Развитие искусственного интеллекта — один из основных приоритетов Казахстана: экспертное мнение Даулета Ерманова

В настоящее время технологии ИИ обладают огромным потенциалом, способным повысить эффективность экономики, образования, медицины и других сфер жизни. Специалист в области машинного обучения и искусственного интеллекта Даулет Ерманов рассказал об основных тенденциях и вызовах развития искусственного интеллекта в Казахстане. Даулет поделился собственным опытом создания проекта на основе ИИ-технологий.

Даулет Ерманов, специалист в области искусственного интеллекта и машинного обучения

О развитии ИИ-отрасли Казахстана

В настоящее время сложно представить мир без искусственного интеллекта. ИИ-отрасль Казахстана, в свою очередь, соответствует глобальным трендам: наблюдается фокус на развитии и применении генеративного искусственного интеллекта, росте мультимодальных моделей, а также расширении возможностей его применения за счет использования ИИ-алгоритмов на оконечных устройствах. Примечательно, что в этом году в Казахстане разработали концепцию развития искусственного интеллекта на 2024-2029 годы. Это значит, что огромный потенциал искусственного интеллекта признается в Казахстане даже на государственном уровне, поэтому в будущем данная отрасль может стать одним из главных направлений развития.

В качестве сильной стороны Казахстана в развитии ИИ-технологий я бы отметил доступность данных, цифровой потенциал и адаптивность правовой базы к цифровым бизнес-моделям. Тогда как слабыми сторонами предстают отсутствие крупных частных технологических компаний, недоступность венчурного капитала, недостаточные расходы на научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы. Сегодня еще недостаточно людей в Казахстане хорошо понимают технологии искусственного интеллекта и их возможности, что приводит к низкому спросу на технологические разработки и инновации. Казахстанские компании также не всегда готовы инвестировать в инновации и использовать искусственный интеллект.

В настоящее время приоритетными отраслями экономики для внедрения искусственного интеллекта можно назвать здравоохранение, образование, логистику и сельское хозяйство. В здравоохранении искусственный интеллект может использоваться для анализа медицинских данных, диагностики заболеваний, прогнозирования результатов лечения и оптимизации работы медицинских учреждений. В образовании данные технологии помогают автоматизировать проверку домашних заданий, анализировать успеваемость студентов и персонализировать учебный процесс. Логистика также остается одной из приоритетных отраслей для внедрения искусственного интеллекта. Здесь он может быть использован для оптимизации маршрутов доставки, прогнозирования спроса на товары и услуги, а также для управления складскими запасами. В сельском хозяйстве искусственный интеллект применяется для мониторинга состояния посевов, прогнозирования урожайности и автоматизации сельскохозяйственных работ.

Влияние ИИ-технологий на экосистему стартапов

В Казахстане постоянно проводятся разные мероприятия, которые помогают местным стартапам проявить себя. Например, конференции ООН ЭСКАТО, EUSPN, ICTH и другие. На казахстанском рынке задействованы множество стартапов, занимающихся интеграцией ИИ в вышеизложенные отрасли — это Cerebra, Ozim Platform, Global Green Hub, Higgsfield AI, Oqylyq и другие. Одним из успешных кейсов стала отечественная платформа Cerebra, которая в ускоренном режиме осуществляет автоматизированную диагностику инсульта. После успешной апробации в Казахстане проект вышел на рынок Узбекистана. Компания Higgsfield AI сделала значительный прорыв в области ИИ, создав продвинутую систему, которая помогает ученым и инженерам обучать сложные компьютерные модели. Ozim Platform поддерживает людей с особыми потребностями через адаптированные образовательные программы, Global Green Hub работает над экологическими технологиями для устойчивого развития, Livin создает цифровые решения для улучшения качества жизни. Oqylyq помогает повышать грамотность среди детей, Ziz inc разрабатывает умные домашние решения с IoT. Среди прочих примеров внедрения нейросетей следует назвать цифровую карту «Семья». Она позволяет оказывать более 40 услуг социально уязвимым слоям населения, пенсионерам и другим группам.

Личный опыт

Сфера технологий, в частности, искусственного интеллекта и машинного обучения, интересует меня своим преобразующим потенциалом для решения сложных проблем и улучшения жизни. Работа в этой области позволяет мне постоянно изучать и применять передовые методы для решения реальных задач, что остается как интеллектуальным стимулом, так и профессиональным вознаграждением.

В феврале 2024 года мы основали TIDAAR AI Solutions company, которая фокусируется на разработке продуктов, основанных на искусственном интеллекте. Компания имеет две основные линейки продуктов: инструмент для прогнозирования ML Forecasting и инструмент для распознавания лиц HR Admin. Алгоритм распознавания лица — моя личная разработка. Поскольку у меня был обширный опыт работы с проектами в области компьютерного зрения, и я потратил значительное количество времени на разработку пользовательских алгоритмов искусственных нейронных сетей, я стал экспертом в области компьютерного зрения. Мои навыки в Python в кубе с технологиями CUDA были необходимы для создания надежной и эффективной системы распознавания лиц. Все эти факторы и повлияли на конечное решение в создании продукта компьютерного зрения в TIDAAR. 

Идея проекта HR Admin возникла из моего опыта в области компьютерного зрения и стремления помочь местным компаниям автоматизировать их бизнес-процессы. Проведенное маркетинговое исследование показало острую потребность в системе управления персоналом, которая бы упростила отслеживание посещаемости сотрудников и минимизировала ошибки, возникающие при ручной обработке данных. Неэффективное управление посещаемостью может привести к финансовым потерям, а традиционные методы учета часто вызывают неточности в отчетах, споры по зарплатам и неопределенность по поводу присутствия сотрудников на рабочих местах. Мое решение идеально подходит для компаний с большим штатом, таких как торговые центры, производственные предприятия, рестораны и фуд-корты. Проект HR Admin призван продемонстрировать, как искусственный интеллект может облегчить переход от ручных процессов к полностью автоматизированным системам, что, в свою очередь, повышает операционную эффективность, точность данных и качество управления персоналом.

Реализация проекта включала несколько ключевых этапов. На первом этапе я разработал концепцию, проведя опросы среди владельцев бизнеса, чтобы выявить области, где технологии компьютерного зрения могли бы повысить эффективность их процессов. Эти данные помогли мне сформировать идею HR Admin. Разработка системы заняла около года, при этом значительное внимание было уделено оптимизации алгоритма распознавания лиц. Использование технологии CUDA для обработки изображений на графических процессорах позволило увеличить производительность системы более чем в 30 раз. После завершения этого этапа я создал платформу, которая позволяет пользователям взаимодействовать с системой HR Admin. Этот этап разработки занял около трех месяцев. Затем я приступил к поиску клиентов для тестирования решения. Хотя было несколько предложений я решил провести пилотное внедрение в одном из торговых центров в Астане. Благодаря HR Admin торговый центр теперь значительно эффективнее управляет персоналом, устраняя операционные проблемы. В отделе бухгалтерии расчет заработной платы сотрудников теперь занимает считанные минуты, тогда как ранее этот процесс занимал два-три дня.

Так как я самостоятельно разрабатывал этот продукт, то придерживался стандартного процесса разработки: тщательно тестировал его и оптимизировал на каждом этапе. В процессе реализации проекта был разработан и применен новый подход к управлению сотрудниками с использованием технологии распознавания лиц. Это первый случай применения подобной системы в Казахстане. Она позволяет более эффективно и надежно отслеживать посещаемость сотрудников. 

Несмотря на то, что существуют комплексные решения, разработанные иностранными компаниями, в Казахстане подобных систем доступно не было. Зарубежные решения часто дорогие, их установка и эксплуатация занимают гораздо больше времени. Мое же решение более доступно и может быть развернуто в течение дня.  Кроме того, наш проект адаптирован к конкретным потребностям местных предприятий. Поэтому конкурентоспособность уже существующих на рынке компаний мне показалась невысокой.

Хотя стартап был запущен всего несколько месяцев назад, система управления персоналом работает уже около двух месяцев. Мы получили запросы из различных торговых центров по всей стране, указывающие на то, что этот проект задает тенденцию на рынке. 

Проект оказал огромное влияние как на развитие нашего стартапа, так и на меня лично. Я получил ценную информацию о работе торговых центров в Казахстане. Эти знания натолкнули меня на несколько идей относительно будущих продуктов и улучшений. Более того, я возымел возможности для установления контактов с крупными бизнесменами Казахстана. Этот проект также предоставил платформу для демонстрации моего опыта, что открыло потенциальные возможности для расширения бизнеса.

Дальнейшее развитие ИИ-отрасли в Казахстане

Основной упор будет идти на разработку современной правовой регуляторной базы, которая будет ориентироваться на мировую практику и учитывать потребности рынка. Первоочередно необходимо будет нарастить вычислительные мощности. Поэтому вполне вероятен рост строительства дата-центров, специализирующихся на искусственном интеллекте. Для этого могут быть привлечены такие мировые игроки, как Amazon, Google, Microsoft Citigroup. Сам глава государства неоднократно заявлял о том, что планируется развивать рынок венчурного капитала как важнейшую движущую силу инноваций и технологического прогресса, поэтому в ближайшие годы будут осуществляться меры по решению проблемы недоступности венчурного капитала.

Автор: Елизавета Трудова