Ашот Габрелянов представил сервис Borsch для поиска красивой еды с помощью нейросетей
Ашот Габрелянов, сын главы холдинга News Media Арама Габрелянова и основатель стартапа для «гражданской журналистики» Babo, представил свой новый проект Borsch. Приложение для iOS, созданное как побочный продукт при разработке новой функции Babo, позволяет найти ближайшее заведение с наиболее красивой едой, рассказал vc.ru создатель cервиса.
При запуске приложения пользователь может ввести в поиск название нужных ему блюд, а затем найти рестораны, где их готовят наиболее красиво. После некоторого времени использования, Borsch будет предлагать блюда в зависимости от привычек пользователя и ситуации — например, «он покажет холодные напитки в жаркую погоду, коктейли в пятницу вечером и яйца бенедикт воскресным утром».
Все фотографии, которые доступны для просмотра, будут делать сами пользователи, уверяет Габрелянов. В частности, в Borsch можно загрузить фотографии еды, сделанные в различных заведениях, а затем отметить, где было сделано фото. Приложение автоматически определяет наиболее популярные блюда с помощью нейросетей и не позволяет загружать фотографии, где нет еды.
«Сейчас нейросеть «знает» около 400 видов блюд. Все, что есть в поиске, она распознает», — говорит Габрелянов. На момент запуска приложение работает в восьми городах: Нью-Йорке, Лос-Анджелесе, Сан-Франциско, Остине, Хьюстоне, Чикаго, Берлине и Москве.
Говоря о том, почему приложение работает только в некоторых городах, Габрелянов ответил, что команде проекта приходится тратить много времени на обработку данных о заведениях и модерацию фото. «Нейросеть на устройстве не позволяет фотографировать не еду, таким образом мы модерируем нежелательный контент на первом этапе. Также она может сообщать «что-то тут не так» — мы проверяем это фото и, если действительно есть нежелательный контент, удаляем», — сказал он.
В будущем в Borsch могут быть добавлены функции для монетизации (например, реклама или комиссия за доставку блюд сторонними сервисами), однако сначала проект хочет набрать достаточно аудитории. Создатели проекта также отказались от системы рейтингов и отзывов для заведений, так как «вкусы у всех разные, да и отличать проплаченные комменты от искренних пока не научился даже Amazon», — сказал Габрелянов.
Проект создан командой из 10 человек, большая часть из них — россияне, добавил Габрелянов. Разработка сервиса заняла около четырёх месяцев, в его создание было инвестировано около 5 млн рублей.
Габрелянов добавил, что Borsch появился как частная реализация функции, которая должна появиться в сервисе для связи «гражданских журналистов» и СМИ Babo. В будущем этот сервис будет с помощью нейросетей анализировать пользовательские видео и описывать их для продюсеров СМИ, объяснил он.
Мы определили основную функцию, которая нужна всем в первую очередь (поиск хитовых фото и видео в социальных сетях) и погрузились в создание нейронной сети, способной находить такие сюжеты.
Клиенты Babo в ближайшем будущем смогут писать нашему роботу — «авария в Москве», «смешные коты Берлин», «Париж террористы» и через секунду получать все фото и видео, даже если к ним нет описаний, хэштегов или комментариев пользователей. Ту работу, которую сейчас делают продюсеры отдела новостей за десятки тысяч рублей и несколько часов, наш искусственный интеллект выполнит за пару секунд и в десятки раз дешевле.
— Ашот Габрелянов
Тесты показали, что новая технология для Babo распознаёт нужные изображения с точностью 80%, говорит Габрелянов. По его словам, анализ изображений лучше всего сработал на еде, поэтому эту функцию решили вынести в отдельное приложение.
Дату запуска новой функции в Babo он назвать затруднился, отметив, что сейчас «идут тесты».
© vc.ru
