Победитель Kaggle создал офлайн-ассистент для слепых на Gemma 3n с камерой на груди

Социальный ИИ: когда технологии меняют жизни

В мире, где искусственный интеллект часто ассоциируется с коммерческими продуктами и развлечениями, появляются проекты, напоминающие о настоящем предназначении технологий. Один из таких проектов — офлайн-ассистент для слепых, созданный победителем Kaggle на базе open-source модели Gemma 3n. Это не просто технический эксперимент, а полноценное решение, способное значительно улучшить качество жизни людей с нарушениями зрения.

Техническая архитектура: что внутри ассистента

Система построена на нескольких ключевых компонентах, каждый из которых играет важную роль в создании бесшовного пользовательского опыта:

• Gemma 3n — open-source языковая модель от Google, оптимизированная для работы на edge-устройствах
• Камера на груди — обеспечивает естественный угол обзора, аналогичный человеческому
• MediaPipe — фреймворк для обработки мультимодальных данных (видео, аудио)
• 8BitDo контроллер — для тактильного управления системой
• Локальный синтез речи — преобразование текстовых ответов в аудио

Ключевые возможности ассистента

1Описание окружения в реальном времени

Система анализирует видео с камеры и описывает пользователю, что находится перед ним: препятствия, люди, объекты, текст на вывесках. MediaPipe обеспечивает стабильное обнаружение объектов даже при движении.

2Ответы на контекстные вопросы

Пользователь может задавать вопросы об окружении: "Что за магазин слева?", "Сколько людей в комнате?", "Есть ли свободные столики?". Gemma 3n обрабатывает запрос и генерирует осмысленный ответ на основе визуального контекста.

3Навигационная помощь

Ассистент помогает ориентироваться в пространстве, предупреждая о ступеньках, дверях, изменении поверхности под ногами. Это особенно важно в незнакомой обстановке.

Сравнение с альтернативными решениями

На рынке существуют различные ассистивные технологии, но у проекта есть уникальные преимущества:

В отличие от облачных решений, которые зависят от качества связи и поднимают вопросы конфиденциальности, этот ассистент работает полностью локально. Это напоминает подход, используемый в TensorRT-LLM, где оптимизация для локального выполнения является ключевым преимуществом.

Техническая реализация: код и настройка

Проект использует Python и несколько ключевых библиотек. Вот основной каркас системы:

import cv2
import mediapipe as mp
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import pyttsx3

class BlindAssistant:
    def __init__(self):
        # Инициализация Gemma 3n
        self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/gemma-3n")
        self.model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
            "google/gemma-3n",
            device_map="cpu",
            load_in_8bit=True  # Оптимизация для CPU
        )
        
        # Инициализация MediaPipe
        self.mp_vision = mp.solutions.vision
        self.detector = self.mp_vision.ObjectDetector(
            model_asset_path='object_detector.tflite'
        )
        
        # Инициализация синтеза речи
        self.tts_engine = pyttsx3.init()
        
    def process_frame(self, frame):
        # Обнаружение объектов
        detection_result = self.detector.detect(frame)
        
        # Формирование описания сцены
        scene_description = self.describe_scene(detection_result)
        
        # Генерация ответа на основе контекста
        response = self.generate_response(scene_description)
        
        # Озвучивание ответа
        self.speak(response)
        
    def describe_scene(self, detection_result):
        # Логика формирования текстового описания
        objects = [detection.category_name for detection in detection_result.detections]
        return f"В кадре: {', '.join(objects)}"
        
    def generate_response(self, context):
        prompt = f"Опиши окружение для незрячего человека: {context}"
        inputs = self.tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
        outputs = self.model.generate(**inputs, max_length=100)
        return self.tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
        
    def speak(self, text):
        self.tts_engine.say(text)
        self.tts_engine.runAndWait()

Примеры использования в реальной жизни

Ассистент уже помогает в различных ситуациях:

1. Посещение магазина: "Перед тобой молочный отдел. Слева йогурты, справа молоко. На полке на уровне рук кефир"
2. Переход улицы: "Светофор зеленый для пешеходов. Машин нет. Можно переходить"
3. Поиск предметов: "Твои ключи лежат на столе справа от ноутбука"
4. Чтение документов: "Это счет за коммунальные услуги. Сумма к оплате: 2 345 рублей"

Кому подойдет этот ассистент?

Проект имеет несколько целевых аудиторий:

• Люди с нарушениями зрения — основная целевая группа, для которой создавался ассистент
• Разработчики ассистивных технологий — могут использовать код как основу для своих проектов
• Исследователи ИИ — интересный кейс применения edge-ИИ в социальной сфере
• Образовательные учреждения — для обучения студентов практическому применению ИИ

Как и в случае с стартапами, обучающими ИИ работать с реальной инфраструктурой, этот проект демонстрирует, как технологии могут решать конкретные практические задачи.

Будущее развитие проекта

Создатель ассистента планирует несколько направлений развития:

Заключение: технологии с человеческим лицом

Ассистент для слепых на базе Gemma 3n — это больше чем технический проект. Это доказательство того, что современные ИИ-технологии могут и должны служить социальным целям. Использование open-source компонентов делает решение доступным, а офлайн-работа — приватным и надежным.

Как показывает опыт настройки энтузиазма ChatGPT или создания говорящих AI-аватаров, ключ к успеху — в балансе между технологической сложностью и практической полезностью. Этот проект находит этот баланс, предлагая реальную помощь тем, кто в ней больше всего нуждается.

Будущее ассистивных технологий — за подобными решениями: локальными, приватными, открытыми и ориентированными на реальные потребности людей. И этот ассистент — важный шаг в правильном направлении.