Индия запустила три собственных модели искусственного интеллекта, способных работать без интернета
Подробнее
Aaj Tak
www.aajtak.in

Индия запустила три собственных модели искусственного интеллекта, способных работать без интернета

Правительство Индии объявило о значительном шаге в сфере технологий, представив три новых отечественных модели искусственного интеллекта. Эти модели получили названия EKA-1, Dhir 2B и Dhir 5B. Министерство информационных технологий представило эти инструменты в рамках миссии IndiaAI, разработав их с акцентом на индийские языки и бизнес-процессы, что позволит снизить зависимость от зарубежных ИИ-моделей.

Эти три модели были продемонстрированы во время мероприятия, проведенного в Нью-Дели. По словам секретаря Министерства информационных технологий С. Кришнана и других государственных чиновников, эти инструменты смогут использоваться в государственных учреждениях, исследовательских центрах и школах.

Особое преимущество двух из трех моделей заключается в возможности функционировать без подключения к интернету, позволяя использовать их непосредственно на устройствах.

EKA-1 является самой крупной из представленных ИИ-инструментов и была создана стартапом Soket Labs, базирующимся в Бангалоре. Это мощная, открытая и гибридная языковая модель, предназначенная для решения сложных задач. Модель способна отвечать на трудные вопросы, связанные с продвинутой математикой, программным обеспечением и логическим мышлением, а также может функционировать как ИИ-агент для выполнения множества операций.

EKA-1 основана на 26,3 миллиардах параметров и была обучена на огромном массиве данных, составляющем 7,5 триллиона текстовых токенов. Эта модель понимает все официальные языки Индии, помимо английского. Благодаря своим возможностям, Soket Labs специально подготовила EKA-1 для таких секторов, как банковские финансовые услуги и кибербезопасность.

Модели Dhir 2B и Dhir 5B отличаются от EKA-1 и были разработаны для удовлетворения различных потребностей. Их создала компания ZenteiQ AiTech Innovation.

Главная особенность Dhir 2B и Dhir 5B заключается в том, что они могут работать без доступа к интернету. Для этого не требуется крупный облачный сервер; их можно загрузить и запустить прямо на телефоне или ноутбуке.

Похожие сюжеты

Стартап из Бихара использует ИИ и IoT для повышения эффективности Индийских железных дорог
Подробнее
yourstory.com

Стартап из Бихара использует ИИ и IoT для повышения эффективности Индийских железных дорог

Индийская железнодорожная сеть представляет собой одну из крупнейших и наиболее сложных систем общественной инфраструктуры в мире, где ежедневно функционируют тысячи поездов, миллионы пассажиров, грузовые перевозки, станции, пути и полевые бригады. В такой сложной системе даже небольшая задержка может вызвать каскадные последствия на разных уровнях.

Иногда отчеты с мест не поступают своевременно, а данные могут быть разрознены между различными системами, что мешает должностным лицам получать актуальную информацию о происходящем. В таких условиях технологии перестают быть просто инструментом ускорения работы, становясь неотъемлемой частью эффективного управления и принятия решений.

Стартап Sarva Suvidhaen, базирующийся в Бихаре, работает именно в этой сфере. Компания разрабатывает решения для железнодорожного транспорта и других крупных инфраструктурных систем с использованием искусственного интеллекта (ИИ), Интернета вещей (IoT), компьютерного зрения и программного обеспечения.

Компания была основана Атулом Ананд и Сришти. Несмотря на их различный профессиональный опыт, во время карантина они заметили общую проблему. Работая из дома в Патне, они осознали потребность в улучшении данных, автоматизации и мониторинге в реальном времени для определенных процессов Индийских железных дорог. Это породило идею стартапа, который мог бы применять технологии для решения проблем на местах в сфере общественной инфраструктуры, а не ограничиваться частными компаниями.

Недавно издание YourStory провело интервью с Атулом Ананд, техническим директором (CTO) Sarva Suvidhaen. Он подробно рассказал о начале деятельности компании, опыте предпринимательства в Бихаре, разработанных решениях на основе ИИ и IoT для железных дорог, а также о возникших трудностях и планах на будущее.

Путь Атула Ананда начался в государственном школе среднего звена в Бихаре, где он получил аттестат в 2005 году через Совет Бихара. Затем он продолжил обучение в Патна Сайнс Колледже с 2005 по 2007 год. После этого он получил степень бакалавра в области компьютерных наук и инженерии в NIT Trichy. Далее он работал в сфере разработки программного обеспечения в таких компаниях, как Oracle, BEL, CLS, KPI Partners, IQuanti и SpotOn.

Сришти начала свое образование в Школе творческого обучения. Она получила диплом о среднем образовании через BSEB. Затем она получила степень BBM в Магадх Университете и степень MBA в Техническом университете Уттаракханд. Она работала в SPVR and Co, Randstad и Cognizant.

Различия в их опыте оказались сильной стороной компании: Атул обладал опытом в технологиях и разработке ПО, тогда как Сришти имела опыт в бизнесе, управлении и операционной деятельности. Атул объясняет, что после более чем двенадцати лет работы в секторе разработки программного обеспечения он почувствовал, что применение технологий не должно быть ограничено потребностями только компаний. Он добавил, что большие государственные системы страны также нуждаются в этом, и Сришти побудила его мыслить в этом направлении. Они решили использовать свои технические знания для решения проблем, затрагивающих общественные услуги и рядовых граждан.

Во время карантина, работая из дома в Патне, они начали внимательно изучать повседневные процессы Индийских железных дорог. Они пришли к выводу, что сбор данных, отчетность с мест и мониторинг в такой обширной сети можно сделать более организованными, что особенно актуально для процессов, требующих сбора информации из разных точек и принятия решений на ее основе.

Сришти подтолкнула Атула использовать его техническую базу в этом направлении. Вместе они начали исследовать способы объединения машинного обучения (ML), IoT и программного обеспечения с задачами общественной инфраструктуры. Sarva Suvidhaen фокусируется на организациях, чьи операции распределены по множеству локаций. В таких системах ручная отчетность и ограниченная видимость данных замедляют процесс принятия решений.

Компания работает по моделям B2B и B2G, предлагая разработку и внедрение программного и IoT-решений, а также консалтинг и обслуживание. Атул отмечает, что они не начинали с масштабного изучения рынка, а основывались на наблюдении реальных проблем во время пребывания в Патне на карантине. Они полагали, что такие технологии, как ML и IoT, могут помочь понять и решить эти проблемы. Он взял на себя ответственность за технологии, в то время как Сришти занималась бизнесом и операциями, и таким образом их роли постепенно определились, и работа Sarva Suvidhaen продвигалась вперед.

Стартап разработал ряд решений для оцифровки полевых операций Индийских железных дорог. Одним из них является WagonEye — платформа на основе ИИ и компьютерного зрения, которая используется для обнаружения потенциальных дефектов на кузове и ходовой части вагонов грузовых и пассажирских поездов. В крупной сети, подобной железной дороге, своевременное выявление проблем критически важно как для безопасности, так и для операционной деятельности.

Кроме того, существует RailOps — цифровая операционная платформа, позволяющая железнодорожным командам фиксировать и контролировать полевую деятельность. SwachhDNR — это веб- и мобильная платформа, которая была внедрена в дивизионе Данапур, включающем Патна Джанкшен, а также в дивизионах Сиалда и Джаханси. Она используется для отслеживания и оценки производительности сотрудников.

Благодаря этим решениям, цель компании состоит в том, чтобы сделать полевые данные доступными в цифровом виде и связать их с процессом принятия решений. Атул подчеркивает, что их фокус выходит за рамки разработки ПО; они стремятся к тому, чтобы технология работала там, где существует реальная проблема. Поскольку условия в полевых операциях железной дороги постоянно меняются, крайне важно, чтобы модели ИИ и системы IoT надежно функционировали в реальных условиях. Решения, такие как WagonEye, RailOps и SwachhDNR, были разработаны с учетом этого подхода. Их задача — преобразовать данные в информацию, способствующую лучшему принятию решений как на уровне полевых работников, так и на уровне руководства.

Sarva Suvidhaen начинала свою деятельность с бутстрэппинга, то есть основатели изначально не привлекали внешних инвесторов, используя личные сбережения и доходы от первых проектов. Позднее они получили финансирование в размере 10 лакх рупий от Startup Bihar. Также компания получила поддержку инкубации от IIT Patna и STPI, а дополнительно получила 1 кор рупий в виде кредитов от Google Cloud. Эти ресурсы были направлены на создание и масштабирование инфраструктуры ИИ и IoT.

По данным компании, она получила в общей сложности 32 лакха рупий государственной помощи, а также привлекла 60 лакхов рупий внешнего акционерного капитала от двух инвесторов. Опыт работы с государственными учреждениями позволил Sarva Suvidhaen понять важные аспекты бизнеса: крупные государственные организации следуют установленным правилам закупок, поэтому построение доверия и формирование прочной репутации критически важны при внедрении новых технологий. При этом пилотные проекты и реальные полевые условия очень полезны для совершенствования глубоких технологических решений. Этот опыт помог компании сделать свои решения более практичными и надежными.

Компания продемонстрировала рост своего бизнеса. В финансовом году 2024–25 оборот компании составил около 48 лакхов рупий, а прибыль достигла примерно 9 лакхов рупий. В финансовом году 2025–26 оборот увеличился до приблизительно 1,16 крора рупий, а прибыль составила около 20 лакхов рупий. Модель дохода компании основана на единовременных сборах за разработку и интеграцию, а также на ежемесячных или годовых подписках и контрактах на обслуживание.

В настоящее время компания планирует расширить свое присутствие на всех зонах Индийских железных дорог, а также вывести свои решения в такие секторы, как логистика, здравоохранение и умные города. На технологическом уровне компания готовится увеличить инвестиции в периферийный ИИ (edge AI), компьютерное зрение и предиктивное обслуживание.

Инкубационный центр IIT Patna сыграл важную роль в этом пути. По словам компании, финансирование, техническая поддержка, наставничество и связи с отраслью помогли превратить прототипы в решения, пригодные для использования в полевых условиях. Атул считает, что Sarva Suvidhaen — это не просто компания, работающая на железные дороги; их цель — стать партнером в области ИИ, IoT и автоматизации для критической инфраструктуры. Для достижения этой цели необходимо сделать технологию способной работать в различных условиях. В дальнейшем они намерены изучить возможности в таких секторах, как логистика, здравоохранение и умные города, наряду с железными дорогами. Они верят, что путь может начаться в Бихаре, но решения должны охватить всю Индию, а в конечном итоге — весь мир.

История Sarva Suvidhaen все еще находится на ранней стадии. Компания продолжит сталкиваться с такими проблемами, как государственные процедуры закупок, длительные циклы продаж и крупномасштабное внедрение глубоких технологических решений. Однако это также демонстрирует, как формируются новые возможности для предпринимательства и технологических талантов в Бихаре. Стартап, начинающийся в таком городе, как Патна, может разрабатывать решения для одной из крупнейших систем общественной инфраструктуры страны. Экосистема стартапов, инкубационные центры, государственная помощь и поддержка технических учреждений помогают таким предприятиям выйти за рамки начального этапа. Путь Sarva Suvidhaen служит примером этой меняющейся среды. Для Атула и Сришти направление движения ясно: они хотят работать над проблемами, влияние которых можно увидеть на местах, и чьи решения можно масштабировать. Их послание отражает этот подход: «Начните свой путь в Бихаре, найдите решения для реальных проблем Индии и создавайте решения, которые сможет принять весь мир». Sarva Suvidhaen начала свой путь в Бихаре, но ее амбиции не ограничиваются штатом; сейчас компания работает над разработкой решений, применимых в других крупных секторах инфраструктуры, помимо железных дорог, представляя при этом интересную картину развивающейся экосистемы стартапов Бихара.

Регулятор связи Индии Trai предложил структуру управления ИИ и правила подотчетности для телеком-операторов
Подробнее
business-standard.com

Регулятор связи Индии Trai предложил структуру управления ИИ и правила подотчетности для телеком-операторов

Регулятор телекоммуникаций Индии, Trai, в пятницу выпустил проект структуры для ответственного использования искусственного интеллекта (ИИ). Согласно этому проекту, лицензированные организации, действующие в рамках Закона о телеграфе или Телекоммуникационного акта, должны нести ответственность за результаты работы систем ИИ, которые они внедряют, независимо от того, где эти системы были разработаны.

Этот широкий проект, представленный для консультаций, обязывает компании принимать политики ИИ, утвержденные советом директоров, создавать специальные комитеты по управлению и безопасности, а также сообщать регулятору о серьезных инцидентах, связанных с ИИ. Стейкхолдерам предоставляется возможность оставить комментарии до 27 ноября.

Консультации проводятся на фоне растущей интеграции ИИ в сети для повышения эффективности и в услуги, предлагаемые потребителям. Trai предупреждает, что внедрение ИИ может создать новые риски, если не будет проведена должная проверка перед запуском систем или недостаточный надзор за автономным обучением и системными взаимодействиями.

Регулятор отметил, что такие риски, как непреднамеренная предвзятость, которая может возникнуть в системах ИИ во время обучения и использования, нежелательное поведение моделей, например, дрейф модели, и атаки противника, могут негативно сказаться на устойчивости телекоммуникационной инфраструктуры, особенно ее критических компонентов. Эти риски можно снизить путем соблюдения соответствующих практик управления ИИ.

Индийские поставщики телекоммуникационных услуг, включая Reliance Jio и Bharti Airtel, уже используют ИИ в своих системах в больших масштабах, в основном для идентификации клиентов и предотвращения мошенничества. Глобальные производители сетевого оборудования, такие как Nokia и Ericsson, также интегрируют ИИ в сети, что принимают и индийские операторы.

Предложения Trai включают требование к каждой организации разрабатывать внутреннюю политику ИИ, одобренную ее советом директоров или эквивалентным управляющим органом. Эта политика должна охватывать классификацию рисков, разрешения на развертывание, управление инцидентами, человеческий надзор, управление данными и разрешение жалоб потребителей. Кроме того, регулятор предложил, чтобы все системы ИИ подлежали соответствующему человеческому контролю для снижения рисков согласно заранее определенному механизму.

Телеком-компании и авторизованные организации, использующие ИИ, должны классифицировать свои системы по категориям высокого, среднего и низкого риска, основываясь на их значении для сетевых операций, финансовых и операционных результатов, а также потенциальных последствиях для потребителей.

Важным аспектом является то, что предложения направлены на привлечение организаций к ответственности за результаты работы внедренных систем ИИ, «независимо от того, были ли системы ИИ разработаны внутри, закуплены/аутсорсингованы у третьей стороны или представляют собой комбинацию этих вариантов».

Инциденты, связанные с ИИ, должны быть классифицированы по категориям критической, высокой, умеренной и низкой степени тяжести, при этом обязательное сообщение требуется для инцидентов критической и высокой степени тяжести. Регулятор указал, что «инциденты ИИ критической и высокой степени тяжести должны быть сообщены в TRAI в предписанном формате, порядке и сроки». Хотя регулятор не уточнил, что именно будет считаться критическим, высоким или низким уровнем тяжести, или срок, в течение которого должно происходить обязательное сообщение, телекоммуникационные компании также должны вести централизованные базы данных инцидентов ИИ и жалоб потребителей, связанных с ущербом от ИИ, с механизмами для расследования, смягчения и разрешения.

Соучредитель Murf AI утверждает, что проблемы голосового ИИ Индии могут повлиять на мировую технологию
Подробнее
yourstory.com

Соучредитель Murf AI утверждает, что проблемы голосового ИИ Индии могут повлиять на мировую технологию

Соучредитель Murf AI считает, что сложности, связанные с голосовым искусственным интеллектом в Индии, способны сформировать глобальные технологические тенденции. То, что индийские пользователи считают обычным разговором, может стать самым сложным испытанием для голосового ИИ, и решение этой задачи откроет новые возможности по всему миру.

Голосовой ИИ способен отвечать на вопросы, подтверждать заказы или помогать бронировать места. Однако возникает вопрос: сможет ли он правильно произнести индийское имя, понять адрес, произнесенный на смеси хинди и английского, и ответить достаточно быстро, чтобы звучать естественно?

Для Снехи Рой, соучредителя и операционного директора Murf AI, такие сценарии не являются чем-то исключительным; они представляют собой базовый уровень для создания голосового ИИ, который будет работать в Индии, а в конечном итоге — во всем мире.

Во время мастер-класса на мероприятии TechSparks 2026 под названием «Создание голосового ИИ из Индии, для Индии и для мира» Рой объяснила, как языковая сложность Индии, ограничения инфраструктуры и экономические соображения влияют на развитие технологий речи.

Она привела примеры продуктов, которые сначала адаптировались к индийским пользователям, а затем нашли более широкое применение. Google Maps внедрила функцию работы в автономном режиме для районов с ограниченным доступом в интернет, а Netflix представил план, доступный только через мобильные устройства, который с тех пор был принят в 78 странах. Uber тестировал оплату наличными в Хайдарабаде, прежде чем расширить этот вариант на другие рынки.

Рой полагает, что голосовой ИИ может следовать подобному пути. Например, при звонке для проверки статуса доставки в Бенгалуру клиент может смешать английский с региональным языком, использовать местное произношение адреса и ожидать, что почтовый индекс будет озвучен по цифрам.

Модель, построенная на стандартизированном английском, может испытывать трудности с такими деталями. Рой подчеркнула: «Если клиенту приходится менять манеру речи, чтобы агент смог справиться, или постоянно повторять свой адрес или имя, значит, мы еще не закончили его разработку».

По ее мнению, задача состоит в создании систем, которые учитывают естественную манеру речи людей, а не требуют от клиентов приспосабливаться к технологии.

Естественная речь — лишь одна часть проблемы. Голосовые агенты также должны быстро реагировать и эффективно работать в больших масштабах, когда компании обрабатывают миллионы звонков ежемесячно. Рой сообщила, что полный конвейер голосового агента, включающий распознавание речи, языковую модель и генерацию речи, обычно имеет бюджет отклика в 500 до 800 миллисекунд. Она добавила, что Murf добилась снижения задержки своей модели преобразования текста в речь ниже 100 миллисекунд, включая сетевые задержки.

Для достижения этого компания разработала Falcon 2 — меньшую модель речи, предназначенную для работы на более широком спектре графических процессоров, вместо зависимости от специфического, высокопроизводительного оборудования. Рой отметила, что такой подход помог поддерживать низкую задержку в разных географических регионах, одновременно повышая экономическую эффективность.

Аналогичные инженерные решения могут быть полезны для рынков за пределами Индии, особенно там, где вычислительная инфраструктура ограничена или развертывание голосовых агентов в больших объемах остается дорогим.

Рой также акцентировала внимание на важности ответственного подхода к голосовым данным. Она упомянула, что Murf сотрудничает с более чем 400 актерами голоса по всему миру в рамках долгосрочных партнерств, основанных на роялти, и не клонирует голоса без согласия.

Для клиентов, предъявляющих строгие требования к конфиденциальности, компания предлагает API, которые могут обрабатывать данные без их сохранения, а также локальные развертывания для чувствительных приложений. Центральный тезис Рой заключается в том, что лингвистическое разнообразие и инфраструктурные ограничения Индии не следует рассматривать как второстепенные требования; они могут помочь определить, что именно должен делать голосовой ИИ до того, как он будет готов к широкому внедрению. Как она выразилась: «Индия — это столица спецификаций мира».

Популярное