Искусственный интеллект, роботы - применение

[samsony1]

Искусственный интеллект против консерватизма: как ИИ меняет строительную отрасль

Президент НОТИМ, руководитель Комиссии по цифровизации строительной отрасли и ЖКХ Общественного совета при Минстрое России Михаил Викторов выступил с приветственным словом на сессии и отметил, что сегодня критически важно не просто создавать, а активно внедрять в реальный сектор экономики практичные IT-решения. Он подчеркнул:

«Мы видим огромную перспективу в применении передовых разработок – нейросетей и автоматических платформ — для решения самых актуальных задач. Речь идет о тендерных процедурах, их проверке, существенном упрощении формирования смет и ценообразования. В нынешних условиях – это не просто инновация, а насущная необходимость. Наша ключевая задача, как Ассоциации – выявлять такие решения и предлагать как государственному, так и частному сектору, выступая мостом между талантливыми разработчиками, которым зачастую не хватает маркетинговых ресурсов, и рынком, остро нуждающимся в их технологиях».

Модератором сессии выступил Член Правления НОТИМ, председатель Комитета НОТИМ по ГИСОГД и информационному моделированию для устойчивого развития территорий, генеральный директор ООО «Джемс Девелопмент» Алексей Дударев. В своем выступлении он наглядно продемонстрировал, как современные технологии и большие данные решают конкретные практические задачи в девелопменте и градостроительстве. Он привел несколько ярких примеров применения искусственного интеллекта:

«Мы используем искусственный интеллект для автоматизации работы с землей: нейросеть анализирует данные ЕГРН, сопоставляет виды разрешённого использования и выявляет противоречия в правилах землепользования и застройки, что ускоряет процессы трансформации территории и снимает риски. Кроме того, ИИ обрабатывает данные о передвижении населения, помогая коммерческим компаниям выбирать оптимальные площадки для открытия объектов. Компьютерное зрение решает парковочные проблемы, анализируя плотность распределения транспорта. А оценка эмоционального фона фотографий с территорий создает цифровой след их востребованности, что помогает оценить качество благоустройства и даже ложится в основу моделей оценки стоимости».

Главный итог сессии – консенсус в том, что искусственный интеллект в строительстве созрел для перехода из стадии экспериментов в стадию повсеместного внедрения. Технологии уже сегодня готовы решать прикладные задачи: от проверки нормативов и проектирования КРТ до анализа больших данных и прогнозирования экономики проектов. Основной вызов теперь лежит не в плоскости технологий, а в сфере преодоления отраслевого консерватизма и выстраивания эффективного диалога между разработчиками, бизнесом и государством. Как показали выступления, тот, кто сможет сделать этот шаг первым, получит не только колоссальную экономию ресурсов, но и решающее конкурентное преимущество на рынке будущего.

источник - здесь

[samsony1]

РЖД испытали голосового робота для диалога с машинистами

Российские железные дороги успешно провели приемочные испытания автоматического комплекса информирования машиниста — АКИМ. Это голосовой робот, разработанный в Научно-исследовательском институте железнодорожного транспорта.

Система использует искусственный интеллект для ведения диалога с машинистом по радиосвязи. Ее ключевая задача — передавать на борт локомотива информацию от цифровой железнодорожной станции.

Особенность комплекса — интеллектуальное распознавание речи на основе нейросетей. Он способен семантически понимать речь, выделяя смысл, а не просто слова, даже в условиях фонового шума в кабине. Робот извлекает ключевые данные, такие как номер поезда, время или команду. Затем логический модуль анализирует запрос и формирует точный ответ в строгом соответствии с утвержденным регламентом переговоров.

источник - здесь

[samsony1]

Более 40% предпринимателей в России используют ИИ в работе

Наиболее распространенной задачей для ИИ является сбор информации и анализ бизнес-процессов — этим занимаются 40% предпринимателей. Далее следуют создание контента (37%) и анализ данных для построения прогнозов (27%). Большинство бизнесменов, 63%, уже делегируют часть задач ИИ или планируют сделать это в ближайшем будущем. Это позволяет сотрудникам быстрее принимать решения и повышает общую эффективность.

Инструменты ИИ используются активно: более трети предпринимателей обращаются к ним несколько раз в неделю, а четверть — ежедневно. Наиболее высокая активность наблюдается в Казани, Санкт-Петербурге, Красноярске, Воронеже и Ростове-на-Дону. Наиболее опытными пользователями считают себя предприниматели из сферы ИТ, общественного питания, образования, маркетинга и автобизнеса. Однако в среднем по регионам предприниматели оценивают свои навыки работы с ИИ довольно низко, отмечая поверхностное знакомство с технологиями.

В экосистеме Городских сервисов Яндекса ИИ уже применяется для помощи бизнесу. Например, в Яндекс Go ИИ помогает отделу продаж готовиться к встречам, сокращая время на подготовку на 20%. На Маркете ИИ-помощник предоставляет продавцам аналитику, прогнозирует динамику продаж и помогает создавать описания товаров. В сервисе Еда доступна ИИ-ретушь фотографий блюд для ресторанов. Также в скором времени в Яндекс Командировках появится ИИ-помощник для организации деловых поездок.

Исследование основано на опросе более 1300 предпринимателей из городов-миллионников.

источник - здесь

[samsony1]

Как технологии GenAI меняют индустрию

Почти 50% крупных российских промышленных компаний готовы использовать генеративный искусственный интеллект в производственных процессах

Strategy Partners, ведущая российская консалтинговая компания, проанализировала использование технологии генеративного ИИ (GenAI) на крупных промышленных предприятиях и сравнила уровень GenAI-зрелости отрасли со сферой электронной коммерции. Эксперты изучили текущие решения и критерии их отбора, ключевые барьеры и драйверы внедрения, а также спрогнозировали сценарии развития применения GenAI на горизонте 2026–2027 гг.

Большинство крупных промышленных компаний в России находятся на экспериментальном уровне внедрения GenAI, реализуя единичные инициативы без системного подхода. В основном технологии генеративного ИИ рассматриваются как полезный инструмент для решения точечных задач, а не как рычаг для достижения стратегических целей бизнеса.

Отрасли ориентируются на критерии при выборе GenAI:

- безопасность данных;
- возможность размещения on-premise;
- совместимость с корпоративной ИТ-средой;
- кастомизация под отраслевые задачи;
- стоимость владения и другие.

источник - здесь

[samsony1]

Создатель ChatGPT обещает убыток в $14 миллиардов за год. Прибыль будет не скоро

В 2026 г. OpenAI может зафиксировать чистый убыток около $14 млрд, согласно внутренним документам стартапа. Это примерно в три раза больше прогноза по убыткам в 2025 г. В целом за 2023-2028 г. ИТ-компания планирует показать убыток в районе $44 млрд. При этом уже в 2029 г. OpenAI рассчитывает выйти на прибыль в районе $14 млрд за год.

Согласно внутренним расчетам OpenAI, общие убытки с 2023 по конец 2028 г. составят $44 млрд, после чего ИТ-компания планирует выйти на прибыль в $14 млрд в 2029 г. При этом журналисты The Information отмечают, что нынешние денежные расходы оказались ниже ожиданий — OpenAI потратила около $340 млн в первой половине последнего финансового года (с 1 октября 2024 г. по 30 сентября 2025 г.), хотя объяснения несоответствия с многомиллиардными общими убытками не приводится.

источник - здесь

[samsony1]

ИИ против несчастных случаев на стройке: как предиктивная аналитика распознаёт риски по поведению рабочих

Строительные площадки остаются зоной повышенной опасности, где каждый год фиксируют тысячи инцидентов из-за человеческого фактора — усталости, невнимательности или нарушения правил. Искусственный интеллект с компьютерным зрением меняет подход, прогнозируя чрезвычайные происшествия за минуты до их возникновения, что критично для инженеров ОТиПБ и руководителей объектов. Для государственных инспекторов и страховщиков это инструмент снижения травматизма на 20–40%, соответствующий требованиям Трудового кодекса РФ.

Обзор технологий и пилотных внедрений

Компьютерное зрение анализирует видео с камер или дронов, распознавая позы, траектории и атрибуты (каска, пояс) с точностью 95%, используя нейросети типа YOLO для реального времени. Поясним простыми словами: система отслеживает скорость ходьбы (усталость при >1,5 м/с), расстояние до техники (<2 м — риск) и нарушения (работа без СИЗ), строя модель поведения на данных тысяч часов видео. Предиктивная аналитика добавляет машинное обучение: по паттернам (поворот головы, сутулость) прогнозирует вероятность падения или столкновения с вероятностью 85–90% за 30–60 сек.

Пилотные проекты: на российских объектах (типа «Москва-Сити») системы фиксируют 70% нарушений автоматически, интегрируясь с планами охраны труда по Приказу Минтруда №771н.
За рубежом: в Китае и США на стройках Skanska ИИ снижает инциденты на 35%, анализируя 50 параметров поведения.

Нормативная рамка формируется: типовые инструкции по охране труда в строительстве (2023) требуют оценки рисков, включая цифровизацию; ГОСТ Р 12.0.007-2020 по СУОТ рекомендует автоматизированный мониторинг. Минтруд в планах на 2026 год акцентирует профилактику через данные, без специального ГОСТа по ИИ, но с методрекомендациями по цифровизации.

Практическое применение и рекомендации

На стройках внедряют системы по этапам: установка камер с ИИ-модулями (локально для конфиденциальности), обучение на локальных данных, интеграция с оповещателями (сиренами, SMS). Для специалистов ОТиПБ это автоматизирует журналы рисков, сокращая проверки на 50%; руководители получают дашборды с прогнозами для корректировки графиков. Страховщики используют аналитику для снижения тарифов на 15% при нулевом травматизме.

источник - здесь

[samsony1]

Грандиозный провал Apple. Знаменитый ассистент Siri будет отключен навсегда

Компания Apple в самом скором будущем может отказаться от фирменного голосового помощника Siri в своих устройствах, пишет Bloomberg. Он существует с 2011 г. и сильно отстает от подавляющего большинства конкурентов по числу возможностей и качеству работы, в том числе и от вышедшей в 2018 г. российской «Алисы».

По информации издания, Siri осталось «жить» в системах Apple меньше года – в грядущих платформах iOS 27 для смартфонов, iPadOS 27 для планшетов и macOS 27 для ПК и ноутбуков ее, вероятно, не будет. Все три ОС Apple покажет на WWDC 2026 в июне 2026 г., а выйдут они осенью 2026 г.

Как пишет Bloomberg, заменой Siri станет полноценный чат-бот с предварительным названием Campos. Его Apple создает вовсе не самостоятельно – это ее совместное с интернет-гигантом Google детище, построенное на базе нейросети Gemini. Как сообщал CNews, в конце 2025 г. появилась информация о работе корпораций в этом направлении, а в январе 2026 г. Apple подтвердила ее. За пользование Gemini Apple будет выплачивать Google по $1 млрд в год.

Подсмотреть у Microsoft

Campos станет не просто заменой Siri, а альтернативой аналогичным решениям в других операционных системах, в частности, в Windows. Более того, Apple идет по примерно тому же пути, что и Microsoft.

Ранее в ОС Microsoft был ассистент Cortana, который не умел почти ничего по сравнению с конкурирующими решениями. В 2021 г. Microsoft выпустила ИИ-помощника Copilot, который поначалу был доступен только для программистов – в его основе нейросети компании OpenAI, которую Microsoft щедро снабжает деньгами. В августе 2023 г. Copilot заменил Cortana в Windows.

Новый ассистент Campos, как и Copilot, получит глубокую интеграцию в операционную систему, вплоть до того, что он будет «видеть», что в данный момент выводится на экран, включая содержимое открытых окон. У него будет доступ к настройкам системы и пользовательским данным, а также он сможет генерировать изображения и делать все, что делают современные чат-боты.

источник - здесь

[samsony1]

В России создана система управления роботом сигналами головного мозга

Ученые Новосибирском государственном техническом университете НЭТИ (НГТУ НЭТИ) занимаются совершенствованием интерфейса «мозг - компьютер», который будет учитывать индивидуальные особенности пользователей, сообщили представители вуза на его сайте.

Уже разработан программно-аппаратный комплекс, который регистрирует сигналы с гарнитуры, анализирует реакции мозга пользователя, составляет его «персональный профиль», распознает команды в реальном времени и передает их для управления роботом или другим устройством.

Более эффективный интерфейс «мозг - компьютер» найдет применение в таких областях, как нейрореабилитация, ассистивные устройства, умная домашняя среда, игровая индустрия.

«Реакции каждого человека уникальны. Цель моей работы заключалась в том, чтобы придумать метод, который бы их учитывал. Мы подбираем для каждого пользователя набор из наиболее "отзывчивых" частот, на которые его мозг дает самый сильный и стабильный сигнал. Это значительно повышает скорость, точность и надежность управления», — сказал старший преподаватель кафедры систем сбора и обработки данных НГТУ НЭТИ Алексей Козин.

источник - здесь

[samsony1]

Генеративный ИИ начали использовать в России для проверки медицинской документации

В российской медицине внедрён новый сервис на основе генеративного искусственного интеллекта, который помогает автоматизировать проверку качества медицинских документов. Решение предназначено для оценки электронных медицинских записей ещё до того, как они будут подписаны врачом и сохранены в системе, что позволяет оперативно выявлять и исправлять ошибки в тексте.

Новый инструмент анализирует записи на предмет неправильного заполнения, логических несоответствий, нестандартных сокращений и других нарушений требований к документам. Он может сравнивать между собой разные фрагменты, следить за внутренней непротиворечивостью данных и подсказывать, где требуется доработка, что особенно полезно для подготовки к внешним проверкам и аудитам.

Помимо проверки фактических ошибок, сервис облегчает задачу врачей и администраторов, уменьшая время, которое они тратят на рутинную работу с бумажной и электронной документацией. Такая автоматизация восходит к более широким тенденциям внедрения ИИ в здравоохранении, когда алгоритмы помогают обрабатывать большие объёмы данных, освобождая специалистов для приёма пациентов и принятия клинических решений.

источник - здесь

[samsony1]

В Петербурге 80 тысяч камер видеонаблюдения оснастят модулем ИИ

Система видеонаблюдения «Безопасный город» в Санкт-Петербурге будет существенно модернизирована: более 80 тысяч камер планируется дооснастить модулем ИИ уже в этом году. Об этом сообщила пресс-служба администрации города.

С 2024 года государственная административно-техническая инспекция (ГАТИ) уже ведёт работу по подключению камер к нейросетевому комплексу «Городовой». В настоящее время 20 тысяч камер в четырёх центральных районах автоматически выявляют различные нарушения: от переполненных контейнеров и разбросанного мусора до неубранного снега, ям на асфальте и несанкционированных надписей.

Нейросеть 24 часа в сутки автоматически анализирует видеопоток с камер, выявляет эти нарушения и отправляет ответственному за уборку сообщение с фотографией недочета и сроком на его устранение. А после сама проверяет задание: после устранения событие пропадает с карты.

Если нарушение не устраняется в срок, информация передаётся инспекторам для дальнейших действий. Расширение системы на все районы города осуществляется по поручению вице-губернатора Евгения Разумишкина совместно с Комитетом по информатизации и связи. Это позволит создать единую автоматизированную систему контроля за городским благоустройством.

источник - здесь

[samsony1]

В 2025–2026 годах искусственный интеллект (ИИ) становится неотъемлемой частью строительных площадок, помогая автоматизировать мониторинг прогресса работ и обеспечивать безопасность. По данным международных исследований, внедрение ИИ снижает простои на 15–30%, сокращает травматизм до 30% и повышает производительность труда на 20%. В России компании вроде ГК ПИК и Росатома уже используют ИИ для анализа данных с камер и датчиков, интегрируя его с ТИМ (BIM) и ФГИС ЦС. Это позволяет в реальном времени отслеживать выполнение планов, выявлять риски и оптимизировать ресурсы.

Мониторинг прогресса строительства с помощью ИИ

ИИ анализирует видео с камер и дронов, сравнивая реальное состояние объекта с BIM-моделью и графиком работ.

Автоматическое отслеживание: Системы вроде Buildots (Израиль) или российских аналогов фиксируют отклонения от плана, уменьшая простои на 15%.
Дроны и камеры: Беспилотники с ИИ проводят аэросъёмку, измеряя объёмы работ, высоту конструкций и прогресс в реальном времени.
Прогнозирование задержек: Алгоритмы анализируют данные о поставках, погоде и ресурсах, предупреждая о рисках заранее.

Обеспечение безопасности на стройплощадке

ИИ с компьютерным зрением (computer vision) анализирует видео в реальном времени, выявляя нарушения.

Контроль СИЗ: Камеры фиксируют отсутствие касок, жилетов или перчаток, отправляя мгновенные уведомления.
Выявление рисков: Алгоритмы обнаруживают опасные зоны, падения, несанкционированный доступ или неправильную работу техники.
Предиктивная аналитика: ИИ прогнозирует инциденты на основе данных о поведении и условиях (вибрация, температура).

В России видеоаналитика на базе ИИ (например, от Сбер Бизнес Софт) мониторит соблюдение ТБ, проникновения и использование СИЗ. Кейсы показывают снижение травматизма на 20–30%.

источник - здесь

[samsony1]

ПИШ ЛЭТИ запустила программу подготовки инженеров‑разработчиков промышленных роботов

Сегодня робототехника является одним из передовых исследовательских направлений, которые открывают большие возможности для повышения автоматизации и производительности труда в самых разных отраслях экономики России – от промышленности и сельского хозяйства до освоения космоса и доставки грузов.

В целях активизации внедрения роботов в различные сферы экономики Правительство России запустило национальный проект «Средства производства и автоматизации» – это масштабная государственная программа, направленная на достижение технологического суверенитета через развитие станкостроения, промышленной робототехники, производства литейного и термического оборудования, а также подготовку кадров для этих отраслей с целью повышения эффективности, конкурентоспособности и независимости российской промышленности к 2030 году, включая увеличение плотности роботизации до 145 роботов на 10 тыс. работников.

В первом семестре рассматриваются вопросы нижнего уровня систем автоматизации, на котором осуществляется сбор данных, их обработка и управление исполнительными механизмами: измерения в промышленной автоматике, исполнительные механизмы в системах промышленной автоматики, системы промышленной автоматизации на базе программируемых логических контроллеров.
Во втором семестре рассматриваются вопросы уровня оборудования: системы промышленной автоматизации на базе программируемых логических контроллеров, техническое зрение в системах промышленной автоматики, автономные мобильные платформы, коллаборативная промышленная робототехника (включая практические занятия с использованием реальных промышленных роботов).
В третьем семестре осваивается верхний уровень, на котором решаются вопросы планирования, сопровождения и оптимизации: автоматизированное проектирование и цифровые двойники, системы планирования и управления процессами производства, промышленные исследования и анализ данных. Для интеграции и закрепления полученных знаний и компетенций каждый студент выполняет междисциплинарный проект, требующий знаний всего курса.

источник - здесь

[samsony1]

Какие профессии с зарплатой до 345 тыс руб появились в России благодаря ИИ

ML-инженер (специалист по машинному обучению) разрабатывает и улучшает алгоритмы, обучает и проверяет модели. Зарплаты обычно находятся в диапазоне от 184 до 345 тысяч рублей.

AI-тренер обучает нейросети правильно отвечать на запросы людей. Он проверяет факты, пишет примеры правильных ответов и часто работает в конкретной области — например, в медицине, праве или программировании. Средняя зарплата — около 104 тысяч рублей.

Prompt-инженер умеет формулировать запросы к нейросетям так, чтобы получать качественные ответы. Такие специалисты зарабатывают в среднем от 60 до 90 тысяч рублей.

«Нейрокреатор» создает изображения и видео с помощью ИИ и дорабатывает их. Зарплаты здесь сильно различаются — от 30 до 100 тысяч рублей.

AI-инженер разрабатывает и поддерживает ИИ-системы под задачи бизнеса. Средний доход — около 220 тысяч рублей.

Архитектор AI-решений отвечает за общую структуру ИИ-платформ. Его доход обычно составляет 100−150 тысяч рублей.

ИИ-фасилитатор помогает командам внедрять нейросети в работу, обучает сотрудников и подбирает подходящие инструменты. Зарплаты — от 100 до 170 тысяч рублей.

источник - здесь

[samsony1]

На заводе «Янтарь» запустили тесты экзоскелетов для рабочих «Легкая рука»

На заводе тестируют три модели экзоскелетов — «Легкая рука», «Базовый» и «Сила». Проект направлен на повышение производственной эффективности и снижение рисков профессиональных заболеваний. В ближайшее время планируется завершить первую фазу испытаний. После этого будет собран детальный отзыв от самих рабочих по соответствиям заявленных характеристик.

Модель «Легкая рука» предназначена для работы в неудобных позах и позволяет снизить нагрузку до 30%. Экзоскелет «Базовый» используется в механообрабатывающем цехе и поддерживает позвоночник при длительной работе стоя, снижая утомляемость. Модель «Сила» применяется при подъеме и переносе грузов, равномерно распределяя нагрузку на организм.

источник - здесь

[samsony1]

Китайцы показали самого быстрого из человекообразных роботов. Видео

Чжэцзянский международный научно-технический центр в Ханчжоу (Китай) создал гуманоидного робота Bolt, который способен развивать при беге пиковую скорость до 10 м/с, сообщил CGTN.

Bolt был спроектирован по подобию человеческих пропорций. Его рост — 175 см, вес — 75 кг.

Имя робота — отсылка к легкоатлету Усейну Болту, чей мировой рекорд на дистанции 100 м (9,58 секунды) до сих пор остается непревзойденным.

источник - здесь