Pasak dirbtinio intelekto hakatono „AI Camp“ sumanytojo Tomo Dirvonsko, šios sistemos pagrindas – tikslesnė diagnostika iš medicininių nuotraukų, sumažinanti žmogiškųjų klaidų riziką, kai dėl ankstyvos ligos stadijos organų pakitimai gali būti nepastebimi plika akimi, rašoma pranešime spaudai.
Tokia sistema pašalina klaidas, kurios gali kilti dėl skirtingų medicininių tyrimų interpretacijų. Dalyviams įspūdį paliko ir antroji vieta, pelniusį 500 eurų prizą. Tai pakankamai linksmas sprendimas – aplikacija, kuri analizuodama žmogaus veidą, gali identifikuoti jo socialinį tipą – pavyzdžiui, hipsterį.
Nuo parkavimo sistemų tobulinimo iki maisto kaloringumo atpažinimo iš nuotraukos – tokias idėjas balandžio 7-9 dienomis „Vilnius Tech Park“ bandė realizuoti tautiečiai ir svečiai iš užsienio.
Hakatone, kuris prasidėjo nuo 5 pranešimų, dalyvavo daugiau kaip 200 dalyvių.
Pasak pagrindinio svečio, investuotojo, dirbtinio intelekto eksperto Nathano Benaitho – dirbtinis intelektas, tai tarsi „naujoji elektra“, kadangi programine įranga šiandien yra valdoma beveik viskas.
„Juk ištisiniai duomenų masyvai šiandien yra visur, teka aplink mus tarsi elektra, tad tereikia juos automatizuoti, įgalinti prognozuoti tolesnę seką. Dirbtinio intelekto pavyzdžių aplink mus apstu – nuo automatiškai rekomenduojamos muzikos tam skirtose platformose iki visiems puikiai žinomo „Google Translate“, – savo aistra dirbtiniam intelektui dalijosi N. Benaithas.
Technologijų kūrėjai, duomenų analitikai, programuotojai, mokslininkai ir inžinieriai sugeneravo 20 dirbtinio intelekto idėjų bei pristatė duomenų rinkinius.
Pasitelkę dar 10-ies įmonių pateiktus duomenų masyvus į pagalbą, galingus kompiuterius („Amazon GPU“) algoritmams testuoti, mentorių konsultacijas ir įkvėpti pranešėjų, juos automatizuoti ėmėsi daugiau kaip 15 komandų – per 48 valandas komandos kūrė dirbtinio intelekto algoritmus. Ištvermingiausieji iš jų – 12 komandų pristatė dviejų dienų darbo rezultatus.
Dirbtinio intelekto „AI Camp“ hakatone daugiau kaip 100 dalyvių darbavosi ir specialiai jiems skirtuose dirbtuvės apie DI. Mokymuose buvo galima tobulinti žinias apie nuspėjančio modelio kūrimą bei susipažinti su pagrindinio DI įrankio „TensorFlow“ naudojimu.