21 Июня 2019

Как Швейцария стала хабом искусственного интеллекта

21 Июня 2019
Материал Rusbase об успешных кейсах ИИ на территории одной из самой развитой страны Европы
Фото: iCub (The RobotCub Project)
Фото: iCub (The RobotCub Project)

Искусственный интеллект уже не первый год появляется во всех списках ключевых технологий, а его влияние распространяется на разные сферы и индустрии. На рынке AI пока лидируют США и Китай, где заключается наибольшее количество сделок, однако активно развиваются и другие технологические хабы. Один из таких AI-хабов, где уже более 30 лет исследуют и внедряют AI – Швейцария.

Эта страна, расположенная в самом центре Европы, стала также центром разработок в сфере AI и настоящей кузницей кадров, в том числе для IT-гигантов, включая Google, IBM и Microsoft. Из-за успехов страны в области AI и производства умных роботов Крис Андерсон, CEO 3D Robotics, назвал Швейцарию Кремниевой долиной робототехники.

Рассказываем, как Швейцария стала хабом искусственного интеллекта и почему предпринимателям в области AI стоит обратить внимание на эту страну для развития своих проектов.

Искусственный интеллект (ИИ, или AI) стремительно распространяется в разных странах и сферах деятельности — по оценкам Gartner, к 2022 году объем рынка достигнет 3,9 трлн долларов. PwC прогнозирует, что к 2030 году AI может принести мировой экономике 15,7 трлн долларов, а прирост ВВП в отдельных странах благодаря ему достигнет 26%. В индексе воздействия искусственного интеллекта, который считает PwC, учтено около 300 потенциальных вариантов применения AI в ритейле, финансах, здравоохранении, производстве, логистике и многих других индустриях.

Терминология

Искусственный интеллект можно разделить на сильный и слабый, или ограниченный.

Сильный AI – давняя мечта фантастов; это алгоритм или программа, которая способна мыслить, осознавать свое окружение и действовать как человек. Для распознавания этого вида AI есть отдельные методики, включая наиболее известную – тест Тьюринга. Однако, поскольку человеческая психика не изучена до конца, критерии для определения сильного AI по-прежнему размыты. Среди инженеров к нему относят, например, IBM Watson. Этот алгоритм умеет отвечать на заданный ему вопрос не хуже человека и даже смог выиграть у людей в викторине.

Слабый AI решает конкретные задачи, которые поставлены перед ним – это, например, обработка изображений, синтез речи, распознавание объектов. При употреблении термина AI в отношении бизнеса имеется в виду именно слабый AI.

В процессе развития области выделились понятия машинного обучения и его разновидности – глубокого обучения. В обоих случаях речь идет об обработке данных и обучении нейросетей (систем из соединенных и взаимодействующих между собой простых процессоров, или искусственных нейронов). Машинное и глубокое обучение – это классы методов для достижения AI.

Алгоритмы машинного обучения распознают паттерны в больших массивах данных и используют их для самообучения. Каждый новый массив данных позволяет алгоритмам совершенствоваться и адаптироваться в соответствии с полученной информацией, что позволяет постоянно улучшать точность рекомендаций и прогнозов.

Глубокое обучение – набор методов машинного обучения, в которых используются нейронные сети с большим количеством нейронов и слоев для извлечения признаков. Этот класс методов позволяет получать более точные результаты, чем другие методы машинного обучения

В этом и других материалах проекта термин AI используется как общее обозначение для разработок компаний.

Для инвесторов по всему миру искусственный интеллект становится одним из ключевых направлений – в 2018 году в стартапы, разрабатывающие решения в этой области, вложили почти 20 млрд долларов, а объем инвестиций за первый квартал 2019 года превысил 5 млрд долларов. В прошлом году только в США проекты, работающие с AI, привлекли 9,3 млрд долларов – абсолютный рекорд за все время развития отрасли. При этом с каждым годом все больше сделок заключается вне американского рынка.

Мировой объем инвестиций в AI-проекты

Источник: Statista, 2019 год

Швейцарские стартапы в 2018 году привлекли рекордную сумму инвестиций и впервые преодолели отметку в 1 млрд швейцарских франков (сумма вложений составила 1,23 млрд франков, или 1,22 млрд долларов). Наибольший рост показал ИКТ-сектор – инвестиции в компании, которые занимаются внедрением цифровых технологий, выросли более чем на 120% и достигли 685 млн франков. К ним, конечно, относится и искусственный интеллект.

По данным Traсxn, в Швейцарии 128 стартапов в области AI. Швейцария входит в десятку стран по числу стартапов, которые разрабатывают AI, на 1 млн жителей.

1. Sophia Genetics

Лидер по объему привлеченных инвестиций – созданная в 2011 году компания Sophia Genetics, которая специализируется на медицинских технологиях. В компанию уже вложили 140 млн долларов, а в списке ее инвесторов Idinvest Partners и Balderton Capital. Sophia Genetics, штаб-квартира которой расположена в городе Сен-Сюльпис в кантоне Во, использует алгоритмы искусственного интеллекта для обработки и анализа генома, что позволяет быстро и точно выявлять у пациентов такие заболевания, как рак или метаболические расстройства. Технологию Sophia Genetics уже используют в более чем 800 больницах по всему миру.

В 2018 году компания возглавила список Disrupt 100, который составляют лидеры технологического рынка – Microsoft Ventures, Google, Uber, Oracle и другие. В список включаются инновационные компании со всего мира, которые обладают наибольшим потенциалом и меняют традиционные рынки – или создают новые.

2. Scandit

На втором месте – компания Scandit, которая разработала SaaS для сканирования штрих-кодов с использованием машинного обучения и дополненной реальности. Штаб-квартира компании, основанной в 2009 году учеными из MIT, ETH Zurich и IBM Research, находится в Цюрихе, офисы также расположены в Сан-Франциско, Бостоне, Лондоне и Варшаве. Scandit привлекла $43 млн от Atomico, GV и NGP Capital, среди клиентов – Bayer, Capital One, Coop, Homeplus (Tesco) и NASA.

Карта AI-стартапов в Швейцарии

 Источник: Swisscom, Q1 2019

Искусственный интеллект в Швейцарии – с чего все началось?

Разработки в сфере искусственного интеллекта ведутся в Швейцарии на протяжении нескольких десятилетий. Пионером искусственного интеллекта многие считают Юргена Шмидхубера, швейцарского ученого немецкого происхождения, который с конца 1980-х годов работает в Институте по изучению искусственного интеллекта Далле Молле (IDSIA) в Лугано. Юрген Шмидхубер также возглавляет компанию Nnaisense, которая разрабатывает крупномасштабные нейронные сети для автоматизации бизнеса.

Именно Юрген Шмидхубер в свое время выяснил, как можно наделять системы искусственного интеллекта памятью. В 1997 году Шмирдхубер вместе с Сеппом Хохрайтером предложил концепцию LSTM-сетей (long short-term memory), сетей с долгой краткосрочной памятью.

В отличие от традиционных рекуррентных нейронных сетей, LSTM-сеть способна «запоминать» информацию на более долгие периоды времени. Это позволяет ей связывать знания между собой даже в том случае, если дистанция между актуальной информацией и местом, где она понадобится, довольно большая. Ведущие технологические компании, включая Google, Microsoft и Apple, используют LSTM-сети в своих новых продуктах – смартфонах, чат-ботах, виртуальных ассистентах.

Деятельность Юргена и его коллег в сфере искусственного интеллекта сыграла одну из ключевых ролей в развитии сферы в Швейцарии и повышении популярности этой отрасли и помогла сделать ее приоритетным направлением для государства. IDSIA же была и остается одним из ключевых центров AI как в Швейцарии, так и в мире. Создание лаборатории в 1988 году профинансировал итальянский предприниматель и меценат Анджело Далле Молле. В 2000 IDSIA стала государственным исследовательским центром, аффилированным с Университетом прикладных наук итальянской Швейцарии и Университетом Лугано.

Деятельность Далле Молле в Швейцарии

Швейцария как исследовательский центр искусственного интеллекта

Швейцария – конфедерация, состоящая из 26 кантонов, в каждом из которых говорят на одном или двух из 4 официальных языков. Кантоны конкурируют между собой за технологии и таланты, поддерживают новые проекты и стараются привлечь лучших предпринимателей. В результате, в отличие от других европейских стран, где есть отдельные технологические хабы (например, Берлин, Лондон или Париж), в Швейцарии инновации развиваются равномерно по всей территории страны. Этот подход приносит свои плоды: в глобальном индексе инноваций Швейцария заняла первое место.

Искусственный интеллект не исключение: собственными лабораториями обладают EPFL (Высшая политехническая школа Лозанны), ETH Zurich (Высшая техническая школа Цюриха), Университет Женевы, Университет Невшателя, Университет прикладных наук и искусств Люцерна, Университет прикладных наук итальянской Швейцарии и другие.

Карта университетов и исследовательских центров, которые работают над AI


Источник: Synced, 2017 год

Уже упомянутая выше IDSIA известна не только изобретением LSTM-сетей, но и другими научными открытиями в сфере глубокого обучения, адаптивной робототехники, муравьиных алгоритмов. Среди изобретений – гуманоидный робот iCub, разрабатываемый консорциумом The RobotCub Project на грант EU Commission, дроны с функцией распознавания объектов, которые могут передвигаться в лесах, а также группа роботов, выполняющих задания одновременно.

Некоторые сотрудники IDSIA продолжили работу над искусственным интеллектом уже на коммерческой основе в компаниях – таких, как DeepMind, которая в 2014 году была продана Google за 600 млн долларов. Компания стала известна благодаря компьютерной системе AlphaGo, которая смогла обыграть в го профессионального игрока

Не менее интересен опыт EPFL – университет обладает мощной базой в STEM-образовании (Science, Technology, Engineering and Mathematics), развивает робототехнику в Laboratory of Intelligence System и Biorobotics Lab, изучает взаимодействие AI и человека в Artificial Intelligence Lab.

Развитие искусственного интеллекта в EPFL тесно связано с именем Боя Фальтингса, который присоединился к команде университета еще в 1987 году в качестве профессора по искусственному интеллекту. Именно он основал лабораторию AI в EPFL и на протяжении 19 лет возглавлял Swiss Group for Artificial Intelligence and Cognitive Science, которая организовывала конференции для швейцарского научного сообщества.

Nexthink

Фальтингс также имел непосредственное отношение к созданию компании Nexthink, основанной в 2004 году в EPFL. Компания разработала программное обеспечение с использованием искусственного интеллекта, которое позволяет IT-департаментам корпораций в реальном времени анализировать использование корпоративных приложений всеми пользователями. В декабре 2018 года Nexthink привлекла $85 млн в раунде С, лид-инвестором в котором стал фонд Index Ventures.

Neural Concept

Другой пример компании-спиноффа EPFL, которая уже работает на коммерческой основе – Neural Concept. Главный продукт – софт на искусственном интеллекте, позволяющий оптимизировать процесс создания новых физических объектов благодаря более быстрой и дешевой симуляции 3D-моделей. Компании только год, однако предприниматели уже работают с двумя крупными клиентами из Франции и США.

Ультра-аэродинамический велосипед от Neural Concept


Источник: Nvidia

В северной Швейцарии центром разработок в области искусственного интеллекта стал ETH Zurich, который специализируется на исследованиях в робототехнике. Частью университета является Институт робототехники и интеллектуальных систем, в который входит восемь лабораторий. Лаборатории института активно сотрудничают с крупными компаниями — например, Bosch, Google, Microsoft, Siemens и даже Disney, а также с учебными заведениями в других странах, включая Max Plank Institute в Германии и Stanford University в США.

Autonomous Systems Lab

Одна из лабораторий университета, Autonomous Systems Lab, добилась существенного прогресса в технологии SLAM (Simultaneous Localization and Mapping), которая позволяет роботам ориентироваться в окружающей среде. Лабораторию возглавляет Роланд Зигварт, профессор ETH Zurich и EPFL, основатель или сооснователь сразу нескольких компаний в области робототехники – Shockfish Communication, BlueBotics и ALSTOM Inspection Robotics.

Spinning Bytes

В стенах ETH Zurich родился стартап Spinning Bytes, который специализируется на семантическом анализе текста с помощью AI-систем. Сегодня среди его клиентов – страховая группа Swiss Re, Швейцарский экономический архив, один из ведущих порталов онлайн-рекрутинга Job Cloud и другие.

Университеты Швейцарии – кузницы новых проектов и кадров, однако возможности для обучения они предоставляют не только своим студентам. Например, на базе EPFL по инициативе Марселя Салате, главы лаборатории цифровой эпидемиологии, основателя собственного стартапа AICrowd и организатора конференции Applied Machine Learning Days, была создана EPFL Extension School.

Школа позволяет всем желающим получить знания, необходимые для работы в современном цифровом обществе – и речь идет прежде всего об обработке данных и искусственном интеллекте. EPFL Extension School предлагает курсы как для начинающих, так и для продвинутых пользователей. Программу можно пройти онлайн, причем не только швейцарцам, но и жителям других стран.

Швейцария как инкубатор коммерческих проектов на базе научных исследований

Научные и образовательные организации в Швейцарии ориентированы на коллаборацию с бизнесом – проектировочные мощности университетов используются для тестирования изобретений, а ученые включаются в работу над НИОКР (научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы) вместе с компаниями. Близость к центрам экспертизы дает бизнесу доступ к специалистам в области машинного и глубокого обучения, компьютерного зрения, робототехники и других связанных дисциплин.

Поддерживаются совместные проекты и на законодательном уровне: федеральная организация Innosuisse финансирует до 50% совместных разработок швейцарского бизнеса и университетов. В 2019-2020 годах на гранты в области цифровых технологий, к которым относят и AI, она собирается выделить почти 24 млн долларов.

«Государство активно поддерживает научные проекты. В рамках программы Innosuisse бизнес-партнер реализует проект совместно с одним из крупных научных институтов страны, и существенная часть этого проекта финансируется швейцарской конфедерацией. И это лишь один из примеров»

Источник: Rusbase


Читайте также