Электротехнический форум ЭЛЕКТРО 51



05 Ноября 2026, 15:27:11 *
Добро пожаловать, Гость. Пожалуйста, войдите.

Войти
Новости:
Расширенный поиск  

Страниц: 1 ... 56 57 [58]
Печать
Автор Тема: Искусственный интеллект, роботы - применение  (Прочитано 71097 раз)
samsony1
Модератор
****

Карма: 2500
Сообщений: 15325

гл.инженер проектов(ГИП),гл.инженер монтажной орг.


« Ответ #855 : 28 Октября 2026, 01:42:04 »

Искусственный интеллект начали использовать в российских судах

В судах более чем 20 регионов России уже тестируют технологии искусственного интеллекта.

Нейросетям поручают поиск и анализ судебной практики, выявление ошибок и противоречий в судебных документах, а также автоматическое составление протоколов заседаний. Предполагается, что такие инструменты позволят сократить время на техническую работу и ускорить рассмотрение дел.

Для рынка недвижимости и строительной отрасли это означает, что споры, связанные с долевым строительством, качеством жилья и земельными отношениями, могут рассматриваться быстрее. Однако окончательные решения по-прежнему будут принимать судьи, что сохраняет существующий баланс в правоприменении.

источник - здесь
Записан

г
samsony1
Модератор
****

Карма: 2500
Сообщений: 15325

гл.инженер проектов(ГИП),гл.инженер монтажной орг.


« Ответ #856 : 28 Октября 2026, 02:23:11 »

Роверы‑доставщики начали подчиняться единым правилам движения

Начало действовать постановление правительства РФ о новом экспериментальном правовом режиме, регулирующем передвижение роботов‑доставщиков в 34 регионах. По итогам трёхлетнего пилота власти ожидают, что суммарное количество устройств рободоставки вырастет до 12 тыс. штук. Для дальнейшего развития рободоставки власти будут готовить изменения в ПДД.

До сих пор роботы‑доставщики (всего около 1 тыс. штук, все принадлежат «Яндексу») развозили товары в Москве, Татарстане, Ленинградской и Московской областях и в ряде других субъектов. Федерального регулирования для них не существовало — чтобы закрыть этот пробел «Яндекс» в мае 2025 года предложил ввести отдельный экспериментальный правовой режим (ЭПР), проект которого затем долгое время дорабатывали с участием Минэкономики, МВД, Минтранса и ФСО. Подписанный премьером Михаилом Мишустиным итоговый документ опубликовали 29 сентября на pravo.gov.ru, он уже действует.

Постановление подробно описывает правила движения и эксплуатации роботов. По умолчанию устройства должны двигаться по велодорожке и со скоростью не более 25 км/ч. Если инфраструктуры нет, им можно выезжать на тротуары и пешеходные дорожки, но со скоростью не более 10 км/ч. При пересечении проезжей части робот должен замедлятся до 6 км/ч. Запрещено сквозное движение по тротуарам шириной менее метра. Если при движении по тротуару создаётся помеха для пешеходов, робот снижает скорость до минимальной или останавливается. Установлены требования и к самим роверам: они должны быть оснащены лидаром с дальностью сканирования не менее 30 м, камерами, освещением, звуковыми сигналами и номерами. Каждый ровер страхуется на 500 тыс. рублей.

источник - здесь
Записан

г
samsony1
Модератор
****

Карма: 2500
Сообщений: 15325

гл.инженер проектов(ГИП),гл.инженер монтажной орг.


« Ответ #857 : 29 Октября 2026, 10:18:12 »

20 российских грузовиков-роботов обслуживают 100 точек погрузки на 3 площадках крупной компании

Крупный российский производитель изоляционных материалов внедрил на территории трех своих заводов — в Челябинской, Ленинградской областях и Татарстане – новые отечественные грузовики-роботы «ЭвоКарго». 20 машин работают в автономном режиме круглосуточно. За счет автоматизации перевозок на внутризаводских маршрутах зафиксирован рост производительности труда на 25%.



«ЭвоКарго» — это полностью автономные российские электрогрузовики, у которых нет классической кабины водителя. Они выпускаются серийно и работают уже в разных регионах России. Грузоподъемность такого робота доходит до 2 тонн, а запас хода – до 200 километров. Для внутризаводских территорий, а также больших логистических центров решение является достаточно выгодным: полностью не требуются водители, машины работают в любое время дня и ночи, а также практически в любую погоду. Кроме того, электродвигатель и аккумуляторные батареи не загрязняют выхлопными газами воздух и не требуют создания запасов топлива или периодических поездок на ближайшие АЗС.

В октябре 2026 года опубликована новая информация о результатах внедрения российских грузовиков-роботов на трех заводах компании «Роквул» — в экономической зоне «Алабуга», Выборге и Троицке. На заводе в «Алабуге» (район города Елабуга) используют 9 автономных машин «ЭвоКарго».

источник - здесь
Записан

г
samsony1
Модератор
****

Карма: 2500
Сообщений: 15325

гл.инженер проектов(ГИП),гл.инженер монтажной орг.


« Ответ #858 : 29 Октября 2026, 10:18:43 »

Россия находится в тройке мировых лидеров по развитию беспилотных технологий

В настоящее время в завершающей стадии разработки находится проект федерального закона о высокоавтоматизированных транспортных средствах, который позволит эксплуатировать автономный транспорт на всех дорогах страны.

Развитие беспилотных технологий демонстрирует высокую динамику по всем направлениям. Более 120 высокоавтоматизированных грузовиков уже осуществляют перевозки и за три года преодолели более 18 млн км. В Москве в рамках эксперимента курсируют 4 беспилотных трамвая, на которых жители совершили свыше 100 тыс. поездок, а к 2030 году планируется автоматизировать порядка 2/3 всего столичного трамвайного парка. Также в Москве, Иннополисе и на федеральной территории «Сириус» тестируются автономные такси, численность которых в столице к концу 2026 года вырастет до 200 единиц.

На железнодорожном транспорте беспилотная «Ласточка» успешно прошла более 165 тыс. км испытаний, и на 2027 год запланирован запуск поезда с четвертым уровнем автономности. На водном транспорте в режиме автономного судовождения на линии между Усть-Лугой и Калининградом эффективно работают два инновационных парома – «Маршал Рокоссовский» и «Генерал Черняховский», которые перевезли уже более 3 млн тонн грузов и 3 тыс. пассажиров. Автономные технологии на транспорте активно развиваются и переходят из экспериментального формата к постоянному регулированию, что подтверждает их востребованность и эффективность.

Одним из важных проектов Минтранса с точки зрения клиентского пути пассажира является внедрение  мессенджера «Макс»  в повседневную жизнь. Цифровыми транспортными сервисами в МАКС пользуются более 2 млн человек. Уже сейчас процесс внедрения охватывает 64 субъекта страны – это различные сценарии и на наземном городском транспорте, и в пригородном сообщении, сервисы по аренде средств индивидуальной мобильности (самокаты, велосипеды), платные дороги, аэропорты и авиакомпании, и многие другие. В мобильных приложениях кикшеринга операторами Юрент и Whoosh запущена технология для подтверждения возраста пользователя через Цифровой ID МАКС.

В Автоматизированной системе управления льготными и субсидированными перевозками, призванной обеспечить администрирование всех пассажирских перевозок по таким тарифам, предоставить пассажиру возможность купить льготный билет на всех видах транспорта удобным способом – будь то мессенджер МАХ, биометрия, офлайн продажи в кассах или онлайн в мобильных приложениях или на сайтах. Системой обработано более 13 млн запросов на расчет баланса квот со стороны авиакомпаний по субсидируемым тарифам, более 3,5 млн запросов на цифровое подтверждение льготных категорий как для авиации, так и для железнодорожного транспорта.

Минтранс России совместно с АО «ГЛОНАСС» проводит эксперимент по цифровизации автобусных перевозок на базе ГАИС «ЭРА-ГЛОНАСС», что позволит сократить бюрократические процедуры, упростить выдачу разрешений на маршруты и повысить безопасность поездок.

Для унификации подходов по управлению транспортным обслуживанием в регионах совместно с Минцифры России на платформе «ГосТех» создается «Региональная отраслевая платформа управления транспортом». Это типовое решение позволит субъектам Российской Федерации автоматизировать ведение реестров маршрутов, инвентаризацию инфраструктуры и учет фактического движения общественного транспорта.

Параллельно ведомство развивает проекты посадки на поезда и самолеты на базе Единой биометрической системы после успешного внедрения оплаты проезда по биометрии во всех метрополитенах страны. На железнодорожном транспорте сервис уже доступен на 5 пилотных направлениях, а в планах стоит масштабирование технологии. В авиации услуга запущена на рейсах «Аэрофлота» из Шереметьево и Пулково.

источник - здесь
Записан

г
samsony1
Модератор
****

Карма: 2500
Сообщений: 15325

гл.инженер проектов(ГИП),гл.инженер монтажной орг.


« Ответ #859 : 30 Октября 2026, 08:30:55 »

Почему именно инфраструктура будет определять развитие рынка ИИ-проектов

Российский бизнес сделал заметный качественный скачок в IT-сфере за последние два года. От аварийного импортозамещения он перешел к более зрелому этапу – к целевому проектированию инфраструктуры под реальные нагрузки. Главная задача, которую ставят себе большинство компаний, – проекты на базе искусственного интеллекта (ИИ). Больше чем половине из них требуются серьезные доработки IT-инфраструктуры для внедрения ИИ-технологий, а 40% обеспечены необходимыми ресурсами лишь частично.

Для качественного внедрения ИИ недостаточно просто поставить больше мощных серверов. Без продуманной системы управления и четких процессов по разработке и обновлению ИИ-моделей проект быстро превращается в набор разрозненных инициатив, которые сложно масштабировать и контролировать. Важнее научиться грамотно распределять имеющиеся ресурсы и планировать резервы, а не просто докупать «железо» под каждый новый проект.

Практика показывает, что многие ИИ-проекты упираются не в нехватку вычислительных мощностей, а в отсутствие зрелой модели использования. Пилот можно запустить практически на любой инфраструктуре. Но чтобы внедрить систему в промышленную эксплуатацию, нужно контролировать затраты на ее работу в реальном времени, защищать данные и обеспечивать предсказуемое расширение системы. Именно этот «последний километр» сегодня становится главным ограничением для массового внедрения ИИ в крупных организациях.

Ситуацию усложняет структура самого IT‑ландшафта. За последние пять лет компании обновили серверы и системы хранения данных, увеличили долю отечественных высокопроизводительных решений, но к однородной среде не пришли.

Между «железом» (серверами и хранилищами) и прикладными сервисами формируется дополнительный слой – платформы виртуализации и контейнеризации. Они позволяют управлять разнородным оборудованием и ресурсами по единым правилам. Как результат высокого спроса, этот сегмент решений растет быстрее других направлений инфраструктурного ПО. По оценкам участников рынка, доля российских платформ в новых внедрениях превышает 70% и продолжает расти.

Основной драйвер – переход корпоративных систем на микросервисную архитектуру, когда приложение состоит из множества небольших независимых блоков.
Второй – рост ИИ‑нагрузок, которым нужны гибкость и возможность быстро увеличивать мощности.

Контейнеризация становится стандартом для разработки и эксплуатации корпоративных приложений. Ее используют и госструктурах, и на объектах критической информационной инфраструктуры (КИИ). На этом слое разворачиваются ИИ‑сервисы и микросервисы. Ему же доверяют автоматизацию и наблюдаемость за инфраструктурой.

В ближайшие два–три года рынок будет расти за счет внедрения контейнеризации в промышленности, финансах и телекоме, а также за счет интеграции с отечественными решениями виртуализации и оркестрации. Фактически это создает единый платформенный слой, который может одинаково работать и в собственных, и в облачных дата-центрах. Именно этот слой становится основой для ИИ‑платформ.

На этом фоне выбор между собственной инфраструктурой и публичным облаком для КИИ выглядит все менее реалистичным. Если компания ориентируется исключительно на собственные мощности, она упирается в плохую масштабируемость под волнообразные ИИ‑нагрузки и растущую стоимость «железа». Если выбирает публичное облако – в регуляторные ограничения и требования к отказоустойчивости. Поэтому для критической инфраструктуры гибридная модель становится «золотым стандартом».

Важнейшие системы и данные остаются в частном контуре, где проще соблюдать регуляторные требования и управлять рисками. А эластичные и вспомогательные нагрузки выносятся в облако.

Еще одна рыночная тенденция – развитие внутренних корпоративных платформ, которые крупные компании (например, «Сбер» и ВТБ) создают для себя. Через два‑три года часть таких платформ может выйти на открытый рынок в виде готовых коммерческих продуктов и усилить конкуренцию в инфраструктурном сегменте. Впереди мощная консолидация. Выживут и укрепятся те платформы, которые смогут стать основой для единых корпоративных и отраслевых контуров.

Крупному бизнесу и госсектору нужно регулярно отслеживать загрузку мощностей, пересматривать выделенные ресурсы, документировать изменения и поддерживать резервные системы, чтобы в случае сбоя работа не остановилась. Для объектов КИИ важен другой принцип. Не стоит переносить максимальные требования на всю инфраструктуру, эффективнее дифференцировать уровень безопасности и стоимости для разных классов систем.

Отдельный пласт работы – инфраструктурные сервисы. Это операционные системы, корпоративные платформы, мессенджеры, средства для совместной работы и инструменты для разработчиков. На них опираются ИИ‑сервисы и бизнес‑приложения в повседневной работе. Если этот слой фрагментирован или управляется бессистемно (нет единой политики обновлений и подхода к безопасности), то нагрузка на инфраструктуру растет быстрее, чем компания способна контролировать.

Следующий виток конкурентной борьбы развернется не на уровне отдельных ИИ‑моделей и облачных провайдеров, а между инфраструктурными платформами, которые смогут обеспечить масштабирование ИИ-сервисов в реальной корпоративной среде. С понятной экономикой, требованиями к безопасности, устойчивостью к нагрузкам и прозрачной моделью эксплуатации.

источник - здесь
« Последнее редактирование: 30 Октября 2026, 08:37:29 от samsony1 » Записан

г
samsony1
Модератор
****

Карма: 2500
Сообщений: 15325

гл.инженер проектов(ГИП),гл.инженер монтажной орг.


« Ответ #860 : 30 Октября 2026, 11:01:19 »

«Сбер» выпустил бесплатные ИИ-сервисы для образования

Команда DISRUPT, новое направление «Сбера» для быстрого тестирования и запуска ИИ-продуктов, выпустили набор бесплатных экспериментальных приложений: с ними можно изучать новое через разговоры, короткие уроки и игровые механики, а также готовить собственные учебные материалы.

Приложения помогут ученикам разобраться в предмете и не потерять интерес: ИИ объясняет, а не просто выдает готовый ответ. С Narra можно обсудить книгу с ее героями, с Zoobr — освоить любую тему по коротким урокам и проверить знания в квизах. А обновленные инструменты Мультитул и Тайп помогут подготовить конспект, таблицу или презентацию к занятию и надиктовать текст прямо в документ.

Zoobr: персональный курс на любую тему

Zoobr собирает персональный курс по любому запросу: от школьного предмета или профессионального навыка (программирование, маркетинг, дизайн и др.) до подготовки к собеседованию и экзамену на права. Достаточно описать тему — Zoobr сам находит информацию в надежных образовательных материалах, проверяет ее и указывает источники для каждого блока. Курсы подстраиваются под уровень, цели и возраст пользователя.

Narra: книга, с которой можно поговорить

Narra — мобильное приложение, в котором можно поговорить с героями книги. ИИ оживляет персонажей, а читатель может обсудить с ними сюжет, их поступки и мотивы – чтение превращается в живое исследование. Свою книгу можно загрузить в формате EPUB, PDF или FB2, например произведение из школьной программы или учебник. В каталоге уже есть 500 книг на русском и 1000 на английском. Любую книгу Narra озвучит разными голосами.

Narra создает для героев книг портреты и биографии, учитывая их характеры и особенности эпохи. Проиллюстрировать можно и ключевые сцены: изображение создается по авторскому описанию, поэтому герои, обстановка и детали выглядят так, как их задумал автор. С героями можно поговорить о чем угодно: они «знают» сюжет только до того места, где остановился читатель, в ответах сохраняют свой характер и не выдумывают факты. В документальной и учебной литературе собеседником становится автор.

источник - здесь
Записан

г
samsony1
Модератор
****

Карма: 2500
Сообщений: 15325

гл.инженер проектов(ГИП),гл.инженер монтажной орг.


« Ответ #861 : 31 Октября 2026, 11:44:48 »

Аналитики оценили возможности российских платформ для работы с LLM

Издание «Компьютерра» представило карту российского рынка платформ для корпоративной работы с большими языковыми моделями (LLM) в 2026 году, оценив решения по шести ключевым сценариям использования. Исследование охватило облачные сервисы, LLM-шлюзы и комплексные ИТ-системы, ориентированные на бизнес-задачи разного уровня сложности.
Аналитики «Компьютерры» изучили функционал отечественных платформ, учитывая такие параметры, как наличие собственных графических процессоров, инструменты защиты данных, возможность локального развертывания и интеграция с корпоративными базами знаний. Оценка проводилась по балльной системе: пять баллов начислялось за выполнение основного критерия, три — за дополнительный. В случае равенства результатов эксперты учитывали показатели SLA и широту каталога доступных моделей.

В категории «Суверенный периметр», где ключевыми требованиями стали работа без доступа к сети, использование российской криптографии и соответствие локальному законодательству, первое место заняла ITGLOBAL.COM, получившая 57 баллов. Лидером сегмента «Безопасный шлюз», сфокусированного на защите чувствительной информации, маскировании данных и интеграции с DLP-системами, стала K2 Cloud с 56 баллами.

Наиболее комплексным направлением оказался «Полный контур», объединяющий доступ к готовым моделям, вычислительные мощности и инструменты для дообучения систем на корпоративных данных. В этой номинации победу одержала Just AI с 76 баллами, за ней следуют K2 Cloud и «ИТ-холдинг Т1». Для компаний, которым необходим оперативный доступ к нескольким LLM через единый интерфейс, эксперты выделили Selectel, набравший 44 балла в категории «Быстрый вход».

В номинации «Экосистема модели», ориентированной на управление доступом и работу с внутренними базами знаний при меньшем разнообразии каталога, первенство досталось «РТ» с 43 баллами. В категории гибкого облачного доступа, где оценивались наличие единого API, маршрутизация между моделями и прозрачное ценообразование, победителей оказалось пятеро: «Турбо Облако», K2 Cloud, Just AI, «ИТ-холдинг Т1» и «РТ», каждый из которых набрал по 40 баллов.

источник - здесь
Записан

г
samsony1
Модератор
****

Карма: 2500
Сообщений: 15325

гл.инженер проектов(ГИП),гл.инженер монтажной орг.


« Ответ #862 : 03 Ноября 2026, 09:56:58 »

В мессенджере «Пачка» появился MCP-сервер для подключения AI-агентов

Компания «Примавера», разработчик корпоративного мессенджера «Пачка», запустила собственный MCP-сервер. Через него к Пачке можно подключить Claude, ChatGPT, Cursor и другие приложения с поддержкой MCP. По запросу сотрудника агент найдет договоренности в переписке, подведет итоги обсуждения, поставит задачи по итогам треда и напишет коллегам от его имени.

MCP (Model Context Protocol) — открытый протокол для подключения AI-агентов к внешним сервисам. Чтобы подключить Пачку, достаточно указать адрес сервера в настройках приложения и подтвердить доступ. Отдельная разработка интеграции не требуется. Сервер работает с Claude Code, Claude, Cursor, VS Code, Codex и ChatGPT, а также с агентами в Yandex AI Studio и на GigaChat.

Агент работает в пределах прав сотрудника, который его подключил, и видит только доступные ему чаты. Перед отправкой и удалением сообщений приложение может спрашивать подтверждение, а сообщения, отправленные после входа через браузер, помечены иконкой приложения. Сотрудник может в любой момент отозвать доступ в настройках Пачки.

источник - здесь
Записан

г
samsony1
Модератор
****

Карма: 2500
Сообщений: 15325

гл.инженер проектов(ГИП),гл.инженер монтажной орг.


« Ответ #863 : 03 Ноября 2026, 10:03:14 »

ИИ в медицине начинается с данных

Качество первичной медицинской информации напрямую связано с тем, насколько обоснованными будут впоследствии решения врача. Особенно важно собирать данные непрерывно и точно в операционных, приемно-диагностических отделениях и реанимации, где состояние пациента может быстро меняться. Качество первичных данных для нас – базовый элемент качества оказания медицинской помощи в целом.

Медицинский персонал в операционной руководствуется данными мониторинга, информацией лабораторных и инструментальных исследований, а также сведениями, которые врач собирает вручную, включая анамнез. Когда они не связаны между собой, врачу-анестезиологу приходится, по сути, «собирать» общую картину самостоятельно.

Реализация пилотного проекта в перинатальном центре ГКБ № 7 в Татарстане привела к тому, что показатели с кардиомонитора и аппарата искусственной вентиляции легких уже записываются автоматически, около 10 бумажных протоколов переведены в электронный вид. К концу операции сведения автоматически объединяются в карте течения анестезии. Эти данные необходимы в дальнейшем лечении. Однако, чтобы для этого полноценно задействовать ИИ, их необходимо связать с предыдущими назначениями, лабораторными результатами и исходами лечения.

Мешает «связности» не только разное программное обеспечение. В больницах используются приборы различных производителей и поколений, а некоторые старые устройства вообще не предусматривают передачу данных. Различаются также протоколы обмена данными между приборами. 

Поэтому при цифровизации первым шагом должен быть аудит оборудования и ИТ-инфраструктуры. В частности, ИТ-холдинг Т1 использовал такой подход в проекте цифровизации федерального Центра травматологии и ортопедии им. Н. Н. Приорова (ЦИТО). В 21 операционной объединили около 40 единиц медицинского оборудования, при этом система РАИСа (реанимационно-анестезиологическая информационная система) автоматически собирает более 250 параметров.

Оценивать цифровизацию нужно не только по числу электронных документов, но и по тому, как меняется работа клиники.

источник - здесь
« Последнее редактирование: 03 Ноября 2026, 10:07:39 от samsony1 » Записан

г
samsony1
Модератор
****

Карма: 2500
Сообщений: 15325

гл.инженер проектов(ГИП),гл.инженер монтажной орг.


« Ответ #864 : 03 Ноября 2026, 10:12:41 »

Искусственный интеллект в Vitro-CAD: как ИИ-агенты автоматизируют работу с проектной документацией

ИИ стремительно становится частью цифровой экосистемы в строительстве, принимая на себя выполнение множества рутинных задач, в том числе:

1. поиск информации
2. анализ нормативных требований
3. обработку больших объемов данных
4. проверку чертежей и выявление ошибок
5. подготовку проектных документов
6. автоматизацию согласований и др.

Возможен ли безопасный ИИ

Однако практика показала, что применение общедоступных ИИ-сервисов в системообразующих отраслях связано с рядом ограничений. В первую очередь, это риск утечки проектных данных. Кроме того, для полноценной работы универсальных нейросетей со специализированными инженерными форматами, чертежами и цифровыми информационными моделями нужны дополнительные инструменты обработки данных.

Компания «Витро Софт» оперативно отреагировала на эти технологические вызовы, представив платформу Vitro AIR для создания корпоративных ИИ-агентов строительной отрасли, которая развертывается во внутреннем ИТ-контуре предприятия и гарантирует безопасность конфиденциальных проектных данных.

На разных профильных мероприятиях разработчики продемонстрировали, как корпоративный агент работает с проектной документацией, участвует в согласованиях и анализирует BIM-модели, что нового появилось за последнее время и каких результатов удалось достичь.

Интеграция ИИ с Vitro-CAD. От простого запроса к умному помощнику

Если раньше нейросети использовали в основном для поиска информации и подготовки несложных документов, то теперь ИИ превращается в полноценный рабочий инструмент инженеров, проектировщиков и BIM-специалистов. ИИ-помощник интегрирован в среду общих данных Vitro-CAD и запускается прямо из интерфейса системы, благодаря чему специалистам не нужно переключаться между программами.

Он может обращаться к внутренним базам знаний компании и взаимодействовать с другими корпоративными системами, что обеспечивает его бесшовное внедрение в существующие рабочие процессы. Агент получает доступ к определенным данным и выполняет задание. Так что если специалисту необходимо получить краткое содержание документа, уточнить отдельные технические требования или запросить сводную информацию, он обращается к ИИ, не перенося документацию в отдельный чат. Причем материалы предварительно обрабатываются и подготавливаются к анализу еще до того, как пользователь задаст вопрос.

Корпоративные ИИ-агенты Vitro AIR запускаются по запросу пользователя или автоматически при наступлении заданного события (например, при поступлении новой задачи из Vitro-CAD) и могут самостоятельно выполнять действия по настроенному сценарию.

По словам разработчиков, предусмотрена интеграция с СОД Vitro-CAD и другими отраслевыми решениями.

Защита данных и настройка ИИ-агентов

В Vitro AIR вопросам безопасности уделили особое внимание, и чтобы исключить риски утечек, платформу сделали максимально гибкой. Вы можете сами выбирать, какие языковые модели использовать — внешние или развернутые во внутреннем контуре предприятия.

Здесь предусмотрено два варианта под любые требования информационной безопасности:

1. Локальные языковые модели (On-Premise). Если у вас строгая политика относительно размещения информации, ИИ-модели разворачиваются полностью на ваших собственных серверах. Нейросеть обучается и работает внутри закрытого периметра компании. Чертежи и BIM-модели физически не покидают корпоративный контур и не попадают в интернет.
2. Внешние языковые модели. Если жестких ограничений нет, платформу можно подключить к готовым внешним ИИ-сервисам через защищенные шлюзы (API). При этом обработку данных можно настроить в изолированном контуре надежного российского облака.

Цифровые ассистенты полностью управляемы: для них предусмотрены точные алгоритмы, строгое разграничение прав доступа и автоматическая фиксация всех действий в электронном журнале аудита. Чтобы создать сценарий для агента, администратору нужно выбрать модель, определить, какие операции агент должен выполнять, выбрать способ запуска.

Сами сценарии создаются в визуальном редакторе из функциональных блоков (нодов), каждый из которых отвечает за определенное действие, например, получение события, обращение к языковой модели или базе знаний, отправку письма и обмен данными с другими системами и т.д. А запустить выполнение можно по запросу, событию в Vitro-CAD, входящему письму, таймеру или обращению через API. Более того, ИИ-агенты умеют работать в команде, и в этом случае потребуется выстроить сложные цепочки автоматизации бизнес-процессов, когда результаты действий одного агента передаются другому для выполнения следующего этапа.

Согласований с Vitro AIR: сокращение времени и ошибок

ИИ-агент может быть включен в маршрут согласования Vitro-CAD. Чтобы он мог действовать самостоятельно, в системе создается виртуальный пользователь с правами доступа и логированием действий, как у обычного инженера. Как только специальный коннектор фиксирует событие в Vitro-CAD (например, загрузку нового чертежа или сметы), виртуальный пользователь присоединяется к процессу, обращается к соответствующим источникам данных и выполняет действия по предусмотренному алгоритму.

Стандартный процесс включает несколько шагов:

1. Запуск пользователем согласования документа в Vitro-CAD.
2. Передача задания виртуальному участнику.
3. Обращение ИИ-агента к документу и базе знаний, анализ.
4. Формирование уведомления со списком замечаний по результатам обработки и отправка его по электронной почте ответственным лицам.
5. Принятие решения специалистом на основе данных от агента.

Как видно, ИИ выходит за рамки отдельных операций анализа документов и включается во взаимосвязанные бизнес-процессы компании. Он принимает на себя самую нудную механическую работу и передает проверенные данные инженерам, которым больше не нужно тратить часы на первичный контроль.

Проверка проектной документации и BIM-моделей с помощью ИИ

Одним из наиболее перспективных направлений применения искусственного интеллекта становится входной контроль проектной документации. Обычно проверка комплектов требует значительных временных затрат. Vitro AIR позволяет автоматизировать часть этих операций и подготовить перечень замечаний для инженера. Некоторые проверки, на которые раньше уходили часы ручной работы, ИИ-агент выполняет за минуты.

На момент демонстрации велась работа по настройке 24 видов проверок, в числе которых:

проверка наличия обязательных элементов в документации;
контроль соблюдения отдельных установленных требований;
анализ актуальности нормативных документов;
выявление ошибок в оформлении чертежей.
Активно развиваются не только интеллектуальные инструменты для проверки текстово-графической документации, но и для автоматизированного анализа цифровых информационных моделей (выявления изменений геометрии, свойств и материалов, поиска коллизий). Это потенциально приводит к ускорению данных процедур, а также полезно для подготовки замечаний и выполнения регулярных аудитов.

Технологический прорыв алгоритмов за последний год подтверждают следующие показатели:

1. Входной контроль PDF-документов: время проверки одного пакета исполнительной или рабочей документации сократилось с 40 минут до 1 минуты.
2. Предварительная обработка BIM-моделей (IFC): нейросеть тратит всего 8 минут на первичную обработку и подготовку к аудиту сложной модели объемом 107 МБ (19 442 объекта). Это позволяет мгновенно развернуть глубокий анализ данных по 42 правилам контроля в 8 категориях элементов.
3. IDS-проверки: представлена новая функция автоматической проверки моделей на соответствие требованиям заказчика, закрепленным в формате IDS (Information Delivery Specification). Процедура выполняется непосредственно в среде общих данных (СОД).

Практическая польза ИИ для строительного комплекса

Связка Vitro AIR и Vitro-CAD переводит среду общих данных (СОД) из пассивного архива документов в активного интеллектуального партнера. Эта интеграция минимизирует количество повторяющихся ручных операций (поиск сведений, предварительный анализ файлов, подготовка замечаний при согласовании) и радикально ускоряет их выполнение.

источник - здесь
« Последнее редактирование: Сегодня в 10:52:47 от samsony1 » Записан

г
samsony1
Модератор
****

Карма: 2500
Сообщений: 15325

гл.инженер проектов(ГИП),гл.инженер монтажной орг.


« Ответ #865 : Сегодня в 10:53:05 »

NVIDIA представила бесплатную нейросеть, которая понимает речь на 40 языках, включая русский

Компания NVIDIA представила новую нейросеть Nemotron 3.5 Transcribe, способную преобразовывать аудиозаписи в текст, переводить речь и различать голоса нескольких собеседников. Модель поддерживает 40 языков, включая русский, и распространяется бесплатно с открытыми весами.

Главная особенность разработки заключается в объединении сразу нескольких функций в одной системе. Nemotron 3.5 Transcribe умеет не только расшифровывать речь, но и переводить ее с 40 языков на английский и обратно. Кроме того, нейросеть способна определять до 8 участников разговора, даже если они перебивают друг друга.

Модель работает с аудиозаписями продолжительностью до одного часа. Пользователь может задавать текстовые инструкции, например попросить нейросеть подготовить полную расшифровку разговора, выделить реплики отдельных участников или составить краткое содержание встречи. Также система способна отвечать на вопросы по содержанию записи и учитывать специализированные термины, что особенно полезно при обработке медицинских консультаций, лекций и деловых переговоров.

В основе Nemotron 3.5 Transcribe лежит архитектура с 30 млрд параметров, однако одновременно задействуются только ~4 млрд. Благодаря этому нейросеть может работать на одном графическом ускорителе NVIDIA. По данным разработчиков, видеокарта RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition способна обработать 100 ч. аудио менее чем за 3 мин. при использовании формата NVFP4.

источник - здесь
Записан

г
samsony1
Модератор
****

Карма: 2500
Сообщений: 15325

гл.инженер проектов(ГИП),гл.инженер монтажной орг.


« Ответ #866 : Сегодня в 11:00:02 »

Умные очки Subvocal распознают беззвучную речь с помощью радара и преобразуют ее в текст

Стартап The Subvocal Company разрабатывает умные очки, которые позволяют общаться с компьютером, не произнося слова вслух и не используя клавиатуру. Устройство распознает движения мышц лица во время беззвучного проговаривания и с помощью искусственного интеллекта преобразует их в текст.

В отличие от обычных систем голосового ввода, очки не используют микрофон для распознавания речи. По описанию разработчиков, они направляют радиолокационные сигналы на лицо пользователя. Когда человек беззвучно формирует слова губами, движения речевых мышц меняют отражение сигнала. ИИ анализирует эти изменения и определяет, какие слова произносит пользователь.

Камеры для считывания движений губ тоже не нужны. При этом устройство не читает мысли: человеку все равно необходимо намеренно артикулировать слова, просто не издавая звуков.

Разработчики заявляют, что система способна преобразовывать беззвучную речь в текст со скоростью более 200 слов в минуту. Очки предполагается использовать для написания сообщений, заметок, электронных писем и общения с ИИ-ассистентами. Компания также рассматривает возможность обмена сообщениями между двумя людьми, которые носят такие устройства.

источник - здесь
Записан

г
samsony1
Модератор
****

Карма: 2500
Сообщений: 15325

гл.инженер проектов(ГИП),гл.инженер монтажной орг.


« Ответ #867 : Сегодня в 11:05:45 »

В Перми наладили полный цикл производства промышленных роботов и 3D-принтеров

Пермская компания «Роботех» открыла механообрабатывающий комплекс, который позволит ей самостоятельно изготавливать детали для промышленного оборудования. Новая площадка стала частью производственной цепочки, объединяющей обработку материалов, изготовление компонентов и сборку готовых изделий.

Для оснащения комплекса предприятие приобрело токарные и фрезерные станки с числовым программным управлением, лазерное и ленточнопильное оборудование, а также гибочные и электроэрозионные установки. Благодаря этому компания сможет контролировать больше этапов производства внутри предприятия и быстрее переходить от конструкторской разработки к готовому изделию.

Инвестиции в проект составили около 60 млн рублей. Из этой суммы 41,6 млн рублей предоставил федеральный Фонд развития промышленности в виде льготного займа, еще 4,6 млн рублей выделил региональный фонд. Техническое перевооружение позволило увеличить производственные мощности на 30%.

«Роботех» выпускает промышленных роботов-манипуляторов грузоподъемностью до 500 кг, роботизированные комплексы для автоматизации сборки, сварки и других операций, а также 3D-принтеры для изготовления песчано-полимерных литейных форм. Такая технология позволяет создавать формы для последующего производства металлических деталей.

Новый комплекс дополнил уже существующие на предприятии участки аддитивного, литейного и сборочного производства, а также лабораторию робототехники и искусственного интеллекта. Это даст компании больше возможностей для расширения выпуска оборудования и адаптации производства под заказы промышленных предприятий.

источник - здесь
Записан

г
Страниц: 1 ... 56 57 [58]
Печать
 
Перейти в: