NVIDIA помогает реализовывать, внедрять и распространять подлинный искусственный интеллект

Искусственный интеллект и GPU помогают в поиске идеи для тату

Оригинал: Getting Good Ink: How AI Can Help You Find the Perfect Tattoo

Выбор татуировки — очень личная и почти всегда непростая задача. Однако совсем скоро, благодаря искусственному интеллекту, выбор концепта станет намного легче.

Стартап из Копенгагена Tattoodo создал приложение на базе алгоритмов глубокого обучения нейросетей, которое помогает людям быстрее выбрать стиль и подходящее изображение для татуировки.

Каждый месяц на сайт Tattoodo заходят свыше 20 миллионов любителей тату и просто любопытствующих, чтобы полистать огромную коллекцию изображений, загруженных обладателями татуировок со всего мира.

Раньше загружаемые изображения сортировались и маркировались вручную. Однако разработчики Tattoodo Горан Вуксич и Дэннис Мики Дженсен решили создать нейросеть для распознавания изображений и применить ее к коллекции бодиарта Tattoodo.

Разработчики обучали свою сеть на коллекции, которую они рассортировали и промаркировали вручную, с акцентом на стиль или мотив татуировок. Теперь пользователям нужно просто ввести текстовое описание желаемого стиля, и алгоритм выдаст подборку изображений.

«Если вам нравится стиль конкретного художника или какой-то мотив, система сможет это понять и выдать вам больше вариантов того, что вы ищете», — говорит Горан Вуксич.

Давать желаемое

Горан и Дэннис создали свою нейросеть с помощью фреймворка машинного обучения Caffe, работающего на NVIDIA DIGITS, используя платформу Amazon Web Services.

DIGITS — это система глубокого обучения на базе GPU, которая позволила разработчикам с легкостью генерировать наборы данных и обучать с их помощью нейросеть. Благодаря облачным возможностям сервиса AWS стартап получил в свое распоряжение огромную вычислительную мощь графических процессоров без затрат на приобретение дорогостоящего оборудования.

Скоро в приложении будет свыше 350 000 обработанных изображений, которые можно будет использовать как источник вдохновения в поиске своей татуировки.

Результаты работы превзошли все ожидания. Хотите ли вы тату в японском стиле с драконом или цветную мандалу, нейросеть поймет ваше желание и предложит варианты из своей базы данных.

Нейросеть также подскажет, на каких художников стоит обратить внимание — это важный момент, учитывая, что коллекция Tattoodoo содержит работы более чем 50 000 художников.

Заглядывая вперед

У Tattoodo уже больше миллиона пользователей. По мере роста их количества Горан и Дэннис планируют внедрить искусственный интеллект в процесс загрузки новых изображений, где авторам будут предлагаться автоматически подобранные стили и тэги для добавляемой картинки.

Так как теперь, благодаря графическим процессорам NVIDIA, процесс обучения нейросети сети упрощается, разработчики сосредоточат усилия на повышении точности результатов, включая дальнейшее обучение модели на входных данных из новых загруженных рисунков.

«Мы — лучший ресурс для поиска идеи для вашей татуировки», — говорит Горан, добавляя, что стартап продолжит изучать возможности искусственного интеллекта и дальше.

145 автомобильных стартапов по всему миру выбирают NVIDIA DRIVE

Оригинал: 145 Automotive Startups Around the World Choose NVIDIA DRIVE .

Автономный транспорт невозможен без искусственного интеллекта, поэтому все больше и больше компаний по всему миру берут на вооружение платформу искусственного интеллекта (ИИ) от NVIDIA. ИИ-платформа NVIDIA предлагает решение "от облака к автомобилю". Платформа состоит из суперкомпьютера NVIDIA DGX, который обучает глубокие нейросети в дата-центрах, и системы NVIDIA DRIVE PX, которая выполняет вычисления в реальном времени в самом автомобиле, обеспечивая его безопасное движение на дороге.

В этом направлении NVIDIA сотрудничает с ведущими мировыми автопроизводителями, включая Audi, Toyota, Mercedes-Benz, Volvo и Tesla. Но стартапы также являются для нас не менее важными партнерами. Их инновационные идеи позволяют создавать кардинально новые решения для автономного вождения.

«В эту область сейчас идут колоссальные инвестиции, и причина проста, — говорит Дженсен Хуанг, NVIDIA СЕО. — Создаваемые решения окажут революционное влияние на общество. Речь идет об огромном рынке».

Стартапы в центре внимания

Сегодня платформу DRIVE применяют 145 стартапов по всему миру. На открытии конференции GTC China Дженсен Хуанг рассказал о шести компаниях, занимающихся различными аспектами автономного вождения.

Cognata занимается моделированием автономного вождения с использованием алгоритмов глубокого обучения нейронный сетей. В области автономного вождения моделирование используется практически повсеместно. Создавая виртуальный мир, живущий по законам реального, такие компании, как Cognata, создают безопасную и гибкую среду, в которой искусственный интеллект может обучаться. Такие смоделированные окружения могут работать без перерыва, позволяя искусственному интеллекту учиться автономному вождению 24 часа в сутки.

Создание HD карт — еще одна ключевая технология для обеспечения работы самоуправляемого транспорта. DeepMap — это полноценный сервис в этой области. Он позволяет определять местоположение автомобиля или группы автомобилей и безопасно управлять ими в различных дорожных ситуациях.

DeepMap создает точное 3D представление условий дорожного движения (фото предоставлено DeepMap)

Momenta — стартап из Пекина, занимающийся разработкой программного обеспечения для распознавания объектов, HD мэппинга и составления маршрутов. Momenta использует данные с камер автомобилей, проехавших миллионы километров в реальном мире, чтобы обучать и оттачивать алгоритмы вождения на базе ИИ.

Одна из самых загадочных компаний в Кремниевой Долине — Zoox — полностью перестраивает систему передвижения в городах. Компания работает над новой системой транспорта совместного использования с вызовом по требованию и нулевым уровнем выброса отходов. Когда журналFortune спросил основателя и президента Zoox Тима Кентли-Клэя, строят ли они кардинально новый тип автомобиля, он ответил: «Нет, мы создаем то, что придет на смену автомобилю».

Такие компании, как Navya и TuSimple, демонстрируют, что автономность затронет не только автомобили. Navya разрабатывает автономные автоматические электромобили для решения проблемы «последней мили» (доставки пассажиров к остановкам основных маршрутов общественного транспорта). Navya Arma — это беспилотные электрошатллы, которые могут перевозить до 15 человек. Уже сейчас автономные автобусы работают во многих местах Европы и США. В свою очередь, китайско-американская TuSimple, участник программы NVIDIA GPU Ventures, работает над созданием самоуправляемых грузовиков. Они разрабатывают технологии для автономной перевозки грузов на дальние расстояния, и тестирования уже проходят в США и Китае.

Navya разрабатывает беспилотные автоматические электромобили для доставки пассажиров к остановкам общественного транспорта (фото предоставлено Navya)

Самым молодым участником программы NVIDIA GPU Ventures является JingChi. Компания основана Тони Хэном и Джином Уэнгом, которые до этого возглавляли отдел по разработке автономных машин в Baidu, и в данный момент занимается созданием собственных автономных автомобилей с помощью GPU NVIDIA и платформы NVIDIA DRIVE PX 2.

Среди других стартапов, использующих технологии NVIDIA, — такие компании, как 2GetThere, Automotive Artificial Intelligence, Arrival, Auro, AutoX, DeepMap, e.GO Mobile, EasyMile, FiveAI, Horizon Robotics, Mapillary, Nuro, nuTonomy, Optimus Ride, Oxbotica, PlusAI, Pony.ai, robotTuner, Streetscooter, TierIV, Uniti, WEpods, Xesol Innovation и Yandex Taxi.

Присоединяйтесь к конференции GTC Europe в Мюнхене, чтобы узнать подробнее о применении GPU в автономном вождении и о том, как искусственный интеллект изменяет промышленность в целом.