Мы уже писали о том, что предложили новую модель квантования нейронных сетей, позволяющую ускорить их на 40% на центральных процессорах, а также о том, как она устроена тут. Сегодня мы расскажем о том, как мы в Smart Engines обучали 4.6-битные сети.

Мы уже писали о том, что предложили новую модель квантования нейронных сетей, позволяющую ускорить их на 40% на центральных процессорах, и теперь пришло время рассказать о ней подробнее.

Через неделю вузы начнут принимать документы абитуриентов на все формы обучения. Собрать и направить все необходимые бумаги в институты для будущих студентов – тот еще челлендж. Таким же малоприятным является процесс обработки этих документов и для сотрудников приемных комиссий, которым – когда абитуриенты выстроятся в очереди с оригиналами документов – придется перелопатить кипы бумаг.

Мы в Smart Engines нашли способ, как ускорить и упростить этот процесс для всех его участников. 

Для компаний трудоустройство сотрудника из‑за рубежа — не самая простая процедура. К тому же она сопровождается риском найма нелегальных мигрантов, что может аукнуться работодателю многотысячными штрафами и другими неприятным последствиям. Как избежать таких проблем при оформлении иностранного гражданина? И причем тут искусственный интеллект? Разбираемся в статье.

Известный факт: мультиспектральные сканеры — одно из самых надежных средств для защиты от мошенников при оказании финансовых и других услуг. Они уже давно установлены в пограничных службах, используются в ФНС и других организациях. Тем не менее, случаи, когда мошенники по фальшивым документам, например, открывают счета в банках, не редки. 

Сканеры уступают ультрамагам, которые до сих пор используются в абсолютном большинстве финорганизаций, по сложности интеграции. Поставили и заработало. Мы осознали проблему и решили все сложности. А заодно исключили раздражающее всех введение паспортных данных вручную.

Привет, Хабр! 

Мудрая пословица гласит: «Семь раз отмерь, один – отрежь». Эта пословица применима и к томографии, так как в случае проведения томографических экспериментов при классическом подходе для каждого объекта составляется сначала план измерений, а потом уже выполняются сами измерения. Если объект протяженный или помещается в поле вида детектора впритык, то часто принимается решение сделать два измерения: верхней части объекта и нижней. В этом случае в программе обработки данных томографических измерений необходима дополнительная функциональность, а именно, совмещение и сшивка трехмерных изображений. О том, как мы добавили такую функциональность в Smart Tomo Engine, наш продукт для томографической реконструкции и анализа, мы расскажем в сегодняшней статье.

Привет, Хабр!

На связи Smart Engines, AI-разработчик систем распознавания и проверки подлинности документов. По состоянию на сегодняшний день наш софт способен проверять не только удостоверяющие личность документы вроде паспорта или водительского удостоверения, но и документы государственного образца – судебные приказы, нотариальные доверенности и всевозможные свидетельства.

Мы совместно с командой юристов INTELLECT решили провести масштабное исследование и разобрались, как изменилась статистика преступлений с использованием поддельных документов за последние годы, какие существуют подделки и как работают самые современные антифрод-системы.

Мы в Smart Engines активно занимаемся низкоуровневой оптимизацией нейронных сетей. Наши библиотеки работают на центральных процессорах, поэтому мы активно используем Single Instruction Multiple Data (SIMD) расширения. SSE, AVX и NEON уже стали привычными, но в свежих версиях архитектуры ARM были представлены новые расширения: SVE, SVE2, а также SME. Вот о них мы и поговорим в этой статье.

Сегодня мы расскажем, как встроить нашу систему распознавания документов, удостоверяющих личность, Smart ID Engine в виде локально работающей службы с интерфейсом  REST API.

Современные томографы позволяют получать высокоточные трехмерные изображения внутренней структуры большого размера, предоставляя ценную информацию о геометрии, составе и дефектах исследуемых образцов. Размеры одной реконструкции обычно колеблются от 512 мегабайт до 1 терабайта. Для анализа таких данных используются специализированные инструменты, но традиционная визуализация трёхмерного объема реконструкции до сих пор является важным этапам оценки качества реконструкции и её интерпретации специалистом.

В сегодняшней статье мы расскажем, как нам удалось обойти все трудности и сделать визуализатор, работающий в режиме реального времени. Одна из важных задач визуализатора, созданного командой Smart Engines, - отображение процесса реконструкции, которая тоже потребовала креативного подхода, так как все вычислители нагружены выполнением другой вычислительно затратной задачи - выполнением реконструкции, а самих данных для отображения еще частично нет.

«Анекдот, характеризующий наш промышленный подход: если индусу поставить задачу через месяц что‑то сделать, то через месяц он принесет идиотскую программу, которая будет плохо работать. А если русскому математику поставить аналогичную задачу — через месяц сделать программу, примерно через 25 дней он пришлет сообщение, что задача поставлена неправильно и ее надо ставить совершенно по‑другому». О чем это мы? Через призму юмора и науки говорим о нейронных сетях, искусственном интеллекте, приводя лишь отрывок из нового выпуска подкаста «Синий экран смерти». В программе принял участие Владимир Львович Арлазаров — советский и российский ученый, доктор технических наук, член‑корреспондент РАН, директор по науке Smart Engines.

В ходе беседы пионер в области искусственного интеллекта в СССР и мире рассказал о работе над программой «Каисса», которая 50 лет назад победила на первом чемпионате мира среди компьютерных программ, поделился мнением о научном обмене и высказал теории о будущем искусственного интеллекта.

Привет, Хабр! 

Идея этого поста родилась при работе с геммологами, которые занимаются оценкой качества драгоценных изделий и драгоценных камней, оценкой стоимости и  выявлением подделок. Исследования были направлены на то, чтобы выяснить, что может рассказать о внутренней структуре драгоценностей наша программа Smart Tomo Engine (ознакомиться с которой можно у нас на сайте Smart Engines).

Задача разработки простого и понятного UI для непростого функционала каждый раз требует определенной доли смекалки, но даже при этом удачного решения не гарантировано. Нам кажется, что в этот раз у нас получилось, и поэтому мы хотим поделиться, ведь чем больше качественных решений видел разработчик, тем больше шанс, что в следующий раз у него тоже получится хорошо.

Мы в Smart Engines много пишем про распознавание документов. И, конечно, для распознавания документов нам требуется обучать нейросети, в частности, сети, распознающие текст на картинке. А им, как известно, нужно больше золота данных. И сегодня мы бы хотели поговорить о влиянии обучающих данных на итоговую сеть и о том, как такие данные синтезировать.

Привет, Хабр! Мы уже рассказывали про наши успехи в рентгеновской томографии. В этом же посте мы хотим поделиться с вами деталями наших исследований в динамической или 4D томографии. Здесь, для исследования объекта, который менялся в процессе проведения измерений, нам пришлось разработать новый алгоритм томографической реконструкции и даже провести гидродинамическое моделирование.

Но давайте обо всём по порядку.

Привет, Хабр! В прошлой нашей статье про томографию мы задались вопросом: "А знаете, кто получает самую большую дозу при томографии?" Конечно, ответ мы получили: медицинские тестово‑калибровочные фантомы, специальные объекты, используемые при разработке и тестировании медицинских приборов. Тема оказалась настолько обширной, что мы решили продолжить и во второй статье ответили на вопрос: "Что такое пространственное разрешение в томографии и как его измерить?" В данной статье мы расскажем об антропоморфных фантомах для томографии. Сначала мы рассмотрим фантомы, которые моделируют тело человека, но без лишней детализации, дополним фантомами, которые моделируют определенный орган и его патологию. И, конечно же, расскажем, как такие фантомы помогают: 1. обучать, тренировать и экзаменовать врачей; 2. тестировать и калибровать рентгеновские аппараты и аппараты для компьютерной томографии; 3. разрабатывать методики измерения и снижения дозовой нагрузки. Фотографии, рентгенограммы и томограммы медицинских антропоморфных фантомов и манекенов прилагаются!

2023 год оказался для нашей компании, Smart Engines, крайне успешным со всех точек зрения – бизнес-результатов, научных достижений и, разумеется, технологий. И нашими успехами мы традиционно хотим поделиться с вами. 

Подведение итогов мы решили начать с обзора наших самых заметных разработок. Некоторыми из них, кстати, вы, сами того не подозревая, можете пользоваться каждый день. Это и технология для упрощения платежей UniversalPay, и распознавание рукописной прописки, и считывание неограниченного числа QR-кодов, и много-много чего еще. 

Мы собрали для себя и для вас топ-18 разработок Smart Engines за минувший год – приглашаем под кат, чтобы с ними познакомиться.

Привет, Хабр. На пороге Новый год. Как всегда в конце года хочется понять, а чем же был для нас, компании Smart Engines, год уходящий? Продуктивным - да, и бизнес-результаты, и научные достижения, и технологии - как игрушки на елке - радуют. А где же игрушки - спросите вы и будете правы. Ведь один их сверкающий вид открывает двери празднику. А ниже они обязательно будут. Сегодня мы поделимся с вами нашим взглядом на 12 месяцев, а поможет в этом наш STE. Тот самый продукт для томографической реконструкции, над которым мы не устаем трудиться, дополняя, стабилизируя и запуская, как проходческий щит, в неосвоенные туннели условий томографической съемки.

Результат наших трудов покажем на томографии 12 объектов, каждый из которых символизирует один из 12 месяцев года. Да-да, интересная задача перед нами стояла в декабре - собрать 12 объектов, сфотографировать, сделать томографию и соорудить календарь из них. Кстати, и ты, дорогой читатель, можешь стать обладателем календаря от Smart Engines, но обо всем по порядку!

В данной статье мы продолжим говорить про атаки на нейронные сети (часть 1 тут). Сегодня мы возьмем нейронную сеть, решающую реальную задачу, и покажем, какие изображения генерируют разные методы атак и как это влияет на качество распознавания с количественной точки зрения. Делать это мы будем с помощью фреймворка Adversarial Robustness Toolbox (ART).

В честь 30-летия OCR мы продолжаем вспоминать, как появились первые отечественные технологии распознавания текста. На прошлой неделе мы рассказали про самую первую такую программу – OCR Tiger, предназначавшуюся для оцифровки книг с целью их дальнейшего переиздания.

Сегодня речь пойдёт про другую OCR-систему – CuneiForm. Она была более продвинутой и умела гораздо больше: распознавала символы различных алфавитов на основе латиницы и кириллицы для европейских языков и языков стран СНГ, работала со смешанными русско-английскими текстами. Самое главное – CuneiForm отличалась огромной по меркам того времени скоростью: 1 страницу она распознавала примерно за 10 секунд. Разберемся, какие алгоритмы использовались в OCR, где применялась CuneiForm и какое дальнейшее развитие получили системы распознавания.