Название базовой системы (платформы): | Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI) |
Разработчики: | ИРЦЭ (Институт развития цифровой экономики) |
Дата премьеры системы: | 2019/12/17 |
Дата последнего релиза: | 2021/02/19 |
Отрасли: | Торговля |
Технологии: | СЭД - Системы потокового распознавания |
2021: Достижение 98% точности распознавания образов в мобильном устройстве
19 февраля 2021 года стало известно о том, что резидент кластера информационных технологий фонда «Сколково» — ООО «Институт развития цифровой экономики» выпустил обновленную версию цифровой платформы распознавания образов «СкайНет Энжн» (SkyNet Engine) с использованием технологий искусственного интеллекта. Специалисты компании оптимизировали скорость и точность распознавания товаров на полках магазинов по фото непосредственно в мобильном устройстве. Теперь менее, чем за секунду можно достигнуть точности распознавания в 98%, даже на обычных и недорогих смартфонах.
Как пояснялось, SkyNet Engine — платформа для моделей машинного обучения, созданная на основе собственных методик и ядра распознавания. По словам генерального директора ООО «ИРЦЭ» Хусейна Аз-зари, это система распознавания образов, которая анализирует изображение в смартфоне или на планшете без подключения к Интернету.
Платформа SkyNet Engine может использоваться для разработки систем распознавания образов в разных отраслях. Решение уже применяется для розничной торговли, позволяя проверять наличие и качество размещения товаров, проанализировать долю полки для каждой категории товаров, своевременно актуализировать ценники на полках. Система также анализирует POS-материалы и специализированные стенды в торговых точках. Программная система распознавания образов «СкайНет Ритейл» (SkyNet Retail) на базе платформы SkyNet Engine оптимизирует работу мерчендайзеров, аудиторов и торговых представителей.
В промышленности платформа распознавания может быть использована для разработки систем контроля качества на конвейере или мониторинга неисправностей в работе оборудования. В здравоохранении — для первичной диагностики некоторых заболеваний по фотографии и для анализа медицинских снимков. В сельском хозяйстве система поможет обнаружить вредителей, заметить болезни растений, контролировать созревание урожая.
Область применения нашего «движка» обширна: его можно встраивать в мобильные приложения и системы видеонаблюдения для решения различных задач во многих отраслях экономики. Например, на основе SkyNet Engine можно сделать приложение, идентифицирующее сотрудников для доступа в помещение. Зарубежные торговые сети также используют решение для мониторинга настроения пользователей. В этом направлении движутся и отечественные ритейлеры: оценку эмоционального состояния покупателей проводят при дегустации продукции. отметил Хусейн Аз-зари, генеральный директор ООО «ИРЦЭ» |
Платформа SkyNet Engine включена в Единый реестр российских программ для электронных вычислительных машин и баз данных Министерства связи и массовых коммуникаций Российской Федерации (№ 6078).
В 2019 году международная компания Mars начала внедрение системы автоматического распознавания товаров с помощью искусственного интеллекта на платформе SkyNet Engine во всех странах региона «Центральная Евразия, Беларусь и Турция».Как с помощью EvaProject и EvaWiki построить прозрачную бесшовную среду для успешной работы крупного холдинга
За счет технологических возможностей решение SkyNet Engine позволило компании Mars получать достоверные маркетинговые показатели в любой торговой точке за считанные секунды, несмотря на качество мобильной связи. В результате внедрения время работы мерчендайзеров в торговых точках сократилось примерно на 25%, что обеспечило рост покрытия территории и увеличило присутствие компании Mars на территории стран региона.
Более 70% данных, влияющих на оценку качества работы с торговыми точками и объемы продаж, заполняются автоматически на основе анализа фотографий в мобильном устройстве. С помощью платформы распознавания образов SkyNet Engine компания Mars получает в 5 раз больше маркетинговых данных, чем ранее. Теперь оценка представленности товаров ведется в разрезе каждой товарной позиции (SKU) как по собственным товарам, так и по товарам локальных и международных конкурентов.
На февраль 2021 года более 800 мобильных сотрудников компании Mars работают с системой распознавания SkyNet Retail в 7 странах региона (Казахстан, Беларусь, Кыргызстан, Узбекистан, Армения, Грузия, Азербайджан). В ближайший год запланировано внедрение в остальных странах региона – в Молдавии, Монголии, Таджикистане, Туркменистане и Турции.
2019: Разработка Optimum SkyNet Engine. Включение в Реестр отечественного ПО
17 декабря 2019 года резидент кластера информационных технологий фонда «Сколково» – «Институт развития цифровой экономики» («ИРЦЭ») сообщил о разработке системы распознавания образов на мобильном устройстве и её регистрации в Минкомсвязи России. Принципиальное отличие разработки от аналогов в том, что полный цикл распознавания доступен в оффлайн-режиме на смартфонах и планшетах.
Согласно приказу Министерства цифрового развития, связи и массовых коммуникаций РФ №742, цифровая платформа «ОПТИМУМ СкайНет Энжн» (OPTIMUM SkyNet Engine), а также система распознавания образов в ритейле «ОПТИМУМ СкайНет Ритейл» (OPTIMUM SkyNet Retail) на ее основе, вошли в Единый реестр отечественного ПО под номерами 6078 и 6080, соответственно.
Со слов разработчика, цифровая платформа «ОПТИМУМ СкайНет Энжн» распознает и анализирует образы на мобильном устройстве с использованием технологий искусственного интеллекта (мобильной нейросети). Она за несколько секунд идентифицирует предметы с точностью более 95%, анализирует на соответствие заданным параметрам и выдает рекомендации по исправлению недостатков. Для работы платформы не требуется подключения к сети Интернет, что отличает разработку от аналогов. На основе платформы «ОПТИМУМ СкайНет Энжн» работают решения для разных отраслей экономики, в частности ритейла и промышленности.
Программная система «ОПТИМУМ СкайНет Ритейл» на базе «ОПТИМУМ СкайНет Энжн» выполняет ряд функций для торговли. Например, распознает товары и цены, анализирует выкладку на предмет корпоративных стандартов, проверяет актуальность цен и текущих акций, дает рекомендации по исправлению ошибок, автоматически заполняет ключевые показатели эффективности работы с торговой точкой и создает отчеты по выбранным критериям, утверждают в ИРЦЭ.
Согласно заявлению разработчика, «ОПТИМУМ СкайНет Ритейл» позволяет быстро собирать статистику как по собственной продукции, так и по представленности товаров конкурентов, анализировать долю «полки» в динамике. В итоге использование решения сокращает время работы мерчендайзера в каждой точке, что позволяет оптимизировать количество персонала для обслуживания торговой сети, а также повышает качество и достоверность информации для последующего анализа рынка.
«Обычно процесс распознавания фотографий, сделанных на мобильное устройство, происходит на удаленных серверах, куда изображения передаются по сети Интернет. Затем «расшифрованная» информация возвращается на мобильное устройство. Мы разработали полностью автономное решение с использованием мобильной нейросети, которое не зависит от каналов связи и не требует дорогостоящих серверов. Распознавать и анализировать фотографии, формировать отчеты и рекомендации с помощью «ОПТИМУМ СкайНет Ритейл» можно сразу в приложении на мобильных устройствах», |
По его словам, отраслевые решения на базе платформы «ОПТИМУМ СкайНет Энжн» повышают эффективность бизнеса, позволяя предприятиям экономить значительные суммы.
Заказчик | Интегратор | Год | Технологии |
---|---|---|---|
- Марс СНГ (Mars CIS) | ИРЦЭ (Институт развития цифровой экономики) | 2019.08 | СЭД - Системы потокового распознавания |
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
ЭЛАР (Электронный архив, НПО Опыт) (242)
Directum (Директум) (132)
Smart Engines (Смарт Энджинс) (123)
Cognitive Technologies (Когнитивные технологии) (91)
Синтеллект (Syntellect) (78)
Другие (746)
Синтеллект (Syntellect) (52)
Smart Engines (Смарт Энджинс) (14)
ЭЛАР (Электронный архив, НПО Опыт) (10)
Directum (Директум) (5)
Abbyy Россия (4)
Другие (32)
ЭЛАР (Электронный архив, НПО Опыт) (10)
Beorg (Биорг) (8)
Smart Engines (Смарт Энджинс) (7)
NVI Solutions (Норд Вижен Интелледженс Солюшенс) (3)
Digital Design (Диджитал Дизайн) (2)
Другие (19)
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
ЭЛАР (Электронный архив, НПО Опыт) (11, 243)
Directum (Директум) (6, 161)
Smart Engines (Смарт Энджинс) (16, 130)
Abbyy Россия (16, 111)
Cognitive Technologies (Когнитивные технологии) (5, 96)
Другие (171, 622)
Синтеллект (Syntellect) (2, 52)
Smart Engines (Смарт Энджинс) (2, 14)
ЭЛАР (Электронный архив, НПО Опыт) (3, 8)
Abbyy Россия (2, 7)
Directum (Директум) (3, 6)
Другие (16, 19)
Smart Engines (Смарт Энджинс) (3, 11)
ЭЛАР (Электронный архив, НПО Опыт) (3, 10)
Beorg (Биорг) (1, 8)
Directum (Директум) (3, 4)
Digital Design (Диджитал Дизайн) (3, 2)
Другие (10, 11)
Smart Engines (Смарт Энджинс) (2, 22)
ЭЛАР (Электронный архив, НПО Опыт) (4, 13)
Синтеллект (Syntellect) (2, 5)
Digital Design (Диджитал Дизайн) (2, 4)
Beorg (Биорг) (1, 4)
Другие (8, 10)
Smart Engines (Смарт Энджинс) (3, 16)
ЭЛАР (Электронный архив, НПО Опыт) (4, 9)
Digital Design (Диджитал Дизайн) (2, 2)
Beorg (Биорг) (1, 2)
Content AI (Контент ИИ) (1, 2)
Другие (5, 5)
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
ЭЛАР ПланСкан - 151
Synerdocs - 130
Smart ID Engine (ранее Smart IDReader) - 113
ABBYY FlexiCapture - 90
Е1 Евфрат - 87
Другие 777
Syntellect Tessa Мобильное согласование - 30
Syntellect Tessa Графический визуализатор процессов - 28
Smart ID Engine (ранее Smart IDReader) - 12
ABBYY FlexiCapture - 6
ЭЛАР ПланСкан - 6
Другие 28
Smart ID Engine (ранее Smart IDReader) - 10
ЭЛАР ПланСкан - 9
Beorg Smart Vision - 8
ЭЛАР ПауэрСкан - 2
Directum Jazz - 2
Другие 16