«Мы со­зда­ли ал­го­ритм, ра­бо­та­ю­щий в лю­бых усло­ви­ях»

Izvestia - - ПЕРВАЯ СТРАНИЦА - Ни­ко­лай Сур­ков, Ана­ста­сия Си­ниц­кая

Ос­но­ва­те­ли NtechLab Ар­тем Ку­ха­рен­ко и Ми­ха­ил Ива­нов — о са­мой точ­ной в ми­ре си­сте­ме рас­по­зна­ва­ния лиц

Рос­сий­ская ком­па­ния NtechLab со­зда­ла тех­но­ло­гию рас­по­зна­ва­ния лиц, ко­то­рая по­бе­ди­ла на кон­кур­се аме­ри­кан­ско­го Агент­ства пе­ре­до­вых ис­сле­до­ва­ний в сфе­ре раз­вед­ки (IARPA). Ос­но­ва­те­ли NtechLab Ар­тем Ку­ха­рен­ко и Ми­ха­ил Ива­нов рас­ска­за­ли «Из­ве­сти­ям», за счет че­го оте­че­ствен­ная раз­ра­бот­ка пре­взо­шла за­ру­беж­ные.

В ка­ких но­ми­на­ци­ях и ка­кой приз по­лу­чи­ла ва­ша ком­па­ния?

М.И. IARPA на­пря­мую под­чи­ня­ет­ся ди­рек­то­ру Агент­ства на­ци­о­наль­ной без­опас­но­сти США. Ор­га­ни­за­ция за­ни­ма­ет­ся про­ек­та­ми и тех­но­ло­ги­я­ми, ко­то­рые важны для без­опас­но­сти Аме­ри­ки, и тех­но­ло­гия рас­по­зна­ва­ния лиц вхо­дит в их чис­ло. В этом го­ду они про­во­ди­ли кон­курс по ли­це­вой био­мет­рии, уча­стие в ко­то­ром при­ня­ли несколь­ко де­сят­ков ком­па­ний из раз­ных стран ми­ра, в том чис­ле все оте­че­ствен­ные раз­ра­бот­чи­ки.

А.К. Мы по­бе­ди­ли в двух но­ми­на­ци­ях — за са­мый точ­ный ал­го­ритм и за са­мый быст­рый. Со­во­куп­ное де­неж­ное воз­на­граж­де­ние со­ста­ви­ло $25 тыс. Впро­чем, день­ги — не са­мое глав­ное. Важ­нее при­зна­ние на­ших ком­пе­тен­ций.

Бы­ли у вас по­бе­ды в по­доб­ных кон­кур­сах?

М.И. Ис­то­рия на­шей ком­па­нии — это во мно­гом ис­то­рия побед в раз­лич­ных кон­кур­сах. Все на­ча­лось в 2015 го­ду, ко­гда фир­ма, со­сто­яв­шая на тот мо­мент из трех че­ло­век, от­пра­ви­ла свой ал­го­ритм в Ва­шинг­тон­ский уни­вер­си­тет на MegaFace Competition Challenge, где мы за­ня­ли пер­вое ме­сто, обо­гнав Google и ко­ман­ду Пе­кин­ско­го уни­вер­си­те­та. Это вы­зва­ло фу­рор.

А.К. Так­же мы участ­ву­ем в со­рев­но­ва­нии NIST Face Recognition Vendor Test (FRVT), где при­мер­но де­вять ме­ся­цев NtechLab уве­рен­но дер­жит­ся на пер­вом ме­сте по са­мым слож­ным да­та­се­там — ко­то­рые идут на фо­то­гра­фи­ях в некон­тро­ли­ру­е­мых усло­ви­ях.

В чем уни­каль­ность ва­шей тех­но­ло­гии? М.И. На­ши пар­ни ока­за­лись ум­нее. Мы уме­ем обу­чать ней­рон­ные се­ти так, как их не уме­ет обу­чать ни­кто. Ре­зуль­тат го­во­рит в поль­зу рос­сий­ской шко­лы ма­те­ма­ти­ки и про­грам­ми­ро­ва­ния. А.К. Уни­каль­ность на­шей тех­но­ло­гии в точ­но­сти ра­бо­ты, ско­ро­сти по­ис­ка, эф­фек­тив­но­сти, а так­же ма­лом по­треб­ле­нии вы­чис­ли­тель­ных ре­сур­сов. Точ­ность до­сти­га­ет­ся за счет огром­но­го ко­ли­че­ства экс­пе­ри­мен­тов с ар­хи­тек­ту­рой ней­рон­ных се­тей. Раз­ра­бот­чи­ки при­ду­мы­ва­ют раз­ные ме­то­ды оп­ти­ми­за­ции и эф­фек­тив­ные ме­то­ды обу­че­ния та­ких си­стем. Бы­ла ре­ше­на про­бле­ма то­го, что ней­рон­ные се­ти на раз­ных эт­ни­че­ских груп­пах ра­бо­та­ют по-раз­но­му. Мы спе­ци­аль­но обу­ча­ли си­сте­му рас­по­зна­вать все ра­сы.

Ско­рость по­ис­ка до­сти­га­ет­ся за счет то­го, что мы со­зда­ли ал­го­ритм, ра­бо­та­ю­щий в лю­бых усло­ви­ях. Был со­здан спе­ци­аль­ный по­ис­ко­вый ин­декс, поз­во­ля­ю­щий со­вер­шать быст­рый по­иск по боль­шим ба­зам. Клю­че­вой осо­бен­но­стью это­го ин­дек­са яв­ля­ет­ся то, что он ра­бо­та­ет за суб­ли­ней­ное вре­мя. По­яс­ню: ес­ли ба­за по­ис­ка уве­ли­чи­ва­ет­ся в де­сять раз, то вре­мя по­ис­ка обыч­ных ал­го­рит­мов то­же уве­ли­чи­ва­ет­ся в де­сять раз, а у ал­го­рит­ма NtechLab — все­го в пол­то­ра ра­за.

Ка­кие про­дук­ты фир­ма разрабатывает?

М.И. Сра­зу по­сле кон­кур­са MegaFace ком­па­ния на­ча­ла по­лу­чать за­про­сы со все­го ми­ра. Изу­чив ры­нок, мы опре­де­ли­лись со стра­те­ги­ей.

Мы из­на­чаль­но сде­ла­ли став­ку на ра­бо­ту с по­то­ко­вым ви­део и с боль­ши­ми мас­си­ва­ми дан­ных. Ба­за­ми пла­не­тар­но­го мас­шта­ба. Ни­кто не умел это де­лать то­гда, и ма­ло кто уме­ет де­лать сей­час. А у нас с са­мо­го на­ча­ла имен­но эти тех­но­ло­ги­че­ские во­про­сы бы­ли ре­ше­ны. На­ши про­дук­ты мог­ли об­ра­ба­ты­вать боль­шие мас­си­вы дан­ных, ко­то­рые ге­не­рят си­сте­мы ви­део­на­блю­де­ния, и де­лать это в ре­аль­ном вре­ме­ни. Ведь ни­ко­му не нуж­на ин­фор­ма­ция, что тер­ро­рист про­шел ми­мо ка­ме­ры пол­ча­са на­зад.

Мы уви­де­ли ок­но воз­мож­но­стей, и мы бы­ли тех­но­ло­ги­че­ски к это­му го­то­вы. Про­дук­то­вую стра­те­гию мы по­стро­и­ли во­круг за­дач, ко­то­рые вос­тре­бо­ва­ны на рын­ке, и на­ших ос­нов­ных кон­ку­рент­ных пре­иму­ществ. Наи­бо­лее пер­спек­тив­ны­ми ви­дят­ся два на­прав­ле­ния — ра­бо­та с си­сте­ма­ми об­ще­ствен­но­го ви­део­на­блю­де­ния для обес­пе­че­ния охра­ны пра­во­по­ряд­ка и ра­бо­та с ри­тей­ле­ра­ми для рас­по­зна­ва­ния по­ку­па­те­лей и кли­ен­тов.

А.К. На ос­но­ве ба­зо­во­го про­дук­та есть несколь­ко ре­ше­ний. Пер­вое поз­во­ля­ет со­зда­вать чер­ный спи­сок по­тен­ци­аль­ных пре­ступ­ни­ков, а так­же ве­сти по­иск пропавших лю­дей. Вто­рое ре­ше­ние мо­жет быть по­лез­но для ри­тей­ла — для опре­де­ле­ния по­сто­ян­но­го по­ку­па­те­ля.

Кто ин­ве­сти­ру­ет сред­ства в ва­шу ком­па­нию? А.К. Ко­гда про­ект был на эта­пе со­зда­ния, ин­ве­сти­ро­ва­ние бы­ло част­ным. Сей­час пред­ло­же­ния вне­сти свой вклад в про­ект по­сту­па­ют очень ча­сто.

По­сту­па­ли ли пред­ло­же­ния об ин­ве­сти­ци­ях по­сле но­во­сти о победе в кон­кур­се IARPA?

М.И. Нам по­сто­ян­но по­сту­па­ют пред­ло­же­ния от ин­ве­сто­ров. Вес­ной мы при­влек­ли $1,5 млн. По­вто­рюсь, ко­ли­че­ство де­нег, вли­ва­е­мых в ре­ше­ние, не все­гда про­пор­ци­о­наль­но его ка­че­ству. Мы уме­ем ра­бо­тать ма­лы­ми си­ла­ми.

Как в бли­жай­шие го­ды бу­дут раз­ви­вать­ся тех­но­ло­гии ана­ли­за лиц? Где бу­дут внед­рять­ся та­кие си­сте­мы?

А.К. Си­сте­ма ав­то­ма­ти­че­ско­го рас­по­зна­ва­ния лиц уже ис­поль­зу­ет­ся на пунк­тах перехода гра­ни­цы. В бу­ду­щем тех­но­ло­гия бу­дет внед­рять­ся в си­сте­мы без­опас­но­сти го­ро­дов, в ри­тей­ле, бан­ков­ской сфе­ре.

М.И. Тех­но­ло­гии рас­по­зна­ва­ния лиц ско­ро ста­нут при­выч­ным эле­мен­том окру­жа­ю­щей ре­аль­но­сти. Воз­мож­но­сти их при­ме­не­ния прак­ти­че­ски без­гра­нич­ны. На­при­мер, ав­то­мо­биль бу­дет узна­вать хо­зя­и­на и ав­то­ма­ти­че­ски адап­ти­ро­вать под него си­де­нье и кли­мат в са­лоне. Рас­по­зна­ва­ние лиц мо­жет сде­лать жизнь ком­форт­нее и без­опас­нее, но мы еще толь­ко на­чи­на­ем мыс­лить в этом на­прав­ле­нии. Ин­ду­стри­ям нуж­но вре­мя, что­бы осо­знать: дан­ная тех­но­ло­гия до­ступ­на и на­деж­но ра­бо­та­ет в боль­шом ко­ли­че­стве сце­на­ри­ев. Нас ждут взрыв­ной рост ин­те­ре­са к этой тех­но­ло­гии и скач­ко­об­раз­ное внед­ре­ние ее в раз­лич­ных об­ла­стях.

Со­ос­но­ва­те­ли NtechLab Ми­ха­ил Ива­нов (сле­ва) и Ар­тем Ку­ха­рен­ко уве­ря­ют, что со­зда­ние луч­ше­го в ми­ре про­дук­та де­мон­стри­ру­ет уро­вень рос­сий­ских раз­ра­бот­чи­ков | Пресс­служ­ба NtechLab

Newspapers in Russian

Newspapers from Russia

© PressReader. All rights reserved.