DeepMind — британская компания, занимающаяся искусственным интеллектом, которая было приобретена Google в 2014 году. AI (искусственный интеллект), разработанный в лаборатории DeepMind в Кингс-Кросс (Лондон) продолжает лидировать в мире и находит свой путь в некоторых  интригующих приложениях.

1. Повышение эффективности ветропарка

DeepMind повысил ценность энергии, производимой парком ветряных электростанций Google в центральной части США, прогнозируя их выработку за 36 часов до генерации энергии.

Компания обучила нейронную сеть местным прогнозам погоды и историческим данным о турбинах, чтобы она могла рекомендовать оптимальные почасовые обязательства по доставке в электросеть за день. DeepMind утверждает, что это уже увеличило ценность энергии ветра Google примерно на 20 процентов и намерено дополнительно усовершенствовать модель, чтобы сделать непредсказуемый источник энергии более коммерчески жизнеспособным.

2. Оптимизация рекомендаций приложений в Google Play

DeepMind помог персонализировать рекомендации приложений в Google Play, используя машинное обучение для поиска приложений, которые пользователи с большей вероятностью будут использовать и которые им понравятся, на основе их предыдущих загрузок и контекста, в котором они использовались.

3. Выявление признаков болезни у пациентов

DeepMind разработал приложение Streams, которое проверяет результаты тестов на наличие признаков болезни и отправляет персоналу мгновенные предупреждения, если требуется срочная оценка. Приложение также помогает врачам быстро проверять наличие других серьезных состояний, и отображает результаты анализов крови, сканирования и рентгеновских снимков одним нажатием кнопки.

Проект является частью  DeepMind Health, который был запущен в феврале 2017 года с целью использования систем машинного обучения для улучшения медицинского обслуживания и оцифровки медицинских процессов.

4. Прогнозирование ухудшения состояния пациентов у военных ветеранов

DeepMind работает с Департаментом по делам ветеранов США, чтобы предсказать ухудшение состояния пациента, проанализировав примерно 700 000 исторических медицинских карт. Цель проекта - определить, может ли машинное обучение выявить факторы риска ухудшения состояния пациента и предсказать его начало, чтобы улучшить лечение проблемы, вызывающей, по оценкам, 11 процентов всех смертей в стационаре. 

5. Персонализация управления батареями и яркостью экрана на устройствах Android

DeepMind для Google создал две новые функции для Android: Adaptive Battery, которая прогнозирует, какие приложения вам понадобятся далее, и тем самым повышает производительность батареи, и Adaptive Brightness, которая изучает ваши настройки яркости в различных условиях, чтобы персонализировать настройки экрана. Функции будут доступны позже в этом году для устройств, работающих под управлением операционной системы Android P.

6. Выявление заболеваний глаз

DeepMind  заключил партнерство с офтальмологической больницей Moorfields для разработки системы, основанной на машинном обучении, которая может распознавать угрожающие зрению заболевания глаз с помощью цифрового сканирования глаза. Программа включает в себя анализ более миллиона анонимных сканирований глаза для создания алгоритма, который обнаруживает ранние признаки возникающих проблем и увеличивает скорость диагностики.

7. Генерация голосов помощника Google

В то время как технология здравоохранения доминирует над текущими разработками DeepMind, его системы машинного обучения также были расширены до аудио анализа. Говорящие машины имеют долгую историю в научной фантастике и получают массовое распространение благодаря таким продуктам, как Siri, но разрыв между компьютерной и человеческой речью остается значительным.

DeepMind разработал систему преобразования текста в речь, которая может сократить этот разрыв более чем на 50 процентов. Известный как WaveNet, он использует нейронную сеть для воспроизведения звуковых волн, создаваемых людьми, а не для копирования языка, который они используют. Эта технология теперь используется для генерации голосов Google Assistant для английского и японского языков на всех платформах.

8. Сокращение счетов за электричество в Google

Google использует машинное обучение в ряде своих собственных продуктов, включая Карты, Gmail, YouTube и Android, и считает, что технология DeepMind может улучшить поиск. Искусственный интеллект DeepMind уже соответствовал человеческим показателям в 49 играх Atari, включая Pac-Man и Space Invaders, и стал первой компьютерной программой, выигравшей игру в Го против профессионального игрока.

Google даже использовал DeepMind, чтобы сократить счета за электроэнергию в своих огромных дата-центрах. Алгоритмы DeepMind предсказывают, как должна работать система кондиционирования воздуха необходима для охлаждения огромного количества серверов. Результатом стало снижение эффективности на 40 процентов в системах охлаждения и снижение на 15 процентов  общей энергии, используемой в центрах обработки данных.