ИИ для новичков: как шведский стартап Peltarion завлек Spotify в нейронную сеть
Фото Getty Images

ИИ для новичков: как шведский стартап Peltarion завлек Spotify в нейронную сеть

Парми Олсон Forbes Contributor
Фото Getty Images
Шведский стартап Peltarion, работающий над «упрощением» искусственного интеллекта, привлек лучших разработчиков в мире и инвестиции на $16 млн

Дискуссии о том, сможет ли искусственный интеллект повысить прибыль компании, можно вести бесконечно. Единственный способ узнать, каким образом это сложное программное обеспечение скажется на доходах: создать нейронную сеть и подключить ее к системе.

В Швеции инженеры, которые ранее работали над созданием алгоритмов для полюбившейся миллионам пользователей игры-головоломки Candy Crush, присоединились к команде разработчиков стартапа Peltarion, утверждающих, что они нашли решение проблемы.

По словам CEO стартапа Луки Крнковича-Фрииса, к проекту присоединились ведущие инженеры других шведских технологических компаний-единорогов. Среди них разработчики потокового музыкального сервиса Spotify, службы онлайн-платежей Klarna и приложения для блокировки спама Truecaller. По его мнению, когда речь заходит о привлечении квалифицированных специалистов, «никто не может сравниться со скандинавами».

На сегодняшний день стокгольмский стартап Peltarion уже привлек от инвесторов финансирование на $16 млн. Среди клиентов Peltarion значатся NASA, немецкий автопроизводитель BMW, британский онлайн-магазин Ocado и 13 других организаций. Более 800 компаний планируют начать сотрудничество с Peltarion.

Лука Крнкович-Фриис заявил, что многие компании уже пользовались другими стандартными службами машинного обучения, например библиотекой TensorFlow от интернет-гиганта Google, сервисом Sage Maker от Amazon и платформой Azure Machine Learning от Microsoft. Компании применяли подобные сервисы машинного обучения для создания собственных систем распознавания образов и обработки естественного языка.

Лука Крнкович-Фриис запустил стартап Peltarion для тех, кто хочет пользоваться технологиями искусственного интеллекта, но не знает, как к ним подступиться.

Но, по словам Луки Крнковича-Фрииса, пользоваться этими сервисами машинного обучения невероятно сложно. «Чтобы применять их, нужно быть экспертом в области технологий искусственного интеллекта», — заявил генеральный директор шведского стартапа Peltarion.

Лука Крнкович-Фриис запустил стартап Peltarion для тех, кто хочет пользоваться технологиями искусственного интеллекта, но не знает, как к ним подступиться. Поэтому Peltarion можно назвать своего рода аналогом сервисов WordPress и Dreamweaver, с помощью которых люди, не разбирающиеся в HTML, могут создавать веб-сайты.

Peltarion использует графический интерфейс для создания и обучения специальной нейронной сети, то есть искусственной компьютерной системы, построенной по принципу работы головного мозга человека. По словам Луки Крнковича-Фрииса, даже разработчики программного обеспечения и начинающие аналитики данных, которых нельзя назвать экспертами в области технологий искусственного интеллекта, должны быть в состоянии воспользоваться ПО Peltarion.

Недавно Лука Крнкович-Фриис показал Forbes, как работает технология Peltarion. В браузере на своем ноутбуке он открыл белый экран, на котором была отображена схема с различными блоками, соединенными между собой линиями. Каждый блок представлял собой отдельный «слой» нейронной сети.

Такие нейронные сети обычно используются для обработки и распознавания определенных моделей среди большого количества сложных данных, например для распознавания лиц в толпе или понимания содержания новостных статей.

В программе Peltarion задаются параметры каждого блока, которые в действительности представляют собой шаги, предпринимаемые для создания искусственной нейронной сети. Затем данные проходят все стадии обработки. Если нейронная сеть дает неправильный ответ, в заданные параметры вносят поправки.

Разработчики программного обеспечения в медиакомпании использовали ПО Peltarion для создания системы распознавания образов, которая может подбирать музыку под настроение пользователя.

В конце концов (спустя несколько минут или часов, в зависимости от сложности данных), нейронная сеть доходит до этапа, где на основании полученных данных программа может самостоятельно прийти к выводу. В этом состоит важнейшее различие между обычным программным обеспечением и ПО на основе технологий искусственного интеллекта.

После создания нейронной сети пользователи могут интегрировать ее в свое приложение или веб-сайт, которые благодаря этому могут работать с помощью серверов Peltarion, арендуемых у Google Cloud.

Но каким образом компании используют ПО Peltarion на практике? Один биотехнологический стартап, занимающийся производством оборудования для магнитно-резонансной томографии, использовал продукт Peltarion для создания нейронной сети, которая за доли секунды может обнаружить и классифицировать опухоли на снимках. Лука Крнкович-Фриис заявил, что обычно у докторов на это уходит несколько часов.

Разработчики программного обеспечения в медиакомпании с небольшим опытом в сфере технологий искусственного интеллекта использовали ПО Peltarion для создания системы распознавания образов, которая может подбирать музыку под настроение пользователя. Одна ветроэнергетическая компания создала нейронную сеть, предсказывающую изменения погоды, которые могут повлиять на производство ветровой энергии.

Лука Крнкович-Фриис создал стартап Peltarion в 2004 году. Сейчас в число инвесторов Peltarion входят Валленберги, члены одной из самых влиятельных семей Швеции. За последние два года штат сотрудников компании расширился до 50 человек.

«До создания ПО Peltarion мы с партнером работали с сотнями других стартапов, занимающихся технологиями искусственного интеллекта. Мы многое узнали о препятствиях, которые мешают компаниям использовать технологии искусственного интеллекта», — заявил Лука Крнкович-Фриис.

Он добавил, что в сфере создания программного обеспечения на основе технологий искусственного интеллекта не должны доминировать лишь несколько крупнейших технологических компаний. «Мы придерживаемся следующей точки зрения: лучший способ убедиться, что технологии действительно используются во благо, — позволить большему количеству людей их применять».

Перевод Полины Шеноевой

Новости партнеров