Sber AI

Как AI помогает охранять природу 🐾

Раньше, чтобы отслеживать популяции животных, зоологам приходилось отправляться в экспедиции, ставить фотоловушки и чипировать отдельных особей. Теперь искусственный интеллект позволяет наблюдать за дикой природой без прямого вмешательства.

Один из прорывных методов — анализ распределения eDNA (environmental DNA). Каждый организм оставляет микроследы — клетки кожи, шерсть, экскременты, которые попадают в воду, почву или воздух. Учёные фильтруют пробы, извлекают ДНК и определяют её носителя — так получают eDNA.

Где тут AI?

🔘 AI анализирует найденные в пробах eDNA, находит закономерности в их местонахождении, а после — сопоставляет данные со спутниковыми снимками и экстраполирует результаты на большие территории
🔘 Нейросетевые модели показывают динамику популяций, передвижение редких видов или угрозы экосистемам

Кроме работы с eDNA, AI помогает и другими методами:
➡️ специальные алгоритмы способны обрабатывать спутниковые снимки и фото, превращая их в данные о внешности, повадках и численности видов (Wildbook, YOLO11, VITO)
➡️ акустический анализ помогает выявлять присутствие животных по их голосам или звукам в окружающей среде, что особенно полезно в труднодоступных регионах (Conservation Metrics)
➡️ отдельное направление — охрана природы. Здесь AI применяется для мониторинга незаконной деятельности: акустические системы способны улавливать звуки выстрелов или бензопил и отслеживать браконьеров (Rainforest Connection)

Конечно, у исследователей есть трудности вроде недостатка данных и дороговизны оборудования, но тренд очевиден. AI всё активнее используется в природоохране, способствуя защите биоразнообразия планеты.

👍 — за умную защиту природы
🤔 — откроет ли AI новые виды?

Что, если AI научится писать сценарии и снимать по ним фильмы и сериа... ой, он же уже умеет!

Нейросети проявляют свои суперспособности там, где можно усилить человеческие:

🔆 экономят бюджет
🔆 ускоряют работу съёмочной группы
🔆 расширяют творческие возможности

В карточках рассказываем про AI-приёмы, которые уже меняют зарубежный и российский кинематограф

🔘 Вопрос: как избавить AI от галлюцинаций?

🔘 Ответ: включить в работу учёных из Сбера

Галлюцинации больших языковых моделей (LLM) — ситуации, когда нейросети преподносят ложные данные под видом достоверной информации

Исследователи Сбера разработали метод, который обнаруживает некорректные ответы больших языковых моделей (LLM) на 30% эффективнее, используя лишь 250 примеров для обучения. Большое исследование учёные представили на конференции SIGIR 2025

Даже при небольшом объёме данных можно добиться высокой точности AI-систем. Это особенно важно для индустриальных решений, где разметка требует дополнительных ресурсов. Предложенный способ использует метамодели и умное понижение размерности — это инновация в детекции галлюцинаций искусственного интеллекта. Мы не просто улучшаем технологии, но и снижаем риски дезинформации, что критично для доверия к современным моделям

🔥 — инновациям!

Будущее AI обсудят на Восточном экономическом форуме 🤖

6 сентября во Владивостоке пройдёт сессия международной конференции AI Journey, где ведущие эксперты обсудят тренды GenAI, поделятся кейсами применения AI и раскроют новый этап его развития — переход к рассуждающим, самообучающимся моделям.

Что в программе?

🔘Денис Димитров выступит с докладом «Генеративный искусственный интеллект: тренды, вызовы и применения»
🔘Валентин Хрульков расскажет о генеративных моделях в проектировании и строительстве
🔘Пётр Анохин поговорит о последних научных открытиях и об AI как самосовершенствующейся системе
🔘Анатолий Шипов покажет, как AI меняет продукты и процесс разработки

Трансляцию и запись можно будет посмотреть на сайте конференции 💻

ВЖУХ — и оплата прошла 🪄

Рассказываем, как пользоваться ВЖУХ — новым способом оплаты на iPhone от Сбера 🔥

Настройка перед первой оплатой

🔘Скачайте приложение «Активы Онлайн» в App Store
🔘Откройте Настройки iPhone
🔘Зайдите в «Конфиденциальность и безопасность» → Bluetooth
🔘Найдите новое приложение Сбера и дайте ему доступ

Как оплачивать покупки

1️⃣ Откройте новое приложение Сбера
2️⃣ Убедитесь, что Bluetooth включён
3️⃣ Поднесите iPhone к терминалу
4️⃣ Подтвердите оплату на экране смартфона

💳 Платить можно любой картой Сбера — МИР, Visa, MasterCard. За покупки начисляются бонусы Спасибо.

⚠️ Новое приложение «Активы Онлайн» всё ещё можно скачать в App Store. Не откладывайте установку, приложение могут удалить в любой момент.

❤️‍🔥 — Apple Pay уходит, оплата проходит

💚💚💚💚💚💚💚💚💚

Сбер разработал уникальную технологию оплаты на iPhone — ВЖУХ. Теперь покупки можно совершать через Bluetooth, без NFC и даже без интернета 😱

💡 Функция работает только в новом приложении Сбера.

Скачайте приложение «Активы Онлайн» по ссылке, пока не удалили 👇

🖥 АКТИВЫ ОНЛАЙН

Кто это? Да это же вы! 📸

На основе недавнего опроса в канале составили ваш портрет: AI-шники и IT-шники, студенты и просто любители технологий 🔥

❤️ — если узнали себя
🤔 — если вас только предстоит узнать

Тамагочи 2.0? Новый AI-гаджет для детей 📲

Трое родителей, ранее работавших в IT, создали устройство, которое помогает детям играть в подвижные игры и осваивать иностранную речь. «Умная лупа» с камерой и экраном получила название Dex.

Как это работает

Ребёнок фотографирует предмет → AI распознаёт его и рассказывает, как его название звучит на выбранном языке

💚 Dex рассчитан на детей 3–8 лет и поддерживает 8 языков и 34 диалекта. Он также включает библиотеку интерактивных сказок, где можно общаться с различными героями.

⚠️ Устройство не хранит фото и видео, использует словарь на базе детских энциклопедий и блокирует разговоры на чувствительные темы.

Купили бы своим детям такую игрушку?

👍 — да, хоть немного оторвутся от экранов
🤔 — лучше изучать языки традиционно

Исследователи Сбера разработали новый метод предобучения AI-моделей, который помогает нейросетям повышать точность распознавания речи на русском языке 🚀

Научная работа GigaAM: Efficient Self-Supervised Learner for Speech Recognition была представлена на международной конференции Interspeech 2025.

Метод HuBERT-CTC уже используется для обучения семейства акустических моделей GigaAM:

🔘 Устраняет зависимость от дефицитных размеченных данных, используя self-supervised обучение на большом объёме неразмеченного аудио. Это обеспечивает масштабируемость для разных языков и задач.

🔘 Динамическое маскирование self-attention позволяет одной модели работать в онлайн- и офлайн-режимах без дополнительного переобучения.

⚡️ Модель GigaAM, обученная Сбером с помощью метода HuBERT-CTC, показала лучшее качество распознавания речи по метрике WER (Word Error Rate) среди открытых моделей на русском языке и на 50% обошла Whisper-large-v3 от OpenAI. Решение может стать основой для следующего поколения голосовых интерфейсов: от AI-помощников до контакт-центров

GigaAM уже в открытом доступе для всех желающих на GitVerse и GitHub 💻

❤️‍🔥 — за работу!