Prisma лицензирует нейронную сеть

Компания Prisma labs, владеющая одноименным приложением, разработала технологию, позволяющую запускать нейронные сети прямо на смартфонах пользователей, рассказал «Ведомостям» основатель Prisma Алексей Моисеенков. Сейчас обработка алгоритмами нейронных сетей идет в основном на серверах разработчиков приложений. Как минимум это сделает работу самой Prisma значительно быстрее, объясняет он: в последней версии приложения эта технология уже работает, часть фильтров умеет обрабатывать фотографии, не соединяясь с сервером.

Приложение Prisma было запущено 11 июня этого года. Оно позволяет обрабатывать фотографии, превращая их в стилизации картин известных художников. Работает приложение на основе сложной математической модели, используя алгоритмы нейронных сетей (они имитируют работу человеческого мозга). Prisma быстро стала одним из самых скачиваемых приложений в App Store десяти стран мира. Сейчас у Prisma, по словам Моисеенкова, 67 млн установок.

Новая технология Prisma – это фреймворк для мобильных устройств, сделанный специально для запуска нейронных сетей на смартфонах, объясняет Моисеенков. Пользователь может получать результат прямо в реальном времени. Причем применяться эта технология может не только в Prisma, но и в других приложениях и потенциально на любых устройствах. Технология, по словам Моисеенкова, может распознавать предметы и лица прямо со смартфона, она может использоваться в играх дополненной реальности и т.п. Он говорит, что сама по себе технология не уникальна, но работает быстрее аналогов – например, Google TensorFlow.

Человек, близкий к акционерам Prisma, говорит, что компания уже ведет переговоры о лицензировании созданной технологии. Ведь на ее основе можно запустить любую нейронную сеть в любом приложении, объясняет он. Например, этой технологией уже интересуются компании, занимающиеся прямыми онлайн-трансляциями мероприятий, а также интернет-магазины. В онлайн-трансляциях с ее помощью можно заменить фон или надеть виртуальную маску. Интернет-магазины могут создавать приложения, которые распознают, какая одежда надета на человеке, и дают информацию, где ее можно купить. Лицензии такого рода обычно стоят $1-3 млн в год. Это может стать дополнительным источником выручки для компании, но не способом ее монетизации: Prisma зарабатывает на платных фильтрах, добавляет он. Они уже принесли компании чуть менее $1 млн.

Перенос нейросети из облака в клиентские приложение – логичный и ожидаемый шаг, говорит руководитель службы компьютерного зрения и технологий искусственного интеллекта «Яндекса» Александр Крайнов. В случае с Prisma речь идет о применении уже обученной нейросети: для ее обучения требуется довольно много вычислительных ресурсов, а вот применять уже готовую вполне можно и телефоне. По словам Крайнова, аналогичные технологии уже существуют и решают, в частности, такие задачи, как распознавание речи или текста. Но чтобы выполнять сложные алгоритмы на телефоне, их часто требуется довольно глубоко оптимизировать, а конечной результат – это разумный компромисс между качеством работы приложения и его производительностью, продолжает Крайнов. И чем лучше проведена оптимизация, тем меньше потерь в качестве при переносе нейросети из облака в офлайн, в мобильное приложение, заключает он.

Технология нейронных сетей является открытой (open source), любой может скачать код и внедрить его в свое приложение, говорит гендиректор VisionLabs Александр Ханин. «Однако создание эффективных решений на основе этой технологии возможно только при доступе к большому количеству тренировочных данных, который есть далеко не у всех. Компании создают проекты на основе этой технологии с 2014 г., такие проекты есть у Google и др. Весь вопрос в том, насколько хорошо реализована эта технология с точки зрения соотношения быстродействия созданного продукта и качества его работы, — продолжает Ханин. — Например, мы в VisionLabs смогли ускорить работу нейронных сетей в наших алгоритмах в несколько раз, при этом качество результата продукта возросло. Современные IT-проекты соревнуются не только технологиями, но и скоростью захвата рынка: преимущество Prisma в том, что сумела правильно упаковать уже существующую технологию».