10 самых необычных применений нейросетей: вот как они меняют наш мир
Нейросети сегодня превратившись в мощный инструмент для решения практических задач в самых неожиданных областях. От сельского хозяйства и пивоварения до искусства и социальной поддержки — ИИ демонстрирует впечатляющую способность трансформировать традиционные процессы и автоматизировать рутинные задачи. Расскажем про 10 неожиданных направлений, в которых сегодня используются нейросети и ИИ.
Искусство и кинематограф: алгоритмы как соавторы
Сегодня нейросети, такие как GPT-4o и Midjourney, активно помогают специалистам творческих профессий воплощать свои идеи. В том числе ИИ используется для создания концепт-артов в киноиндустрии. Подобные инструменты устраняют необходимость в продолжительном поиске референсных материалов и ручном создании эскизов. Это удешевляет и ускоряет разработку кинолент.
Например, в производстве популярного сериала «Мандалорец» активно применялись технологии виртуального продакшена. Вместо традиционного зелёного экрана использовались LED-экраны, на которые в режиме реального времени проецировались виртуальные фоны, созданные с помощью игровых движков и ИИ-инструментов. Это позволило не только повысить реализм освещения и отражений, но и существенно сократить расходы на пост-продакшн и визуальные эффекты
Мода
В индустрии моды нейросети анализируют тренды социальных сетей и предсказывают будущие предпочтения потребителей. Алгоритмы обрабатывают изображения с показов мод, уличных фотографий и данные о продажах, чтобы выявить закономерности и спрогнозировать успешность новых коллекций. Например, ASOS использует ИИ для автоматизации подбора ассортимента и персонализации рекомендаций, а также для управления остатками и повышения конверсии продаж. А Zara применяет ИИ для анализа данных о продажах, поведении покупателей и трендах в социальных сетях.
Кимоно, созданное дизайнером Хуссейном Альмоссави при помощи ИИ
Также крупные ритейлеры используют искусственный интеллект для автоматической генерации дизайнов одежды. Нейросети создают тысячи вариантов принтов, силуэтов и цветовых сочетаний, из которых дизайнеры выбирают наиболее перспективные для дальнейшей разработки.
А еще нейросети помогают и самим покупателям. Например, сервис Get Outfit использует компьютерное зрение для поиска аналогов той или иной одежды по фото и составления капсульных гардеробов на основе имеющихся у пользователя вещей.
Пивоваренная промышленность
Бельгийские учёные из Левенского университета разработали нейросеть, способную анализировать 226 химических параметров 250 различных сортов пива, включая содержание этилацетата и молочной кислоты. Обученная на данных профессиональных дегустаторов и 50 000 отзывах с популярного ресурса RateBeer, модель научилась прогнозировать оценки потребителей с точностью до 80%. Руководитель проекта, Кевин Верстрепен, метко назвал ИИ «цифровым сомелье», который раскрывает связь между молекулярным составом напитка и его вкусовым восприятием. Такие возможности нейросети открывают новые горизонты для пивоваров.
В рамках совместного проекта Intelligent Layer и Creative Agency 10x была создана система, где QR-коды на бутылках пива направляют потребителей к нейросети. Эта нейросеть генерирует персонализированные вопросы для пивоваров, фактически превращаясь, по словам соучредителя компании Хью Лейта, в «виртуальную фокус-группу из миллионов участников». Алгоритм не только собирает данные, но и оптимизирует вопросы на каждом цикле взаимодействия, повышая релевантность ответов и позволяя создавать уникальные рецептуры.
Медицинская диагностика
Нейросети демонстрируют выдающиеся способности в выявлении корреляций между геномными вариациями и различными заболеваниями, обрабатывая огромные массивы данных, недоступные для ручного анализа. Алгоритмы машинного обучения способны предсказывать риски развития онкологических и нейродегенеративных заболеваний с точностью, превышающей 92% на тестовых выборках. Это открывает путь к разработке превентивных стратегий лечения еще до появления первых симптомов.
Приложение Be My Eyes, использующее технологию GPT-4, анализирует изображения с камеры смартфона и описывает окружение для людей с нарушениями зрения. Система способна распознавать текст, лица, предметы и пространственные отношения, предлагая контекстные подсказки для навигации в сложных средах. В ходе тестов 2024 года точность идентификации объектов в режиме реального времени достигла 89%.
Логистика
Компания Alitheon Inc. разработала инновационную систему FeaturePrint, которая создает уникальные цифровые «отпечатки» предметов на основе их микроскопических особенностей поверхности. В отличие от традиционных штрих-кодов, FeaturePrint применима к любым материалам, включая металлы и полимеры, и обеспечивает 100% точность идентификации миллионов аналогичных изделий. Эта технология уже используется для отслеживания деталей в аэрокосмической отрасли и для борьбы с контрафактной продукцией в сегменте люксовых товаров.
Транспорт
При создании гиперкара Czinger 21C нейросети сыграли ключевую роль в оптимизации распределения нагрузок в шасси, предлагая инженерам структуры, которые были бы невозможны для человеческого проектирования. Алгоритмы проанализировали 1018 возможных конфигураций, что позволило сократить время разработки с 5 лет до 18 месяцев. В производстве этих уникальных автомобилей используется 3D-печать деталей сложной геометрии, спроектированных искусственным интеллектом.
В логистических компаниях нейросети обрабатывают данные телеметрии более чем со 150 датчиков на каждом грузовике. Это позволяет прогнозировать поломки за 72 часа до их фактического возникновения. Внедрение таких систем приводит к снижению простоя автопарка на 35% и сокращению расходов на ремонт на 28% ежегодно.
Искусство и развлечения
ИИ уже применяется для омоложения актёров в кино — нейросети могут трансформировать лица в пост-продакшене. При построении визуальных шоу и концертов ИИ используется для создания визуальных коллажей: например, видеоинсталляция с образом Элвиса Пресли была сделана через генеративные модели Stable Diffusion и Midjourney.
Есть и проекты, в которых взаимодействовать с ИИ можно и оффлайн. Например, в постановке мюзикла Xanadu аудитория взаимодействует с генеративными моделями, которые «на лету» создают виртуальные сцены на основании танцев и жестов зрителей.
Платформа AI Dungeon использует возможности GPT-4 для создания бесконечных текстовых квестов, где каждый выбор пользователя порождает уникальное развитие сюжета. Благодаря ИИ платформа способна поддерживать связность повествования на протяжении более 5000 слов.
Экологический мониторинг
Нейросети компании Descartes Labs применяются для отслеживания вырубки лесов в бассейне Амазонки. Анализируя спутниковые снимки с разрешением 3 метра на пиксель, система способна обнаруживать незаконные лесозаготовки. Также компания совместно с холдингом Unilever занимается мониторинга обезлесения при помощи ИИ-анализа спутниковых снимков.
В африканских заповедниках системы компьютерного зрения на основе модели YOLOv8 анализируют видеопотоки с дронов в режиме реального времени для идентификации подозрительной активности. ИИ-модель может помочь экспертам быстрее и эффективнее находить браконьеров и пресекать их деятельность.
Образование
Образовательная платформа Knewton Alta использует нейросети для анализа сотен параметров успеваемости студентов, на основе чего генерирует индивидуальные образовательные траектории. В ходе испытаний, проведенных в 2024 году, учащиеся, занимавшиеся с ИИ-тьюторами, показали результаты на 33% лучше по сравнению с контрольной группой.
Пример 3D-симуляции в интерфейс Labster
Симулятор Labster позволяет создавать интерактивные 3D-модели химических реакций. Нейросети в этой системе прогнозируют результаты более 2500 различных экспериментов в режиме реального времени. Labster на 72% снижает стоимость необходимого лабораторного оборудования для высших учебных заведений.
Юриспруденция
Платформа Lex Machina обрабатывает около 10 млн судебных документов, что позволяет ей прогнозировать исход судебных дел с высокой точностью. Алгоритмы этой системы учитывают свыше 1200 факторов, включая историю решений конкретных судей и статистику по аналогичным юридическим кейсам.
Нейросети компании Luminance способны анализировать 3600 юридических документов в час, эффективно обнаруживая потенциальные риски и несоответствия. В качестве примера, при заключении сделки M&A (слияния и поглощения) на сумму $4,5 млрд, использование этой системы сократило время проверки документов с трех недель до всего 53 часов.
В итоге
Проникновение нейросетей в столь разнообразные и порой неочевидные сферы неизбежно ставит вопросы о перераспределении ролей между человеком и алгоритмом. Если в пивоварении ИИ выступает скорее как инструмент для творчества и улучшения качества, то в таких областях, как юриспруденция и медицина, он бросает вызов устоявшейся профессиональной экспертизе.
Ключевым аспектом дальнейшего развития становится создание гибридных систем, где нейросети берут на себя обработку огромных массивов данных, а человек принимает стратегически важные решения. Постепенное снижение стоимости технологий ИИ открывает доступ к инновациям для развивающихся стран. Будущее покажет, какие еще необычные случаи применения нейросетей ждут нас впереди, но уже сейчас очевидно, что их возможности огромны.