Неслучайно именно Андрею принадлежала идея автоматизировать процесс. Как говорится, лень есть истинный двигатель прогресса, хотя в случае Андрея, наверное, это была скорее ненависть к кропотливой и очень занудной работе.
Идея родилась, как положено, – на обратной стороне трех картонных подставок под пиво и странице из меню в Mollie’s, что на Рубинштейна.
– У меня давно эта мысль сидит, – сказал Андрей, – ведь это же все цифра, а с ней мы работать умеем. Штука, конечно, непростая, но, если хорошо подумать, вполне реализуемая.
– Давно хотел с нейронками поработать, – поддержал его Сергей. – Ручка есть? – спросил он у друзей.
Ручка нашлась, перевернули картонки, закипела работа. Крупным планом, или, как говорят умные люди, на high level архитектура проекта родилась за один вечер, картонок не хватило, пришлось позаимствовать страницу из меню.
– А как назовем зверя? – спросил Юрка.
– Тут надо что-то такое загадочное, древнее, и про деньги, – предположил Витя.
– Плутос?! – предложил Андрей, немного подумав. – Или Plutus, если латинскими буквами.
– Прикольно, – сказал Сергей, – бог богатства. «Как вы яхту назовете, так она и поплывет», – пропел он. – Предлагаю голосовать.
Название приняли единогласно. Так и родился проект, который подарил им много бессонных ночей, сотни часов напряженной работы и два незабываемых похода. Третий, финальный, они готовили весь последний год учебы.
Плутос – это распределенная система, в ядре которой – несколько нейронных сетей, выполняющих каждая свою задачу. Сергею досталась подсистема, отвечающая за обработку отсканированных документов. Андрей напрочь отказался даже приближаться к этой теме, похоже, на рукописный текст у него сформировалась стойкая аллергия. Сергей назвал свою нейронку «Архивариус».
Большая часть документов была рукописной, так как печатные машинки более-менее вошли в обиход во второй половине девятнадцатого века, а в делопроизводстве в России стали использоваться только с конца девятнадцатого – начала двадцатого. Необходимо было обучить нейронную сеть распознавать витиеватый рукописный шрифт, а потом «переводить» полученный текст на современный язык. Построить такую систему их командой было, конечно же, нереально, требовалось проделать колоссальный объем работы. Но так как по этому пути прошел уже не один инженер, получилось найти необходимые массивы обучающих данных по оптическому распознаванию символов рукописного текста. Конечно, не бесплатно, стоило это удовольствие серьезных денег, но это был прорыв в работе. Не так сложна нейронная сеть, как поиск данных для ее обучения.