Цифровая эра ИИ. Дионис Бит
очередей называют „узким горлышком“. Здесь бармены делают десятки лишних движений из-за плохо продуманной расстановки оборудования. И такие же проблемы есть в зоне кухни и на станции официантов. Всё это можно оптимизировать».
Александр молча смотрел на экран. Линии то пересекались, то расходились, формируя сложную картину движения. Красные всплески сигнализировали о спешке, синие – об ожидании, словно цифры пытались рассказать историю. Это был момент, когда цифровая модель переставала быть абстракцией.
«Но это только часть проблемы», – Денис провёл пальцем по планшету, активируя следующий слой данных. Теперь на экране появились ещё более витиеватые схемы с какими-то цифрами и подписями. – «Вот, например, показатели скорости обслуживания клиентов. В зависимости от времени суток они резко проседают, что можно прогнозировать с помощью нейросетевых моделей. Мы также внедряем рекомендательные системы для оптимизации меню и автоматизации маркетинга. Системы оптимизации закупок и не только… Это позволяет повысить средний чек, удержать посетителей и снизить издержки».
«И… это работает?» – Александр зафиксировал взгляд на Денисе, чувствуя, как внутри нарастает волнение, будто перед ним начали раскрываться скрытые возможности.
«Это работает», – Денис выдержал паузу, добавляя вес к своим словам. – «Именно благодаря таким технологиям мы не просто ускоряем процесс, а создаём новую логику пространства. Создавая прогрессивные системы, где каждый элемент работает как часть единого механизма».
– Первый взгляд за матрицу
В кафе стояла тишина, нарушаемая лишь редкими шумами от кофемашины где-то за барной стойкой. Денис достал компактное устройство размером с небольшую книгу, его металлический корпус блеснул под тёплым светом ламп.
«Это Edge AI процессор последнего поколения», – пояснил он, не торопясь. Его голос звучал спокойно, даже слегка буднично. – «Такие же стоят в беспилотных автомобилях Tesla. Двенадцать триллионов операций в секунду, обработка данных в реальном времени. Но главное – всё происходит локально, без отправки данных в облако».
Александр нахмурился, изучая устройство. «Локально?» – спросил он с искреннем удивлением и интересом.
«Приватность», – включилась в разговор Мария. – «Современные системы компьютерного зрения используют технологию federated learning – распределённое обучение. Модель учится на данных, но сами данные остаются защищёнными. Всё это локально – хранится на том же устройстве. Именно так работают системы распознавания лиц в современных смартфонах».
Мария быстро нажала сочетание клавиш Ctrl+B. И на экране закрутилась трёхмерная схема, в которой можно было различить очертания людей и предметов. Алгоритм real-time object detection обводил фигуры тонкими линиями.
«Этот подход дал колоссальный толчок развитию компьютерного зрения, – сказал Денис, кивая в сторону экрана. – Например, в 2019 году Google представил алгоритм EfficientDet. Впервые удалось