Инвестор и ИТ-предприниматель Алексей Мельничек решил наглядно показать, что в Беларуси искусственным интеллектом занимаются не только известные на весь мир AIMatter и MSQRD. Такие разработки сегодня ведут более 70 компаний, и границы ИИ-карты Беларуси будут расширяться.
С помощью участников ИТ-сообщества Алексей Мельничек составил список компаний, ведущих разработку в области искусственного интеллекта в Беларуси, и структурировал его в карту. 
По словам предпринимателя, карта привлечёт внимание к белорусским AI-проектам, поможет сориентироваться, в каких индустриях они работают и какие технологии используют. Алексей надеется, что с помощью экспертов и читателей список компаний будет расширен, а карта уточнена.
В список попали 70 компаний, которые работают в 10 различных областях. Среди них есть и крупнейшие мировые игроки наподобие EPAM, «Яндекс», Viber, и молодые стартапы.
На карте есть компании, которые занимаются «традиционными» машинным обучением, обработкой естественного языка, компьютерным зрением. Перечень специализаций также весьма широк: в Беларуси работают компании, которые применяют ИИ в области здравоохранения (Flo, doc, Lung Passport), сельского хозяйства (OneSoil, Zoner.ag), ритейла, промышленного производства, финансов, транспорта, защиты окружающей среды.
Целый ряд крупных компаний имеет исследовательские офисы в Минске: Profitero, IHS Markit, WorkFusion, «Яндекс», Teqniksoft, Viber. Все они, к слову, являются резидентами ПВТ.
С таким внушительным портфолио и растущим вниманием к отрасли стоит ожидать, что в ближайшие годы мы услышим о новых успехах ИИ-стартапов из Беларуси. Как это уже произошло с AIMatter (перешла под контроль Google), MSQRD (куплена Facebook), Zoner.ag, Juno (объединилась с Gett) и крупным мобильным разработчиком Apalon, перешедшим под контроль IAC Applications.
«AI is the new IT»: сначала повсеместно внедряли компьютеры, теперь — искусственный интеллект», — отметил в беседе с dev.by Александр Чекан, венчурный партнёр фонда Haxus, поддерживающего наукоёмкие ИИ-начинания.
dev.by расспросил участников экосистемы, как они оценивают перспективы мирового и белорусского AI.
EPAM: «Большая часть того, что подразумевают под AI, применяется в наших проектах»
Большая часть из того, что обычно подразумевают под искусственным интеллектом, применяется в проектах EPAM: обработка естественного языка, компьютерное зрение, машинное обучение, нейронные сети и т.д.
— Про тренды лучше расскажу, что вижу по работе, не претендуя на глобальную картину, — говорит Иван Кравченко, руководитель группы Data Science в EPAM Belarus. — То, что называется затёртыми уже терминами Data Science, Artificial Intelligence, Machine Learning, всё глубже проникает в различные отрасли. Например, традиционно такие подходы распространены в маркетинге, но чем дальше, тем больше задач приходит из производственного сектора. Модная аббревиатура IoT (интернет вещей) всё чаще «прирастает» конкретными проектами. Нефтегазовые компании всегда уделяли много внимания данным (как минимум, геофизическим), но текущая рыночная ситуация активно подталкивает их к повышению эффективности во всех аспектах деятельности. Как следствие, растёт интерес к оптимизационным и прогнозным моделям.
Иван отмечает, что лично его больше привлекает, когда результатом работы является не рост конверсии, к примеру, а оптимизация работы какой-то установки, или производственной линии. При этом всё больше проектов направлено на автоматизацию того, что делают люди, что тоже весьма любопытно: «Как ни странно, на практике успех таких проектов обычно не приводит к масштабным сокращениям, людям просто достаётся более сложная работа», — делится наблюдениями Иван.
Сооснователь EPAM Леонид Лознер считает возможности AI бесконечными и прогнозирует стремительный прогресс в этой области: 
«Тренд заключается в том, чтобы прикрутить AI ко всему, и попытать счастья в качестве стартапа. Ну и корпорации не дремлют, само собой». Некоторые из AI-достижений успели прочно войти в его повседневную жизнь: к примеру, Alexa стала равноправным членом семьи и «отлично понимает всех», а рекомендации Spotify помогают делать приятные музыкальные открытия.
Но действительно ли Беларусь претендует на статус столицы европейского искусственного интеллекта? В сегодняшнем глобальном мире стоит с большой осторожностью говорить о том, что преимущества могут быть связаны со страной или регионом, считает сооснователь EPAM:
— Пожалуй, только Кремниевая долина может нагло претендовать на исключение. Да и то очевидцы жалуются на недостаток вменяемых кафе, где можно просто нормально поесть, не говоря уже о драматическом дефиците прекрасного пола. И все жё на сегодня в Беларуси есть два фактора, которые реально можно отметить: наличие большого числа высококлассных специалистов, включая академические аспекты, и несколько глобально значимых историй стартап-успеха в сфере AI, а также лидеров этих историй, кажется, ещё не ушедших на пенсию, а значит, способных масштабировать своё ноухау и, дай бог, успех.
Juno: «Мы, простые парни, можем стоять на плечах у гигантов»
— Большие компании — Facebook, Google, Microsoft серьёзно вкладываются в экосистему. Нам, простым парням, повезло: мы можем стоять на плечах у гигантов, — считает Арсений Кравченко, руководитель Data Science команды Juno.
Его команда использует тот же набор open source решений на базе Python-экосистемы, что и большинство других data science команд. Конечно, есть кое-какая специфика и собственные решения — например, заточенные на работу с геоданными. Но такие библиотеки, как scikit-learn, xgboost или tensorflow, уже практически стали индустриальным стандартом.
Об отдалённых перспективах искусственного интеллекта в Беларуси и во всём мире, по его мнению, говорить сложно: не всегда удаётся «даже предсказать будущее команды через полгода».
— Демократизация data science решений — и знаний, и софта, и «железа» — приведёт к тому, что в ближайшем будущем всё больше проектов смогут использовать машиннообученные элементы. Это не потребует найма каких-то гениальных ребят с огромными зарплатами. При этом применимость каких-то AI-алгоритмов достаточно широка. От сугубо развлекательных (все эти приложения со смешными эффектами), до консервативных отраслей — тяжёлая промышленность, медицина, сельское хозяйство.
FriendlyData: «В Беларуси есть отдельные высококлассные AI-специалисты, но их днём с огнём не сыщешь»
FriendlyData занимается таким подразделом AI, как обработка естественного языка. Стек достаточно прост: приложение написано на Ruby с использованием других технологий (PostgreSQL, Redis, XSLT). Основная бизнес-задача, которую решает команда — трансляция естественного языка в язык работы с СУБД (SQL, например). Для этого стартап разработал собственное решение с подходом, который основывается на принципах формальной грамматики.
Рассуждая о перспективах ИИ, сооснователь и CTO Александр Зайцев делает акцент на двух направлениях. Первое — natural language processing. Со временем естественные языковые интерфейсы будут входить в нашу жизнь всё больше, заменяя классические поисковые формы. Например, бот, замещающий консультанта в интернет-магазине, будет становиться всё более человекоподобным и умным, а голосовое управление домом, телефоном, машиной станет привычным и удобным. Второе направление — беспилотные авто, которые войдут в нашу жизнь «относительно скоро». 
В Беларуси достаточно сложно расширять команду, которая занимается AI, считает он.
— Есть отдельные высококлассные специалисты, но их днём с огнём не сыщешь. Да и постоянные исследования требуют немалых ресурсов. Пожалуй, для какого-либо глобального улучшения ситуации стоило бы начать с реформирования системы образования, чтобы она была более гибкой и лучше соответствовала современным требованиям, а также привлекать большие компании, как Google и Facebook для открытия R&D в Беларуси.
InData Labs: «Лишь небольшая часть энтузиастов занимается серьёзными исследованиями по созданию принципиально новых архитектур нейросетей»
InData Labs — консалтинговая компания, которая формирует команду и выстраивает обучение сотрудников таким образом, чтобы иметь возможность решать широкий спектр задач в области Data Science и Big Data. Чтобы оставаться в тренде, InData Labs инвестирует в R&D. В этом году компания стала организатором Big Data Week в Минске и конференции по искусственному интеллекту AI Day. Интерес к мероприятию оказался намного выше, чем ожидали организаторы: регистрацию пришлось закрыть через два дня после того, как было объявлено о проведении конференции.
— Для каждого проекта мы подбираем наиболее подходящие технологии, исходя из поставленной задачи, потребностей клиента, объёма доступных данных. Это могут быть как классические методы машинного обучения, так и технологии глубинного обучения, которые хорошо себя зарекомендовали в задачах обработки изображений и естественного языка, анализа сложных временных рядов, — говорит CEO Илья Кириллов.
Мы уже живём в симбиозе с машинами, констатирует Илья: как изменится мир, когда нейронные сети станут ещё умнее, сложно представить. Он уверен, что людям нужно будет учиться доверять машинам и их решениям, без этого автопилотируемые автомобили или использование искусственного интеллекта в медицине, например, будет бесполезным.
В последнее время применение нейронных сетей в различных отраслях сильно возросло, но в большинстве случаев используются уже имеющиеся математические подходы для решения небольшого класса задач, отмечает собеседник. Лишь небольшая часть энтузиастов занимается серьёзными исследованиями по созданию принципиально новых архитектур нейронных сетей, сильного и слабого искусственных интеллектов.
Healthy Networks: «В Беларуси есть неплохая школа высшей математики и статистики, это нам на руку»
Медтех-стартап Healthy Networks создаёт продукт для диагностики заболеваний респираторных путей на основе нейросетей. Недавно проект получил $100 тысяч инвестиций от фонда Spacemind Capital.
Lung Passport — это мобильное приложение с электронным стетоскопом для мониторинга и раннего определения болезненных изменений в звуках лёгких. Для решения задачи команда применяет и собственные разработки, и уже готовые решения. Стартаперы надеются со временем создать действительно большой и уникальный программно-аппаратный комплекс.
— В Lung Passport мы используем инфраструктуру Microsoft, их новый инструмент для машинного обучения CNTK. Он находится в статусе догоняющего по отношению к Tensorflow, но догоняет быстро, и кроме этого хорошо совместим со всем остальным стеком Microsoft, в частности с Azure, — говорит сооснователь и CТO Алексей Каранкевич. — Для исследований в области цифровой обработки сигнала и подготовки данных используем открытое программное обеспечение на Python: игнорировать готовые решения в современных реалиях нет никакой возможности.
Бум AI Алексей связывает с тем, что объём данных, генерируемый миром, очень возрос за последние пару лет. Приятно, что Беларусь не становится исключением в этом тренде: в качестве проектов, «которые зацепили», Алексей навскидку называет NeoSound, OneSoil, VibroBox, Exponenta.io.
У специалистов из Беларуси может часто не хватать подготовки в плане машинного обучения, но есть неплохая школа высшей математики и статистики, отмечает Алексей. Он считает, что AI-сообщество продолжит формироваться естественным путём, на хакатонах, конкурсах, семинарах, но в первую очередь на своих постоянных работах в аутсорсинговых компаниях, как это было сначала с Android и iOS, затем с большими данными и блокчейном. Ведь аутсорсинговым компаниям не придётся сидеть без дела в плане AI: крупный бизнес далеко не всегда может найти готовый сервис под свои данные и цели и вынужден обращаться к услугам заказной разработки. Я бы сказал, что в плане AI это основной тренд для Беларуси в ближайшее время.
Cybergizer: «Раньше способных AI-инженеров забирали себе крупные компании»
Небольшая компания Cybergizer с командой в 25 человек занимается несколькими ИИ-проектами — как на аутсорсе (например, образовательное приложение для детей на базе Adaptive Learning, которое подстраивается под ритм и особенности ребёнка), так и в числе собственных разработок в области робототехники.
На базе своей R&D-лаборатории компания развивает свой продукт Robatz Network. Это IoT-платформа, которая позволяет низкоуровневым устройствам-«роботам» общаться между собой, организовывать групповое взаимодействие и механизм принятия решений в группе. Важная составляющая этого процесса — распознавание и кластеризация объектов. 
— Раньше очень большие компании у нас в стране могли концентрировать у себя способных AI-инженеров, что немного тормозило развитие остальных проектов и стартапов, — рассказывает СТО Анатолий Лётыч. — Теперь на рынке стало больше людей и компаний. Это даёт и одним и вторым возможность выбора и снижает уровень элитарности специализации. Так что дальше, я думаю, стоит ожидать появления всё новых AI-стартапов, расширения отделов уже существующих компаний. Полагаю, такой этап роста продлится ещё пару лет, а после — стабилизируется.
Фото: из личных архивов героев
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.