Polska firma "rozbierze" każde ujęcie. Wykorzystuje do tego sztuczną inteligencję

Polska firma "rozbierze" każde ujęcie. Wykorzystuje do tego sztuczną inteligencję

Polska firma "rozbierze" każde ujęcie. Wykorzystuje do tego sztuczną inteligencję
Źródło zdjęć: © Mat. prasowe
Grzegorz Burtan
18.06.2018 14:08, aktualizacja: 20.06.2018 11:53

Zaczęło się od jednego zlecenia, a w efekcie powstała firma, która jest jedną z pierwszych tego typu w Europie. Plastream zajmuje się połączeniem dwóch pozornie różnych branż: sieci neuronowych oraz reklamy.

86 proc. odbiorców treści w Internecie nie zauważa reklam, a jedynie 2,8 proc. uważa, że były odpowiednie i dopasowane do ich preferencji – wynika z badań firmy Infolinks z 2013 roku. Pięć lat temu zjawisko "ślepoty reklamowej" było wyzwaniem dla reklamodawców.

"Odślepić" internautę

Z tym zjawiskiem za bary bierze się wiele firm, a jedną z nich jest właśnie polski Plastream. Liczące ponad 10 osób przedsiębiorstwo zostało założone i jest rozwijane przez osoby, które mają doświadczenie związane z modelowaniem sieci neuronowych, big data i technologiami uczenia maszynowego i głębokiego. Co wyszło z ich kooperacji? Powstał silnik o nazwie Similarity Search, który jest jedną z pionierskich metod wyświetlania reklam. Jego działanie opisał WP Tech dyrektor zarządzający Plastream, Rafał Wyderka.

- Gdy oglądasz film, videocast, czytasz artykuł, patrzysz na zdjęcia, ogólnie konsumujesz treść, możesz mieć ochotę dowiedzieć się tu i teraz, gdzie można kupić sukienkę, która ci się podoba. A którą nosi aktorka na ekranie – mówi. - Plastream nazywa to co widzi, dokonujemy detekcji obiektów na obrazie i przepuszczamy je przez sieci neuronowe. Wtedy w specjalnym miejscu, wybranym przez wydawcę treści, uruchamiana jest rekomendacja, która zostaje pobrana z serwisu e-commerce. Wydawca ma zatem możliwość generowania ruchu do sklepów. A sklepy płacą za przekierowania – dodaje.

Cały system jest w całości autorski. W zależności od branży, istnieją różne modele sieci i sposoby na rozpoznawanie przedmiotów. W przypadku mody zbierane są dane na temat sukienek, butów, spodni i kilkudziesięciu innych kategorii, a potem system uczy się rozpoznawać je i rozróżniać, objaśnia działanie Rafał Wyderka.

- Kolejną możliwością jest rozpoznawanie produktów w sklepach spożywczych. Dzisiejsza technologia umożliwia filmowanie jego wnętrza, detekcje produktów, wskazanie SKU (jednostka magazynowa – przyp. red.), co pozwala określić sprzedawcy wartość towaru – opisuje kolejną funkcjonalność Wyderka.

Tryliony danych dziennie

Na początku działalności, Plastream na zlecenie jednej z największych polskich stacji zrealizowali projekt związany ze streamowaniem treści video dla użytkowników biznesowych. Telewizja to ogromny producent treści video, powstała więc potrzeba analizy tych materiałów. Zaczęto rozwijać klasyfikację, co jest na ekranie – klienci potrzebują rozpoznawać te obiekty, które dają się monetyzować w sieci Internet (np. moda).

Realizacja takich projektów jest możliwa dzięki taniejącej mocy obliczeniowej, która jest wymagana w dużych ilościach. Firma współpracuje z Microsoft oraz z nVidia, która specjalizuje się w tworzeniu układów GPU, czyli procesorów graficznych.

Przy trenowaniu modeli analizowanych jest mnóstwo punktów składowych. Walka trwa o to, kto wskaże ich jak najwięcej i jak najdokładniej, mówi WP Tech rozmówca. Firma pracuje nad tym systemem mniej więcej od półtora roku. Udziałowcami spółki jest notowana na warszawskiej giełdzie papierów wartościowych spółka Mediacap SA, Bartosz Aninowski oraz Rafał Wyderka. Plastream to jedna z sześciu marek holdingu.

- Jeżeli filmujemy, oglądamy czy słuchamy, możemy dokonać detekcji elementów właściwie na bieżąco. Dla największej prywatnej stacji telewizyjnej w Polsce nasz system potrafił rozpoznać celebrytów po twarzy na materiale video – podaje przykład przedstawiciel firmy. - Wynik pojawiał się bardzo szybko, bo nazywanie szybko rzeczy na ekranie ma swoją wymierną wartość biznesową – podkreśla.

Stały rozwój sztucznej inteligencji sprzyja powstawaniu spółek i firm, które podejmują wyzwanie oferowania usług bazujących na Al, machine learning i big data. Dla reklamodawców i wydawców ten stan rzeczy jest idealny - machine learning działa tym lepiej, im więcej danych może przyswoić i się na nich uczyć. Biorąc pod uwagę, że codziennie generowanych jest ponad 2,5 tryliona danych, nauczanie maszynowe ma pole do popisu.

- Rynek jest o tyle interesujący, że dopiero się tworzy. To młoda technologia, którą interesują się firmy z Doliny Krzemowej, Izraela i Dalekiego Wschodu. Jej popularność będzie rosła wraz z dostępnością mocy obliczeniowej – im będzie tańsza, tym prawdopodobnie takich firm jak nasza będzie pojawiać się więcej – konkluduje Wyderka.

Oceń jakość naszego artykułuTwoja opinia pozwala nam tworzyć lepsze treści.
Wybrane dla Ciebie
Komentarze (4)