:

Искусственные нейронные сети

Искусственные нейронные сети

  • Перцептроны
  • Многослойные перцептроны
  • Радиально-базисные сети
  • Когнитрон, неокогнитрон
  • Нейронная сеть Хопфилда
Обучающие алгоритмы искусственных нейронных сетей

Обучающие алгоритмы искусственных нейронных сетей

  • Алгоритм обратного распространения ошибки
  • Алгоритм Левенберга — Марквардта
  • Алгоритм упругого распространения
  • Метод Бройдена-Флетчера-Гольдфарба-Шанно
  • Метод сопряженного градиента (CG)
Генетическое программирование

Эволюционные алгоритмы

  • Генетические алгоритмы
  • Генетическое программирование
  • Эволюционное программирование
  • Эволюционная стратегия
Нечеткая логика

Нечеткая логика

  • Пропозициональная
  • Предикатная
  • Высшего порядка
Expert systems, hybrid intelligence systems

Экспертные системы, гибридные интеллектуальные системы

  • Алгоритмы гибридизации
  • Гибридные экспертные системы
  • Гибридные нейроны и нейронные сети
  • Гибридные обучающие алгоритмы ANN
Часто задаваемые вопросы

Q: Что подразумевает под собой термин «искусственный интеллект»?

A: Искусственный интеллект (ИИ) это наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ а также научное направление, разрабатывающее методы, позволяющие электронно-вычислительной машине решать интеллектуальные задачи, если они решаются человеком. Этим понятием обозначают функциональные возможности машины решать человеческие задачи.

Q: Какие основные подходы и направления к построению систем ИИ?

A: Существуют различные подходы к построению систем ИИ.

Единого ответа на вопрос, чем занимается искусственный интеллект, не существует. Анализируя историю ИИ, можно сделать вывод, что за последние пять десятилетий исследования в области ИИ в основном сосредоточены на решении конкретных проблем. Поэтому, несмотря на наличие множества подходов как к пониманию задач ИИ, так и созданию интеллектуальных информационных систем, на сегодняшний день можно выделить два основных подхода к разработке ИИ: 1) нисходящий (англ. Top-Down AI), семиотический — создание экспертных систем, баз знаний и систем логического вывода, имитирующих высокоуровневые психические процессы: мышление, рассуждение, речь, эмоции, творчество и т. д.; 2) восходящий (англ. Bottom-Up AI), биологический — изучение нейронных сетей и эволюционных вычислений, моделирующих интеллектуальное поведение на основе биологических элементов, а также создание соответствующих вычислительных систем, таких как нейрокомпьютер или биокомпьютер.

Q: Какие области применения искусственного интеллекта существуют на сегодняшний день?

A: В настоящий момент в области искусственного интеллекта наблюдается вовлечение многих предметных областей, имеющих скорее практическое отношение к ИИ, а не фундаментальное. Многие подходы были опробованы, но к возникновению искусственного разума ни одна исследовательская группа пока так и не подошла. Ниже представлены лишь некоторые примеры.

Экспертные системы

Компьютерная система, способная частично заменить специалиста-эксперта в разрешении проблемной ситуации. Такие системы рассматриваются совместно с базами знаний как модели поведения экспертов в определенной области знаний с использованием процедур логического вывода и принятия решений, а базы знаний — как совокупность фактов и правил логического вывода в выбранной предметной области деятельности. MYCIN стала ранней экспертной системой, разработанной как докторская диссертация в 1974 году, для диагностирования бактерий, вызывающих тяжелые инфекции, такие как бактериемия и менингит, а также для рекомендации необходимого количества антибиотиков в зависимости от массы тела пациента. Она была автономной системой, требующей от пользователя набора всей необходимой информации. Фактически, MYCIN никогда не использовалась на практике. Главной трудностью, с которой столкнулись во время разработки MYCIN и последующих экспертных систем, было «извлечение» знаний из опыта людей-экспертов для формирования базы правил.

Эвристическая классификация

Этим термином принято характеризовать поведение множества экспертных систем, ориентированных на выполнение таких задач, как диагноз и интерпретация данных. Хороших примером послужит консультация по принятию оплаты предлагаемой кредитной картой. В данном случае сразу станет доступна информация о владельце кредитной карты, его платежные сведения, информация о текущей покупке, а также о учреждении где она совершается (например, были ли зафиксированы случаи мошенничества с использованием банковских карточек в данном заведении).

Распознавание речи

Коммерческие программы по распознаванию речи появились в начале девяностых годов, и с того времени все большую популярность применение распознавания речи находит в различных сферах бизнеса, например, врач в поликлинике может проговаривать диагнозы, которые тут же будут внесены в электронную карточку. Наверняка каждый хоть раз в жизни мечтал с помощью голоса выключить свет или открыть окно. В последнее время в телефонных интерактивных приложениях все чаще стали использоваться системы автоматического распознавания и синтеза речи. В этом случае общение с голосовым порталом становится более естественным, так как выбор в нём может быть осуществлен не только с помощью тонового набора, но и с помощью голосовых команд. При этом системы распознавания являются независимыми от дикторов, то есть распознают голос любого человека.

Обработка естественного языка

Понимание естественного языка иногда считают AI-полной задачей, потому как распознавание живого языка требует огромных знаний системы об окружающем мире и возможности с ним взаимодействовать. Сейчас не достаточно получить лишь последовательность слов или череду предложений. Мы должны научить компьютер «понимать», а это одна из главных задач искусственного интеллекта. Качество понимания зависит от множества факторов.

Компьютерное зрение

Мир состоит из трехмерных объектов, а тот момент когда входные данные для человеческого глаза и телекамер являются двумерными. Компьютерное зрение сосредотачивается на обработке трехмерных сцен, спроектированных на одно или несколько изображений. Например, восстановлением структуры или другой информации о трехмерной сцене по одному или нескольким изображениям.

Игровой искусственный интеллект

Сегодня можно легко приобрести дорогостоящие шахматные машины или скачать программы которые могут победить многих профессиональных шахматистов. А лучшие коммерческие программы, благодаря реализации в них технологии искусственного интеллекта, уже превысили уровень людей-чемпионов. Для этого программе нужно вычислять 200 миллионов позиций каждую секунду.

Связаться с нашим менеджером

ФИО:
E-mail:
Телефон:
Организация:
Должность:
Опишите задачу:

Компания Simmakers оказала нам качественные услуги по анализу данных. Помимо технической части и отправки кода, был продемонстрирован высокий уровень коммуникации, а также быстрота и своевременность реагирования.

Richard Jamieson

CEO and Co-Founder

Enelytics LLC. США

 

Читать другие отзывы

Чтобы узнать подробнее о наших услугах по hазработкt систем искусственного интеллекта, позвоните по телефону в Москве: +7 495 772 54 07  или воспользуйтесь формой обратной связи.

Название: Разработка программы-студии для обработки изображений с использованием пользовательских графических фильтров.

Реализация проекта: 2012.
Технологии: C#, WPF 3.5, OpenDiagram, GLSL.
Заказчик: Spectral Pixel (Belgium).
Описание проекта:

Программа-студия для обработки изображений с использованием пользовательских графических фильтров

Целью проекта являлось создание программы для обработки изображений с использованием графических шейдеров. В программе создавалась последовательность GLSL шейдеров, каждый из которых выполнял определенный графический эффект над изображением, например, цифровой шум или смазывание изображения. Организована такая структура шейдеров была в виде специальной сети, называемой «visual node network». Такая организация позволила: выстраивать дерево эффектов для обработки изображений; интерактивно изменять параметры каждого эффекта; визуализировать результаты применения построенного дерева эффектов и заданных для них параметров.
Результатом работы программы являлось создание GLSL-кода соответствующего построенному дереву эффектов. Получение этого кода позволяет выполнять обработку такого эффекта на видеокарте и для любого другого изображения. Это существенно сокращает время обработки и разгружает центральный процессор, при создании, например, промышленной серии эффектов для киноиндустрии.

Интерфейс пользователя был реализован с применением технологии WPF для операционной системы Windows XP.

Название: Ускорение обрабатываемых изображений в программном комплексе Spectral Studio.

Реализация проекта: 2010-2011.

Технологии: C#, С++, CUDA API (SDK).
Заказчик:Spectral Pixel (Belgium).
Описание проекта:

Ускорение обрабатываемых изображений в программном комплексе Spectral Studio

 

Целью проекта являлось ускорение получения формируемых изображений в программном комплексе Spectral Studio ©. Программный комплекс предназначен для создания фотореалистичных изображений объектов, на базе их трехмерных моделей.
Для этого была разработана GPU-версия модуля «Aurora Renderer», включающего новую CUDA реализацию трассировщика лучей (Ray-tracer). В рамках оптимизации и ускорения его работы была создана и внедрена специальная BVH (Bounding Volume Hierarchy) структура.

Таким образом, после всех этапов оптимизации модуля «Aurora Renderer» было достигнуто в среднем 10 кратное ускорение при создании изображений на видеокартах.

Название: Программа для виртуальной анатомии человека.

Реализация проекта: 2010-2012.

Технологии: C++, OpenGL, C#, WPF 3.5, COM, TAO Framework, GLSL.
Заказчик: QuintSysteme GmbH (Austria).
Описание проекта:

Программа для виртуальной анатомии человека

 

Целью проекта являлось создание специальной программы позволяющей визуализировать: внутренние органы и ткани человека; лимфатическую, кровеносную и нервную системы; другие анатомические модели.
 
Разработанная программа посредством COM-технологии соединялась с программой, управляющей медицинским оборудованием, и отображала текущее состояние пациента и статус работы медицинского оборудования заказчика. Например, был разработан специальный режим анимации, в ходе которого моделировались действия измерительного оборудования, отображалось в динамике электромагнитное поле, моделировались движущиеся элементы оборудования и т.д.
Для визуализации диагностики органов с помощью средств шейдерной графики выполнялась подсветка, мерцание, изменение геометрий и текстур.

Название: Deformable Registration Algorithm Implementation

Реализация проекта: 2010.

Теги: deformable registration, MATLAB, image deform, grid, mesh.

Технологии: MATLAB.

Заказчик: Tomographix IP Ltd. (Canada)

 

Medical image matching – registration algorithms that deforms one image in a non-rigid [non-linear, elastic] manner to another. Assistance with the implementation of a particular algorithm from the theory in a specific academic – scientific paper.

Название: Thermosim 2.0

Реализация проекта: 2003-2006

Технологии: C++, C#, .NET Framework: WinForms, Windows Presentation Foundation; Managed DirectX, OpenCascade, FORTRAN, XML, MS SQL.

 

Программный комплекс позволяет анализировать результаты моделирования сформированных полей: температур, фазового состава, твердости, напряжений и деформаций. Результаты распределения цветовых полей отображаются в трехмерном виде в динамике, с возможностью произвольного сечения детали. Пользователь имеет возможность построить графики изменения температуры, фазового состава, напряжений и деформаций во времени в произвольной точке детали.

 

Основные функциональные возможности:

• 3D-моделирование полей температур, напряжений и деформации;

• Компьютерное моделирование формирования фазовой структуры и твердости;

• Учет релаксации напряжений и влияния фазового состава на теплофизические свойства в процессе расчета;

• Прогнозирование трещинообразования.

Название: Ecoview

Реализация проекта: 2007-2010

Технологии: C++, C#, FORTRAN, .NET Framework: WinForms, Windows Presentation Foundation, Managed DirectX, OpenGL, CUDA, XML, ADO .Net.

 

Программный комплекс позволяет осуществить компьютерное моделирование тепло- и влагопереноса в почвах и грунтах, распространения загрязняющих веществ в окружающей среде с целью дальнейшей минимизации экологических рисков.

В процессе работы с программой у пользователя имеется возможность создавать материалы почвенных горизонтов, определять их мощность и характеристики, задавать изменение во времени метеорологических условий окружающей среды. База данных материалов содержит гидрологические и теплофизические свойства почв и грунтов, определяемые гранулометрическим составом, физико-химическими характеристиками грунтов, кислотностью, влажностью и содержанием органических веществ.

Название: Базовый симулятор автомобиля

Реализация проекта: 2009
Технологии:
C++, OpenGL

Заказчик: University of East Anglia (UK)

 

Пользователю предоставляется сцена (модель дорог и зданий) и возможность управлять движением автомобилей — скоростю и направлением. Также существует возможность выбора угла обзора камеры: вид со стороны водителя, вид машины сзади, вид машины сверху и других контролируемых пользователем позиций. На сцене расположено несколько управляемых бот-автомобилей — контроль столкновений, правил дорожного движения.

Название: Распознаватель эмоций
Реализация проекта: 2010.

Теги: шейдеры, обработка изображений, эффекты для изображений, программы для обработки изображений, GLSL, дерево эффектов, visual node network, WPF C#, фильтры для изображений.

Технологии: MATLAB

Заказчик: University of East Anglia (UK)

 
В программе реализованы:

    1) Графическое считывание данных, обработка изображений, распознавание лиц на сложном фоне
    2) Анализатор отличительных черт
    3) Распознавание эмоций с помощью классификаторов на основе линейного дискриминантного анализа