Название базовой системы (платформы): | Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI) |
Разработчики: | ИРЦЭ (Институт развития цифровой экономики) |
Дата премьеры системы: | 2019/12/17 |
Дата последнего релиза: | 2021/02/19 |
Отрасли: | Торговля |
Технологии: | СЭД - Системы потокового распознавания |
2021: Достижение 98% точности распознавания образов в мобильном устройстве
19 февраля 2021 года стало известно о том, что резидент кластера информационных технологий фонда «Сколково» — ООО «Институт развития цифровой экономики» выпустил обновленную версию цифровой платформы распознавания образов «СкайНет Энжн» (SkyNet Engine) с использованием технологий искусственного интеллекта. Специалисты компании оптимизировали скорость и точность распознавания товаров на полках магазинов по фото непосредственно в мобильном устройстве. Теперь менее, чем за секунду можно достигнуть точности распознавания в 98%, даже на обычных и недорогих смартфонах.
Как пояснялось, SkyNet Engine — платформа для моделей машинного обучения, созданная на основе собственных методик и ядра распознавания. По словам генерального директора ООО «ИРЦЭ» Хусейна Аз-зари, это система распознавания образов, которая анализирует изображение в смартфоне или на планшете без подключения к Интернету.
Платформа SkyNet Engine может использоваться для разработки систем распознавания образов в разных отраслях. Решение уже применяется для розничной торговли, позволяя проверять наличие и качество размещения товаров, проанализировать долю полки для каждой категории товаров, своевременно актуализировать ценники на полках. Система также анализирует POS-материалы и специализированные стенды в торговых точках. Программная система распознавания образов «СкайНет Ритейл» (SkyNet Retail) на базе платформы SkyNet Engine оптимизирует работу мерчендайзеров, аудиторов и торговых представителей.
В промышленности платформа распознавания может быть использована для разработки систем контроля качества на конвейере или мониторинга неисправностей в работе оборудования. В здравоохранении — для первичной диагностики некоторых заболеваний по фотографии и для анализа медицинских снимков. В сельском хозяйстве система поможет обнаружить вредителей, заметить болезни растений, контролировать созревание урожая.
![]() | Область применения нашего «движка» обширна: его можно встраивать в мобильные приложения и системы видеонаблюдения для решения различных задач во многих отраслях экономики. Например, на основе SkyNet Engine можно сделать приложение, идентифицирующее сотрудников для доступа в помещение. Зарубежные торговые сети также используют решение для мониторинга настроения пользователей. В этом направлении движутся и отечественные ритейлеры: оценку эмоционального состояния покупателей проводят при дегустации продукции. отметил Хусейн Аз-зари, генеральный директор ООО «ИРЦЭ» | ![]() |
Платформа SkyNet Engine включена в Единый реестр российских программ для электронных вычислительных машин и баз данных Министерства связи и массовых коммуникаций Российской Федерации (№ 6078).
В 2019 году международная компания Mars начала внедрение системы автоматического распознавания товаров с помощью искусственного интеллекта на платформе SkyNet Engine во всех странах региона «Центральная Евразия, Беларусь и Турция».Российский рынок CRM-систем: оценки, перспективы, крупнейшие поставщики. Обзор TAdviser
За счет технологических возможностей решение SkyNet Engine позволило компании Mars получать достоверные маркетинговые показатели в любой торговой точке за считанные секунды, несмотря на качество мобильной связи. В результате внедрения время работы мерчендайзеров в торговых точках сократилось примерно на 25%, что обеспечило рост покрытия территории и увеличило присутствие компании Mars на территории стран региона.
Более 70% данных, влияющих на оценку качества работы с торговыми точками и объемы продаж, заполняются автоматически на основе анализа фотографий в мобильном устройстве. С помощью платформы распознавания образов SkyNet Engine компания Mars получает в 5 раз больше маркетинговых данных, чем ранее. Теперь оценка представленности товаров ведется в разрезе каждой товарной позиции (SKU) как по собственным товарам, так и по товарам локальных и международных конкурентов.
На февраль 2021 года более 800 мобильных сотрудников компании Mars работают с системой распознавания SkyNet Retail в 7 странах региона (Казахстан, Беларусь, Кыргызстан, Узбекистан, Армения, Грузия, Азербайджан). В ближайший год запланировано внедрение в остальных странах региона – в Молдавии, Монголии, Таджикистане, Туркменистане и Турции.
2019: Разработка Optimum SkyNet Engine. Включение в Реестр отечественного ПО
17 декабря 2019 года резидент кластера информационных технологий фонда «Сколково» – «Институт развития цифровой экономики» («ИРЦЭ») сообщил о разработке системы распознавания образов на мобильном устройстве и её регистрации в Минкомсвязи России. Принципиальное отличие разработки от аналогов в том, что полный цикл распознавания доступен в оффлайн-режиме на смартфонах и планшетах.
Согласно приказу Министерства цифрового развития, связи и массовых коммуникаций РФ №742, цифровая платформа «ОПТИМУМ СкайНет Энжн» (OPTIMUM SkyNet Engine), а также система распознавания образов в ритейле «ОПТИМУМ СкайНет Ритейл» (OPTIMUM SkyNet Retail) на ее основе, вошли в Единый реестр отечественного ПО под номерами 6078 и 6080, соответственно.
Со слов разработчика, цифровая платформа «ОПТИМУМ СкайНет Энжн» распознает и анализирует образы на мобильном устройстве с использованием технологий искусственного интеллекта (мобильной нейросети). Она за несколько секунд идентифицирует предметы с точностью более 95%, анализирует на соответствие заданным параметрам и выдает рекомендации по исправлению недостатков. Для работы платформы не требуется подключения к сети Интернет, что отличает разработку от аналогов. На основе платформы «ОПТИМУМ СкайНет Энжн» работают решения для разных отраслей экономики, в частности ритейла и промышленности.
Программная система «ОПТИМУМ СкайНет Ритейл» на базе «ОПТИМУМ СкайНет Энжн» выполняет ряд функций для торговли. Например, распознает товары и цены, анализирует выкладку на предмет корпоративных стандартов, проверяет актуальность цен и текущих акций, дает рекомендации по исправлению ошибок, автоматически заполняет ключевые показатели эффективности работы с торговой точкой и создает отчеты по выбранным критериям, утверждают в ИРЦЭ.
Согласно заявлению разработчика, «ОПТИМУМ СкайНет Ритейл» позволяет быстро собирать статистику как по собственной продукции, так и по представленности товаров конкурентов, анализировать долю «полки» в динамике. В итоге использование решения сокращает время работы мерчендайзера в каждой точке, что позволяет оптимизировать количество персонала для обслуживания торговой сети, а также повышает качество и достоверность информации для последующего анализа рынка.
![]() | «Обычно процесс распознавания фотографий, сделанных на мобильное устройство, происходит на удаленных серверах, куда изображения передаются по сети Интернет. Затем «расшифрованная» информация возвращается на мобильное устройство. Мы разработали полностью автономное решение с использованием мобильной нейросети, которое не зависит от каналов связи и не требует дорогостоящих серверов. Распознавать и анализировать фотографии, формировать отчеты и рекомендации с помощью «ОПТИМУМ СкайНет Ритейл» можно сразу в приложении на мобильных устройствах», | ![]() |
По его словам, отраслевые решения на базе платформы «ОПТИМУМ СкайНет Энжн» повышают эффективность бизнеса, позволяя предприятиям экономить значительные суммы.
Заказчик | Интегратор | Год | Технологии |
---|---|---|---|
- Марс СНГ (Mars CIS) | ИРЦЭ (Институт развития цифровой экономики) | 2019.08 | СЭД - Системы потокового распознавания |
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)