Погода
На базе одной из моделей были обучены нейросети для распознавания американского жестового языка, которые заняли первую строчку в публичном рейтинге WLASL-2000.
Сбер представил нейросетевые модели, позволяющие распознавать русский жестовый язык. Об этом на конференции AI Journey сообщил старший вице-президент, СTO, руководитель блока «Технологи» Сбербанка Андрей Белевцев.
Команда Vision RnD (из Управления экспериментальных систем машинного обучения) в SberDevices, разрабатывающая одно из таких решений, первой в мире представила прототип общения с генеративной языковой моделью при помощи жестового языка в открытом доступе. Это стало возможно благодаря использованию GigaChat API, программного интерфейса доступа к сервису GigaChat. Генеративная модель GigaChat сама, без дополнительных преобразований, понимает контекст распознанных жестов. Например, распознанные отдельные слова: «Я Идти Улица Гулять» сервис сам преобразовывает в корректную фразу: «Я пошел гулять на улицу», сохраняя контекст передачи информации.
Текущая версия модели позволяет распознавать более 2500 жестов, включая понимание дактиля (произношение слов по буквам) и возможность распознавать составные жесты. Кроме того, модель понимает терминологию по темам банковской сферы, транспорта, животных, и даже несколько слов из сферы медицины и образования. Этот объем покрывает существенную часть словаря русского жестового языка, позволяя создавать сервисы с нужным прикладным применением.
На базе этой модели были обучены нейросети для распознавания американского жестового языка, которые заняли первую строчку в публичном рейтинге WLASL-2000. Достичь такого результата позволило использование самого разнообразного и большого в мире датасета для распознавания русского жестового языка — Slovo. Датасет и обученная на нем модель выложены в открытый доступ.
Другая команда исследователей, из подразделения Sber AI во благо общества, разработала и опубликовала в открытом доступе легкую модель распознавания жестового языка, не требовательную к вычислительным ресурсам. Модель работает на CPU, что снижает себестоимость решений, создаваемых на ее основе. Это дает возможность широкому кругу разработчиков проектировать инклюзивное программное обеспечение, например, продукты и сервисы для коммуникации или инструменты для изучения жестового языка. На сегодняшний день алгоритм распознает 1600 жестов и преобразовывает в слова до трёх жестов в секунду на стандартных персональных компьютерах. В 2024 году планируется тестирование и внедрение модели распознавания русского жестового языка и решений на ее основе в ряде регионов России.
Андрей Белевцев, старший вице-президент, СTO, руководитель блока «Технологи» Сбербанка:
«Сервисы для распознавания русского жестового языка и созданная Сбером система искусственного интеллекта GigaChat позволят преодолеть коммуникационный разрыв и сделают мир доступнее для людей с нарушением слуха. Модели могут использоваться в рамках исследований, позволяющих развивать сервисы для пользователей с инвалидностью. Например, для создания доступной среды в многофункциональных центрах (МФЦ), в транспортной отрасли (аэропорты, вокзалы, метро), в больницах для общения пациента и врача, в банковских сервисах и адаптации онлайн и оффлайн-образования».
