Нейросеть поможет отсортировать вторсырье и подобрать жилье
Казалось бы, только недавно Россия начала мусорную реформу, а уже созданы отечественные роботы, умеющие отличать все ПЭТ-бутылки, пластиковую тару из-под масла и молока, бытовой химии, алюминиевые банки и тетрапаки.
Как это происходит? Камера, установленная над конвейерной лентой, делает большое количество снимков. Нейросеть их анализирует и дает команду руке-манипулятору выхватить вакуумной присоской и убрать в сторону нужный предмет. За минуту робот может перебрать 45 ПЭТ-бутылок весом примерно 40 граммов. Это 108 килограммов в час, или 2,5 тонны в сутки. Ни один человек там, где мусор перемешан, с ним не сравнится. Тем более что человеку необходим отдых, а робот способен работать без выходных.
"Умного" мусорщика широкой публике показали на "Иннопроме" в начале июля. Разработчик - компания "Интеллектуальные системы" из Санкт-Петербурга - уверяет, что машина сортирует до 40 полезных фракций и способна заменить собой минимум двух рабочих. А если в городе реализуется программа раздельного сбора ТКО, то и четырех. Окупается всего за 1-1,5 года.
Новинка уже вовсю работает на мусоросортировочном заводе в Санкт-Петербурге, там установлено шесть роботов-сортировщиков. Сейчас активное внедрение проходит в Москве. В планах разработчика - выйти в регионы. Первый проект будет реализован в Белгороде, на стадии заключение договора со ставропольским заказчиком.
Если робот-мусорщик сортирует полезное вторсырье, то чат-бот с искусственным интеллектом, созданный резидентом технопарка высоких технологий Свердловской области, - жилье с "небабушкиным ремонтом". Именно такой критерий заложил в основу обучения нейросети автор проекта Лев Клебанов. Когда он переехал в Москву, почти три недели потратил на поиски современного жилья в интернете. Нашел, заплатил агенту 25 тысяч рублей и постарался забыть этот период, как страшный сон. Но потом подумал, что из этого опыта может родиться что-то полезное.
- Первое, от чего хотелось бы избавить арендаторов - бесконечное блуждание по сайтам объявлений, - поясняет Лев. - Многие подключают email- и push-уведомления, но они приходят с задержкой либо не приходят вообще, а хорошие варианты разбирают буквально за 10 минут. Кроме того, фильтры нужно настраивать отдельно для каждого приложения. Еще одна проблема - найти в куче объявлений о сдаче одной и той же квартиры то самое заветное от собственника, без агентской комиссии. Ботов с таким функционалом, как у нас, нет. Есть продукты, которые фокусируются на объявлениях от собственников, но они, как правило, с платной подпиской. Мы же принципиально старались сделать сервис бесплатным, потому что видим в этом его социальную роль: экономию времени и нервов большого количества людей.
С момента запуска HomeBro использовали уже больше 44 тысяч человек. Количество проанализированных объектов перевалило за несколько миллионов. Сначала робот сортировал только жилье в городской черте, но недавно появилась возможность выбирать и загородную недвижимость.
Точность фильтра "небабушкин ремонт", утверждает разработчик, составляет 90 процентов, но учеба продолжается. В частности, за последние три месяца HomeBro натренировался агрегировать все варианты съемных квартир в одной новостройке. Среди других новинок - уведомление об изменении цен, фильтры "вдали от крупных дорог, шоссе, железной дороги" и "парк в пешей доступности". Кроме того, на интерактивной карте теперь можно нарисовать любую область поиска.
Если для отбора фото используются технологии машинного обучения, то для отсеивания дубликатов объявлений - кластеризация. Анализируются данные с трех самых крупных сайтов (ЦИАН, Авито и Яндекс.Недвижимость) и буквально в течение пары минут после публикации присылаются в Telegram пользователю. Пока боту доступен лишь рынок Москвы, Санкт-Петербурга, Московской и Ленинградской областей, но в будущем его хотят вывести в города Западной части России и Европы, где конкуренция за жилье выше. Основная аудитория "умного" сервиса - вчерашние студенты и молодые специалисты 22-35 лет.
- Проект интересный, имеет хорошие перспективы для более широкого применения, - комментирует Светлана Харина, руководитель проектов технопарка высоких технологий.
А вот Александр Долгошеин, представитель Уральской палаты недвижимости, отмечая все плюсы чат-бота, считает, что полностью риелтора он заменить пока не способен:
- Вот если научится отвечать на вопросы, как избежать "информационщиков" на рынке жилья, как отрегулировать взаимоотношения арендатора и арендодателя с точки зрения права, сможет оценить ликвидность объекта и спрогнозировать надежность сделки, то услуги человека станут не нужны, - подчеркивает эксперт.