- 13,579
- 20
- 8 Ноя 2022
Системы на основе ИИ помогут МВД бороться с фейками и предсказывать ЧС.
Министерство внутренних дел России готовится к внедрению систем на базе искусственного интеллекта (ИИ) «Клон» и «Конъюнктура», Для просмотра ссылки Войдиили Зарегистрируйся «Ведомости». В соответствии с планом на 2023–2025 годы, который утвердил заместитель министра Виталий Шулика, ведомство планирует подготовку датасетов для обучения и тестирования нейросетевых моделей уже в 2024 году, а разработку указанных систем запланирована на 2025 год.
«Клон» будет задействован для проверки подлинности видеоизображений, в то время как «Конъюнктура» сфокусирована на прогнозировании инцидентов и чрезвычайных ситуаций, а также на моделировании сценариев реагирования на них. В рамках планов по внедрению технологий ИИ уже в этом году будут созданы специальные подразделения в подведомственных МВД Главном информационно-аналитическом центре (ГИАЦ) и НПО «Специальная техника и связь МВД России» (НПО СТиС). Департамент информтехнологий, связи и защиты информации МВД, ГИАЦ И НПО СТиС до конца 2024 года должны создать лабораторию анализа данных (песочницу) для моделирования и управления данными.
Это не первая попытка МВД внедрить системы с ИИ. Ранее ведомство занималось разработкой систем для составления фотороботов серийных убийц по ДНК и прогнозирования преступлений. Однако информации о результатах этих проектов в публичном доступе нет. Но в плане МВД по внедрению ИИ говорится, что «инструменты ИИ изучены и внедрены в рамках решения отдельных задач: НИР «Зеркало (Верблюд)», НИР «Серия», НИР «Анатомия 1», НИР «Дозор», интеллектуальной модели прогнозирования преступлений «Виктория» и подсистемы «Опознание (биометрическая идентификация)» программно-технического комплекса «ИБД-Ф».
По словам заместителя директора Центра компетенций НТИ «Технологии доверенного взаимодействия» Руслана Пермякова, на российском рынке нет готовых аналогов «Клона» и «Конъюнктуры». Подтверждает это и коммерческий директор РДТЕХ Светлана Иванова, указывая на узкую специфику задач, которые решают эти системы. Пермяков уточнил, что подрядчиком может быть любая компания, но со специальной лицензией — разработка предполагает доступ к гостайне.
За рубежом уже существуют продукты с аналогичными функциями. Например, «Клон» схож с сервисом Deepfake Detection Challenge от Facebook, Microsoft и Amazon, предназначенным для обнаружения подделок видеоизображений, а «Конъюнктура» напоминает IBM Watson Openscale, используемый для мониторинга и управления ИИ-моделями. Также существуют похожие системы, созданные не только крупными компаниями, но и научными организациями, как указал технический директор HFLabs Никита Назаров, приводя в пример работу ученых из Ростова-на-Дону. По его словам, аналогом решения для прогнозирования негативных и чрезвычайных ситуаций можно назвать Palantir Gotham и Palantir Foundry, которые выступают как системы поддержки принятия решений с ИИ-функциями.
По словам Дмитрия Паршина из Artezio, создание песочниц для обучения ИИ — это ожидаемый шаг в рамках реализации планов МВД. Песочницы представляют собой специализированные среды для безопасного и эффективного обучения нейросетевых моделей на больших объемах данных. Паршин предположил, что будут использоваться как собственные данные МВД, так и открытые, в том числе текстовые, графические, видео-, аудио-, географические, биометрические и другие типы данных. Назаров пояснил, что под песочницей обычно подразумевают изолированную среду для безопасного использования программ, а также проведения различных экспериментов, они формируются под конкретную задачу.
Вероятнее всего, песочница МВД будет доступна только для проектов в интересах ведомства, считает Назаров. Данные для обучения нейросетей можно собирать из открытых источников и с камер, входящих в систему умного города, допустил эксперт. Действующая песочница уже есть у Ассоциации больших данных: в ней обрабатываются наборы отраслевых датасетов и данные из открытых источников, уточнил представитель организации, отказавшись раскрыть объемы и цели использования информации.
Министерство внутренних дел России готовится к внедрению систем на базе искусственного интеллекта (ИИ) «Клон» и «Конъюнктура», Для просмотра ссылки Войди
«Клон» будет задействован для проверки подлинности видеоизображений, в то время как «Конъюнктура» сфокусирована на прогнозировании инцидентов и чрезвычайных ситуаций, а также на моделировании сценариев реагирования на них. В рамках планов по внедрению технологий ИИ уже в этом году будут созданы специальные подразделения в подведомственных МВД Главном информационно-аналитическом центре (ГИАЦ) и НПО «Специальная техника и связь МВД России» (НПО СТиС). Департамент информтехнологий, связи и защиты информации МВД, ГИАЦ И НПО СТиС до конца 2024 года должны создать лабораторию анализа данных (песочницу) для моделирования и управления данными.
Это не первая попытка МВД внедрить системы с ИИ. Ранее ведомство занималось разработкой систем для составления фотороботов серийных убийц по ДНК и прогнозирования преступлений. Однако информации о результатах этих проектов в публичном доступе нет. Но в плане МВД по внедрению ИИ говорится, что «инструменты ИИ изучены и внедрены в рамках решения отдельных задач: НИР «Зеркало (Верблюд)», НИР «Серия», НИР «Анатомия 1», НИР «Дозор», интеллектуальной модели прогнозирования преступлений «Виктория» и подсистемы «Опознание (биометрическая идентификация)» программно-технического комплекса «ИБД-Ф».
По словам заместителя директора Центра компетенций НТИ «Технологии доверенного взаимодействия» Руслана Пермякова, на российском рынке нет готовых аналогов «Клона» и «Конъюнктуры». Подтверждает это и коммерческий директор РДТЕХ Светлана Иванова, указывая на узкую специфику задач, которые решают эти системы. Пермяков уточнил, что подрядчиком может быть любая компания, но со специальной лицензией — разработка предполагает доступ к гостайне.
За рубежом уже существуют продукты с аналогичными функциями. Например, «Клон» схож с сервисом Deepfake Detection Challenge от Facebook, Microsoft и Amazon, предназначенным для обнаружения подделок видеоизображений, а «Конъюнктура» напоминает IBM Watson Openscale, используемый для мониторинга и управления ИИ-моделями. Также существуют похожие системы, созданные не только крупными компаниями, но и научными организациями, как указал технический директор HFLabs Никита Назаров, приводя в пример работу ученых из Ростова-на-Дону. По его словам, аналогом решения для прогнозирования негативных и чрезвычайных ситуаций можно назвать Palantir Gotham и Palantir Foundry, которые выступают как системы поддержки принятия решений с ИИ-функциями.
По словам Дмитрия Паршина из Artezio, создание песочниц для обучения ИИ — это ожидаемый шаг в рамках реализации планов МВД. Песочницы представляют собой специализированные среды для безопасного и эффективного обучения нейросетевых моделей на больших объемах данных. Паршин предположил, что будут использоваться как собственные данные МВД, так и открытые, в том числе текстовые, графические, видео-, аудио-, географические, биометрические и другие типы данных. Назаров пояснил, что под песочницей обычно подразумевают изолированную среду для безопасного использования программ, а также проведения различных экспериментов, они формируются под конкретную задачу.
Вероятнее всего, песочница МВД будет доступна только для проектов в интересах ведомства, считает Назаров. Данные для обучения нейросетей можно собирать из открытых источников и с камер, входящих в систему умного города, допустил эксперт. Действующая песочница уже есть у Ассоциации больших данных: в ней обрабатываются наборы отраслевых датасетов и данные из открытых источников, уточнил представитель организации, отказавшись раскрыть объемы и цели использования информации.
- Источник новости
- www.securitylab.ru
