Obecnie, wraz z postępem technologicznym w siedmiu etapach, dziedzina uczenia się maszynowego jest bardziej istotna niż kiedykolwiek. Bez szkolenia maszynowego nie bylibyśmy w stanie odblokować naszych telefonów za pomocą głosu lub wyglądu rzucanego na urządzenie. Właśnie nad tym ostatnim zagadnieniem pracują pracownicy VisionLabs - firmy wchodzącej w skład centrum innowacji Skolkovo. Ich głównym zadaniem jest tworzenie produktów, które wiążą się z rozpoznawaniem twarzy. W chwili obecnej firma ma dwa duże projekty: Luna Platform i Luna SDK. Ale o wszystkim w porządku. Platforma Luna to system zarządzania danymi biometrycznymi. Z jego pomocą można rozwiązywać różne zadania: np. identyfikować pracowników biura lub rozpoznawać klientów banku. System ten jest w stanie wykrywać twarze, przechowywać je w bazie danych, grupować, identyfikować różne cechy (np. płeć, wiek czy nastrój) i porównywać ze sobą.

Z usług firmy korzystają już poważne przedsiębiorstwa, w tym Tinkoff Bank i Sberbank: każdy z tych banków wdraża technologię rozpoznawania twarzy w swoich bankomatach. Również we współpracy z VisionLab." w Rosji istnieje pierwsza usługa, która umożliwia płacenie autoportretem (selfi). Ponadto, w kwietniu ubiegłego roku Visa wprowadziła do publicznej wiadomości technologię płatności, w której człowiek nie potrzebuje już nawet telefonu - tylko twarz i odpowiedni terminal do płatności. Wydaje się, że bardzo szybko, dzięki nauce maszynowej w ogóle i wysiłkom VisionLabs w szczególności, nie tylko świat gotówki, ale także karty kredytowe mogą latać. Przy okazji, firma ma kolejny produkt o nazwie Luna SDK. Jest to system rozpoznawania i analizy twarzy, który może pracować na różnych systemach operacyjnych. Luna SDK zawiera kilka modułów, z których każdy jest odpowiedzialny za konkretny zestaw zadań.

Jeden z nich zawiera funkcje rozpoznawania twarzy, a drugi pozwala odróżnić prawdziwą twarz danej osoby od zdjęcia lub filmu wideo, dzięki czemu napastnicy nie mogą oszukać systemu poprzez wsunięcie komuś zdjęcia lub filmu. Technologie wykorzystywane przez VisionLabs mają najszerszy zakres zastosowań: na przykład, mogą być wykorzystywane do wsiadania pasażerów do pociągu lub samolotu, do kontroli dostępu, odprawy online itd. Jednym z wielu możliwych scenariuszy zastosowania VisionLabs jest ochrona pojazdów przed kradzieżą, gdy dostęp do pojazdu jest możliwy tylko w przypadku zgodności danych biometrycznych. Również technologia rozpoznawania twarzy doskonale wpisuje się w ideę inteligentnego miasta, w którym wszystko jest wypełnione sieciami neuronowymi. Przykładowo, można by ją wykorzystać do znacznie szybszego zatrzymywania podejrzanych i znacznie skuteczniejszego sprawdzania alibi. Rozwiązania VisionLabs mogą być również korzystne dla sprzedawców detalicznych, którzy muszą mieć do czynienia z dużą grupą odbiorców.