Роскомнадзор выделит 57,7 млн рублей на разработку системы «Окулус», которая на основе нейросетей будет анализировать фото, видео и тексты на сайтах, в соцсетях, мессенджерах, и определять наличие там «запрещенной информации».
Согласно технической документации, «Окулус» будет в реальном времени анализировать изображения и видео, переписки в чатах и материалы каналов мессенджеров, URL-адреса и другие данные на предмет «запрещенной информации». Запретный контент будет обнаруживаться не только в текстах, но и «в сценах, сочетаниях предметов, композициях образов, лицах, статике и динамике движений».
Мощность системы составит 200 000 изображений за 24 часа. А это означает, что в «Окулус» будет анализировать два кадра в секунду. По словам директора по цифровым технологиям ГРЧЦ Константина Буланова, для стабильной работы системы понадобится не менее 48 серверов, оснащенных GPU, а поиск «запрещенного контента» будет осуществляться благодаря нейронным сетям, работающим на основе глубокого машинного обучения.
Разработкой «Окулус» для «Главного радиочастотного центра» (ФГУП ГРЧЦ, структура Роскомнадзора) займется ООО «Эксикьюшн Эр Ди Си». А заработает система в декабре этого года. По мнению экспертов, выделенной суммы недостаточно для разработки системы. Кроме того, вряд ли исполнитель сможет справиться до назначенной даты 12 декабря. Только для обучающих дата-сетов для нейросети нужно гораздо больше времени.
Как считает генеральный директор Smart Engines Владимир Арлазаров, на данном этапе развития IT поставленные задачи могут быть решены при качестве только в 90%. Также в заявленные сроки сделать это практически невозможно. Современные модели ИИ, как утверждает эксперт, анализирующие поведение человека в видеоряде, обычно обучаются на данных объемом около 1 млн роликов.
