Проект

Ученые развернули в облаке VK нейросеть для помощи в сохранении популяции пеликанов

Заказчики: Московский зоопарк

Москва; Индустрия развлечений, досуг, спорт

Подрядчики: VK (ранее Mail.ru Group)
Продукт: Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI)

Дата проекта: 2023/02 — 2023/08
Технология: Big Data
подрядчики - 203
проекты - 573
системы - 227
вендоры - 185
Технология: Data Mining
подрядчики - 235
проекты - 795
системы - 276
вендоры - 194
Технология: Data Quality - Качество данных
подрядчики - 182
проекты - 964
системы - 59
вендоры - 40
Технология: Робототехника
подрядчики - 253
проекты - 485
системы - 480
вендоры - 359
Технология: Cloud Computing
подрядчики - 104
проекты - 232
системы - 388
вендоры - 163
Технология: IaaS - Инфраструктура как услуга
подрядчики - 211
проекты - 1186
системы - 409
вендоры - 213
Технология: PaaS - Platform As A Service - Бизнес-платформа как сервис
подрядчики - 142
проекты - 511
системы - 255
вендоры - 149

2023: Разработка нейросети для программы «Сохранение кудрявого и розового пеликанов»

Группа ученых и ИТ-специалистов разработала на платформе VK Cloud нейросеть для программы «Сохранение кудрявого и розового пеликанов». Модель помогает мониторить гнездовые колонии, сезонные и кормовые скопления краснокнижных пеликанов, в том числе за пределами заповедников. Технологии позволили автоматизировать процесс и ускорить подсчет численности особей с 7 дней до 30 миллисекунд. Проект реализован в рамках программы VK по поддержке стартапов. Об этом компания сообщила 7 сентября 2023 года.

«
Мониторинг колоний розовых и кудрявых пеликанов помогает отслеживать миграцию птиц и анализировать траекторию их передвижения. Косвенно это помогает выявлять изменения климата или проблемы с экологией, — сказал ученый секретарь Московского зоопарка Роман Аношин. — Подсчет птиц вручную — трудоемкий процесс, поэтому мы решили автоматизировать его при помощи машинного обучения и разработали модель компьютерного зрения на основе нейронной сети.
»

Нейросеть позволила уйти от стандартного метода подсчета популяции редких пеликанов, который отнимал много времени и ресурсов. Модель анализирует снимки с квадрокоптеров и за доли секунды определяет количество особей популяции. Для быстрого запуска и снижения затрат на разработку и тестирование нейросети использовали решение Cloud ML Platform от VK. Чтобы орнитологам было удобно работать с моделью, на его основе команда проекта развернула сервис в облаке и подключила к нему чат-бот в мессенджере в качестве интерфейса.

«
Облачные сервисы делают технологии более доступными для научно-исследовательских проектов. Инструменты для разработки и работы с данными в облаке уже преднастроены, достаточно развернуть их в несколько кликов и начать использовать для задач. В последние несколько лет количество ИИ-проектов увеличивается в разных сферах, включая стартапы в медтехе, финтехе и научных организациях. И мы рады поддержать такие инициативы технологиями и облачными мощностями VK Cloud, — отметил Михаил Тутаев, директор по продукту VK Cloud.
»

В будущем команда проекта планирует перейти от MVP в виде базовой модели и чат-бота к полноценному инструменту. Это позволит начать непрерывный мониторинг пеликанов на территории юга России, Калмыкии и Западной Сибири.