«Анекдот, характеризующий наш промышленный подход: если индусу поставить задачу через месяц что‑то сделать, то через месяц он принесет идиотскую программу, которая будет плохо работать. А если русскому математику поставить аналогичную задачу — через месяц сделать программу, примерно через 25 дней он пришлет сообщение, что задача поставлена неправильно и ее надо ставить совершенно по‑другому». О чем это мы? Через призму юмора и науки говорим о нейронных сетях, искусственном интеллекте, приводя лишь отрывок из нового выпуска подкаста «Синий экран смерти». В программе принял участие Владимир Львович Арлазаров — советский и российский ученый, доктор технических наук, член‑корреспондент РАН, директор по науке Smart Engines.

В ходе беседы пионер в области искусственного интеллекта в СССР и мире рассказал о работе над программой «Каисса», которая 50 лет назад победила на первом чемпионате мира среди компьютерных программ, поделился мнением о научном обмене и высказал теории о будущем искусственного интеллекта.

Привет, Хабр! 

Идея этого поста родилась при работе с геммологами, которые занимаются оценкой качества драгоценных изделий и драгоценных камней, оценкой стоимости и  выявлением подделок. Исследования были направлены на то, чтобы выяснить, что может рассказать о внутренней структуре драгоценностей наша программа Smart Tomo Engine (ознакомиться с которой можно у нас на сайте Smart Engines).

Задача разработки простого и понятного UI для непростого функционала каждый раз требует определенной доли смекалки, но даже при этом удачного решения не гарантировано. Нам кажется, что в этот раз у нас получилось, и поэтому мы хотим поделиться, ведь чем больше качественных решений видел разработчик, тем больше шанс, что в следующий раз у него тоже получится хорошо.

Мы в Smart Engines много пишем про распознавание документов. И, конечно, для распознавания документов нам требуется обучать нейросети, в частности, сети, распознающие текст на картинке. А им, как известно, нужно больше золота данных. И сегодня мы бы хотели поговорить о влиянии обучающих данных на итоговую сеть и о том, как такие данные синтезировать.

Привет, Хабр! Мы уже рассказывали про наши успехи в рентгеновской томографии. В этом же посте мы хотим поделиться с вами деталями наших исследований в динамической или 4D томографии. Здесь, для исследования объекта, который менялся в процессе проведения измерений, нам пришлось разработать новый алгоритм томографической реконструкции и даже провести гидродинамическое моделирование.

Но давайте обо всём по порядку.

Привет, Хабр! В прошлой нашей статье про томографию мы задались вопросом: "А знаете, кто получает самую большую дозу при томографии?" Конечно, ответ мы получили: медицинские тестово‑калибровочные фантомы, специальные объекты, используемые при разработке и тестировании медицинских приборов. Тема оказалась настолько обширной, что мы решили продолжить и во второй статье ответили на вопрос: "Что такое пространственное разрешение в томографии и как его измерить?" В данной статье мы расскажем об антропоморфных фантомах для томографии. Сначала мы рассмотрим фантомы, которые моделируют тело человека, но без лишней детализации, дополним фантомами, которые моделируют определенный орган и его патологию. И, конечно же, расскажем, как такие фантомы помогают: 1. обучать, тренировать и экзаменовать врачей; 2. тестировать и калибровать рентгеновские аппараты и аппараты для компьютерной томографии; 3. разрабатывать методики измерения и снижения дозовой нагрузки. Фотографии, рентгенограммы и томограммы медицинских антропоморфных фантомов и манекенов прилагаются!

2023 год оказался для нашей компании, Smart Engines, крайне успешным со всех точек зрения – бизнес-результатов, научных достижений и, разумеется, технологий. И нашими успехами мы традиционно хотим поделиться с вами. 

Подведение итогов мы решили начать с обзора наших самых заметных разработок. Некоторыми из них, кстати, вы, сами того не подозревая, можете пользоваться каждый день. Это и технология для упрощения платежей UniversalPay, и распознавание рукописной прописки, и считывание неограниченного числа QR-кодов, и много-много чего еще. 

Мы собрали для себя и для вас топ-18 разработок Smart Engines за минувший год – приглашаем под кат, чтобы с ними познакомиться.

Привет, Хабр. На пороге Новый год. Как всегда в конце года хочется понять, а чем же был для нас, компании Smart Engines, год уходящий? Продуктивным - да, и бизнес-результаты, и научные достижения, и технологии - как игрушки на елке - радуют. А где же игрушки - спросите вы и будете правы. Ведь один их сверкающий вид открывает двери празднику. А ниже они обязательно будут. Сегодня мы поделимся с вами нашим взглядом на 12 месяцев, а поможет в этом наш STE. Тот самый продукт для томографической реконструкции, над которым мы не устаем трудиться, дополняя, стабилизируя и запуская, как проходческий щит, в неосвоенные туннели условий томографической съемки.

Результат наших трудов покажем на томографии 12 объектов, каждый из которых символизирует один из 12 месяцев года. Да-да, интересная задача перед нами стояла в декабре - собрать 12 объектов, сфотографировать, сделать томографию и соорудить календарь из них. Кстати, и ты, дорогой читатель, можешь стать обладателем календаря от Smart Engines, но обо всем по порядку!

В данной статье мы продолжим говорить про атаки на нейронные сети (часть 1 тут). Сегодня мы возьмем нейронную сеть, решающую реальную задачу, и покажем, какие изображения генерируют разные методы атак и как это влияет на качество распознавания с количественной точки зрения. Делать это мы будем с помощью фреймворка Adversarial Robustness Toolbox (ART).

В честь 30-летия OCR мы продолжаем вспоминать, как появились первые отечественные технологии распознавания текста. На прошлой неделе мы рассказали про самую первую такую программу – OCR Tiger, предназначавшуюся для оцифровки книг с целью их дальнейшего переиздания.

Сегодня речь пойдёт про другую OCR-систему – CuneiForm. Она была более продвинутой и умела гораздо больше: распознавала символы различных алфавитов на основе латиницы и кириллицы для европейских языков и языков стран СНГ, работала со смешанными русско-английскими текстами. Самое главное – CuneiForm отличалась огромной по меркам того времени скоростью: 1 страницу она распознавала примерно за 10 секунд. Разберемся, какие алгоритмы использовались в OCR, где применялась CuneiForm и какое дальнейшее развитие получили системы распознавания.

В 2023 году первой российской коммерческой технологии распознавания текста исполнилось ровно 30 лет. В честь этой знаковой даты мы решили подготовить серию материалов о том, когда появились и что из себя представляли первые отечественные OCR. Кто был главными участниками в гонке по созданию систем распознаванию? Как так вышло, что в середине 90-х OCR была признана второй по значимости софтовой разработкой после ОС? Как выглядела первая OCR-ка для Mac? Ответим на эти и многие другие вопросы, присаживайтесь поудобнее.

Во время подготовки текстов мы побеседовали с директором по науке и душой нашей компании, доктором технических наук, профессором, членом-корреспондентом РАН Владимиром Львовичем Арлазаровым. Он – как, кстати, и еще несколько членов нашей команды Smart Engines – принимал непосредственное участие в создании первых систем автоматического ввода текста.  

Сегодня речь пойдет про OCR Tiger и про то, как эта система работает.

Привет, Хабр! Иногда сидишь, решаешь задачу, и, в процессе решения, чтобы продвинуться на следующий шаг, нужно придумать как сделать что-то очень простое - ну, то что наверняка уже делалось тысячи раз другими людьми. Кинувшись в поисковик перелопачиваешь какое-то количество литературы и вдруг понимаешь что либо ты просто искать не умеешь, либо это действительно никто до тебя не делал, или делал но об этом не писал. В какой-то момент проще просто взять и решить задачу самому…

В этой заметке мы расскажем об одной такой задаче - простой, но которая нам понадобилась для кое-чего другого. Задача - придумать, как при увеличении наблюдаемой выборки быстро пересчитать ее абсолютный центральный момент.

Мы в компании Smart Engines разрабатываем томографическое программное обеспечение и стараемся делать это как можно качественнее, без появления на изображении реконструкции визуальных искажений, так называемых артефактов. Одной из причин возникновения артефактов является несоответствие модели  формирования изображения в измерениях и модели описания данных для алгоритмов томографической реконструкции.

 В классической постановке КТ описанием внутренней структуры образца служит пространственное распределение коэффициента ослабления рентгеновского излучения, причем зондирующее излучение считается монохроматическим. Однако в реальных установках это не так, существенное влияние на изменение модели формирования изображений оказывают эффекты второго порядка. Одним из которых является рассеянное излучение. Что такое рассеяние, каким оно бывает и как выглядят артефакты рассеяния в томографии, -  расскажем в сегодняшней нашей статье.

Всем привет! Страшно соскучились по нашим читателям и решили порадовать вас очередной порцией ужасно красивых видео, которую мы подготовили к Хэллоуину. В этом году мы предлагаем вам погрузиться в атмосферу Хэллоуина с помощью нашей программы для томографической реконструкции и визуализации Smart Tomo Engine. В статье мы продемонстрируем удивительные реконструкции тыквы и других атрибутов праздника. А напоследок покажем самый что ни на есть хэллоуинский томографический кошмар – реконструкцию с тысячью артефактами, с которыми, кстати, мы уже умеем бороться!  Заинтриговали? Тогда вперед под каст.

Число утечек персональных данных в России все время растет: новости об очередных инцидентах выходят так часто, что уже перестают вызывать удивление. Чаще всего жертвами утечек становятся клиенты компаний. Но иногда под ударом оказываются и их сотрудники. Такие случаи уже происходили. 

В этом тексте рассказываем, как с помощью ИИ можно ускорить процесс найма сотрудников в несколько раз, не подвергая их данные ненужным рискам, и почему в таких целях ни в коем случае нельзя прибегать к сервисам распознавания.

В прошлой нашей статье про томографию мы задались вопросом: "А знаете, кто получает самую большую дозу при томографии?" Конечно, ответ мы получили: медицинские тестово‑калибровочные фантомы, специальные объекты, моделирующие структуру органов и тканей человека и используемые при разработке и тестировании медицинских приборов". В ней мы начали знакомство с медицинскими тестово-калибровочными фантомами, но тема оказалась настолько обширной, что этой статьей мы продолжаем серию публикаций. Сегодня отвечаем на вопрос: "Что такое пространственное разрешение и как его померить?"

Сотрудничество Банка «Кубань Кредит» и AI‑разработчика систем распознавания Smart Engines началось в прошлом году. Тогда Банк внедрил ряд технологий компьютерного зрения, которые усовершенствовали обслуживание клиентов в офисах и дистанционных каналах. Поставку технологий Smart Engines в Банк осуществляют специалисты компании АО «ФИНСИС».

В 2023 году журнал «Банковское обозрение» включил мобильное приложение «Кубань Кредит Онлайн» в число значимых IT‑ и ИБ‑проектов в финансовом секторе за 2022 год.

Как Банк «Кубань Кредит» достиг таких высоких результатов и что позволяет ему оставаться ведущей кредитной организацией Краснодарского края, мы расскажем в этом материале.

Привет, Хабр! Мы в Smart Engines постоянно пополняем список документов, которые под силу распознать нашим системам Smart ID Engine и Smart Document Engine. На сегодняшний день их количество исчисляется тысячами, но и это не предел. Новые документы на бумажных носителях продолжают возникать, а мы все так же успешно их распознаем. Причем распознаем очень быстро.

Добавлением новых документов, то есть настройкой всех подсистем для распознавания новых типов, мы обычно занимаемся сами. Ведь кто еще так хорошо знает, какую ручку нужно покрутить у нашей системы, чтобы все работало идеально. Однако в некоторых случаях пользователю может понадобиться самостоятельно добавить документы, которые требуется распознать. Например, если количество типов форм растет быстро, а распознавать их хочется уже сразу по мере появления. Или же когда по каким‑либо причинам пользователь не может нам предоставить даже один пример нужного документа. О том, что такое настройка распознавания формы и как это можно сделать самостоятельно буквально за пару минут, в этом тексте.

Привет, Хабр! Как ты уже знаешь, в Smart Engines мы разрабатываем томографическое программное обеспечение. Компьютерная томография (КТ) – это неинвазивный метод исследования внутренних особенностей предмета. На сегодняшний день КТ является одним из основных томографических методов исследования внутренних органов человека, также КТ это перспективный инструмент для контроля качества в промышленности.

В рамках данной статьи читатель ознакомится с подходом к моделированию поглощения рентгеновского излучения в КТ и узнает роль линейных интегралов в синтезе трансмиссионных изображений.

Московский кредитный банк (МКБ) уже три года применяет систему распознавания QR-кодов Smart Engines на смартфоне. Внедрение было визионерским: банк предвосхитил тренд на этот способ оплаты товаров и услуг.

Сегодня мы расскажем, как МКБ выбирал партнера по технологии распознавания, а также о том, каким образом банку удалось одним из первых в стране внедрить в мобильное приложение сканер номера телефона и как сейчас ИИ применяется в обслуживании клиентов вне офиса.