Искусственный интеллект, роботы - применение

[samsony1]

Китайская Unitree показала, как человекоподобный робот собирает детали для своих собратьев

Исторически вектор промышленной роботизации был направлен на использование узкоспециализированных роботов преимущественно стационарного размещения, но в последние годы он начал меняться в сторону их «очеловечивания». Китайская Unitree показала, как человекоподобный робот G1 под управлением новой модели UnifoLM-X1-0 на предприятии компании собирает компоненты для аналогичных роботов.

Как гласит аннотация к опубликованному Unitree видео, оно не сгенерировано при помощи нейросетей, являясь реальной видеосъёмкой, лишь ускоренной в два раза. По сути, последняя модификация призвана сгладить неизбежную медлительность современных человекоподобных роботов. Их использование на производстве всё чаще оправдывают тем, что роботы такой компоновки быстрее перенастраиваются под выполнение широкого спектра задач. Им лишь необходимо обновить программное обеспечение и снабдить их минимальной технологической оснасткой для выполнения новых операций.

На видео Unitree человекоподобный робот G1, оснащённый примитивными захватами вместо кистей, осуществляет сборку неких узлов аналогичных роботов, хотя ему под силу далеко не все требуемые для получения готового изделия операции. Часть ролика демонстрирует операцию сортировки деталей с перекладыванием их с поддона со свободным расположением в ящик с ячейками. Когда человек вмешивается в процесс и возвращает уже переложенную роботом деталь на произвольное место поддона, тот обнаруживает её и повторно складывает в ящик. Для Unitree модель робота G1 является самой массовой среди человекоподобных — в прошлом году их было продано более 5500 штук.

источник - здесь

[samsony1]

Платформа Pyrus представила встроенные ИИ-инструменты для автоматизации бизнес-процессов

Решения ускоряют работу с корпоративной информацией и автоматизируют повторяющиеся операции в бизнес-процессах, оставаясь внутри единого рабочего пространства Pyrus. Инструменты настраиваются без программирования и уже доступны пользователям платформы.

По данным исследования «Искусственный интеллект в России — 2025: тренды и перспективы», 71% крупных российских компаний используют генеративный ИИ хотя бы в одной функции. 78% компаний отмечают экономический эффект от внедрения ИИ; чаще всего он связан со снижением операционных затрат, а рост выручки за счёт новых сервисов и продуктов фиксируют 25% компаний.

В микро-и малом бизнесе ИИ тоже становится практическим инструментом, но барьеры внедрения остаются ощутимыми. В исследовании проекта ПРИМ ФОМ (совместно со Сбером и Минэкономразвития России) 57% предпринимателей сообщили, что использовали ИИ в работе за последний год. При этом две трети опрошенных (66%) отмечают потребность в помощи, чтобы применять ИИ эффективнее — чаще всего в выборе подходящих инструментов (30%), во внедрении и технической поддержке (25%), а также в освоении практик формулирования запросов (24%).

ИИ-ассистент работает прямо внутри Pyrus — в том месте, где сотрудники ведут рабочие обсуждения, согласуют документы и фиксируют решения. Он помогает быстрее ориентироваться в корпоративной информации и готовить рабочие ответы. Например, ассистент может: находить нужные сведения в накопленных рабочих материалах компании — переписке, задачах, регламентах и документах; структурировать информацию: делать краткие резюме обсуждений и статей базы знаний; помогать в работе с документами: анализировать, сопоставлять версии и выделять ключевые изменения; переводить аудио в текст: например, фиксировать итоги встреч и звонков и превращать их в понятные договоренности и следующие шаги; упрощать организационные действия: помогать найти ответственного, собрать контекст по теме и не потерять важное — через напоминания и структурирование.

ИИ-боты автоматизируют рутинные операции внутри процессов — там, где обычно требуется много однотипных действий и контроля. Их можно настроить без кода: достаточно описать сценарий обычным языком, как при постановке задачи коллеге.

Например, ИИ-боты могут: обрабатывать входящие обращения (из мессенджеров, почты, форм, заявок): понять тему, классифицировать и направить в нужный маршрут; выполнять первичную обработку материалов: извлекать ключевые данные из документов и аудио, готовить выжимку, отмечать важные фрагменты; автоматически заполнять и проверять данные в карточке заявки/задачи, чтобы уменьшить ошибки и возвраты на доработку; переводить процесс на следующий этап: менять статус и назначать участников; формировать ответ клиенту или сотруднику на основе корпоративных знаний и регламентов.

источник - здесь

[samsony1]

Южный Урал стал одним из ключевых центров робототехники в России

В 2025 году на базе ЮУрГУ был создан Центр развития робототехники, который является одним из центров-спутников в федеральной сети с головным офисом в университете «Иннополис».

Миссия Центра заключается в интеграции промышленных робототехнических комплексов (РТК) в реальное производство, разработке новых технологических решений и подготовке высококвалифицированных кадров для рынка разработчиков и интеграторов РТК.

В Челябинской области уже работает 755 робототехнических комплексов, а в 2024 году в Челябинске запустили первое в России серийное производство промышленных манипуляторов. Еще 30 компаний заявили о планах по роботизации в 2025 году.

источник - здесь

[samsony1]

7 направлений, где ИИ уже применяется, и примеры отечественных решений

Главные тренды российского рынка ниже:
1. Моделирование до начала стройки — ИИ оценивает, как новый объект повлияет на транспорт, экологию и жителей района в целом.
2. Генеративное проектирование и проверка документов. Алгоритмы создают планировки (например, для реновации) и автоматически проверяют документацию на соответствие нормативам.
3. Единая цифровая среда для всех участников стройки — это платформы, где заказчик, подрядчики и регуляторы работают в общем информационном поле.
4. Умная стройплощадка. Уже многие застройщики используют компьютерное зрение — оно помогает следить за безопасностью (детектирует каски и опасные зоны), контролировать прогресс, считать рабочие циклы техники.
5. Предиктивное управление зданиями и городом с помощью цифровых двойников, умных домов, систем прогнозного обслуживания.
6. Оптимизация поставок и закупок. ИИ анализирует предложения поставщиков, прогнозирует цены, отслеживает сроки поставок и предотвращает их срывы.
7. Устойчивое и человекоориентированное строительство. «Зеленый ИИ» помогает снижать углеродный след, а алгоритмы проектируют пространства под реальные потребности людей.

Источник: здесь

[samsony1]

2026: В Белоруссии насчитывается 13 промышленных роботов на 10 тыс. работников

К концу пятилетки (2026–2030 годы) власти Белоруссии намерены увеличить уровень роботизации промышленности с 13 до 100 ед. на 10 тыс. работников.

Целевой показатель должен повыситься почти в 8 раз. Эту задачу озвучил первый замминистра экономики Белоруссии Иван Вежновец в эфире телеканала «Первый информационный» 19 февраля 2026 года.

Наиболее перспективными отраслями для внедрения роботов в Белоруссии определены машиностроение, станкостроение и отдельные сегменты легкой промышленности. По словам Ивана Вежновца, исходя из накопленного опыта, роботизация эффективна на операциях, носящих стандартизированный и массовый характер: сварка, покраска, высокоточные работы.

[samsony1]

ИИ становится массовой практикой для российского бизнеса

UserGate, российский разработчик решений в области информационной безопасности, изучил масштабы внедрения ИИ-инструментов и барьеры, сдерживающие их распространение. Компания провела аналитическое исследование в январе 2026 года. В опросе приняли участие 335 топ-менеджеров российских компаний с выручкой не менее 100 млн рублей в год.

В результате были получены данные, подтверждающие, что подавляющее большинство российских компаний уже внедрило инструменты на базе ИИ в бизнес-процессы либо планирует сделать это в ближайшее время.

В 97% компаний, где работают респонденты, уже используют решения на основе ИИ, проводят пилотные проекты либо собираются приступить к внедрению в обозримом будущем. Наиболее частотные сценарии применения связаны с генерацией отчетов и аналитики (42%), оптимизацией сетевой инфраструктуры (38%), анализом больших массивов логов (37%), ускорением расследований инцидентов (35%) и повышением эффективности Help Desk-служб (32). Это говорит о том, что ИИ чаще всего используется для повышения операционной эффективности и усиления функций безопасности.

источник - здесь

[samsony1]

Регионы предложили более 430 сценариев применения ИИ в работе ведомств и учреждений

Чаще всего нейросети внедряют в сферы здравоохранения, госуправления и безопасности, сообщили в Правительстве.

Масштабное внедрение ИИ в России требует активного включения регионов в этот процесс. Сегодня большинство из них уже применяют технологию. Учитывая высокую эффективность технологии, Правительство стимулирует регионы и ведомства внедрять ИИ в ключевые направления работы. Мы не только устанавливаем требования, но и помогаем регионам обмениваться практиками. Именно для этого работают портал "Цифровой регион" и Центр развития ИИ при Правительстве, который занимается отбором и тиражированием лучших практик. Самое главное, что регионы внедряют ИИ не для галочки, а действительно отмечают результат его применения: повышение удовлетворенности граждан, уровня безопасности, сокращение времени обработки запросов граждан.

Лидерами по внедрению ИИ стали Московская, Сахалинская, Челябинская и Новосибирская области, а также ЯНАО. На Ямале, например, искусственный интеллект используют для обеспечения общественного порядка. Он интегрирован в систему видеонаблюдения и фиксирует признаки вандализма, агрессивного поведения и длительного пребывания человека без движения. Благодаря этому случаи курения и распития спиртных напитков на теплых остановках снизились на 35%, количество жалоб населения — на 50%. А в Челябинской области ИИ анализирует интенсивность дорожного движения и помогает автомобилистам проводить меньше времени в пробках.

Источник: здесь

[samsony1]

ЦОД для ИИ впервые разместят на плавучих платформах с ветрогенераторами

Компания Aikido Technologies создала платформу AO60DC, объединяющую в одной конструкции плавучую ветряную турбину, аккумуляторные батареи и непосредственно вычислительные мощности для ИИ. Это первая в мире попытка разместить дата-центры прямо в море на базе офшорных ветрогенераторов.

Идея заключается в том, чтобы решить две главные проблемы современных центров обработки данных: огромное потребление электроэнергии и необходимость в больших объемах пресной воды для охлаждения серверов. Поскольку графические процессоры для ИИ потребляют много энергии и выделяют много тепла, традиционные дата-центры создают серьезную нагрузку на энергосети и водные ресурсы регионов, где они строятся. Размещение платформ в открытом море позволяет напрямую использовать вырабатываемую ветряными турбинами возобновляемую энергию, а океан становится естественным и неограниченным теплоносителем, заменяя системы водяного охлаждения.

Каждая платформа AO60DC способна поддерживать 10–12 мегаватт вычислительных мощностей для ИИ и оснащается турбиной мощностью 15–18 мегаватт, а также дополнительным аккумуляторным блоком для накопления энергии. Конструкция предусматривает размещение серверных залов и оборудования турбины в едином стальном корпусе, что снижает капитальные и эксплуатационные затраты. Благодаря собственной технологии «плоской» сборки полупогружной платформы монтаж ускоряется в 10 раз по сравнению с традиционными морскими сооружениями. Кроме того, предусмотрена возможность подзарядки аккумуляторов от береговой сети в периоды низкой нагрузки для сглаживания пиков потребления.

источник - здесь

[samsony1]

В портфель ГК ИНФАРС добавлена HR-платформа Нейропоиск— система для автоматизации полного цикла подбора персонала.

NeiroPoisk — российская HR-платформа для автоматизации полного цикла подбора персонала. Решение объединяет публикацию вакансий, поиск и оценку кандидатов с применением ИИ, коммуникацию, проверку благонадежности, КЭДО (кадровый электронный документооборот) и аналитику в единой системе.

Что позволяет делать Нейропоиск
Платформа автоматизирует ключевые этапы работы HR-службы:

1. формирование и согласование заявок на подбор персонала
2. публикацию вакансий и управление откликами
3. холодный поиск кандидатов по расписанию
4. интеллектуальный анализ и ранжирование резюме с применением ИИ
5. коммуникацию с кандидатами в едином интерфейсе
6. организацию и сопровождение собеседований
7. формирование офферов и запуск кадрового электронного документооборота (КЭДО)
8. контроль показателей подбора с помощью аналитических инструментов

Система интегрируется с популярными job-площадками (HH, Авито и другими сервисами), а также с корпоративными системами — 1С, BI-платформами и внутренней ИТ-инфраструктурой компаний.

источник - здесь

[samsony1]

Vitro AIR

ИИ-агенты для проектирования и строительства

Платформа для создания, отладки и развертывания ИИ-агентов, предназначенных для решения задач управления данными строительных проектов и поддержки принятия решений в реальном времени.

Платформа поставляется с отраслевыми шаблонами, работает с вашими LLM (в облаке или on-premise) и интегрируется с Vitro-CAD «из коробки». Первый агент — например, для проверки РД — запускается за 2–3 дня, без сбора данных и найма специалистов. Вы получаете автономного помощника, а не ещё один инструмент, требующий поддержки.

Vitro AIR существенно снижает барьер для внедрения ИИ в компаниях строительной отрасли.

источник - здесь

[samsony1]

ИИ – на стройке, в каске и с генпланом

Обширен и разнообразен выбор технологий, устройств и материалов для современного строительства. Причем как в мире, так и в России.
Установка для автоматической сварки импортозамещена российским аналогом

«Ростех» выпустил электронно-лучевой комплекс для вакуумной сварки с автоматическим поиском сварного стыка. До настоящего времени на рынке были представлены отечественные комплексы, в которых сварка велась в полуавтоматическом режиме. Оператор вручную совмещал луч со стыком в опорных точках для построения необходимой траектории. Полностью автоматические производились только за рубежом.

С помощью электронной пушки комплекс автоматически сканирует свариваемые изделия малым зондовым током, находит на деталях сварной стык, сам управляет сварочным лучом, исключает возможность ошибок, повышает производительность, а также освобождает оператора от выполнения рутинных операций.

В Нижегородской области ИИ проектирует жилье

Более 25 тыс. кв. м жилья спроектировали с помощью нейросетей в регионе в 2025 году. Оно будет построено на территории деревни Ольгино. В дальнейшем планируется спроектировать еще более 325 тыс. кв. м жилья. Уже получено разрешение на строительство трех домов.

Компания «Специализированный застройщик Нижегородской области „Дирекция по строительству“» разработала и внедрила собственный стандарт информационного моделирования.

Ключевой элемент цифровизации: разработка и внедрение централизованного хранилища всей информации о проекте на каждом этапе - от создания эскиза до сдачи готового объекта.

Российская нейросеть научилась искать дефекты металла

В Новосибирском государственном техническом университете разработали интеллектуальную систему контроля качества стальных изделий.

Технология автоматически находит трещины, вмятины и пятна коррозии на стальной поверхности по фото с обычной камеры. Она эффективно работает при небольшом количестве примеров для обучения, выгодна для предприятий, где сбор тысяч примеров брака затруднен или экономически невыгоден. Для анализа достаточно несколько фото каждого типа дефекта, даже если они сняты при плохом освещении и в разном масштабе. Точность обнаружения дефектов - более 87%; способна выявлять ранние следы износа оборудования, может повысить надежность производственных линий на предприятиях.

В Москве испытают 3D-печать бетоном в метростроении

Московский инновационный кластер и холдинг «Мосинжпроект» запустят в опытную эксплуатацию 3D-принтер CemANT на строящейся станции «Рублево-Архангельское» одноименной линии Московского метрополитена. Это позволит оценить возможности технологии и оборудования.

В случае успеха рассматривается возможность масштабирования строительных аддитивных технологий с применением в других инфраструктурных проектах.

Строительный 3D-принтер CemANT готовит бетонную смесь непосредственно в точке укладки, исключая необходимость в громоздких бетономешалках и насосах. Еще позволяет подавать сухую смесь с удаленного расстояния, позволяет использовать специализированные присадки, например, для ускорения схватывания или повышения огнеупорности. Разработан он нижегородской компанией Parc3D, летом 2025 г. стал лауреатом международной премии BRICS Solutions Award.

Опытная эксплуатация продлится до апреля 2026 г. и будет направлена на оценку технико-экономической эффективности технологии 3D-печати в условиях крупного инфраструктурного строительства — сроков выполнения работ, качества и эксплуатационных характеристик конструкций, влияния на себестоимость и логистику.

В Петербурге ученые будут точнее обучать ИИ для «Умного города»

В университете «ЛЭТИ» нашли безопасный для конфиденциальности граждан способ тренировать нейросети, используемые в городских системах. Ожидается, что ИИ, встроенный в проект «Умный город», будет учиться безопаснее, качественнее и устойчивее.

Теперь каждое устройство локально сможет обучать искусственный интеллект на своих данных. Таким образом на сервер будут попадать только обновления параметров нейросети.

Модернизированный алгоритм помогает нейросетям обрабатывать данные с разным распределением и адаптироваться к их локальным особенностям более плавно и надежно.

Также создан новый метод генерации наборов данных, что позволяет ИИ создавать реалистичные сценарии для тестирования систем федеративного обучения.

Создана российская цифровая платформа для мониторинга строительных объектов

Платформа определяет положение элементов внутри зданий с погрешностью до 10 см, использует только компьютерное зрение и обычные камеры или смартфоны, не использует GPS и лидары, анализирует фото- и видеоматериалы, сравнивая реальный прогресс с утвержденным графиком. Также она фиксирует опережения и задержки, выявляет риски срыва сроков и формирует рекомендации для корректировки.

Все данные доступны на единой панели: процент выполнения работ, динамика продвижения, статус задач и проблемные участки.

Цифровая платформа совместима с популярными инструментами планирования, что позволяет повысить прозрачность процесса, ускорить принятие решений и снизить затраты на строительство.

Запущена российская платформа для применения ИИ-агентов в строительстве

Ее разработала компания Severin Development - решение является первым в стране, которое позволяет полностью охватить и объединить все стадии строительства и всех участников рынка в едином пространстве.

Главная инновация платформы — возможность интегрировать в нее через открытую систему API внешние аналитические инструменты и нейросети. Интегрированные ИИ-агенты могут проводить анализ и давать рекомендации, выявлять ошибки, оптимизировать процессы в режиме реального времени и выполнять другие задачи для строительных компаний. Платформа оснащена собственным ИИ-помощником, который может выполнять такие операции, как определение готовности объекта по фото со стройки или сравнение версий документов и осуществление по ним умного поиска.

Создан российский сканер дорожных дефектов

Его разработали в Череповецком государственном университете. Устройство для автомобилей позволяет автоматически фиксировать ямы и выбоины на дороге.

Сканер сочетает несколько типов датчиков, может собирать информацию на скорости до 60 км/ч, крепится на бампере автомобиля и в режиме реального времени фиксирует дефекты дорожного покрытия с точностью до 1 см. Также он отличает неровности различного характера — например, лежачего полицейского от выбоины или ямы и автоматически определяет координаты дефекта с точностью до 2–2,5 м и отображает на карте.

Сканер может устанавливаться на коммунальный транспорт, такси или автобусы.

Разработка способна в 5 раз ускорить обследование дорог по сравнению с регламентными объездами и ручными замерам и создать цифровой профиль дорожного покрытия, обновляемый в режиме реального времени без участия человека.

В Подмосковье ИИ будет разрабатывать генпланы

Мособлархитектура начала использовать искусственный интеллект при разработке и корректировке генеральных планов муниципалитетов Подмосковья. Это позволит значительно ускорить процесс и повысить его эффективность.

Система на базе больших языковых моделей анализирует и систематизирует текстовые данные, и специализированные модули на основе ИИ обеспечивают визуализацию предложений.

ИИ выполняет не только рутинную работу с массивами текстов, но и визуализацию данных, что позволяет формировать проекты изменений генпланов одним нажатием кнопки. Благодаря этому экономится более 3500 часов рабочего времени в год.

ИИ научился рассчитывать состав бетонных смесей

В Томском государственном архитектурно-строительном университете разработали физико-математическую модель на основе нейросетей, которая рассчитывает оптимальный состав дисперсных компонентов для бетонной смеси.

Нейросеть анализирует данные о плотности, размере частиц песка, цемента, наполнителей и добавок, а также рассчитывает на их основе состав бетона с нужными характеристиками.

Проектирование и изготовление нужной смеси при помощи модели занимает 1 час, в то время как обычный процесс подбора необходимого бетона может растягиваться на годы.

Благодаря разработке удалось получить качественные самоуплотняющиеся мелкозернистые бетоны с меньшим расходом цемента, которые позволяют создавать конструкции сложной геометрии.

«Цифровой бригадир» уже год выявляет нарушения на стройках Подмосковья

Система на основе ИИ наблюдает за ходом строительства различных объектов Московской области. С начала года нейросеть выявила свыше 220 нарушений.

«Цифровой бригадир» подключен к 286 видеокамерам на 272 стройплощадках. Он распознают 22 вида данных, включая количество рабочих на объекте их профессии. Чаще всего проблемы касались отсутствия рабочих и техники на строительной площадке в течение трех и более дней в неделю и отсутствия прогресса в строительстве на протяжении месяца.

Заметив отклонение, «Цифровой бригадир» создает задачу на проверку. Точность его работы составляет 95%.

ИИ может проектировать лесные дороги

В Пермском Политехе обучили нейросеть предсказывать поведение дорог, которые сооружены на слабых грунтах.

Нейросеть училась на сотне компьютерных экспериментов, где моделировались разные варианты дорог и грунтов, включая болотистые почвы и вечную мерзлоту.

По 13 параметрам конструкции модель прогнозирует величину просадки и уровень напряжения дорожного покрытия, позволяет ученым определить, что ключевыми факторами для прочности дороги выступают толщина асфальта и жесткость геосинтетической сетки, демонстрирует стабильную точность прогнозирования на уровне 90,76% при погрешности менее 10%, что полностью соответствует требованиям для практического применения в дорожном строительстве. Также она позволит компаниям быстрее и дешевле создавать на слабых грунтах надежные круглогодичные дороги, снизит себестоимость стройматериалов, бумаги и другой лесной продукции.

В Московском метро тестирую систему контроля падения на пути для беспилотных поездов

На станции “Печатники “над путями установили видеокамеру, лидар и специальную сенсорную систему. Устройства распознают пространство и фиксируют попадание любых объектов на рельсы всего за 1 сек. Состав получает сигнал об объекте на рельсах и заранее останавливается перед препятствием.

источник - здесь

[samsony1]

Искусственный интеллект стал важной частью цифровой инфраструктуры Москвы

В городе реализовано более 130 проектов с применением ИИ. В 2025 году запущено свыше 20 новых решений. Технологии используются в медицине, транспорте, образовании, строительстве и городских сервисах.

Искусственный интеллект помогает врачам диагностировать заболевания, создает сводки медкарт, управляет движением транспорта и светофорами, помогает педагогам готовить учебные материалы, а предпринимателям анализировать закупочную документацию.

В 2025 году была закончена первая волна тестирования сервиса «Квартирография». Он помогает в генерации архитектурно‑планировочных решений для многоквартирных домов и учитывает в том числе такие факторы, как:

параметры участка;
нормы;
этажность;
инсоляцию и др.

Применение сервиса повышает эффективность использования наземной части здания до 45% и эргономичность планировок на 35%.

Сервис «Цифровой нормоконтроль» мы запустили в Москве в 2024 году, но в 2025 году протестировали его в других регионах. Он автоматически проверяет документацию на соответствие нормам и тем самым сокращает время проверки в 2 раза и повышает точность выявления ошибок на 80%. По итогам тестирования заключено 12 соглашений о сотрудничестве с администрациями других регионов.

источник - здесь

[samsony1]

Российские IT-компании массово «нанимают» нейросотрудников

Крупные разработчики ПО фиксируют рост ёмкости команд на 30% без найма новых специалистов. Парадокс: искусственный интеллект не ускоряет проекты, но позволяет брать больше заказов теми же силами.

Недавно на канале Департамент разработки состоялась дискуссия в которой принимали участие эксперты индустрии, где разбиралась практика применения ИИ-технологий. Вместе с представителями “Диасофт»  в обсуждении приняли участие представители ГК Softline, IT-интегратора Fusion, компаний «ТИМ ФОРС», Spectr, VeAI — то есть те, кто как и мы ежедневно сталкивается с внедрением ИИ в реальных проектах.

«Рынок проходит через точку перелома. Хаотичный этап экспериментов заканчивается — начинается этап системного внедрения. И тем, кто хочет быть в первых рядах, важно понимать, что происходит прямо сейчас», — отметил участник дискуссии Александр Сахаров, директор по работе с партнерами «Диасофт».

источник - здесь

[samsony1]

В "Яндекс браузер" добавили диалог с нейросетью на все страницы в интернете

Уточняется, что для вступления в диалог с нейросетью необходимо нажать кнопку "Спросить Алису AI" в верхнем правом углу браузера, затем пользователь сможет задать свои вопросы "Алисе AI" или выбрать готовые варианты, которые она сама предложит на основе содержания интернет-страницы.

Режим уже доступен всем пользователям браузера для компьютеров и в скором времени появится и в его мобильной версии для iOS и Android.

источник - здесь

[samsony1]

Локомотивы обретают зрение

НА МИНУВШЕЙ НЕДЕЛЕ НА БАМЕ, НА УЧАСТКЕ ТЫНДА – ВЕРХНЕЗЕЙСК, УСПЕШНО ОПРОБОВАНА ТЕХНОЛОГИЯ МАШИННОГО ЗРЕНИЯ. НЕОБХОДИМОЕ ОБОРУДОВАНИЕ РАЗМЕЩЕНО НА ТЕПЛОВОЗЕ 3ТЭ28‑0009. ЭТО ПЕРВЫЙ ШАГ К ОРГАНИЗАЦИИ БЕСПИЛОТНОГО ДВИЖЕНИЯ НА МАГИСТРАЛИ.

Система создана на предприятии «ТМХ – Интеллектуальные системы», в разработке принимали участие специалисты НИИАС и РУТ (МИИТ). Установку приборов произвели в сервисном локомотивном депо Тында‑Северная Дальневосточного филиала ООО «ЛокоТех-Сервис».

Оборудование автоматизированной системы состоит из камер наблюдения в кабине машиниста – это три небольших устройства размером 20 на 30 см, установленных на лобовом стекле. Они обеспечивают качественный контроль ситуации без ограничения видимости для машиниста и его помощника. Монтаж камер достаточно прост и занимает всего около часа-полутора.

Экспериментальная технология обнаружения препятствий хорошо показала себя в сложных условиях БАМа, на участке Тында – Верхнезейск. Программное обеспечение ведёт обработку данных, сканирует пространство, идентифицирует окружающие объекты, определяя свободность пути, габариты строений, состояние инфраструктуры. Скорость реакции системы на изменение любого парамет­ра – менее 0,25 секунды.

источник - здесь