Искусственный интеллект на стройке. Мировая практика и российская перспектива

Использование ИИ сейчас модная тема в самых разных отраслях. Пока что внедрение ИИ в строительство находится на ранней стадии, тем не менее интерес есть. Развиваются такие направления, как использование роботов и дронов на стройке, предиктивная аналитика и др. О практике и перспективах применения ИИ в строительстве рассказывает Кирилл Поляков, сооснователь цифровой платформы для управления стройкой Pragmacore.

Мировая практика использования ИИ в строительстве
Уровень проникновения ИИ в строительной отрасли намного ниже, чем в наиболее передовых в технологическом направлении секторах (например, финансовом). Однако рост есть: по некоторым прогнозам, мировой рынок ИИ в строительстве в период с 2022 по 2031 год будет расти на 34% в год и расширится с чуть менее $500 млн в 2021-м до $8,6 млрд в 2031 году.

Одно из перспективных и довольно простых способов применения ИИ в строительстве — использование роботов и дронов. Уже довольно многие компании используют беспилотники для контроля за процессом строительства или создания 3D-моделей. Есть и другие варианты использования дронов в строительстве: так, швейцарская компания Tinamu стала применять беспилотники для более быстрой и точной оценки запасов строительных материалов. Такие беспилотники оснащены ИИ-системой, которая делает съемку запасов на складе или в другом месте, самостоятельно анализирует эти данные и выдает точный результат. Причем, в отличие от использования традиционных методов оценки запасов, беспилотники могут быстро и просто проводить такую оценку ежедневно.

А вот несколько примеров использования на стройке роботов. В Китае при строительстве дамбы на реке Янцзы роботы собирали эту конструкцию из крупных элементов. Еще один пример — робот, которого использовали в Швейцарии для строительства стены из камней неправильной формы. Такой робот ориентируется по созданной с помощью лидаров карте местности, разработчики обучают основанную на ИИ модель, в результате чего робот «учится» находить камни нужно формы и устанавливать их, строя стену. Пока что такого робота тестируют, а не полноценно применяют в строительстве, тем не менее это интересные разработки.

Еще одно перспективное направление — предиктивная аналитика. Это прогнозирование на основе big data с использованием ИИ. Системы предиктивной аналитики на основании больших массивов данных выдают вероятные сценарии по длительности стройки, стоимости, возможным рискам и т.д. Все это позволяет компаниям лучше планировать процесс и снижать издержки.

ИИ на российских стройках
Уровень внедрения технологий ИИ в российской строительной отрасли пока низкий. Многие компании уже заинтересовались этим направлением, однако для полноценного использования ИИ нужна большая предварительная работа. Особенно если мы говорим не про точечные решения, такие как дроны на стройке, а про комплексный сбор и анализ данных.
В этом случае компаниям зачастую нужно масштабно перестроить принципы своей работы. Сначала сделать так, чтобы все процессы в работе были достаточно простыми, понятными и легко переводимыми в цифровой вид. Дальше — собственно цифровизация, в результате которой у вас должны быть базы данных, в которых в структурированном цифровом виде будет вся информация о работе компании.
Только на следующем этапе возможно переходить к применению ИИ для анализа этих данных, выстраивания сценариев и т.д. Сейчас многие российские строительные компании уже поняли, что им нужно провести такую цифровизацию.

Тем не менее решения на основе ИИ на российском рынке есть. Вот один из них — в прошлом году компания «Дом.РФ» сообщила о запуске основанного на ИИ инструмента, который помогает определить ликвидность будущих строительных объектов, их стоимость, возможные риски. В этом случае нейронные сети оценивают все эти параметры на основе широкого набора данных: динамики продаж Росреестра, стоимости строительных материалов, информации об инфраструктуре вокруг этой новостройки и др. В «Дом.РФ» говорят, что при использовании этого инструмента девелоперы смогут более эффективно выделять инвестиции и планировать строительство.

У «Самолета» есть и другие проекты с применением ИИ — например, система предиктивной аналитики.
В нашу платформу Pragmacore также добавлен модуль предиктивной аналитики. Основная его цель — делать более точные прогнозы по длительности строительства, а также избегать простоев. Такой инструмент анализирует десятки разных факторов — возможные изменения погоды, снижение числа работников на стройке, перебои с поставками материалов и др. — и выстраивает несколько сценариев, оценивая вероятность каждого из них. Соответственно руководство стройки может более точно оценить реальную длительность строительства и принимать решения исходя из этих данных.
Еще одна возможность, которую дает предиктивная аналитика, — оценка, какие работы вы можете осуществить прямо сейчас. С помощью ИИ-инструмента можно определять открытые и доступные фронты работ. Например, вы не можете выполнять какие-то работы из-за задержки поставок какого-то материала. Подобная система позволяет увидеть, для каких еще работ есть все необходимое — проектная документация, рабочие, материалы — и приступить к ним, не дожидаясь завершения предыдущего этапа.
Перспективы применения и развития ИИ на российских стройках
Искусственный интеллект может решить или по крайней мере смягчить некоторые хронические проблемы, свойственные для российского строительства. Одна из важнейших проблем — высокие избыточные расходы и простои. В некоторых случаях потери достигают миллионов рублей в день.
Такие избыточные расходы связаны с теми сложностями, которые уже были перечислены: часто не отлажены процессы, есть много непредвиденных обстоятельств, таких как изменение погоды или перебои с поставками. Применение ИИ позволяет более эффективно наладить работу и снизить избыточные расходы.

источник - здесь (https://digitaldeveloper-ru.turbopages.org/turbo/digitaldeveloper.ru/s/blog/tpost/c40czrfm31-iskusstvennii-intellekt-na-stroike-mirov)

ИИ и BIM в реконструкции аэропортов

Аэропорты уже давно перестали быть просто транзитными пунктами для путешествий. В наши дни они стали примерами достижений в области инновационных технологий и эффективной логистики. Ключ к трансформации простого здания в современный транспортный узел лежит в интеграции в архитектуру передовых технологий, таких как искусственный интеллект (ИИ) и информационное моделирование зданий (BIM).

Искусственный интеллект и BIM помогают проектировщикам и архитекторам комплексных транспортных узлов по всему миру. В каждом отдельном случае применяемые технологии и услуги чётко направлены на потребности местных жителей и наиболее частых гостей страны: в Токио постарались снизить количество живых контактов со служащими аэропорта, а в Дохе предоставили возможность ещё раз насладиться высококлассным сервисом перед отлётом. Так что, где бы вы не находились, знайте: ИИ и BIM точно помогут вам удовлетворить самые главные потребности.

Эти инструменты не только меняют подход к проектированию и управлению аэропортами, но и устанавливают новые стандарты для инфраструктуры аэропортов будущего. Как именно эти технологии помогают трансформировать до неузнаваемости самые крупные аэропорты мира? Разбираемся в этой статье.

подробнее - здесь (https://pro-tim.ru/blog/ii-i-bim-v-rekonstruktsii-aeroportov/)

Что такое YandexGPT 3

YandexGPT 3 — новая линейка генеративных моделей Яндекса. Она лучше решает сложные задачи и следует заданному формату ответа, поэтому особенно хорошо подходит для применения в ИТ-продуктах и для других бизнес-задач.
Первая модель линейки — YandexGPT 3 Pro — уже доступна на сайте Yandex Cloud. Компании могут дообучать её на собственных примерах.

подробнее - здесь (https://ya.ru/ai/gpt-3)

Нейросеть на стройке. Как ИИ помогает в строительстве и ЖКХ

По оценке Национального центра развития ИИ, около 3% строительных компаний используют технологии на основе искусственного интеллекта в своей работе, благодаря чему в 2021 году они дополнительно заработали 2,1 млрд рублей. В сфере ЖКХ и развития городской среды таких компаний 6% и экономический эффект от применения технологий в 2021 году здесь составил 400 млн рублей. Минстрой в начале 2023 года прогнозировал, что «прирост в строительной области за счёт использования решений на основе искусственного интеллекта (ИИ) может достигнуть 2,5% внутреннего валового продукта в год».

ИИ уже на текущем этапе развития технологий помогает строительной отрасли генерировать дополнительные доходы. И в процесс модернизации вовлекается всё больше игроков рынка.
«Отрасли строительства и ЖКХ уже сегодня сталкиваются с рядом вызовов, которые можно решить с помощью ИИ, — отмечает Кирилл Поляков, сооснователь цифровой облачной платформы для мониторинга, контроля и управления инвестиционно-строительными проектами Pragmacore. — Например, рост населения и уровня городской застройки приводят к увеличению количества проектов, которые необходимо реализовывать быстро и эффективно. В этом контексте ИИ может помочь оптимизировать процессы, снизить затраты и риски».

Как ИИ повышает эффективность строительного бизнеса и компаний из сферы ЖКХ: разбираем с экспертами Альянса в сфере ИИ.

ИИ в строительстве
«Строительство как одна из самых консервативных отраслей экономики всегда с настороженностью относится ко всем нововведениям. Тем не менее ИИ тут уже прижился и применяется в решении таких прикладных задач, как мониторинг хода строительства (обработка фото- и видеоданных с дронов), учёт рабочей силы на площадке, контроль перемещения персонала и материалов, соблюдение техники безопасности», — говорит Борис Хапачёв, генеральный директор компании «Проптех», основатель двух ИТ-стартапов для строительства — экосистемы PropTech.OnLine и решения по «умному» мониторингу бетона PropTech.SMC. По его мнению, наибольший эффект уже виден в маркетинге и продажах — там, где надо работать с большим объёмом неструктурированной информации, в коммуникации с клиентами (в чатах и с голосовыми ботами). На подходе, по мнению Хапачева, следующее направление применения — специализированные ИИ-ассистенты для различных специалистов, от инженера до генерального директора.

«В среднесрочной перспективе ждём появления „роботов“ на площадке, — говорит Хапачёв. — Например, роботизированных кранов, экскаваторов и бульдозеров, самосвалов и бетономешалок с автопилотом. Эксперименты и пилотирование технологий уже идут на отечественных площадках».

Группа компаний «Самолёт» уже тестирует робособак для сканирования строительного объекта. Задачи — контроль соответствия построенного объекта проекту, соблюдение техники безопасности на площадках, проведение различных измерений. С помощью технологии машинного обучения робот самостоятельно ориентируется на местности, свободно передвигается по разным поверхностям. Робособака ускоряет решение многих задач в строительстве. Так, на создание 3D-модели объекта площадью 2000 «квадратов» у неё уйдёт всего 12 минут, тогда как у геодезиста — до 72 часов. Кроме того, отклонение в 3D-модели будет составлять не более 2 сантиметров.

Приоритетные направления применения ИИ в строительстве

Мониторинг строительных объектов и рабочих
Проблема. Низкая производительность строительных работ из-за несоблюдения рабочими регламента, срыва сроков, несвоевременного информирования руководства.
Решение:
отслеживание прогресса строительства, поступления материалов, объёмов ресурсов дронами и камерами видеонаблюдения;
фиксация времени простоя рабочих, сверка с закреплённым графиком путём анализа информации с носимых устройств и стационарных камер.
Результат: рост производительности на 30%.

Прогнозирование рисков и автоматизация типовых операций
Проблема. При ручном проектировании приходится каждый раз заново осуществлять типовые операции, что повышает вероятность ошибки и затраты времени. Также отсутствие автоматизированных технологий не позволяет учесть все факторы риска при долгосрочном планировании.
Решение:
внедрение ИИ в системы планирования и управления: разработка сметы, критический анализ, выявление рисков на основе исходных данных, прогнозирование и т. д.;
применение модулей искусственного интеллекта в типовом проектировании: разработка инженерных сетей, описание элементов, проверка соответствия строительным нормам, выгрузка информации и т. д.
Результат: рост производительности на 20%, снижение издержек на 10%, сокращение времени проектирования на 40%.

Применение автономной техники
Проблема. Для управления сложной строительной техникой требуется комплектация штата высококвалифицированных рабочих, что вызывает трудности из-за нехватки кадров на рынке труда.
Решение:
освоение автономной строительной техники, способной выполнять сложные операции круглосуточно и без перерывов, облегчая труд рабочих и повышая эффективность строительных работ.
Результат: снижение эксплуатационных расходов на 50%, повышение скорости возведения зданий на 50%.
Источник: Альянс в сфере ИИ
На 30% может вырасти производительность после внедрения ИИ на стройке

К основным сдерживающим факторам применения ИИ в строительстве и ЖКХ эксперты относят:

- отсутствие понимания необходимости внедрения технологии;
- недостаток информации об искусственном интеллекте;
- несовместимость с используемым оборудованием;
- недостаток квалифицированных кадров.

«Применение ИИ позволит ускорить проектирование, улучшить контроль, повысить производительность,
уменьшить потери и, как итог, снизить себестоимость строительства, — подытоживает Борис Хапачёв. — Но надо понимать, что это эволюционные изменения, а не революционные. ИИ — это всего лишь новый инструмент, которым ещё надо научиться пользоваться».
На 40% сокращает ИИ период проектирования в строительстве

ИИ в ЖКХ
Жилищно-коммунальное хозяйство развивается в соответствии с концепцией «умного города». Главные задачи — моментальное выявление неисправностей и сокращение до минимума периодов аварийного простоя.

Приоритетные направления применения ИИ в ЖКХ

Обнаружение утечек, выявление отклонений в потреблении воды и мошеннических действий
Проблема. Регулярные потери ресурсов из-за протечек в системе водоснабжения и мошеннических действий повышают расходы на эксплуатацию, снижают износоустойчивость инфраструктуры и её защищённость.
Решение:
использование виброакустических датчиков для своевременного выявления протечек в системе;
выявление отклонений на основе предыдущего опыта с помощью нейросетей;
анализ данных с целью обнаружения мошеннических действий и аномалий в потреблении водных ресурсов.
Результат: сокращение потерь воды на 20%, сокращение расходов на ТО и ремонт на 10%, повышение доходов на 10%.

Создание цифровых двойников
Проблема. Подбор параметров и регулирование положений запорной арматуры выполняются неэффективно, что приводит к увеличению расходов и снижению прибыли.
Решение:
внедрение ИИ в системы планирования и управления: реализация цифрового двойника коммунальной инфраструктуры, который силами искусственного интеллекта подберёт оптимальные параметры для котельных, трубопроводов, тепловых сетей и т. д. В режиме реального времени.сметы, критический анализ, выявление рисков на основе исходных данных, прогнозирование и т. д.;
Результат: снижение эксплуатационных расходов на 20%, снижение убытков от аварий на 50%.

Прогнозирование электропотребления
Проблема. Предприятия подают заявку на объёмы электропотребления заранее, что приводит к штрафам при несоблюдении установленных лимитов (как в меньшую, так и в большую сторону).
Решение:
внедрение ИИ-модели прогнозирования, позволяющей с учётом разных переменных факторов сформировать корректную заявку.
Результат: снижение штрафов на 20%.
На 50% снижаются убытки от аварий в ЖКХ при внедрении ИИ

«Применение технологий информационного моделирования в связке с ИИ позволяет автоматизировать процессы закупок, контроля проектных решений, исправлений ошибок перехода на строительную площадку», — отмечает Николай Козак, директор по ИТ и цифровой трансформации ДОМ.РФ. Также эксперт видит огромные перспективы применения ИИ в бюджетировании и планировании проекта, в динамичном пересчёте на основе подготовленных размеченных данных с предшествующих и уже реализованных объектов, классификаторов и справочников.

источник - здесь (https://sber.pro/digital/publication/nejroset-na-strojke-kak-ii-pomogaet-v-stroitelstve-i-zh-kh/)

Выходцы из ПИКа создали робота-проектировщика BIM-GPT, который уже пилотируют вместе со «Страной Девелопмент»

Директор по развитию бизнеса в НТЦ «Платформа» Петр Манин (ранее работал директором Autodesk в России/СНГ, а также техдиром Центра цифрового моделирования в Росатоме) показал нам презентацию нового продукта, который заменяет классические САПР/BIM системы.

Директор компании НТЦ «Платформа» — экс-директор по IT и цифровизации девелопмента и проектирования ПИК Андрей Нагнибедов. Ну и команда соответственно. В составе, в том числе Сергей Кривой, многократно показывавший продукты для проектирования ПИК на наших эфирах.

Роботизированное решение BIM-GPT принимает параметры на вход, сам создает BIM-модель и документацию для стадий П и РД c минимальным участием человека. Планируется, что оно сможет проектировать многоэтажный дом за 1 день, а также автоматизирует до 80% задач проектирования.

Источник: здесь (https://xn--b1agapfwapgcl.xn--p1ai/vyhodcy-iz-pika-sozdali-robota-proektirovshhika-bim-gpt-kotoryj-uzhe-pilotirujut-vmeste-so-stranoj-development/)

Применение ИИ в BIM

Функционал современных BIM/ТИМ‑систем также использует возможности искусственного интеллекта. Например, рекомендации по оптимизации архитектуры, конструкций, трассировок сетей и технологических/производственных линий, поиск геометрических и параметрических коллизий между системами, разделами, элементами и т.д., автоматический анализ проектных решений (информационной модели) на соответствие нормативным требованиям и стандартам. Отчеты, правила и требования поступают инженеру-проектировщику в режиме реального времени, а значит он может работать эффективнее, быстрее, высвобождая время на принятие более сложных и взвешенных решений.

ИИ может автоматически генерировать 3D‑модели зданий и сооружений на основе чертежей и существующих данных о проекте, анализировать разные варианты проектных решений и материалов, выбирая наиболее эффективные и экономически выгодные, следить за ходом строительных работ, выявлять отклонения от графика и предлагать меры для их устранения, а также прогнозировать оценки стоимости капитальных вложений по проекту еще до начала строительства. Все это приводит к минимизации ошибок, которые чаще всего обусловлены человеческим фактором. Это, в свою очередь, позволяет снизить риски срыва сроков и выхода за рамки бюджета.

С преимуществами, которые дает применение ИИ, невозможно спорить. То, что в будущем он станет необходимостью во всех сферах промышленности, — лишь вопрос времени. Но для того, чтобы как можно больше компаний могли внедрять эти технологии, необходима поддержка государства.

источник - здесь (https://pro-tim.ru/blog/kak-iskusstvennyy-intellekt-sovershenstvuet-metallurgiyu/)

Искусственный интеллект (ИИ) в тенденциях строительного рынка

Число строительных компаний, использующих в работе искусственный интеллект (ИИ или AI, artificial intelligence), растет в России с каждым годом. ИИ помогает зарабатывать дополнительные доходы – согласно прогнозу Минстроя, прирост в строительной области за счет использования решений на основе ИИ может достигнуть 2,5% ВВП в год. Исследователи считают, что перспективы ИИ в строительстве глобальны, однако практика его применения пока небольшая.

Можно выделить два основных направления применения ИИ в строительстве: «умный» анализ данных и использование робототехники. Из устройств, работающих без непосредственного участия человека, наибольшее распространение получили дроны, спектр возможностей которых постоянно расширяется. В первую очередь, они являются поставщиками в реальном времени всей информации со стройплощадки, а также осуществляют измерения, отслеживают движение и использование техники, поступление материалов, контролируют меры безопасности на критических участках и многое другое.

Одна из областей «умного» анализа данных, в которой ИИ нет равных – предиктивная аналитика, построенная на обработке больших массивов данных и формировании на их основе прогнозов. Первым шагом здесь является выявление проблемных зон, дальнейшими – их анализ и прогнозирование решений, тоже посредством ИИ-технологий. Получается модель, позволяющая определить, как множество различных факторов влияет на процесс строительства, какой объем инвестиций потребуется и как он будет окупаться.

Грамотное применение ИИ при планировании и проектировании строительства дает возможность увидеть более полную картину проекта, учесть риски и избежать ошибок.

Традиционно в сфере строительства существуют систематически возникающие и сложно регулируемые проблемы. К решению некоторых из них можно успешно подключать ИИ.

Варианты решения проблем с помощью ИИ:

Проблема №1: Рабочие нарушают нормы на стройке. Используют материалы не по назначению. Присутствует подмена, расхищение материалов и инструментов.

Решение: Использование дронов и камер для отслеживания хода строительства, времени работы сотрудников, поставки и применения материалов, инструментов.


Проблема №2: Операторам тяжелой техники сложно справляться с управлением. Сроки выполнения работы и количество ошибок из-за этого сильно увеличиваются.

Решение: Использование автономных строительных машин и механизмов, способных работать непрерывно с минимальным участием оператора.


Проблема №3: В процессе планирования строительства сложно учесть все риски и множество факторов. Ошибки в планировании приводят к существенным сдвигам сроков и экстренным крупным расходам.

Решение: Внедрение систем автоматизации, обрабатывающих поступающую от ИИ информацию для ее дальнейшего использования в создании смет, анализе и прогнозировании. Интеграция ИИ с различными программными продуктами для улучшения процессов проектирования и моделирования.

Как искусственный интеллект меняет строительную отрасль

Изменения, связанные с применением ИИ в строительстве, пока сложно назвать повсеместными, но их начало положено и развитие происходит интенсивно. ИИ проникает во все этапы строительства – от проектирования до контроля над стройкой. Перечислим основные задачи в области строительства, решению которых эффективно помогает ИИ:

1. Прогнозирование рисков и автоматизация типовых операций путем внедрения ИИ в системы планирования, проектирования и управления.
2. Мониторинг хода строительства путем обработки фото- и видеоданных с дронов и камер наблюдения.
3. Контроль перемещения рабочих и материалов, соблюдения техники безопасности.
4. Использование автономной строительной техники.
5. Использование чат-ботов и голосовых ботов в коммуникации с клиентами.
6. Контроль соответствия построенного объекта проекту посредством создания 6D-моделей строящихся объектов.
7. Учет трудозатрат на объекте в специализированных программных решениях.
8. Осуществление предпродажных виртуальных туров по цифровым двойникам зданий.

источник - здесь (https://1solution.ru/events/articles/ai-v-stroitelstve-tendentsii-problemy-i-perspektivy-razvitiya-tekhnologiy-obzor-resheniy/?ysclid=m24l2dy18z879370427&utm_referrer=https%3A%2F%2Fyandex.ru%2F)

Куда ведет цифровая трансформация государства?
Данные, доверие и развитие – три основы для движения вперед

ПАВЕЛ ГОЛОСОВ
директор Института общественных наук РАНХиГС (Президентская академия)

Мир научился производить огромное количество данных, которые прирастают ежегодно почти на четверть, и не собирается на этом останавливаться. В эпоху, когда взаимодействие людей, компаний, государств построено на цифровой коммуникации, особое место в этой иерархии занимает вопрос доверия как к самой коммуникационной среде, так и к данным в ней. Цифровая трансформация для государства становится способом лучше понимать то, как устроены все компоненты действительности в модели измеримости и возможности доверенного принятия решений на перспективу с разным фокусным расстоянием.

Принято полагать, что доверие граждан к системам, применяющим искусственный интеллект, прямо пропорционально уровню их доверия к государственным социальным институтам. Пять лет назад, в октябре 2019 г., указом Владимира Путина была утверждена Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 г. Она приводит показателем роста спроса на технологии ИИ увеличение числа предприятий (в том числе организаций социальной сферы и государственных органов), которые в качестве механизмов, стимулирующих повышение эффективности своей деятельности, применяют цифровизацию процессов.

В профильных документах планирования можно встретить индикаторы по уровню проникновения высокоскоростного интернета в населенные пункты или наличию вычислительных средств в школах по стране. Это, безусловно, важные инфраструктурные элементы, позволяющие с должным откликом повышать цифровую зрелость государства. Нельзя не сказать и о ключевых держателях цифровых сервисов для наших граждан – ФНС, МВД, портале госуслуг, иных акторах цифрового пространства. Преуспели и банки – предлагая пользование цифровыми продуктами, они накапливают знания о нас, непрерывно обогащая их дозволенными способами. И вот уже профилирование заемщика проходит точно, риски снижаются, позволяя говорить о дополнительных доходах, исчисляемых уже сотнями миллиардов рублей в год.

Последний из описанных эффектов стал возможен благодаря анализу, который происходит там, где применяются методы машинного обучения, или, используя более распространенный и общий термин, – уже упомянутый ИИ. Всего несколько лет назад, когда было положено начало активной цифровой трансформации государственного управления, только самый смелый исследователь мог представить влияние интеллектуальных методов на формирование цифрового контента, принятие решений и как таковой образ будущего, который явно стал более цифровым после марта 2023 г., когда стало явным понятие «большой языковой модели» и мир увидел обновленный и массово доступный сервис ChatGPT. Вскоре возник термин «промт-инженерия», теперь этому учат – и не только в вузах. Уже сегодня интеллектуальные технологии, завернутые в новые вычислительные мощности, позволяют цифровым лидерам, которые, кстати, не всегда дружественны нам, лучше прогнозировать и даже создавать версию нового мира, который, возможно, слишком виртуален и слишком трансгуманен.

Итак, что же дает человеку и бизнесу цифровая трансформация государства? Она призвана приносить снижение стоимости доверия, повышать индивидуализацию сервисов и удобство пользования (в том числе за счет исключения избыточных запросов и пр.), давать возможность самостоятельно управлять видимостью собственных данных, обеспечивать тот уровень безопасности, который присущ «аналоговому» миру, обеспечивать проактивность. Бизнес, работая на единых цифровых платформах, снижает риски, в том числе для банков, поэтому для доверенных акторов могут снижаться ставки по кредитам. Так, например, уже делают в Китае. И тогда цифровые платформы становятся инструментом трансграничного взаимодействия, установления нового уровня открытости и доверия. По крайней мере, в одном из допустимых сценариев, например, для стран группы БРИКС.

Так что же будет беспокоить нас в самом ближайшем будущем? Вопросы увеличения количества объектов непрерывного управления. Цифровые двойники, включая промышленность, интернет вещей, которые уже облепили нас, развитие беспилотных систем и систем безопасности – лишь часть новой цифровой инфраструктуры, требующей согласованного управления, активного развития энергетики и, кроме того, измерения сопутствующих индикаторов этого самого развития. И на них один ответ – цифровая трансформация государства.

Из цифровой трансформации системы государственного управления вытекает переход от понимания управления как исполнения функций к управлению как сети взаимосвязей государства и граждан. Произведение реформы, которая базируется на внедрении цифровых решений, и формирует «новое государственное управление». Стоит отметить, что исследователи все еще не пришли к единому выводу о возможных результатах реформирования системы государственного управления с применением цифровых платформ, изучение этого фактора продолжается и по сей день. А на пути формирования «цифрового правительства» становится кадровый дефицит в области компетентных специалистов, обладающих не только необходимыми «мягкими» навыками, но и компетенциями в разрезе информационных технологий, интернета вещей, искусственного интеллекта и т. д. Но применение подобных технологий необходимо при формировании качественной системы государственного управления, особенно учитывая новые требования, которые информационная реальность предъявляет к навыкам современных государственных служащих, от опережающего уровня познаний которых во многом зависит жизнь страны.

С каждым днем цифровая трансформация будет становиться все более и более заметной для каждого гражданина. Существует даже предположение, что цифровизация процессов сделает возможным отказ от субъективных решений на уровне отдельных служащих и улучшит качество предоставления услуг посредством снижения издержек. Цифровая трансформация в государственном управлении это не просто вывод некоторых государственных услуг на автоматизированный и оптимизированный уровень, что, безусловно, позволит ускорить многие процессы. Это целостное повышение качества всей системы госуправления посредством комплексного внедрения современных информационно-коммуникационных и интеллектуальных систем.

источник - здесь (https://www.vedomosti.ru/25/tsifrovoe_gosudarstvo/articles/2024/07/01/1047284-kuda-vedet-tsifrovaya-transformatsiya-gosudarstva)

Как меняется строительная отрасль с приходом искусственного интеллекта?

Последние несколько лет в технологии для строительства вкладываются значительные средства. Огромная часть этих инвестиций идет на оцифровку различных аспектов рабочего процесса строительства. Модели BIM изменили подход к проектированию зданий, процессы управления проектами и проблемами переместились в облако, оперативное управление также приобретает более «сенсорный» и автоматизированный характер. С увеличением объема доступных данных приложения на основе искусственного интеллекта находят все большее применение в строительной отрасли.

Генеративное проектирование
Генеративное проектирование представляет собой процесс поиска форм, имитирующий аналогичный процесс в ходе естественной эволюции. Специалисты по компьютерным технологиям нашли способы усовершенствовать процесс проектирования зданий. Обычно он начинается с четкой постановки проектной задачи, после чего исследуются многочисленные варианты решения, пока не будет найден наиболее оптимальный.

Ежедневно на строительных площадках делается множество снимков и видеозаписей. Каждый строитель носит с собой смартфон с камерой, и стало практически обычным делом фиксировать с его помощью каждую возникшую проблему. Все чаще используются дроны, позволяющие делать снимки с воздуха и выполнять более сложные задачи, такие как оценка хода реализации работ. Кроме того, все большую популярность приобретают экшен-камеры и умные шлемы. В большинстве случаев технологии пока не в состоянии справиться с подобным изобилием фотоснимков, а достойное решение для управления фотографиями и их использования в аналитике пока не изобретено.

ИИ применяется в строительной отрасли все чаще: разгружает сотрудников от рутинных механических задач, обрабатывает большие объемы информации и формирует аналитику.
Кроме того, ИИ повышает безопасность на стройке: «умные» камеры контролируют работу строителей и оборудования, а датчики при необходимости быстро отключают технику. Все это ускоряет процессы, делает строительство более эффективным и экономичным. Но контроль безопасности данных, с которыми взаимодействуют и которые генерируют нейросети, — один из самых больных вопросов для бизнеса во всем мире.

 Какие проблемы ИИ особенно актуальны

Кибератаки: нейросети работают с закрытыми документами и персональной информацией пользователей, и эти данные могут представлять интерес для хакеров. Получив несанкционированный доступ к такой информации, «цифровые преступники» используют ее в любых противозаконных целях.

Использование big data злоумышленниками: даже если данные хорошо защищены от хакеров, это не исключает их неправомерного использования самими разработчиками. Кроме того, конфиденциальная информация может попасть в руки третьих лиц, которые далее будут продавать их в даркнете лицам четвертым.

Отсутствие нормативной базы: законодательство и национальные стандарты для искусственного интеллекта еще очень несовершенны, они только разрабатываются. Из-за этого возникает путаница с правами, качеством данных и их эксплуатацией.

«Отравление» данных возникает, когда в модель машинного обучения попадает ложная информация, и в результате нейросеть начинает генерировать неправильные и даже опасные решения.

Человеческий фактор: ИИ по-прежнему работает в одной команде с человеком, и это правильный подход. Но он может приводить к ошибкам, если за дело берутся некомпетентные или недобросовестные сотрудники.

источник - здесь (https://blogs.forbes.ru/2024/07/05/iskusstvennyj-intellekt-v-stroitelstve-kak-izbezhat-vosstanija-mashin/)

________
там же перечислены методы борьбы

Искусственный интеллект становится неотъемлемой частью энергетического комплекса

Совершенствование технологий искусственного интеллекта — одна из основных задач национальной стратегии развития России до 2030 года. Внедрение «умных» систем происходит в разных отраслях промышленности, в том числе и в энергетике. В крупных энергосистемах уже сейчас невозможно обойтись без ИИ и список проектов в сфере искусственного интеллекта на отечественном рынке энергетики ежегодно обновляется.

Особой популярностью пользуются рекомендательно-прогностические системы, позволяющие составлять точные прогнозы уровня загрузки и объемов выработки электроэнергии солнечных, ветряных и топливных электростанций. AI-технологии также применяются для прогнозирования спроса и цен на рынке электроэнергии. «Умные» системы предоставляют информацию о загруженности сети и интенсивности использования электрических устройств, что позволяет равномерно распределять нагрузку в периоды пикового потребления.

Искусственный интеллект активно внедряется и в сфере генерации «зеленой» энергии. Например, на нескольких российских АЭС запущен проект по оценке с помощью машинного зрения правильности применения сотрудниками средств индивидуальной защиты. В ядерной энергетике также внедряются проекты по контролю генерирующего оборудования — мониторинг эффективности работы турбогенераторов, выявление дефектов и трещин в реакторах, управление рисками.

Однако основным направлением применения ИИ в энергетике остается взаимодействие с конечным потребителем. Сейчас на отечественном рынке уже действует «робот-оператор», помогающий сообщать гражданам об изменениях тарифов, задолженностях, плановых отключениях электроэнергии, аварийных работах, а также собирать и анализировать обратную связь.

На данный момент в развитие подобных проектов российские энергетические компании вкладывают только 3-7 % своих бюджетов. Однако интерес к сфере искусственного интеллекта с каждым годом растет, и по прогнозам экспертов в ближайшие пять лет уровень инвестиций может вырасти еще на 10-15 %. При этом совокупный экономический эффект от внедрения проектов ИИ в ТЭК к 2025 году может составить более 530 миллиардов рублей.

Развитие искусственного интеллекта позволит существенно снизить потенциальные потери электроэнергии, благодаря чему энергетикам за пять лет удастся сэкономить около 180 миллиардов рублей. Кроме того, ИИ помогает сократить затраты на ремонт и восстановление систем после аварий, оценивать риски возникновения поломок, оптимизировать расходы на модернизацию техники. В перспективе большинство задач по анализу, планированию и принятию решений будут решаться с помощью искусственного интеллекта.

Источник - здесь (https://www.elec.ru/news/2022/02/25/iskusstvennyj-intellekt-stanovitsya-neotemlemoj-ch.html)

ЧТО ТАКОЕ ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И КАК ОН РАБОТАЕТ?

Говоря простым языком, ИИ - это вид программного обеспечения, содержащий множество алгоритмов и математических формул, которые могут выполнять задачи, традиционно выполняемые человеком, за долю времени. Например, такая трудоемкая задача, как организация или анализ информации, может быть возложена на ИИ для преобразования большого массива данных в небольшой список задач или полезных идей.  Принцип работы ИИ будет зависеть от поставленной перед ним задачи, но в основе своей программа получает информацию до тех пор, пока не сможет сделать выводы о реальных условиях на основе этих данных.
Например, если ИИ обучить различным аспектам строительства и предоставить ему фотографии строительных работ, он сможет научиться различать разные строительные материалы и понимать, как правильно их устанавливать. Чем больше информации поступает в ИИ, тем более интеллектуальным он становится. Такая неограниченная способность к обучению упрощает простые операции и позволяет понять макротенденции с высоты птичьего полета за несколько месяцев или лет, которые даже опытные наблюдатели могут не заметить.
Цифровые строительные решения, такие как новое оборудование с поддержкой WiFi-технологий и устройства IoT, создают огромное количество данных, которые можно обрабатывать для поиска новых эффективных решений. Их также можно использовать для выявления несоответствий в условиях строительства, предотвращая дорогостоящие ошибки.

Вот четыре популярные области применения технологий искусственного интеллекта в строительстве:
1. ОПТИМИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ ПРОЕКТАМИ
2. ПОВЫШЕНИЕ БЕЗОПАСНОСТИ
3. УСТРАНЕНИЕ ПОВТОРЯЮЩИХСЯ ЗАДАЧ
4. РЕВОЛЮЦИОННЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ

подробнее - здесь (https://ngcm-ru.turbopages.org/turbo/ngcm.ru/s/blog/ii_v_strioitelstve/)

Эксперты – об искусственном интеллекте в строительстве

видео - здесь (https://rutube.ru/video/ec8a4b532ce5f5e31e5b6d87af9a2b07/)

Цели использования и внедрения ИИ в строительстве.

Базовые цели внедрения ИИ в строительной отрасли должны однозначно и безусловно отражать как очевидное повышение эффективности государственного управления, так и качественному повышению благосостояния и обеспеченностью услугами граждан в рамках задач строительной отрасли! Среди прочих, считаем следующие цели приоритетными для строительной отрасли:

     1. Резкое, на протяжении ближайших 10 лет, качественное снижение стоимости владения и стоимости эксплуатации ОКС. Переход от парадигмы дешевого строительства к парадигме дешевого содержания и владения. Высвобождение средств от экономии на содержании в целях расширения базы объектов недвижимости и роста их качества. Здесь вопросы использования ИИ просто чрезвычайно важны, поскольку экономия от затрат на эксплуатацию ведет не просто к созданию дополнительных источников инвестиций, но и к обогащению населения, а значит росту инвестиционной активности нации в целом.

      2. Значительное качественное изменение уровня обеспеченности населения объектами недвижимости. Цифровой показатель: количество кв. м. жилья на человека, стоимость содержания 1 кв. м. жилья, количество торговых, медицинских, образовательных, спортивно-рекреационных, санаторно-курортных площадей на 1 гражданина страны (зданий), количество объектов инфраструктуры (км дорог, точек сервиса, точек заправки, прочих сооружений и т.п.) на 1 гражданина страны. Рост обеспеченности при снижении стоимости 1 кв. м. на человека.

      3. Системное повышение уровня безопасности и защищенности граждан во всех аспектах создания, изменения и использования объектов капитального строительства. Цифровые показатели по направлениям безопасности, безопасность труда, создания и изменения, безопасность проживания и пребывания, безопасность использования, безопасность влияния на будущие поколения, экологическая безопасность, ресурсная безопасность, энергетическая, военная безопасность, антитеррористическая и т.п. комплексная безопасность зданий и сооружений. Рост безопасности при снижении стоимости её обеспечения на человека.

         Все прочие цели, так или иначе, являются или подцелями трёх главных, или производными от них направлениями деятельности, в т.ч. снижение энергетической себестоимости строительства, снижение доли добавленной себестоимости к строительной, снижение прироста стоимости материалов и ресурсов за отчетный период и т.п. Создание системы балансирования бюджета страны на основе агрегирования затрат на эксплуатацию с использованием ИИ – одна из приоритетных задач. Многие прекрасно понимают основной макроэкономический разрыв: чем больше строишь за счет бюджета, тем дороже обходится содержание государственных активов, тем больше требуется налогов, тем быстрее падает предпринимательская активность и уровень жизни населения. Эта коллизия ведет к падению многих экономически развитых держав и спасение здесь может быть только в точном гибком расчете потребностей и возможностей страны и населения в целом. А для этого и требуется ИИ.

         С другой стороны, сама цель внедрения ИИ предполагает резкое повышение эффективности системы управления объектами капитального строительства с учетом концепции непрерывной экономической целесообразности эксплуатации и минимизации затрат на содержание. Эта же причина требует при моделировании объектов капитального строительства искать не самое лучшее решение стартовый CAPEX-min, а минимизацию затрат на возможный реинжиниринг строительных объектов в будущем, поскольку строительство гибких трансформеров - это и есть решение по качественному снижению затрат на эксплуатацию. Здесь роль ИИ трудно переоценить.

         Наконец, есть направления ИИ, которые уже сейчас могут приносить реальную выгоду, при относительно невысоком уровне затрат, в том числе:

      1. Программные роботы (RPA). Позволяют заменить людей в рутинной работе, там, где не требуется принятие решений.

      2. Автоматически собираемые базы данных и их ИИ-идентификация на основе алгоритмов классификации. В крупных строительных проектах тысячи классифицируемых позиций, а, с учетом изменений, объем работы увеличивается кратно.

      3. Цифровые помощники (DA). Тому же проектировщику требуется знать содержание сотен нормативных документов, да еще и отслеживать их изменения.

      4. Цифровые переводчики. В крупных проектах зачастую приходится общаться и вести документацию на нескольких языках.

      5. Системы распознавания текстов, изображений и их привязка с действующим документам проектов или сопоставление с набором данных ИМ.

источник - здесь (https://ardexpert.ru/article/27078)

Камни преткновения

Стоит отметить некоторые ограничивающие факторы для успешной разработки и применения систем искусственного интеллекта в строительстве. Уже сейчас в строительной отрасли есть достаточно много компаний-поставщиков отдельных автоматизированных решений в строительной отрасли, от процесса проектирования, до логистики и планирования, но часто эти информационные системы несовместимы друг с другом, что является ограничением для создания эффективных систем машинного обучения и искусственного интеллекта. Потенциал решений на основе искусственного интеллекта может быть реализован только через интеграцию всех источников разнородных данных. Для этого необходимо создание единой платформы для агрегации, хранения и доступа к данным из всех информационных систем строительных компаний.

Естественным ограничивающим фактором для применения искусственного интеллекта в строительстве является сложность и уникальность каждого строительного объекта. Искусственный интеллект не является моделью естественного человеческого интеллекта, поэтому искусственный интеллект помогает людям, но не заменяет их, особенно в строительстве, где каждый проект уникален и зависит от многих внешних факторов, учесть которые и оперативно обрабатывать сложно даже самой совершенной информационной системе.

Дополнительным ограничивающим фактором для внедрения искусственного интеллекта является стоимость. Использование автономных транспортных средств и робототехники может увеличить количество сданных в эксплуатацию строительных объектов, но цена их при этом будет выше. Капитальные вложения в оборудование нового поколения, наряду с инвестициями в разработку систем управления на основе искусственного интеллекта, представляют собой крупные авансовые инвестиции для компаний, что может оказаться нецелесообразным для многих компаний в отрасли, которые тратят только 1% дохода на совершенствование технологического процесса строительства. Таким образом, преимущества от внедрения систем искусственного интеллекта в будущем смогут получить только достаточно крупные и развитые строительные компании.

Несмотря на упомянутые ограничения, машинное обучение и искусственный интеллект обладают неограниченным потенциалом применения в строительной отрасли. Внедрение автономной строительной техники, роботов и систем генеративного проектирования позволит повысить эффективность строительства, безопасность и качество. Вместе с тем, для реализации в строительстве потенциала больших данных через алгоритмы машинного обучения и искусственного интеллекта необходимо накопление критической массы данных по различным строительным проектам и интеграция различных информационных систем строительных компаний. Но без четкого бизнес-обоснования рентабельности и инвестиций, проекты цифровой трансформации могут стать неэффективны в использовании времени и ресурсов, что может послужить разочарованию, увеличить скептицизм в отношении больших данных и машинного обучения.

источник - здесь (https://arendator-ru.turbopages.org/turbo/arendator.ru/s/articles/162070-kak_tehnologii_ii_ispolzuyutsya_v_proektirovanii_i_stroitelstve/)

Нейросеть GigaChat помогает подбирать жилье на «Домклик»

На платформе «Домклик» появилась новая опция подбора объектов недвижимости с помощью нейросетевой модели GigaChat. Об этом сообщила пресс-служба «Сбера».

«Чтобы воспользоваться новой функцией, нужно набрать в поисковой строке на главной странице текстовый запрос, например, "найти квартиру" и перейти во вкладку "Подобрать недвижимость с нейросетью". Еще один вариант - зайти сразу в чат поддержки и оттуда запустить ассистента», — говорится в сообщении.

GigaChat находит наиболее подходящие варианты недвижимости в течение нескольких секунд. Число запросов к нейросети не ограничено, обращение можно неоднократно переформулировать. GigaChat поможет сориентироваться в предложениях квартир в новостройках и на вторичном рынке, в вариациях комнат, таунхаусов, домов, нежилой недвижимости, земельных участков и гаражей.

Новая функция доступна авторизованным пользователям «Домклик».

источник - здесь (https://stroimprosto-msk.ru/news/gigachat-pomogaet-podbirat-zhile/)

спрогнозировали, что по итогам текущего года российский рынок инженерного софта может увеличиться на 20%, до 50 млрд руб. Среди драйверов роста — увеличение строительного и машиностроительного рынка, опережающий рост ВВП, расширенная господдержка, цели по импортозамещению и реализация крупных инфраструктурных проектов. В перспективе до 2030 года рынок будет расти в среднем на 16% в год и составит 74 млрд руб., считают аналитики.

Среднегодовые темпы роста совокупной выручки российских разработчиков и поставщиков инженерного ПО и ИТ-услуг составят 18%, к 2030 году их выручка достигнет 69 млрд руб. Доля отечественных компаний на рынке составит 93%.

Показатели по сегментам:

- с 2023 по 2030 год сегмент систем автоматизированного проектирования будет увеличиваться в среднем на 12% ежегодно и в 2030 году составит 44 млрд руб. 94% рынка будут занимать российские компании;
- в 2023 году сектор технологии автоматизированного моделирования составил 2,9 млрд руб., к концу текущего года он вырастет до 4,4 млрд руб. При этом компании продолжают использовать иностранное ПО;
- к 2030 году в сегменте СОД (среда общих данных) прогнозируется рост в среднем на 12% ежегодно, до 9,3 млрд руб.

По мнению генерального директора компании «Базис» Давида Мартиросова, иностранные инженерные продукты все еще занимают значительную долю в объеме используемых в России — около 50–60% у крупного бизнеса и 20–30% у госкомпаний. Он считает, что рост рынка сдерживают три фактора: инертность компаний, нехватка специалистов и большое количество мелких игроков.

источник - здесь (https://ict.moscow/news/strategy-partners-rynok-inzhenernogo-po-v-2024-godu-vyrastet-na-20-i-sostavit-50-mlrd-rub/)

В отдаленных населенных пунктах Приамурья начали работать "Цифровые ФАПы"

В 5 фельдшерско-акушерских пунктах (ФАП) в отдаленных населённых пунктах Амурской области: с. Ивановка, с. Тамбовка, г. Шимановск, с. Передовое, с. Троицкое появились современные аппаратно-программные комплексы мобильной диагностики "Цифровой ФАП" от "СберМедИИ" (входит в индустрию здоровья Сбера).

"Цифровой ФАП" представляет собой мобильную лабораторию, собранную в удобном кейсе, которая помогает фельдшерам проводить обследование пациентов даже при отсутствии связи в отдаленном населенном пункте. Аппаратно-программный комплекс покрывает до 80% проводимых обследований во время первого этапа диспансеризации.

Комплекс включает в себя приборы для измерения уровня артериального давления, температуры, пульса, кардиограммы, исследования уровня сахара и холестерина в крови. Искусственный интеллект обрабатывает данные ЭКГ, определяет амплитудно-временные параметры пациента, по которым врач формирует заключение. Результаты проведенных обследований автоматически загружаются в систему и вносятся в электронную медицинскую карту пациента. Встроенный в комплекс сервис на базе искусственного интеллекта цифровой помощник врача "ТОП-3" по жалобам пациента предлагает три наиболее вероятных предварительных диагноза.

"В рамках партнерства со Сбербанком мы активно внедряем мобильные комплексы диагностического оборудования в ФАПы Амурской области. Это позволяет обеспечить доступ к специализированной медицинской помощи в отдалённых и труднодоступных населённых пунктах. Диагностический комплекс с технологиями искусственного интеллекта помогает своевременно заподозрить у пациента возможные патологии и не допустить развития заболеваний. Кроме этого, аппаратно-программный комплекс является отличным помощником для фельдшера, работающего на дому или осуществляющего оказание медицинской помощи маломобильным амурчанам", - сообщил заместитель министра здравоохранения Амурской области Игорь Богомаз.

"Использование мобильного диагностического оборудования и сервисов на базе AI в работе первичного звена здравоохранения снижает риски развития патологий, помогает выявить ранние признаки серьезных болезней, предупредить возникновение осложнений уже имеющихся заболеваний и уменьшает показатели смертности. Анализ ЭКГ с помощью AI повышает точность и качество диагностики, увеличивает скорость обработки результатов исследований, от чего нередко может зависеть жизнь человека. Мы уверены, что технологии искусственного интеллекта позволят повысить качество оказания медицинской помощи по всей стране", - отметила директор департамента по продуктам "СберМедИИ" Елена Соколова.

источник - здесь (https://www.comnews.ru/content/234739/2024-08-14/2024-w33/1011/otdalennykh-naselennykh-punktakh-priamurya-nachali-rabotat-cifrovye-fapy)

Нейросеть выявляет инциденты на стройках Подмосковья

За год подмосковная ИИ-система контроля и мониторинга за состоянием строящихся объектов выявила более 1,5 тыс. нарушений. Об этом сообщили в пресс-службе Министерства государственного управления, информационных технологий и связи региона.

"Использование ИИ-технологий значительно повышает эффективность управления проектами в сфере строительства. Нейросеть в режиме реального времени отслеживает соблюдение условий безопасности и ход работ на стройплощадках, оперативно выявляет отклонения от плана. Все это способствует завершению стройки в срок и без инцидентов", — прокомментировала министр государственного управления, информационных технологий и связи Московской области Надежда Куртяник.

На 391 объекте капитального строительства в Московской области искусственный интеллект анализирует видеопоток с камер системы "Безопасный регион" и по заданным параметрам выявляет инциденты. Нейросеть обучена с точностью 92% распознавать 22 класса данных, в числе которых увеличение этажности здания, наличие или отсутствие на площадке строителей или техники, безнадзорные животные, задымления и пожары на территории объектов и др.

За год работы ИИ-технология выявила более 1,5 тыс. нарушений. Наиболее распространенными среди них стали случаи отсутствия рабочих на стройплощадке в течение пяти дней: таких инцидентов было зафиксировано порядка 360. Также нейросеть успешно определяла отсутствие прогресса в строительстве в течение месяца — более 150 случаев. Кроме того, было зафиксировано 146 случаев отсутствия необходимой рабочей техники на площадке.

источник - здесь (https://www.comnews.ru/content/235834/2024-10-21/2024-w43/1011/neyroset-vyyavlyaet-incidenty-stroykakh-podmoskovya)

Нейросети привлекли к земельному мониторингу

Исследователи из МФТИ адаптировали нейросети, работающие с данными беспилотников с лазерными радарами, для государственного мониторинга земель. По оценке Центра научной коммуникации МФТИ, это позволит перевести рутинные процессы в автоматический режим при земельном планировании.

В ходе эксперимента физики использовали алгоритм PointNext, который предназначен для обработки данных с лазерных радаров (лидаров). Лидар посылает лазерные импульсы на обследуемый участок, отслеживает время их возвращение и определяет расстояние до объекта, формируя трехмерный точечный массив. Нейросеть сличает положение точек и составляет трехмерную карту местности.

В результате обучения система научилась распознавать объекты с точностью 99,98%.
Ученые предполагают, что разработка поможет:

- выявить незаконное строительстве,
- произвести контроль нарушений на стройплощадке,
- проследить за соблюдением этажности и отступов от границ земельных участков.

источник - здесь (https://stroimprosto-msk.ru/news/nejroseti-privlekli-k-zemelnomu-monitoringu/)

Варианты использования ИИ в сфере проектирования

1.Проектные решения

1.1. Отверстия/шахты
Формирование вариантов расположения и габаритов отверстий и шахт на начальном этапе проектирования.

1.2. Варианты проектных решений на основании критериев

Предложение вариантов проектных решений на основании критериев (планировки, расположение зданий, инженерных систем и т.д).

2.Моделирование

2.1. Замена элементов модели

Подбор с помощью ИИ вариантов для замены элементов модели на основании анализа данных на рынке, габаритов элемента, атрибутивной составляющей элемента, возможности соединения с другими элементами модели.

Подбор и замена материалов с учётом цен и наличия на рынке;
Подбор и замена производителей с учётом цен и наличия на рынке.

2.2. Заполнение параметров

Мэпинг параметров элементов с требуемыми параметрами;(сопоставление параметров на основании названия, единиц измерения, значений)
Сравнение и мэпинг ФОП;
(сопоставление параметров в различных файлах общих параметров)
Заполнение значений параметров (классификатор, другое);
(заполнение значений параметров на основании заранее обученной модели ИИ)
Переформатирование заполненного значения в требуемый формат с целью формирования однотипных данных, чтобы передавать информацию в расчет объемов, сметы и другие BIM-сценарии.

2.3. Привязка элементов к уровням

Проверка корректности отметок и умная перепривязка;
(Проверка корректности отметки от уровня на основании значения высоты расположения элемента.
Запись правильной отметки в нужный параметр или предложение по привязке к уровню.
Автоматическая перепривязка элемента, исключающая сдвиги или ошибки соединения элементов в модели)
Предложение/проверка высоты расположения элемента исходя из Национальных стандартов проектирования.
(На основании Национальных стандартов проектирования формируется рекомендуется высота расположения элементов (потолков, инженерных систем и т.п.))

2.4. Системы

Заполнение/проверка корректности заполнения типа системы/имени системы исходя из именований подсоединенных элементов, элементов рядом.

2.5. Рабочие наборы

Предложение по разбивке на рабочие наборы исходя из количества элементов, связанных файлов, заполненных атрибутов элементов и т.д.

2.6. Создание семейств
Создание геометрии на основании чертежей в каталоге производителя и фото;
Создание и заполнение параметров на основании каталогов производителей и анализа аналогичных семейств;
Связка размеров с параметрами на основании каталогов производителей и анализа аналогичных семейств;
Составление таблиц выбора на основании каталогов производителей и анализа аналогичных семейств.

3. Выпуск документации

3.1. Оформление

Проверка орфографии;
Маркировка элементов на чертежах, разнос марок на основании чертежей аналогичных дисциплин, анализа атрибутов элементов, свободного места на листе, требований к оформлению;
Создание видов/листов/спецификаций на основании дисциплины и раздела на основании чертежей аналогичных дисциплин, анализа атрибутов элементов, требований к оформлению и разбивке спецификаций по разделу;
Формирование ПЗ на основании ПЗ аналогичных дисциплин, анализа атрибутов и расположения элементов модели, требований к оформлению ПЗ и содержанию информации по разделу.

4.Проверка

4.1. Коллизии

Приоритизация коллизий;
(Назначение приоритета элементами, участвующим в коллизии на основании дисциплины, габаритов, атрибутов элемента, анализа аналогичных ситуаций)
Разводка коллизий на основании приоритетов, габаритов;
(Предложение варианта устранения коллизий на основании приоритета, анализа аналогичных ситуаций)
Расстановка зон для расположения инженерных систем на начальном этапе проектирование расстановка зон, где могут проходить инженерные системы на основании помещений, анализа аналогичных решений.

4.2.Проверка качества

Проверка наполненности проекта на основании национальных стандартов по проектированию, анализа аналогичных проектов, атрибутов в элементах модели;
Проверка достаточности элементов/систем на основании национальных стандартов по проектированию, анализа аналогичных проектов, атрибутов в элементах модели;
Проверка достаточности листов/спецификаций на основании национальных стандартов по проектированию, анализа аналогичных проектов, атрибутов в элементах модели;
Проверка проектных решений и предложения по замене на основании национальных стандартов по проектированию, анализа аналогичных проектов, атрибутов в элементах модели.

5.Среда общих данных

Проверка корректности расположения файлов и предложение по загрузке в нужную папку на основании форматов файлов, шифров, наименования, ключевых слов;
Контроль наименования и автоматическое предложение корректного имени на основании форматов файлов, шифров, наименования, ключевых слов;
Ролевая модель с доступами исходя из должности сотрудника. Распределение прав доступа к файлам в системе на основании должности сотрудника, регламентов, обязанностей.

6.Аналитика

6.1.Презентации, отчёты

Формирование отчётов на основании проанализированных данных; (Анализ средней цены по рынку)
Анализ работы подрядчиков;
(Аналитика на основании критериев)
Формирование презентаций по определенным критериям.

6.2.Экспорт с проверкой

Экспорт скорректированной аналитической модели.
(Анализ модели и корректировка на основании критериев)

6.3.Уведомления

Предложения на основании аналитики ИИ.
(Уведомление пользователей на основании ошибок, триггерных событий)

6.4.Аналитика для выявления неэффективных моделей поведения и предложения вариантов для улучшения (процессов, управления, сроков)

Аналитика ошибок на основании лучших практик и причинно-следственных связей.

7.Обучение

7.1.Создание инструкций и регламентов

Формирование текстовых регламентов на основании ошибок пользователей, лучших практик и причинно-следственных связей, вопросов пользователей:

На основании действий/ошибок пользователей;
Вопрос-ответ (виртуальный ассистент).

7.2.Обучение пользователей

Формирование индивидуального плана обучения на основании анализа ошибок и вопросов конкретного пользователя.

8.Скрипты

8.1.Проверка корректности написания кода

8.2.Формирование скриптов/плагинов под запрос

Получился 41 вариант использования ИИ в сфере проектирования. Для реализации потребуется обучение ИИ.

Как обучать ИИ?

Есть несколько вариантов обучения ИИ: с учителем (на вход подаётся информация с определенной связкой от учителя), без учителя (ИИ самостоятельно формирует связи), на основе поощрения/наказания (человек говорит, когда ИИ ведет себя правильно/неправильно).

Что анализирует ИИ?

Атрибуты элемента модели, такие как наименования, единицы измерения, список параметров.
Устанавливает связи с кодом по классификатору.
Какой результат?

ИИ может проверить правильность заполнения кода по классификатору.
ИИ может предложить значение для заполнения кода по классификатору для элемента.

Плюсы и минусы применения ИИ в проектировании

Использование ИИ в проектировании имеет как преимущества, так и недостатки.

ИИ способен анализировать большой объем информации в короткий промежуток времени. Это позволяет находить наиболее эффективные и инновационные проектные решения, снизить вероятность ошибок на стройке. Всё перечисленное сокращает затраты и время на проектирование, а также повышает качество выпускаемой документации. Ни к этому ли мы стремимся?

Типичная ситуация в проектировании: сроки горят, людей не хватает, качество проектирования падает, люди перерабатывают. Применение ИИ решает проблему ограниченности ресурсов и повышает производительность компании. Более того, инженеры-проектировщики могут сосредоточиться на более сложных и творческих задачах за счёт передачи времязатратных задач ИИ.

источник - здесь (https://dzen.ru/a/ZBX3muoYKy8PhhOv?ysclid=m2zwfu41pk311836339)

VK планирует запустить собственную систему защиты от DDoS-атак на основе искусственного интеллекта

Холдинг VK намерен внедрить в большинство продуктов компании, среди которых «VK Видео», ОК, «Дзен», Mail и другие, собственную систему защиты от DDoS-атак и бот-активности. Решение будет построено на основе искусственного интеллекта. Ранее эти сервисы защищались комплексом решений, включая продукты ИБ-вендоров.

По словам представителя VK, ИИ-модели обучены на обезличенных и обобщенных данных о поведении пользователей каждого сервиса компании. Ожидается, что они позволят выявлять на ранних стадиях вредоносный трафик, в том числе тот, который не отличается от органического. Кроме того, система должна будет определять программы-парсеры, брутфорсеры и другую активность.

Заместитель генерального директора ГК «Гарда» Рустэм Хайретдинов отметил, что в случае с VK специфика атак заключается в том, что злоумышленники «не заливают сервис трафиком», а делают много незаметных в общем трафике операций, каждая из которых выглядит как легитимная. По его мнению, «такое решение вряд ли выйдет на рынок, поскольку изначально разрабатывается для конкретной платформы, ее адаптация может стоить соизмеримо с разработкой новой».

Вице-президент по стратегии и инновациям МТС Евгений Черешнев рассказал, что борьба с DDoS-атаками обычно не требует ИИ, поскольку «это больше вопрос системной логики управления потоками данных и доступных серверных мощностей». При этом для защиты от ботов без применения ИИ не обойтись, и использование таких инструментов выглядит закономерным, считает он.

источник - здесь (https://ict.moscow/news/vk-planiruet-zapustit-sobstvennuiu-sistemu-zashchity-ot-ddos-atak-na-osnove-iskusstvennogo-intellekta/)

Нейро́нная сеть (также иску́сственная нейро́нная сеть, ИНС, или просто нейросе́ть) — математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма. Это понятие возникло при изучении процессов, протекающих в мозге, и при попытке смоделировать эти процессы.

1. С точки зрения машинного обучения, нейронная сеть представляет собой частный случай методов распознавания образов, дискриминантного анализа;
2. С точки зрения математики, обучение нейронных сетей — это многопараметрическая задача нелинейной оптимизации;
3. С точки зрения кибернетики, нейронная сеть используется в задачах адаптивного управления и как алгоритмы для робототехники;
4. С точки зрения развития вычислительной техники и программирования, нейронная сеть — способ решения проблемы эффективного параллелизма;
5. С точки зрения искусственного интеллекта, ИНС является основой философского течения коннекционизма и основным направлением в структурном подходе по изучению возможности построения (моделирования) естественного интеллекта с помощью компьютерных алгоритмов.

Нейронные сети не программируются в привычном смысле этого слова, они обучаются. Возможность обучения — одно из главных преимуществ нейронных сетей перед традиционными алгоритмами. Технически обучение заключается в нахождении коэффициентов связей между нейронами. В процессе обучения нейронная сеть способна выявлять сложные зависимости между входными и выходными данными, а также выполнять обобщение. Это значит, что в случае успешного обучения сеть сможет вернуть верный результат на основании данных, которые отсутствовали в обучающей выборке, а также неполных и/или «зашумлённых», частично искажённых данных.

источник - здесь (https://ru.m.wikipedia.org/wiki/Нейронная_сеть)

Росреестр внедрил ИИ для регистрации сделок с недвижимостью в 83 регионах России

Росреестр внедрил систему искусственного интеллекта для регистрации сделок с недвижимостью в 83 регионах страны, сообщают РИА Новости Недвижимость со ссылкой на слова главы ведомства Олег Скуфинский на XXV Международном жилищном конгрессе. В Москве планируется начать использование новой технологии до конца текущего года.
По словам Скуфинского, система представляет собой цифрового помощника регистратора под названием "Ева". Уже в 83 регионах этот помощник помогает автоматизировать процесс регистрации сделок с недвижимостью, а в столице его запуск запланирован на ближайшие месяцы.
Цифровой помощник значительно ускоряет процесс правовой экспертизы документов. Если ранее государственным регистраторам на проверку документации требовалось в среднем 30-40 минут, то с помощью "Евы" анализ документов занимает всего 15 секунд. Этот новый подход позволит повысить эффективность работы Росреестра и ускорить обработку сделок с недвижимостью по всей стране.

источник - здесь (https://geoinfo.ru/product/sluzhba-novostej-geoinfo/rosreestr-vnedril-ii-dlya-registracii-sdelok-s-nedvizhimostyu-v-83-regionah-rossii-53890.shtml)

Искусственный интеллект в архитектурно-градостроительном проектировании

книга - здесь (https://marhi.ru/AMIT/2023/4kvart23/PDF/20_vlasova.pdf)

Искусственный интеллект (AI), машинное обучение (ML), предиктивная аналитика (Predictive Analytics)

Обработка данных информационной базы, датчиков с оборудования, голоса и изображений (включая потоковое видео), неструктурированных данных методами машинного обучения — алгоритмами, способными самостоятельно обучаться на исторических данных информационной системы и других источниках данных, обобщать их и строить правила для обработки новой информации.

Решения фирмы «1С» включают прикладной функционал, использующий взаимодействие с сервисами машинного обучения, ряд решений включает поставляемые модели для возможности развертывания на инфраструктуре предприятия. С использованием машинного обучения реализованы различные кейсы: распознавание первичных документов, прогнозирование продаж, голосовой ввод данных для работы с процессами и документами, прогнозирование отказов оборудования и многие другие.

подробнее - здесь (https://solutions.1c.ru/digital/ai-ml-pa/)

Microsoft внедрила ИИ в Блокнот и Paint для пользователей из шести стран

Microsoft значительно усовершенствовала текстовый редактор «Блокнот», добавив в него новые функции, работающие с помощью искусственного интеллекта (ИИ). Эта информация была опубликована изданием The Verge. Новые возможности уже стали доступны участникам бета-тестирования в программе Windows Insider. В частности, функция под названием Rewrite позволяет переписывать выбранные фрагменты текста в соответствии с заданными параметрами, такими как сокращение, удлинение или изменение стиля повествования.

Для использования данной функции требуется выделить текст, щелкнуть правой кнопкой мыши и выбрать опцию «Переписать» из выпадающего меню. После этого пользователю необходимо ввести свой запрос в появившемся диалоговом окне. Система предложит три альтернативных варианта текста. Следует отметить, что для работы эта опция требует активного подключения к интернету, так как запросы обрабатываются на облачных серверах компании. На данный момент функция доступна для пользователей находящихся в США, Франции, Великобритании, Канаде, Италии и Германии.

Параллельно с этим обновлениям, Microsoft также усовершенствовала графический редактор Paint. Новая функция Generative Fill позволяет добавлять на изображения дополнительные объекты на основе введенного запроса.

В начале октября стало известно, что редактор WordPad был исключен из последней версии Windows 11. Как пояснили специалисты из Digital Trends, это связано с устареванием программы и решением компании удалить её из системы.

источник - здесь (https://m.dzen.ru/news/story/d8357629-e8ed-5da7-a97d-3f7f51b0af79?lang=ru&fan=1&t=1731004275&persistent_id=3034187436&cl4url=7934a6981bc7f2c0c13e57bb5d5ce34d&story=b56a3ae7-b982-5289-94a7-2236412a8be4)

ПАРАМЕТРИЗАЦИЯ VS ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ: СОПЕРНИКИ ИЛИ СОЮЗНИКИ

Роль искусственного интеллекта в проектировании: возможно ли его применение, для чего и в каких пределах

Компания «Топ Системы» в рамках популяризации темы о PLM-решениях и инженерном ПО среди различной аудитории запустила проект "Просто о сложном" на РБК, в котором во время интервью с экспертами обсуждаются тренды в области PLM и CAD-систем и вопросы развития самого комплекса T-FLEX PLM в соответствии с этими трендами и с учетом текущей ситуации в отечественной промышленности. Представляем вам мнение эксперта по теме "Параметризация vs искусственный интеллект": возможно ли его применение, для чего и в каких пределах – ответы на эти вопросы дает Богдан Ключников.

источник - здесь (https://tflex.ru/about/publications/detail/index.php?ID=5304)

«Т-Банк» запустил первого в России телефонного ИИ-секретаря для глухих и слабослышащих


«Т-Банк» запустил первого в России телефонного ИИ-секретаря для глухих и слабослышащих клиентов. Секретарь позволяет пользователям с частичной или полной потерей слуха поддерживать общение с собеседником по телефону без посторонней помощи благодаря технологиям искусственного интеллекта. Новый ИИ-помощник бесплатный и доступен клиентам «Т-Банка» с любым мобильным оператором на территории всей страны. Об этом CNews сообщили представители «Т-Банка».

Миссия нового «Секретаря» — убрать барьер в общении по телефону у глухих и слабослышащих пользователей. Он обучен принимать входящие звонки, в том числе с неизвестных номеров, оперативно переводить аудиозапись в текст и отправлять пользователю расшифровку звонка. Благодаря этому клиенты «Т-Банка» с полной или частичной потерей слуха могут самостоятельно общаться не только в мессенджерах, но и по телефону. Также ИИ-секретарь предупреждает абонента об особенностях слуха у собеседника и предлагает альтернативные способы связи с ним.

Новый «Секретарь» разработан Центром искусственного интеллекта «Т-Банка» на базе технологий трех платформ. С помощью «T-Bank VoiceKit» — одной из ведущих на рынке систем распознавания и синтеза речи — он умеет распознавать речь и быстро переводить аудиозапись в текстовое сообщение. А технологии «Т-Мобайла» и антифрод-технологии «Т-Защиты» позволяют «Секретарю» блокировать нежелательные спам-звонки и звонки телефонных мошенников.

В разработке «Секретаря» принимали участие профильные эксперты и DEAFON — сервис для глухих и слабослышащих с поддержкой на жестовом языке. Совместно со специалистами были разработаны скрипты ответов Секретаря и проведены многочисленные тесты.

Максим Исаев, советник президента общероссийской общественной организации инвалидов «Всероссийское общество глухих» (ОООИ ВОГ) по техническим средствам реабилитации: «Создание первого в России ИИ-секретаря для глухих и слабослышащих людей — важный шаг в направлении цифровой доступности и социальной интеграции людей с нарушениями слуха. Особенно ценно, что при разработке сервиса были привлечены профильные эксперты, а бесплатность сервиса и его доступность для клиентов любых операторов делает это решение действительно инклюзивным. Мы надеемся, что появление такого сервиса станет примером для других компаний и будет способствовать созданию более доступной среды для глухих и слабослышащих граждан России. ВОГ готово к дальнейшему сотрудничеству с «Т-Банком» для совершенствования этой важной технологии».

Секретарь работает на территории всей страны, а подключить его можно бесплатно к любому номеру, даже если абонент не клиент «Т-Мобайла». Для этого нужно зайти в мобильное приложение «Т-Банка», написать в чат поддержки фразу «Секретарь для глухих» и следовать видеоинструкции. Для удобства пользователей инструкция записана на русском жестовом языке — на ней глухой клиент «Т-Банка» рассказывает, как работает «Секретарь», а также пошагово описывает способ его активации.

источник - здесь (https://www.cnews.ru/news/line/2024-11-08_t-bank_zapustil_pervogo)

В Тюмени к системе распознавания лиц подключили 452 дорожные видеокамеры

В Тюмени для повышения безопасности запустили пилотный проект по подключению дорожных видеокамер к системе распознавания лиц с помощью искусственного интеллекта.
Внедрением занимается Единый центр хранения и обработки данных систем видеонаблюдения Тюменской области (ИС ЕЦХД).
К модулю подключены 452 видеокамеры на тюменских дорогах из 6140.
Отмечается, что число камер с распознаванием лиц будет корректироваться с учетом потребности полицейских и сотрудников РУФСБ.

источник - здесь (https://m.dzen.ru/news/story/e490c13a-5697-5f15-bdfd-1e2223ceb85d?lang=ru&fan=1&t=1730968440&persistent_id=3036160550&cl4url=8200e6054d553f540915761e5d5522cc&story=442c9373-8070-59b7-9a7a-abf66e54a6c6)

Риски использования нейросетей в строительстве

Вытеснение живых специалистов нейросетями и снижение квалификации архитекторов

В целом нет задач, которые может выполнить человек и не может искусственная нейронная сеть, считает главный конструктор Самолета Михаил Дубко. Когда искусственный интеллект будет применяться, он начнет вытеснять живых специалистов, поясняет он. «С оттоком кадров из проектирования кратно уменьшится общий уровень квалификации на проектах, что приведет к очень непредсказуемым последствиям», — опасается Дубко.

Искусственный интеллект — хороший инструмент для избавления от рутины и освобождения времени для более интеллектуальных задач. Но когда специалисты начинают активно работать с нейросетями, они превращаются в операторов системы, «быстро перестают быть специалистами» и «не могут ответить на простейшие вопросы», согласен руководитель управления развития и инноваций продукта Самолета Вячеслав Морозов.

источник - здесь (https://proshegovorya.ru/kak-iskusstvennyj-intellekt-pomogaet-proektirovat-goroda-i-zamenit-li-on-arhitektorov/?ysclid=m3axyykuso263991178)

YandexGPT — нейросеть семейства GPT от компании «Яндекс», которая может создавать и перерабатывать тексты, предлагать новые идеи и учитывать контекст беседы с пользователем.

Для обучения YandexGPT используется датасет, включающий в себя информацию из книг, журналов, газет и других открытых источников из интернета. Нейросеть может ошибаться в фактах и фантазировать, однако по мере обучения будет выдавать всё более точные ответы.

В феврале 2023 года «Яндекс» сообщил, что разрабатывает собственную версию генеративной нейросети ChatGPT в рамках развития языковой модели из семейства YaLM (Yet another Language Model).Проект получил предварительное название YaLM 2.0, которое впоследствии поменяли на YandexGPT.
17 мая компания представила нейросеть под названием YandexGPT (YaGPT), добавив в своего виртуального ассистента «Алису» специальный навык, позволяющий взаимодействовать с новой языковой модель.
5 июня 2023 года в пресс-службе «Яндекса» сообщили, что нейросеть научилась запоминать контекст беседы и задавать уточняющие вопросы.
15 июня 2023 года «Яндекс» добавил языковую модель YandexGPT в приложение для генерации изображений «Шедеврум». Благодаря этому его пользователи получили возможность создавать содержательные посты с текстом, заголовком и подходящей по смыслу иллюстрацией.
27 июня в «Яндексе» сообщили, что нейросеть научилась тезисно пересказывать статьи из интернета. Функция работает с русскоязычными текстами и статьями из интернета объёмом до 30 тысяч знаков.
В июле 2023 года нейросеть YandexGPT стала доступна бизнесу для создания виртуальных ассистентов и чат-ботов, а также генерирования и структурирования текстовой информации.
7 сентября 2023 года «Яндекс» представил на конференции Practical ML Conf новую версию языковой модели — YandexGPT 2. По сравнению с предыдущей она способна решать больше видов задач, при этом качество её ответов улучшилось. По утверждению разработчиков, YandexGPT 2 отвечает на запросы пользователей лучше первой версии нейросети в 67 % случаев.
14 сентября 2023 года «Яндекс» начал тестировать YandexGPT для создания быстрых ответов на запросы в «Поиске». Нейросеть в режиме реального времени находит несколько самых подходящих источников по запросу пользователя, делает краткую выжимку каждого из них, а затем выбирает наиболее полезный ответ из получившихся. Он отображается под поисковой строкой вместе со ссылкой на источник.
С 6 октября 2023 года YandexGPT может создавать краткие пересказы русскоязычных видеороликов в интернете. Она обобщает видео длиной от двух минут до четырёх часов, в которых есть речь.
В декабре 2023 года Яндекс Казахстан открыл доступ к YandexGPT API для казахстанских компаний.
28 марта 2024 года Yandex запустил третье поколение нейросетей YandexGPT. Первая версия — YandexGPT 3 Pro предназначена для бизнеса и доступна пользователям Yandex Cloud. По словам разработчиков, на тестах YandexGPT 3 Pro в среднем отвечает лучше, чем YandexGPT 2 в 67 % случаев, а при работе с простыми пользовательскими запросами её результаты оказались выше на 69 %.
28 мая 2024 года вышло третье поколение облегчённой версии нейросети YandexGPT Lite.
24 октября 2024 года появилось четвёртое поколение нейросети — YandexGPT 4, включающее облегчённую модель Lite и мощную Pro.
16 апреля 2024 года Яндекс представил сервис «Нейро», он объединяет в себе возможности традиционных поисковых технологий и больших языковых генеративных моделей. В «Нейро» пользователь может задать системе любой вопрос простыми словами, YandexGPT 3 проанализирует поисковую выдачу Яндекса по запросу и объединит найденную информацию в одном сообщении со ссылками на источники. Взаимодействие с сервисом ведется в формате диалога, заданный ранее вопрос можно уточнить, а так же его можно дополнить картинкой.

Обучение проходит в несколько этапов:
1. Pretraining. Модель учит структуру языка и запоминает факты о мире. Ей подаются в обучение терабайты текста из интернета, книг и других общедоступных источников, отобранные с помощью поисковых моделей «Яндекса» и разбитые на небольшие фрагменты (токены).
2. Fine-tuning. Эксперты оптимизируют миллиарды параметров модели, собирая большой датасет из сотен тысяч примеров максимально разнообразных задач с хорошими ответами.
Созданием качественных обучающих примеров занимаются AI-тренеры «Яндекса». Это эксперты широкого круга гуманитарных профессий: журналисты, педагоги, филологи, редакторы, социологи, психологи, филологи. «Яндекс» стал первой в России компанией, которая начала нанимать и обучать таких специалистов.
3. Продуктовые доработки. Модели придают «человеческий характер», чтобы она могла отвечать на вопросы о себе и была более живой в общении.
Для обучения YandexGPT используются суперкомпьютеры «Яндекса».

В октябре 2023 года YandexGPT 2 смогла сдать ЕГЭ по литературе на 55 баллов.  При этом минимальный порог, необходимый для поступления в вуз, — 40 баллов. Это первый случай в России, когда искусственный интеллект успешно справился с ЕГЭ, ответив не только на вопросы тестов, но и выполнив творческие задания.

источник - здесь (https://ru.m.wikipedia.org/wiki/YandexGPT)

Искусственный мир победил: информация, сфабрикованная нейросетями, неотличима от правдивой

Целые цивилизации, в культурном коде которых присутствует различие правды и лжи, оказались под угрозой

В 2023-м мир ощутит на себе новую напасть: что-то вроде пандемии, однако выводящей из строя не иммунитет и не легкие...

По словам Кай-Фу Ли, который обратился к своим коллегам, разработчикам искусственного разума, мир стоит на краю пропасти, с которого мы вот-вот полетим в пучину неконтролируемой простыми людьми лжи, льющейся с экранов компьютеров и телевизоров.

Итак, представьте, что телезвезды, которым вы безмерно доверяли, вдруг начали говорить... не то чтобы сразу противоположное, но вы вдруг заметили в их речах определенный крен «влево» или «вправо».

Но мало кто догадается, что человек, который вещает им из компьютера или из телевизора, не их кумир, а всего лишь его бот, дипфейк — реалистичная подмена видеоматериала, созданная с помощью нейросети. Такой же подменой могут стать фото и аудиоматериалы.

Подтверждением того, что риск пострадать от роботов очень велик, стало недавнее обращение членов Союза дикторов России в Госдуму с просьбой ограничить на законодательном уровне синтез человеческого голоса с помощью технологий искусственного интеллекта. Ведь это на полном серьезе грозит им уже в ближайшем будущем безработицей.

Вернемся к одному из мастеров таких синтетических образов, Кай-Фу Ли. По его словам, технология AICG (генерация контента с помощью ИИ) наступает на человечество семимильными шагами, обучаясь на так называемых «больших данных», которые включают в себя множество языков, изображений, звуков, видео, 3D-изображений. Если дипфейки, сделанные на основе такого контента, будут внедрены в поисковые системы, онлайн-магазины, рекламную продукцию, мы окажемся предельно уязвимыми перед алгоритмической пропагандой. Многие цивилизации мира, в культурном коде которых лежит различие правды и лжи, могут быть разрушены.

— У людей и без того уже ослабляется иммунитет критического мышления, — говорит кандидат технических наук, эксперт в сфере высоких технологий Сергей Карелов. — Мы все сидим в Интернете: по бизнесу, по развлечениям, по покупкам, где программа AICG может генерировать любой контент: тексты, стихи, песни, романы, любые изображения, в любом стиле. Этот контент становится неотличимым от контента, который создают люди, какими бы талантливыми они не были.

По словам Карелова, подобными фейками нас потчуют давно: сотни, тысячи случаев с явной (шутливой) или скрытой подменой Тома Круза, Майка Тайсона, президента Обамы...

оказалось, что сегодняшняя проблема заключается в том, что программисты научились обрамлять видеоконтент настолько аргументированными, логически выстроенными текстами, что, если раньше у кого-то и возникали сомнения, сегодня искусственный разум может гораздо легче убеждать, что перед нами подлинник.

Ложь может быть выставлена за правду в любых, даже самых, казалось бы, безнадежных случаях.

— Возьмем, к примеру, версию о плоской Земле, — приводит пример эксперт из IT-сферы. — Простому человеку написать об этом аргументированный текст со множеством ссылок на «достоверные» источники будет очень сложно. ИИ же не побрезгует ничем и за счет скоростных возможностей обработки сотен нужных материалов, статей в считаные часы выведет любую нужную теорию. Не будет хватать заключения ученых — он сфабрикует и их.

вся беда нашего нынешнего положения в том, что мы не просто погружаемся в мир неразличимости правды от лжи, а в том, что не видно даже теоретического способа, как это преодолеть.

А может, выход знают в Федеральном исследовательском центре «Информатика и управление» РАН? Вот что нам ответил на это заведующий лабораторией, кандидат технических наук Владимир Арлазаров:

— Есть замечательный американский фильм 1997 года, называется «Плутовство». Нас сейчас пытаются заставить жить, подчиняясь технологиям, показанным в этом фильме. Многие пытаются формировать нашу реальность различного рода фейками. И часть этих фейков создается с использованием искусственного интеллекта. Технологии дают возможность создавать дипфейки, которые на практике применяют для мошенничества, вымогательства и создания дезинформации. Необходимо ввести законодательное регулирование, чтобы обезопасить граждан от преступлений с применением дипфейков. С другой стороны, гражданам, прежде чем верить на слово, надо хорошо подумать. И быть максимально внимательными. Не верить небылицам. Как заявил в свое время президент США Эндрю Джексон: «Вечная бдительность народа — вот цена свободы».

Бдительность, законодательное регулирование — это, конечно, хорошо, но есть один нюанс. В частности, тот же китайский гуру искусственного разума пишет, что, поскольку в AICG-технологиях могут быть заинтересованы и промышленные корпорации, и политики, решение проблемы заходит в тупик. По мнению китайского знатока ИИ, у него есть надежда только на коллег, мировое сообщество разработчиков искусственного разума — оно что-нибудь должно придумать в самое ближайшее время. Так же в свое время сообщество ученых, в которое входил Альберт Эйнштейн, обратилось к разработчикам ядерного оружия с призывом предотвратить ядерную войну. Благодаря паритету в ядерном потенциале, которого мы достигли благодаря СССР, риск ядерной войны снизился за счет возникшей взаимной угрозы уничтожения ядерных держав.

Учитывая то, что хорошую подделку отличить от подлинника становится все сложнее, Китай недавно предпринял попытку взять фейки под свой контроль. 16 января правительство Поднебесной приняло закон, обязывающий помечать фейки, сделанные при помощи искусственного интеллекта, чем-то вроде водяного знака на купюрах.

Мы попросили высказать свой взгляд на потенциальные случаи обмана пользователей интернет- и ТВ-контента при помощи искусственного интеллекта ведущего российского специалиста в области многопроцессорных вычислительных и управляющих систем, профессора, академика РАН Игоря Каляева.

— Игорь Анатольевич, как возникла технология дипфейка?

— Дипфейк является «побочной» ветвью развития методов глубокого машинного обучения. Эта технология появилась сравнительно недавно, в 2017 году. В ее основе лежит так называемая генеративно-состязательная нейронная сеть, которая состоит из двух сетей, соревнующихся между собой. Одна сеть генерирует изображения, а другая пытается определить, подменные они или нет. После этого обе сети учатся на полученных результатах, в результате чего с каждым циклом изображение становится все более реалистичным. Изначально, по задумке авторов, данная технология создавалась для различного рода развлекательных и рекламных целей. Здесь можно привести примеры рекламных роликов с «ожившими» Одри Хепберн или Леонидом Куравлевым в роли Жоржа Милославского в рекламе одного из российских банков. Но, как часто бывает, хорошее начинание постепенно превращается в страшное оружие.

— Что плохого успел натворить искусственный интеллект?

— В первую очередь данную технологию стали использовать мошенники для того, чтобы выманивать деньги у доверчивых людей. Например, в 2022 году злоумышленники запустили трансляцию на YouTube с поддельными образами известных предпринимателей — Илона Маска и Виталика Бутерина (сооснователя криптовалюты Ethereum), в которой они рекламировали выгодные инвестиции в криптовалюту. Пользуясь репутацией этих известных бизнесменов, мошенники похищали криптовалюту доверчивых пользователей и таким способом смогли заработать около двух миллионов долларов.

Еще один известный пример мошеннического использования технологии дипфейк — это создание поддельного видеоролика с Олегом Тиньковым, образ которого злоумышленники использовали для похищения персональных данных пользователей. В фейковом видео Олег Тиньков обещал подарить бонусы тому, кто откроет инвестиционный счет в банке, для чего нужно было перейти по ссылке и ввести свои персональные данные. Разумеется, никто из тех, кто попался на этот фейк, никаких бонусов не получил, зато их персональные данные достались мошенникам.

И это было только относительно безобидное начало, дальше — хуже. Дипфейки все чаще стали использоваться, например, в качестве шантажа известных людей, когда создаются поддельные порноролики с их участием, которые потом выставляются на всеобщее обозрение, если «клиент» не заплатил мошенникам.

Но все это цветочки по сравнению с дипфейками с участием мировых политических лидеров, которые могут быть использованы для разжигания различного рода конфликтов между государствами и даже мировых войн. Причем чем известнее личность, тем проще создать очень реалистичный дипфейк с ее участием, поскольку в Интернете находится множество ее изображений и видеофайлов, которые можно использовать для обучения нейронных сетей, задействованных в создании дипфейка.

— Есть ли у вас предложения по борьбе с таким злом?

— Для распознавания ложного контента в настоящее время также используются технологии ИИ. При этом, как правило, с их помощью выявляются различного рода проколы в деталях синтезированного изображения, которые незаметны для глаза человека, но на их основе можно уверенно сказать, что это дипфейк. Например: несоответствие частоты моргания или различающихся по цвету глаз человека, неправильное отражение внешних предметов на их оболочке, различного рода неестественные искажения мимики лица, несоответствие теней и т.д. Однако все эти методы вряд ли останутся успешными в далекой перспективе, поскольку создатели дипфейков тоже учатся на своих ошибках, и с каждым разом количество таких проколов уменьшается.

Например, если распознавание дипфейков первого поколения с помощью таких технологий осуществлялось практически в 100% случаев, то современные дипфейки, так называемого второго поколения, распознаются уже всего лишь с вероятностью 15–30%. И есть большое опасение, что следующее их поколение распознать с помощью подобных технических средств станет просто невозможно.

— Что же делать?

— В настоящее время начинают задумываться о законодательных мерах наказания за распространение дипфейков, в том числе вплоть до уголовной ответственности. Безусловно, это надо сделать, но, к сожалению, это вряд ли решит проблему, поскольку поймать за руку создателей и распространителей ложных фотографий и видео крайне сложно.

Кроме того, когда поддельный контент уже вброшен в медиа- или интернет-пространство и начал стремительно распространяться по нему, тратить много времени на его распознавание и отрицание зачастую уже абсолютно бесполезно, поскольку негативные последствия от этого контента могут произойти существенно быстрее.

Как мне кажется, более реалистичный путь — это не борьба с самими дипфейками, а, наоборот, защита подлинного контента. Например, подлинный, проверенный контент можно снабжать какими-то встроенными знаками или голографическими символами, аналогично тому, как защищаются от подделок банкноты. Тогда с помощью специальных средств можно будет сразу же отличить реальный контент от дипфейка.

Главное при таком подходе, чтобы такие знаки было очень сложно подделать злоумышленникам с использованием обычных вычислительных средств или для этого надо было бы затратить очень много времени. Однако как это сделать, а главное, как не позволить злоумышленникам обойти потом эту защиту, — это пока что большой вопрос. Но над этим надо начинать работать уже сейчас.

источник - здесь (https://www.mk.ru/science/2023/02/05/iskusstvennyy-mir-pobedil-informaciya-sfabrikovannaya-neyrosetyami-neotlichima-ot-pravdivoy.html)

В Новосибирске разработали систему на основе ИИ для помощи в обучении слепых

Компания «Сигма», резидент новосибирского технопарка «Академпарк», разработала систему помощи педагогам, работающим с незрячими и слабовидящими учениками.
Система использует искусственный интеллект (ИИ) для визуализации движения пальцев в виде тепловой карты, облегчая контроль над процессом обучения.
По словам исполнительного директора компании Маргариты Фроловой, система представляет собой комплекс с камерой, которая фиксирует перемещения рук ученика.
В 2025 году разработчики планируют начать сотрудничество со Всероссийским обществом слепых.

источник - здесь (https://m.dzen.ru/news/story/954f88e4-2320-5e3d-80b5-182cc3a3a7b0?lang=ru&fan=1&t=1730970518&persistent_id=3036560346&cl4url=83b7f92c7edc2ca7b5ff67b104e6e2bd&story=00c5f3a3-a853-5daa-93f1-1d15cd7e5d6a)

В РКН напомнили о ежегодных учениях для проверки устойчивости Рунета

Учения по отключению от зарубежного интернета проводятся в России ежегодно и не влияют на доступ к сети отечественных пользователей, сообщил РБК представитель Роскомнадзора.
Отмечается, что график проведения учений утверждает Минцифры РФ по согласованию с ФСБ и Роскомнадзором.
Как пояснил регулятор, в ходе учений совместно с операторами связи выявляется эффективность работы ключевой замещающей инфраструктуры в случае преднамеренного отключения извне российского сегмента интернета.
Однако в Роскомнадзоре заверили, что данные мероприятия никак не скажутся на доступе обычных пользователей к сети.

источник - здесь (https://m.dzen.ru/news/story/7a77520a-5a6e-5fb0-a876-98e008f961b7?lang=ru&fan=1&t=1731595452&tt=true&persistent_id=3055762872&cl4url=ff38ed7401c6a6c1c6220c3cff08bcde&story=7ea09ad9-66d7-5878-bb24-2312b09c749b)

Цифровой контроль землепользования в Москве: результаты и перспективы

Иван Бобров, начальник Госинспекции по недвижимости
В Москве с начала года цифровые технологии позволили выявить более 2,5 тыс. признаков нарушений в земельно-имущественной сфере. Об этом сообщил Иван Бобров на V Всероссийском форуме контрольных органов.

Госинспекция по недвижимости совместно со столичным Департаментом информационных технологий использует цифровые технологии и искусственный интеллект для контроля землепользования. Показатели автоматизированного контроля и выявления нарушений превышают 90%. В ходе дистанционного мониторинга было проанализировано 29 тыс. земельных участков. Нейросети и автоматизированные алгоритмы обработали более 3,3 млн снимков с камер городского видеонаблюдения, квадрокоптеров и других источников.

«Подключенная к системе столичного видеонаблюдения нейросеть умеет распознавать строительные площадки, летние кафе и захламление территорий строительными отходами. Видеокамеры обеспечивают круглосуточный мониторинг в любую погоду, в том числе в труднодоступных местах. Это также позволяет специалистам дистанционно подтверждать факт устранения нарушений», — отметил Алексей Корников, начальник управления городского видеонаблюдения Департамента информационных технологий Москвы.

Иван Бобров подчеркнул, что автоматизированные системы помогают предотвращать нарушения, минимизируя необходимость проведения стандартных контрольно-надзорных мероприятий. Ежедневно данные с более чем 180 000 стационарных камер городского видеонаблюдения и 42 квадрокоптеров, покрывающих 82% территории столицы, поступают и анализируются в автоматизированной системе ГИН.

Для взаимодействия с горожанами инспекция использует чат-боты «Свободный доступ» и «Самострой.net».

источник - здесь (https://stroimprosto-msk.ru/news/cifrovoj-kontrol-zemlepolzovaniya-v-moskve/)

ВТБ Онлайн научился сканировать электросчетчики и вносить показания за клиента

ВТБ совместно с компанией Smart Engines первым среди банков внедрил функцию сканирования счетчиков прямо на смартфоне. Она упрощает для клиентов рутинный процесс внесения показаний и дальнейшую оплату счета. Теперь вместо того, чтобы заполнять показания вручную, пользователь сможет получить их автоматически с функцией сканера.

Технология не зависит от условий съемки, таких как освещённость, проективные искажения, поворот или наклон счётчика. Нейросеть позволяет без приближения камеры распознавать данные счетчиков различных типов и моделей, при сканировании также возможно использование фонарика. Функционал успешно работает и в режиме видеопотока и на отдельных фотографиях.

«Оплата коммунальных услуг и передача показаний – это рутинный процесс, который обычно у всех отнимает часть времени за счет ручного переноса показаний на бумагу или в заметки телефона. Автоматическое сканирование показаний счетчика в банковском приложении поможет вносить данные за секунды и не опасаться за точность их передачи», – прокомментировал Ростислав Яныкин, старший вице-президент, руководитель департамента транзакционного розничного бизнеса ВТБ.

Для оплаты нужно в разделе «Платежи» ВТБ Онлайн выбрать категорию «Коммунальные платежи» — «Мосэнергосбыт», ввести лицевой счет или отсканировать QR-код с квитанции. Далее необходимо при передаче показаний открыть сканер и навести камеру на счетчик — данные заполнятся автоматически. Пользователю остается только подтвердить их корректность и передать поставщику услуг для дальнейшей оплаты.

Функция доступна в приложении ВТБ Онлайн на Аndroid v.18.25 в период подачи показаний – с 15 по 26 число каждого месяца, с возможностью дальнейшей оплаты без комиссии.
Ранее в приложение было интегрировано решение Smart Engines для распознавания QR-кодов на платежных квитанциях. Ежемесячно этой функцией пользуются более 5 миллионов клиентов банка. Для оплаты квитанций, на которых нет QR-кода, в приложение добавлена опция автоматического ввода ИНН, КПП, БИК и номера расчетного банковского счета.

источник - здесь (https://m.asninfo.ru/techmats/558-vtb-onlayn-nauchilsya-skanirovat-elektroschetchiki-i-vnosit-pokazaniya-za-kliyenta)

Нейросети для озвучки текста на русском языке: 8 программ с бесплатными опциями

Конечно, нейросети не заменят профессиональную живую озвучку, но помогут в несложных задачах. Почти во всех сервисах можно найти приятный голос, который не похож на типичного робота.

Бесплатные нейросети для озвучки текста
ElevenLabs
Narakeet
Robivox
Murf
Voicer
Freetts
Apihost
Zvukogram

подробнее - здесь (https://journal.tinkoff.ru/list/neuro-voice/)

Компании тратят на ИИ 15% бюджета на цифровизацию — исследование

Организации, использующие технологии искусственного интеллекта (ИИ), тратят на них порядка 15% общего объема затрат на цифровые технологии. Таковы результаты исследования, проведенного Институтом статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ (ИСИЭЗ НИУ ВШЭ) среди более чем 2,3 тыс. организаций.

Структура затрат на ИИ:

1. Приобретение машин и оборудования — 32%.
2. Покупка, аренда, разработка и доработка ПО — 17% (из них почти половина — траты на готовые продукты).
3. Прочие траты — 51%.

На российскую продукцию приходится 18% расходов на машины, оборудование и ПО для внедрения ИИ. При этом доля отечественного ПО составляет 67% в затратах на программное обеспечение.

Источники финансирования внедрения ИИ:

1. Собственные средства организаций — 51%.
2. Заемные средства — 22%,
3. Государство — 22 % (федеральный бюджет —18%, региональные и местные — 4%)
4. Прочие привлеченные средства — 5%.

Государство финансирует проекты в области ИИ только в 13% опрошенных организаций. При этом крупные организации получают поддержку преимущественно из федерального бюджета (67%), а средние и малые предприятия — из региональных и местных бюджетов (59% и 86% соответственно).

источник - здесь (https://stroimprosto-msk.ru/news/kompanii-tratyat-na-ii-15-byudzheta/)

«Яндекс» запускает ИИ-помощника для школьников, студентов и преподавателей

Компания «Яндекс» объявила о запуске новых образовательных продуктов на базе YandexGPT, об этом заявили в пресс-релизе разработчики ИТ-компании.

Среди новинок - ИИ-помощник по математике для школьников и платформа с ИИ-инструментами, ориентированная на студентов, преподавателей и авторов Education Technology (EdTech)-компаний. EdTech-компаний представляют собой инновационные решения в сфере образования, потому что они охватывают разработку и внедрение оборудования и устройств (планшетов, школьных досок), разработку программных комплексов (авиационных, медицинских и других специализированных 3D- симуляторов). Огромный процент EdTech – это интернет-образование, в которое комплексно входят не только интерактивные ИТ-сервисы, но и информационные платформы, которые еще называют информационным бизнесом.

«Яндекс» внедряет ИИ-помощники для школ и университетов в 2025 году
Эти решения будут способствовать изучению учебного материала, подготовке к занятиям, тестам и экзаменам, а также выполнению рутинных заданий. Как заявила директор «Яндекс Образования» Дарья Козлова, развитие ИИ-помощников станет приоритетом в 2025 г. Исследования показывают, что школьники и их родители считают математику одним из самых сложных предметов наряду с русским и иностранными языками. Половина родителей помогает детям с заданиями или проверяет их. Козлова отметила, что игровая форма обучения от ИИ-помощника сделает учебный процесс для школьников интереснее и позволит родителям тратить меньше времени на помощь и проверку заданий.

Начало новой линейки ознаменует запуск ИИ-помощника «Яндекс Учебника» по математике для учеников пятых–восьмых классов. ИТ-сервис будет поддерживать обучение, предлагая наводящие вопросы и помогая с освоением школьной программы. С 13 ноября 2024 г. открыта регистрация на тестирование демоверсии, а с 1 декабря доступ к системе будет предоставлен более чем шести миллионам школьников.

В дальнейшем планируется создание ИТ-платформы образовательных помощников на основе ИИ. Она позволит студентам персонализировать образовательный процесс, осваивать современные технологии и навыки, вести диалог с ИИ и получать разъяснения сложных тем. Преподаватели и авторы смогут использовать платформу для диагностики компетенций и улучшения учебных материалов. ИТ-платформа в России будет доступна для регистрации и создания персонального ИИ-помощника, работающего в текстовом и аудиоформатах. Первое тестирование системы пройдет в ряде университетов в начале 2025 г. с дальнейшим расширением функционала.

Другой проект от «Яндекс»

В ноябре прошлого года «Яндекс Образование» разработало ИИ-помощника для подготовки к единому государственному экзамену (ЕГЭ) по информатике и генеративные подсказки для студентов «Практикума». В сотрудничестве с Национальным исследовательским университетом «Высшей школы экономики» (НИУ ВШЭ) компания «Яндекс» запускала пилотный проект по использованию YandexGPT в написании дипломных работ и предлагала гайд по промтингу для преподавателей.

С помощью ИТ-платформы школьники готовятся к профильному экзамену в своем темпе, используя материалы от методистов ИТ-компании, объяснения от нейросети и встроенный редактор кода. Школьники решают актуальные тренировочные варианты заданий от Федерального института педагогических измерений (ФИПИ) и смогут в любой момент проверить свой уровень готовности к экзамену. ИИ-помощник объясняет ученику незнакомый термин и выдает необходимую для решения теорию в виде понятных видеороликов и текстовых подсказок логики решения. ИТ-сервис предназначен только для подготовки к ЕГЭ и не поможет списать готовые ответы на экзамене.

ИИ-помощник в «Яндекс» разработали ведущие специалисты Ит-компании и учителя, которые тренировали нейронную сеть, отвечая на десятки тысяч вопросов по информатике. Также нейросеть обучалась распознавать неверные решения на реальных ответах школьников. Сервис можно использовать и для занятий в школе и с репетитором, и для самостоятельной подготовки к ЕГЭ.

Популярность препаратов ИИ-инструментов доказана - 85% выпускников, сдававших ЕГЭ по информатике в 2024 г., воспользовались ИИ-помощником, более 12 тыс. студентов «Практикума» обратились за разъяснением ошибок, а половина студентов НИУ ВШЭ, использовавших нейросети, получили «отлично» за дипломные работы.

источник здесь (https://corp.cnews.ru/news/top/2024-11-13_yandeks_vnedryaet_ii-pomoshchniki)

В Подмосковье к поиску нарушителей парковки подключили нейросеть

В Московской области искусственный интеллект через видеокамеры системы "Безопасный регион" фиксирует запаркованность у контейнерных площадок.

"Автомобили, припаркованные около контейнерных площадок, создают неудобства для жителей и перегораживают путь мусоровозам. Теперь такие нарушения отслеживаются с помощью нейросети. ИИ-технология способна фиксировать транспортное средство и определять его госномер. К проекту уже подключено почти 400 видеокамер", – рассказала министр государственного управления, информационных технологий и связи Подмосковья Надежда Куртяник.

Искусственный интеллект ежедневно анализирует видеопоток с камер системы "Безопасный регион" и выявляет автомобили, припаркованные рядом с контейнерными площадками. На основе полученных данных автоматически формируется задание на проверку. Если ответственный исполнитель подтверждает нарушение, то в отношении автовладельца составляется протокол об административном правонарушении.

Проект был запущен в июне 2024 года. Благодаря искусственному интеллекту выявлено свыше 1,5 тыс. нарушений правил парковки и вынесено более 100 постановлений об административных правонарушениях на сумму 620 тыс. рублей.

источник - здесь (https://www.comnews.ru/content/235966/2024-10-28/2024-w44/1011/podmoskove-k-poisku-narushiteley-parkovki-podklyuchili-neyroset)

В Москве разработают ИИ-решения при проектировании и строительстве

Департамент градостроительной политики Москвы планирует разработать инструменты с искусственным интеллектом в проектировании и строительстве в 2024 году, сообщил на ТИМ-Конгрессе 30 ноября заместитель руководителя ведомства Андрей Курилов.

«Мы решили провести анализ рынка ИИ-решений в строительной сфере, выявить слабые и сильные места и заняться внедрением ИИ в стройку. В следующем году намерены разработать инструменты по проверке проектной и рабочей документации на правовые коллизии и нормы контроля в градостроительной сфере, а также по автоматической генерации объемно-планировочных решений для многоквартирных жилых домов по программе реновации в соответствии с заданными ограничениями», – сказал Андрей Курилов.

источник - здесь (https://stroi.mos.ru/news/v-moskvie-razrabotaiut-ii-rieshieniia-pri-proiektirovanii-i-stroitiel-stvie)

Отечественный цифровой продукт NtechCity с использованием технологий искусственного интеллекта был успешно запущен в Нижегородской области. Решение для мониторинга экологического состояния городских контейнерных площадок разработано технологическим партнером госкорпорации "Ростех" компанией NtechLab.

NtechCity при помощи искусственного интеллекта контролирует чистоту контейнерных площадок, выявляет переполненность контейнеров и незаконный сброс крупногабаритного мусора. Кроме того, система фиксирует неправильно припаркованные автомобили, которые мешают подъезду мусоровозов. Все это помогает оперативно реагировать на нештатные ситуации возле площадок ТКО и сохранять чистоту дворов и улиц.

"Пилотным городом для проекта стал Дзержинск. Для тестового запуска в общегородскую систему видеонаблюдения были интегрированы видеопотоки с первых 40 камер. Удобно, что все данные настраиваются в виде аналитических отчетов или оповещений для руководителей. Например, в случае нарушения вывоза отходов", — рассказал министр цифрового развития и связи Нижегородской области Александр Синелобов.

"Развернутая нами система представляет собой современное решение, которое способно гибко масштабироваться до 1000 и более камер, обеспечивая надежный мониторинг на обширных территориях сбора ТКО. Алгоритмы NtechLab способны обрабатывать большие объемы информации в реальном времени. Это обеспечивает быструю реакцию на возникающие экологические риски", — сообщил генеральный директор NtechLab Алексей Паламарчук.

Пилотные проекты по мониторингу экологического состояния городских контейнерных площадок также реализованы или находятся в активной стадии в Ульяновске, Хабаровске, Челябинске, Нижнекамске, Анапе, Самаре и Ярославле.

Окупаемость проекта может осуществляться в том числе за счет выставления искусственным интеллектом штрафов за незаконный сброс мусора или неправильно припаркованные автомобили в зоне проезда мусоровозов возле контейнерных площадок.

Срок внедрения сервиса составляет от одного до пяти дней.

источник - здесь (https://www.comnews.ru/content/236380/2024-11-20/2024-w47/1011/ii-zaschitit-dvory-nizhnego-novgoroda-musora)

Каждый третий творческий проект в РФ создается при использовании искусственного интеллекта

В России доля применения искусственного интеллекта в творческой сфере за год удвоилась и составила 30%, такой тренд сохранится и дальше, рассказал «Известиям» президент коммуникационной группы PROGRESS Дмитрий Солопов.

По его словам, ИИ заменяет человека в ограниченном формате. Это позволяет экономить время сотрудников и помогает сосредоточиться на более творческих и стратегических аспектах.

«ИИ всё же не способен воспроизводить сложные эмоциональные, культурные и социальные контексты, которые являются основой креативных решений. Можно быть уверенными, что профессии, связанные с созданием качественного контента, будут оставаться востребованными, а возможно, даже еще более востребованными, чем раньше», — считает он.

Технологии ИИ особенно широко стали применяться в России при создании промороликов, звуковых эффектов, телевизионных шоу. В Национальной Медиа Группе (НМГ) рассказали, что в 2023 году впервые применили нейросети в создании нестандартной промокампании для грандиозного шоу выпускников «Алые паруса». С помощью нейросети были созданы семь промороликов и заставка трансляции. В общей сложности работа над проектом заняла всего два месяца — от написания сценариев и заданий для ИИ до получения готового продукта.

Кроме того, технологии искусственного интеллекта применяются в фильмах и сериалах. С помощью ИИ чистят речь и делают доозвучку.

источник - здесь (https://iz-ru.turbopages.org/iz.ru/s/1794362/2024-11-21/kazdyi-tretii-tvorceskii-proekt-v-rf-sozdaetsa-pri-ispolzovanii-ii)

В тюменской поликлинике будут выявлять онкологию с помощью ИИ

Тюменская область стала одним из первых регионов, который использует искусственный интеллект (ИИ) для увеличения частоты выявления онкологии на уровне первичного звена. Пилотный проект по применению специального сервиса от компании "ТехЛАБ" запущен в городской поликлинике №8 в Тюмени и продлится полгода.

Распространенность онкологических заболеваний в России стремительно растет. По итогам прошлого года, в Тюменской области у 7,5 тыс. человек были впервые выявлены онкологические заболевания, в то время как еще два года назад это число было меньше на 28%. Самыми распространенными заболеваниями стали злокачественные новообразования молочной железы, кожи и тела матки у женщин, а также и предстательной железы, трахеи, бронхов и легкого – у мужчин. Однако показатели выявляемости свидетельствуют и о позитивной тенденции в Тюменской области – совершенствовании методов диагностики онкологии и увеличении числа профилактических мероприятий для населения.

Развитием этого направления стала новая инициатива, реализованная петербургской ИТ-компанией "ТехЛАБ", разрабатывающей сервисы цифрового здравоохранения для государственных медорганизаций в 16 регионах РФ.

Так 14 ноября в Тюменской области был запущен новый пилотный проект по повышению онконастороженности с применением искусственного интеллекта. В пилотном проекте участвует городская поликлиника №8 в Тюмени. На протяжении шести ближайших месяцев врачи поликлиники будут применять новый сервис с искусственным интеллектом – Galenos.AI от ИТ-компании "ТехЛАБ", – который помогает анализировать тревожные симптомы и выявлять онкологию на ранней стадии.

"Мы разработали цифровое решение на основе искусственного интеллекта, которым могут пользоваться как пациенты, так и специалисты первичного звена: терапевты и фельдшеры. Сервис направлен на выявление признаков онкологических заболеваний еще до того, как те проявят себя. Это позволяет оперативно направлять пациентов к онкологу, а главное – повышать качество их дальнейшего лечения, ведь время и точность постановки диагноза играют огромную роль в эффективности терапии", – рассказал менеджер по развитию бизнеса "ТехЛАБ" Владимир Рудченко.

По одному из сценариев, который сейчас как раз и будет применяться в Тюменской области, пациент перед приемом у терапевта сканирует специальный QR-код, заполняет анкету о состоянии своего здоровья и по ее завершении получает код, который в дальнейшем показывает врачу.

Затем терапевт уже во время приема в собственном интерфейсе по номеру анкеты находит данные пациента и видит рекомендации ИИ, который обработал сведения. Если искусственный интеллект замечает тревожные признаки, то он рекомендует врачу "насторожиться" и направить этого пациента на дополнительную диагностику и прием уже у онколога. Так можно оперативно исключить развитие онкологии или вовремя начать лечение.

"Наша поликлиника уже давно развивает концепцию онконастороженности: мы активно приглашаем жителей Тюмени на профилактические мероприятия и диспансеризацию, проводим скрининговые обследования, в поликлинике работает кабинет раннего выявления заболеваний. Сейчас мы будем подключать еще и искусственный интеллект. Конечно, он никогда не заменит врача, но точно сможет стать для него помощником. Врачи поликлиники №8 теперь будут во время приема учитывать рекомендации сервиса от "ТехЛАБ", который проанализирует жалобы пациента и просигнализирует, если потребуется дополнительная диагностика", – сообщил главный врач тюменской городской поликлиники №8 Анатолий Смоляренко.

ИИ в основе сервиса анализирует совокупность самых разных симптомов – как специфичных, так и трудно формализуемых (потеря веса, слабость и утомляемость, повышение температуры, ночные поты, изменения в кашле курильщика, ощущение кома в горле и др.) – всего около 80 предикторов.

По словам Владимира Рудченко, применение искусственного интеллекта для анализа медицинских данных позволяет выйти на качественно новый уровень при сборе анамнеза пациента, формировании клинической картины заболевания и изучении контингента пациентов в целом. Ожидается, что в Тюменской области применение сервиса Galenos.AI значительно повысит эффективность профилактических мероприятий.

В ближайшее время к пилотированию сервиса выявления онкологии от "ТехЛАБ" присоединятся еще несколько других регионов РФ.

источник - здесь (https://www.comnews.ru/content/236299/2024-11-15/2024-w46/1011/tyumenskoy-poliklinike-budut-vyyavlyat-onkologiyu-pomoschyu-ii)

Развитие моделей GPT и их влияние на рынок

Первая версия GPT от компании OpenAI была представлена в 2018 году и уже тогда продемонстрировала впечатляющие возможности по генерации связного текста. Однако настоящим прорывом стал релиз GPT-3 в 2020 году — модели с 175 миллиардами параметров, способной генерировать тексты, практически неотличимые от написанных человеком.

Забавный парадокс заключается в том, что GPT-4 проходит тест Тьюринга, но при этом не демонстрирует признаков разумности, хотя в её работе встречаются интересные артефакты.

С появлением GPT, Gemini и других LLM многие компании начали интегрировать эти системы в свои сервисы. Увы, в большинстве случаев это были инновации ради инноваций, так как компании зачастую не понимали, как ИИ может помочь им в развитии пользовательского сервиса.

Зато нейросети по достоинству оценили программисты, копирайтеры и иллюстраторы. Согласно отчету Stack Overflow (2024), 45% разработчиков используют искусственный интеллект для написания кода. Появление моделей-иллюстраторов привело к снижению спроса на услуги иллюстраторов на 30%, что является серьезным сигналом для всей отрасли. Растет и число тех, кто использует LLM для рутинной работы — написания писем, составления шаблонных документов и других задач.

А что в России?

Возможно, вы удивитесь, но в России с искусственным интеллектом всё не так уж и плохо. Согласно опросам «Российской газеты» эксперты назвали искусственный интеллект главным трендом наступившего 2024 года. К примеру, генеративный ИИ используют уже 20% компаний, а через 2 года и количество должно вырасти в 60%.

Сегодня мощности для обучения продвинутых языковых моделей имеются у нескольких крупных игроков: Яндекс, Сбер и МТС. Эти компании создают собственные модели, некоторые из которых уже давно являются коммерческими.

Например, Алиса GPT способна вести осмысленный диалог и в некоторых аспектах приближается к GPT-4 mini. Сбер выложил русскоязычную модель GPT-3 Large с 760 миллионами параметров, однако она всё ещё часто путается в ответах.

Успехи России в практическом применении ИИ

Зато в области практического применения систем на базе ИИ Россия демонстрирует очевидные успехи. К примеру, тот же Kandinsky от Сбера и Шедеврум от Яндекса активно используются иллюстраторами, Suno умеет генерировать песни, а Rytr — генерировать идеи для авторов.

Одним из наиболее интересных проектов последнего времени является виртуальный юрист с искусственным интеллектом LLL.pro. Система не просто умеет понимать проблему, но и выдаёт ответы со ссылками на законы, а также без труда ориентируется в сложных и запутанных ситуациях. В ходе проведения тестов нам ни разу не удалось её запутать.

По всей видимости, уже в ближайшие несколько лет подобные системы смогут взять на себя решение основных правовых вопросов и коренным образом изменить рынок юридических услуг.

В заключение стоит сказать, что уже сегодня мы столкнулись с техническим прогрессом, который может изменить наше общество даже сильнее, чем это происходило во времена Промышленной революции XIX века. Важно также понимать, что если 150 лет назад изменения были растянуты на десятилетия, то сегодня всё меняется за считанные годы, а иногда и месяцы.

Например, если ещё два года назад предел возможностей генеративных моделей сводился к формулированию осмысленных предложений, то сегодня ИИ работает в качестве юриста и способен давать правдивые и осмысленные ответы.

источник - здесь (https://dzen.ru/a/ZzNdjPYM7CkKakgO)

Вебинар «Искусственный интеллект: вызов и необходимость современности»

Вебинар собрал экспертов в области ИИ и современного строительства, которые поделились взглядами на актуальные вопросы внедрения технологий в различные сферы жизни.

 Эксперты также обсудили тренды развития и анализ применимости ИИ в проектировании и строительстве, подчеркивая, как инновации меняют подходы к созданию инфраструктуры. Важным акцентом стала информация о решениях и мерах поддержки «Сколково» для проектов по искусственному интеллекту в строительстве, что открывает новые горизонты для стартапов и исследовательских инициатив.

 Юрий Хаханов, директор по городским и строительным технологиям Фонда «Сколково»: «Мы видим всплеск интереса к технологиям ИИ со стороны строительной отрасли. Искусственный интеллект начинает внедряться на всех этапах бизнеса: от проектирования застройки территорий, строительного контроля, продажи объектов недвижимости и их эксплуатации. Более того, в рамках отраслевой программы Build UP в настоящее время "Сколково" помогает внедрять ИИ-решения, роботизированные комплексы и экзоскелеты на строительных площадках Москвы и Санкт-Петербурга. В ближайший 1-2 года использование ИИ в сфере недвижимости станет массовым, в том числе, благодаря тому, что уже сегодня все разработчики цифровых решений включают элементы ИИ в свои продукты для отрасли».

Не менее интересным стало обсуждение подготовки междисциплинарных ИИ-кадров, необходимых для решения актуальных задач в девелопменте, где синергия разных знаний становится ключевым фактором успеха.


видео - здесь (https://dzen.ru/video/watch/6733660f3d02300d47ac9a7a?share_to=link)

Петербургские компании увеличили спрос на работников в сфере ИИ в два раза

Больше всего выросло число вакансий для SMM-менеджеров, но основную долю от общего объема занимают разработчики.
За январь-октябрь этого года петербургские работодатели разместили 5300 вакансий с упоминанием искусственного интеллекта (ИИ). Это в два раза больше, чем за аналогичный период 2023 г., сообщили в рекрутинговой компании HeadHunter в ответ на запрос издания «Ведомости Северо-Запад».

Количество вакансий для разработчиков продуктов ИИ за тот же период увеличилось на 46%, для дизайнеров — в два раза, маркетологов — в 2,2 раза, а менеджеров по продажам, которые предлагают продукты, связанные с ИИ, — в 2,5 раза. Еще больший, фактически взрывной рост показали вакансии для SMM-менеджеров, в которых упоминается ИИ. На этих специалистов спрос вырос в 3,3 раза.

Несмотря на то, что разработчики показали более скромный рост по сравнению с другими специальностями, где упоминается ИИ, в абсолютном выражении на них приходится наибольшая доля (14%) от общего объема таких вакансий, размещенных за январь-октябрь этого года. За ними следуют менеджеры по продажам с долей в 11%, дизайнеры и художники — 7%, маркетологи — 5% и SMM-менеджеры — 4%.

Что касается резюме соискателей, в которых упоминаются навыки работы с ИИ, то здесь основную долю (21%) занимают программисты. За ними следуют руководители проектов — 13%, дизайнеры — 9% и аналитики — 8%. Всего за год (с октября 2023 г. по октябрь 2024 г.) на платформе было размещено 20  200 таких резюме от соискателей из Петербурга.

На настоящий момент медианная зарплата в вакансиях, где упоминается ИИ, составляет 100  000 руб., за год она увеличилась на 15%. Однако средний диапазон таких зарплат существенно шире и составляет от 30  000 до 350  000 руб. При этом за год он не изменился.

Причины взрывного роста
Опрошенные изданием представители ИТ-компаний также отмечают, что спрос на работников в сферах, где применяется искусственный интеллект, в целом активно растет. То, что SMM-менеджеры, маркетологи и дизайнеры показали более выраженную динамику по сравнению с разработчиками, во многом связано с эффектом низкой базы.

«Такое увеличение спроса на SMM-менеджеров, маркетологов, дизайнеров, менеджеров по продажам сейчас характерно, скорее, для малого и среднего бизнеса, который начал активно работать в сегменте e-commerce, а также продвигать свои товары и услуги в Интернете. Небольшие компании активно выходят на маркетплейсы и для работы в сети им нужно закрывать соответствующие позиции. В крупном бизнесе резкого роста спроса на этих специалистов со знанием инструментов и технологий на базе ИИ нет», — говорит коммерческий директор департамента аналитических решений ГК «КОРУС Консалтинг» Константин Смирнов.

С другой стороны, заместитель генерального директора по науке компании «СиСофт Девелопмент» Михаил Бочаров отметил, что на этой тенденции сказывается и тот фактор, что искусственный интеллект пока эффективнее всего проявляет себя в креативных направлениях.

«Он в основном берет на себя часть работы с визуальными материалами и текстами. Однако это временное явление», — подчеркнул он.

В целом эксперты сходятся во мнении, что рост спроса на эти позиции обусловлен возможностью автоматизировать рутинные задачи, которая постепенно развивается на фоне все большего проникновения ИИ. «Компании стремятся использовать искусственный интеллект для улучшения маркетинговых стратегий и увеличения продаж, автоматизируя рутинные задачи и анализируя большие объемы данных для персонализации предложений», — добавил директор по информационным технологиям «EdgeЦентр» Сергей Липов.

источник - здесь (https://modelstudiocs.ru/press/20241121-increased-demand.html?utm_source=unisender&utm_medium=csdev&utm_campaign=digest_ms_26112024)

Сбербанк профинансировал строительство с помощью ИИ

Сбербанк профинансировал более 100 тыс. кв. м строительства с помощью технологии автоматизированного принятия решений для проектного финансирования застройщиков. Об этом сообщил Анатолий Попов, заместитель председателя правления банка.

Напомним, что в сентябре Сбербанк сообщал о запуске технологии искусственного интеллекта в принятии решений по финансированию жилой недвижимости. Она позволяет клиентам подавать заявки через интернет-банк и получать кредитные предложения за один день.

Попов отметил, что на рынке недвижимости наблюдается «турбулентность», связанная с изменением спроса и механизмов господдержки, в первую очередь семейной ипотеки. Поэтому банк донастраивает модели с учетом этих изменений, которые влияют на спрос.

источник - здесь (https://stroimprosto-msk.ru/news/sberbank-profinansiroval-stroitelstvo-s-pomoshchyu-ii/)

7 нейросетей для написания текстов: от поста до сценария

Например, на запрос «Напиши текст о пользе чтения для детей» нейросеть выдаст структурированную статью с аргументами, примерами и рекомендациями для родителей.

Разработанная «Сбером» нейросеть также помогает создавать тексты различных форматов: статьи, посты, письма и аналитические материалы.

Особенность нейросети в возможности выбора персонажа, с которым будете общаться: вы можете сделать запрос «Хваленушке», «Контент-мейкеру» и «Коту Баюну».

Первые два героя имитируют человеческое общение и поведение, но обладают уникальными чертами: «Хваленушка» — позитивный и активный собеседник, способный проявлять эмпатию, «Контент-мейкер» — ваш помощник в работе, который поможет сгенерировать креативные идеи.

источник - здесь (https://m.dzen.ru/news/story/d1158bb2-bb00-54d9-9f27-5201083dd677?lang=ru&fan=1&t=1732628647&persistent_id=3061765267&cl4url=8e6d941eded8095304503ca5906f4817&story=d6ddcddd-0745-57c4-b5e4-dab5102b456a)

ChatGPT превзошел Шекспира и Байрона в написании стихов

ChatGPT превзошел известных поэтов в способности писать стихотворения, которые нравятся читателям. Люди не только считают написанные ИИ стихи человеческими, но и считают их более качественными, чем стихи известных поэтов, говорится в исследовании, опубликованном в журнале Scientific Reports.

Сгенерированные искусственным интеллектом изображения лица, пейзажи и фотографии уже сложно отличить от реальных. Ученые под руководством Брайана Портера из Питтсбургского университета решили выяснить, насколько большие языковые модели уже могут соревноваться с человеком в сочинении стихов.

Следите за развитием событий в нашем Телеграм-канале
В эксперименте участвовало 1634 добровольца. Каждому участнику в случайном порядке показывали 10 стихотворений. Пять из них были написаны известными поэтами, в том числе Уильямом Шекспиром, Лордом Байроном, Эмили Дикинсон, а пять — языковой моделью ChatGPT 3.5 в стиле этих же поэтов. Участников эксперимента просили оценить, считают ли они каждое стихотворение написанным человеком или искусственным интеллектом. Результаты оценки удивили ученых.

«Участники чаще считали, что сгенерированные ИИ написаны людьми.. Пять стихов с самыми низкими «человеческими» баллами в действительности были написаны людьми. А четыре из пяти стихов с наивысшими «человеческими» баллами были сгенерированы ИИ», — говорится в исследовании.

Во втором эксперименте, в котором участвовала другая группа из 696 добровольцев, ученые решили выяснить, какие стихи читателям нравятся больше — сгенерированные ИИ, или человеком. Участникам также показывали разные стихи, и им предстояло оценить каждый из них по 14 параметрам, в том числе общее качество, ритм, образность, звучание и другие.

«Люди предпочитают сгенерированные ИИ стихи написанным людьми, стабильно оценивая стихи ИИ значительно выше, чем стихотворения известных поэтов по множеству качественных параметров», — говорится в работе. Ученые предположили, что такое предпочтение связано с тем, что написанные ИИ стихи являются более легкими для восприятия, чем те, что написаны живыми людьми. Кроме того, участники эксперимента ожидают, что им более понравятся стихотворения живых людей, и когда они видят, что написанные ИИ стихи проще для интерпретации и понимания, относят их к человеческим.

«Эти открытия говорят о значительном скачке в силе генеративного искусственного интеллекта: раньше поэзия оставалась одной из немногих областей, где модели генеративного ИИ не достигали уровня неразличимости от человека», — говорится в исследовании.

источник - здесь (https://rtvi.com/news/chatgpt-prevzoshel-shekspira-i-bajrona-v-napisanii-stihov/?ysclid=m44spfpx2q768677886#bounce)

Российская облачная платформа Т1 Облако

В последние годы на отечественном рынке ИТ прослеживаются два основных тренда.
Во-первых, государство и бизнес из-за возросшего числа киберугроз стали уделять больше внимания объектам критической информационной инфраструктуры (ОКИИ) и их безопасности.
Во-вторых, растет популярность облачных решений при построении компаниями собственных ИТ-сервисов и платформ. Закономерное развитие этих трендов – размещение ОКИИ в облаках.

Объекты критической инфраструктуры – это системы и сети, непрерывная работа которых важна для функционирования различных отраслей: транспорта, здравоохранения, промышленности, банковской сферы и т. д. При этом согласно Федеральному закону 187-ФЗ «О безопасности критической информационной инфраструктуры РФ», ответственность за безопасность и устойчивость функционирования ОКИИ ложится на их владельцев. Сейчас многие из них решают делегировать часть таких обязательств облачному провайдеру.

Платформа в облаке построена на базе современного оборудования с использованием лучших мировых практик и технологий. Мы предлагаем надежный фундамент облака для запуска высокотехнологичных цифровых продуктов и решения ваших бизнес - задач.

Портал управления облаком — удобный интерфейс пользователя и единая точка входа для администрирования вашей виртуальной инфраструктурой. Здесь можете вы самостоятельно управлять своими сервисами и ресурсами в облаке, легко и удобно разворачивать необходимые конфигурации, оперативно подключать новые сервисы, видеть динамику потребления и контролировать баланс счета вашей компании.

1. Мы заранее определили наиболее критичные объекты в инфраструктуре нашего облака. В частности, это был наш единый интерфейс для управления облачными сервисами. Поставили его под защиту с помощью сервиса Anti-DDoS.
2. Наши архитекторы придумали, как соединить сервис WAF c Anti-DDoS по тёмной оптике, чтобы WAF не становился точкой отказа.
3. Научились обнаруживать атакуемый адрес, так как в момент атаки виден только огромный входящий трафик. С помощью GeoIP определяем, какие автономные системы (AS) или страны являются источниками трафика.
4. В системе мониторинга настроили оповещения на резкое превышение среднего уровня трафика. Выбрали в качестве порога средний уровень, потому что в течение суток нагрузка меняется: днём она в 5-6 раз больше, чем ночью
5. Подключили услугу фильтрации трафика от операторов связи. В частности, магистральные операторы легко отражают DDoS-атаки уровня L3-4.

Рекомендуем всем нашим заказчикам ставить их критичные сервисы под защиту Anti-DDoS.

источник - здесь (https://t1-cloud.ru/platform)

Искусственный интеллект предложил новую гипотезу происхождения спутников Марса

Не только "черные дыры", взрывы сверхновых, мощные квазары таят немало загадок, но даже такие крошечные спутники Марса, как Фобос и Деймос. Напомним, что диаметр Фобоса всего 22 км, он находится от своей планеты на расстоянии всего около 6000 километров. Деймос расположен на высоте примерно 23 500 километра, его диаметр около 23 километров.

Хотя спутники были открыты еще в XIX веке, но наука до сих пор не понимает, как они появились. Есть две гипотезы. Спутники - это либо захваченные Марсом астероиды, либо образовались из обломков, которые появились при столкновении крупного космического объекта с планетой. Однако в каждой из этих версий есть несостыковки.

Свой вариант предложил искусственный интеллект, которому ученые "сообщили" все известные данные по спутникам. Согласно опубликованной в Icarus новой гипотезе, "прародителем" спутников является приблизившийся к Марсу крупный астероид. Его разрушила сильная гравитация планеты. И вот из этого "космического мусора" тоже благодаря гравитации со временем "слиплись" Фобос и Деймос. На эту версию работают два известных фактора: состав обоих спутников схож с астероидами, а их почти идеальные круговые орбиты не характерны для захваченных объектов.

В 2026 году японские ученые планируют провести космическую миссию Martian Moons eXploration, которая может пролить свет на происхождение спутников. Аппарат должен собрать данные о составе Фобоса, что поможет подтвердить или опровергнуть гипотезу разрушенного астероида. Если она верна, то Фобос и Деймос окажутся более схожими по составу друг с другом, чем можно было бы ожидать от захваченных астероидов.

источник - здесь (https://rg.ru/2024/11/25/iskusstvennyj-intellekt-predlozhil-novuiu-gipotezu-proishozhdeniia-sputnikov-marsa.html)

Центр искусственного интеллекта в градостроительстве, созданный на базе ГБУ «Мосстройинформ», — это передовой кластер, где встречаются AI-технологии и градостроительная экспертиза.
Центр объединяет усилия ведущих специалистов отрасли, ученых и технологических компаний, чтобы разрабатывать и внедрять инновационные решения, которые меняют подход к строительству в Москве и России.

источник - здесь (https://stroimprosto-msk.ru/aicentre/)

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ ЗАДЕЙСТВУЮТ НА IV КОНГРЕССЕ МОЛОДЫХ УЧЕНЫХ ДЛЯ СИНХРОННОГО ПЕРЕВОДА

IV Конгресс молодых ученых станет традиционной площадкой международного научного общения – на участие в Конгрессе уже подано более 500 заявок из Бразилии, Китая, Белоруссии, Индии, Казахстана, Ирана, Египта, ОАЭ, Узбекистана, ЮАР, Болгарии, Германии, Сербии, Финляндии, Франции, Швейцарии и других стран.

В этом году на Конгрессе пройдут мероприятия БРИКС: Форум молодых ученых стран БРИКС и Конкурс молодых инноваторов стран БРИКС, участниками которых станут представители членов альянса, а также стран-партнеров и наблюдателей БРИКС и других государств.

На площадке проведения IV Конгресса молодых ученых впервые будут использоваться языки стран БРИКС. Сайт мероприятия уже доступен в русской, английской и китайской версии. Объекты навигации площадки помимо надписей на русском и английском будут оснащены QR-кодами, по которым можно будет получить информацию на китайском и португальском языках. Выставочные стенды Конгресса также будут иметь QR-коды со ссылкой на описание экспозиции и представленных на стенде проектов на русском, английском, арабском, китайском и португальском языках.

«Впервые для перевода части мероприятий деловой программы наряду с традиционным синхронным переводом будет применен искусственный интеллект. Технология пока доступна в тестовом режиме и поддерживает четыре языка: русский, английский, китайский и французский. Участники Конгресса смогут выбирать нужный язык по QR-кодам в залах деловой программы. Расширение повестки Конгресса за счет мероприятий БРИКС требует введения и тестирования новых организационных инструментов. Успешные практики Конгресса молодых ученых будут масштабированы на другие события для удобства наших зарубежных гостей», – рассказал советник Президента Российской Федерации, руководитель межведомственной рабочей группы по вопросам подготовки и проведения Конгресса молодых ученых и мероприятий-спутников Антон Кобяков.

Подробнее: здесь (https://наука.рф/news/iskusstvennyy-intellekt-zadeystvuyut-na-iv-kongresse-molodykh-uchenykh-dlya-sinkhronnogo-perevoda-/)

Как освоить нейросети с нуля и что для этого нужно: мнение эксперта
Сейчас о нейросетях говорят буквально на каждом шагу. Мол, и в работе их использовать можно, и в учебе, и даже зарабатывать на них. Но вот загвоздка — чтобы начать применять ИИ и получать нужные результаты, необходимо учиться им пользоваться. Но как это сделать и где? Рассказываем в статье.

Искусственный интеллект (ИИ, AI) — это набор сложных специальных программных алгоритмов, которые учатся и регулярно изменяются. Есть задачи, с которыми он пока что справляется не очень хорошо или не справляется вообще.

Для простых обывателей, нейросеть — это главный помощник, который сэкономит много времени и избавит от рутины. Например, сочинит сказку для ребенка или поздравление для подруги, поможет написать пост для соцсетей, сценарий для игры, уникальный эскиз для татуировки. А уж если вы хотите прокачать свой личный бренд, то нейросеть станет вашим бесплатным ассистентом, сэкономит деньги, заменив дизайнеров, фотографов, сммщиков и видеомонтажеров. С ее помощью вы сами легко создадите логотипы, иконки, фоны для презентаций, карточек товаров и сайтов.

Важно!
В отличие от чат-ботов или поисковых систем, которые запрограммированы на определенное поведение, ИИ может думать, анализировать свой предыдущий опыт и учитывать его. Если мы будем задавать ему один и тот же вопрос, он всегда будет выдавать разные ответы.

Если вы ежедневно пролистываете новостную ленту, то наверняла вам попадаются новости, в которые не сразу можно поверить. Например, в России обучили нейросети выявлять редкую патологию развития плода у беременных и мгновенно распознавать рассеянный склероз. А вот правительство Московской области пошло дальше и решило заменить сотрудников на нейросеть для оказания услуг, связанных с подготовкой документации для строительства. Сначала ИИ будет выдавать заключения об отсутствии полезных ископаемых на месте предполагаемой застройки, а затем возьмет на себя и другие услуги.

Топ-5 бесплатных нейросетей на все случаи жизни вы найдете на странице - здесь (https://action-digital.school/blog/career/kak-osvoit-neyroseti-s-nulya?utm_source=www.action-digital.school&utm_medium=refer&utm_campaign=ads-blog-link&utm_term=career-38&utm_content=career)

FACEKIT: как цифровые решения преображают строительную индустрию

Традиционные методы контроля за инструментами, оборудованием и рабочим временем часто были неэффективными. Пропуски работников на объектах, неточности в учете инструментов и материалов, невозможность отследить местоположение оборудования в реальном времени – все это приводило к потерям времени, денег и репутации строительных компаний.

FACEKIT предлагает комплексное решение: Онлайн-контроль за инструментами, оборудованием и материалами Сервис позволяет вести точный учет всех активов и отслеживать их местоположение в реальном времени. Это исключает потери и кражи инструментов и оборудования, а также позволяет оптимизировать запасы материалов. Контроль рабочего времени с помощью модуля FACE. FACE использует технологию распознавания лиц для подтверждения присутствия работников на объекте. Система фиксирует приход и уход сотрудников, а также отслеживает местоположение в реальном времени.

На сегодняшний день FACEKIT используют более тысячи компаний, включая крупные девелоперские организации.
ГК «Синтека» – разработчик FACEKIT – работает на российском строительном рынке с 2012 года и предлагает широкий спектр цифровых решений для улучшения эффективности строительного процесса.

Строительная компания «Геоизол», внедрив систему FACEKIT для цифровой инвентаризации инструментов, перешла на новый уровень управления ресурсами. Теперь все данные об инструментах хранятся в системе, что позволяет руководству получать детальную информацию о состоянии и использовании оборудования и принимать основанные на данных решения.

Источник: здесь (https://xn--b1agapfwapgcl.xn--p1ai/facekit-kak-cifrovye-reshenija-preobrazhajut-stroitelnuju-industriju/)

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ ПОМОЖЕТ СТРОЙНАДЗОРУ КОНТРОЛИРОВАТЬ ОБЪЕКТЫ

Профессионалы отрасли уверены, что внедрение высоких технологий не оставит инспекторов без работы.
Искусственный интеллект все активнее используется для контроля за работой строительных компаний, а Москва и Московская область – наиболее передовые регионы, которые задают тренды в этой сфере. Об этом говорили участники IX Межрегиональной конференции органов государственного строительного надзора субъектов РФ «Будущее строительного надзора: законодательные инициативы и практика применения». Ко второму кварталу 2025 года все столичные стройки планируется оснастить видеокамерами, которые позволят инспекторам следить за происходящим на объектах и при необходимости отправлять застройщикам профилактические предостережения.

IX Межрегиональная конференция органов государственного строительного надзора субъектов РФ – ключевое событие для профессионалов отрасли, говорит заместитель министра строительства и ЖКХ РФ Сергей Музыченко. В проходившем в Москве форуме принимали участие представители более 70 регионов. Они работали в гибридном формате – около 140 человек находились в столице, а несколько десятков подключились удаленно, в режиме видеоконференции.

«Обсуждались вопросы изменения законодательства, которые необходимо будет рассмотреть и в ближайшее время принять на законодательном уровне, – рассказал Сергей Музыченко. – Они направлены на минимизацию государственного воздействия в отношении застройщиков. При этом органы государственного строительного надзора должны обеспечить безопасность и качество строительства. Для этого потребуется цифровизация. Мы сегодня услышали, как в некоторых регионах внедряются технологии искусственного интеллекта. Это может быть очень перспективно. Такой подход должен снизить нагрузку на участников строительства, а также гарантировать безусловную безопасность выполняемых работ и скорейшее выполнение проектов».

Для контрольно-надзорных ведомств в РФ в последние годы важнейшее направление – не наказание строителей за допущенные нарушения, а профилактическая работа, позволяющая избежать нарушений и связанных с ними проблем. «За этот год мы провели свыше 13 000 профилактических мероприятий на строящихся объектах и выдали порядка 4500 предостережений, – отмечает председатель Комитета государственного строительного надзора города Москвы Антон Слободчиков. – Всегда лучше работать не с последствиями проблемы, а предотвращать ее, поэтому мы сейчас ставим перед собой задачу – организовать взаимодействие с организациями, участвующими в строительстве, таким образом, чтобы мы своевременно давали застройщику информацию о возникновении проблемы, а у него была возможность ее решить. В случае если он никак не отреагирует, мы примем меры».

По словам Слободчикова, в Москве на стройплощадках сейчас устанавливают видеокамеры, позволяющие инспекторам контролировать ситуацию на объектах. «Выполняется пилотный проект по оснащению всех строительных площадок камерами, которые позволяли бы выявлять часть потенциальных нарушений, которые могут быть допущены при производстве работ, – уточнил глава комитета. – Пока можно сделать вывод, что применение технических средств не позволяет заменить инспекторов. Но технические средства способны помочь выявить проблемы, которые чаще всего вызывают негатив у москвичей». Например, зачастую местные жители жалуются на повышенный уровень шума, который исходит со стройплощадки. Благодаря видеокамерам сотрудники надзирающих органов могут своевременно обнаружить проблему и сообщить о ней застройщику, чтобы он мог принять меры, не дожидаясь наказания.

«Никогда искусственный интеллект не заменит инспекторов строительного надзора, которые не только визуально, но и с использованием инструментальных методов должны убедиться в выполнении тех или иных технологических операций, провести приемку результатов работ, – также полагает Музыченко. – Но визуально оценить и обеспечить соответствие конструкции проекту он может. У нас уже есть объекты, которые выполняются с использованием технологий информационного моделирования. Их проекты во многих случаях увязаны с программным обеспечением, которое присутствует на строительных площадках, что позволяет оценить конструкцию через геодезическую съемку, обеспечить геометрические параметры путей эвакуации, толщину поперечного сечения конструкций. Это уже может сделать и Москва, а также Московская область этим активно занимается».

В Москве из 1700 объектов, которые находятся в стадии строительства, около 600 уже оснащены камерами, подключенными к интернету. Видеосигнал с них транслируется в хранилище данных, информация из которого с помощью технологии машинного зрения может обрабатываться для того, чтобы выявлять какие-то нарушения. Кроме устройств видеофиксации на объектах используются и городские камеры, расположенные рядом со стройплощадками, – таким образом, в распоряжении инспекторов оказывается около 5000 видеокамер. «По оставшимся строительным площадкам с застройщиками подписана дорожная карта по дооснащению необходимым техническим оборудованием, – сообщил Антон Слободчиков. – Эта работа будет завершена ко второму кварталу 2025 года».

Министр правительства Московской области по государственному надзору в строительстве Артур Гарибян говорит, что документооборотом, связанным со строительной отраслью, в перспективе должен заняться искусственный интеллект. «Мы активно применяем искусственный интеллект, – отмечает Артур Гарибян. – Все 57 услуг, которые оцифрованы на Региональном портале государственных услуг, так или иначе обрабатываются искусственным интеллектом с точки зрения возможности подачи заявки на эти услуги самим сотрудником органа власти, а не застройщиком. Мы берем на себя функцию своего рода госаутсорсинга – чтобы хлопоты были наши, а идея – застройщика. Да, это сложная задача, поскольку проадминистрировать 5500 проектов (а именно столько находится на сопровождении в центре содействия строительству) человеку невозможно. Поэтому нужен помощник – искусственный интеллект. Высший пилотаж – сделать так, чтобы искусственный интеллект сам и отвечал на заявку на услугу, то есть отправлял ответ в личный кабинет застройщика».

источник - здесь (https://www.ng.ru/moscow/2024-12-02/8_9147_02122024.html?ysclid=m48dgli3oj153837441)

Примеры применения искусственного интеллекта в АСУ ТП

Искусственный интеллект (ИИ) проник во все сферы человеческой деятельности, но мы расскажем о применении на производстве. Точнее приведем краткие, буквально по одному абзацу, примеры использования ИИ в АСУ ТП в разрезе предикативной аналитики для дискретных производств и производств непрерывного цикла, где ИИ позволяет предсказывать поведение, если так можно сказать оборудования и техпроцессов на несколько шагов вперед.

В качестве первого примера использования искусственного интеллекта на производстве приведем проект автоматизации технологических линий на заводе «Русский продукт». Предприятие выпускает целую гамму пищевых продуктов, (например, знаменитые овсяные хлопья «Геркулес») и ставило следующие задачи: получать аналитику работы производственной линии в реальном режиме времени, исключить непрогнозируемые остановки и снизить количество брака. Внедренная система автоматизации на базе ПО SuperSCADA с элементами искусственного интеллекта позволила получать предиктивную аналитику, в частности сигналы об отклонениях в работе отдельных узлов и агрегатов, и рекомендации по обслуживанию оборудования.

Предикативная аналитика и виртуальные датчики активно используются и в нефтепереработке при анализе относительно редко обновляемых данных, допустим раз в смену. Такие данные поступают из химических лабораторий и говорят о составе фракций в ректификационной колонне. Однако и такой временной лаг позволяет провести анализ, который помогает определить динамику инерционных процессов как минимум до следующей пробы. В тот момент, когда поступают новые данные – модель корректируется.

Третий пример – использование машинного зрения для отбраковки продукции. На одном из заводов по производству алюминиевых (пивных) банок ИИ помогает по 6-ти точкам мгновенно оценить качество припоя, нанесенного на крышки, а также распознать наличие вмятин на банках. Скорость конвейера, подающего банки как из пулеметной ленты робота с «искусственным глазом» не смущает – он отстреливает брак с поражающей точностью и быстротой.

Четвертый пример – поиск с помощью предикативной аналитики участков трубопроводов системы водоснабжения, на которых происходит несанкционированный отбор воды (попросту говоря кража). ИИ справился с этой задачей, а также помог водоканалу, в нашем случае предприятию «Калугаоблводоканал» избавиться от сверхнормативных технических потерь и перерасхода электричества.

Есть примеры общего вида, когда искусственный интеллект следит за неким KPI (ключевой показатель или показатели). Допустим за показателями работы частотно регулируемого привода (ЧРП). В случае, если произойдет отклонение в параметрах вращения двигателя, ИИ поймет аварийный это режим или нет и изменит алгоритм работы ПЛК. Также компьютерная аналитика сделает прогноз жизни двигателя и при необходимости выдаст сигнал тревоги диспетчеру. Мониторинг ключевых показателей, естественно, может производиться для любого узла или прибора технологической цепочки.

KPI может быть сформулирован не только для работы конкретного агрегата, но и для производства в целом, позволяя придавать ключевое значение таким показателям, как максимальная производительность, безопасность, отказоустойчивость, экономия ресурсов или экологичность. Иначе говоря, ИИ в сочетании с развитым HMI (человеко-машинным интерфейсом) позволяет оператору условно говоря не следить за положением задвижки в системе отопления, а ставить задачи общего виде, например, поддержание температуры в зависимости от запасов топлива и прогноза погоды или увеличение срока службы оборудования за счет работы в щадящем режиме.

Во всех вышеперечисленных примерах программы искусственного интеллекта использовали так называемый цифровой двойник. Это математическая модель какого-либо отдельного узла, цеха, технологической линии или предприятия в целом, которая позволяет просчитать множество вариантов работы системы. Затем ИИ помогает выбрать из них наиболее оптимальные, а также выявить узкие места, с тем, чтобы можно было предупредить возможные остановки или аварии на производстве.

источник - здесь[/b] (https://www.elec.ru/publications/tsifrovye-tekhnologii-svjaz-izmerenija/7790/)

В России разрабатывают стандарты применения ИИ

Росстандарт: в России создали более ста ГОСТов по безопасности ИИ

Российские специалисты в области стандартизации, в отличие от зарубежных, решили в области искусственного интеллекта сосредоточиться на разработке стандартов его применения для обеспечения безопасности таких систем, сообщил в интервью РИА Новости руководитель Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии (Росстандарт) Антон Шалаев.

"В России, в отличие от зарубежных стран, разрабатываются не столько общесистемные стандарты, сколько стандарты отраслевого применения. Что это означает? Для того, чтобы внедрять технологию искусственного интеллекта, должно быть обеспечено самое важное – доверие к ней", - сказал Шалаев.

Он отметил, что для обеспечения такого доверия в России уже разработано достаточно большое количество стандартов оценки использования искусственного интеллекта в решении конкретных задач. В частности, в клинической медицине, автомобильном транспорте и образовании.

Всего, по его словам, за последние годы появилось около 100 ГОСТов в области искусственного интеллекта, что сделало Россию одним из лидеров по количеству собственных национальных стандартов в этой сфере.
Кроме того, российские разработчики одними из первых в мире создали эталон единицы количества переданной и принятой информации и параметров пакетных сетей передачи данных, рассказал Шалаев. Это нужно для развития интернета вещей, чтобы с максимальной точностью определять возможности тех или иных каналов сетей связи и их устойчивости.

источник - здесь (https://ria.ru/20240730/gost-1962824267.html)

Российская система электронного зрения вернет ослепшим способность видеть

На IV Конгрессе молодых ученых в Университете “Сириус” представили отечественную технологию, которая позволяет передавать картинку с видеокамеры прямо в зрительную кору мозга

российская компания с помощью тех же мозговых имплантов создала технологию, которая возвращает способность видеть людям, потерявшим зрение. Устройство называется ELVIS V, оно позволяет передавать картинку с видеокамеры (установлена на голове) прямо в зрительную кору мозга. Эту технологию ученые представили на IV Конгрессе молодых ученых в Университете “Сириус” (Сочи). Мы поговорили с Денис Кулешовым, генеральным директором Лаборатории «Сенсор-Тех» - разработчиком чудо-технологии.

Подробнее - здесь (https://www.kp.ru/daily/27667.5/5018103/)

В России создали платформу ускоренной разработки ИИ-сервисов

Ученые Исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта (ИИ) Университета Иннополис разработали систему, которая на 40% ускоряет разработку ИИ-сервисов, сообщили в пресс-службе вуза.
"Любая задача, в решении которой применяют искусственный интеллект, требует работы по получению, подготовке и обработке больших объемов данных. Для выполнения этих общих задач ученые Университета Иннополис разработали инструмент построения комплексных систем сбора и обработки информации на предприятии. Он на 40% ускоряет разработку продуктов с применением ИИ и на 20% снижает стоимость обработки данных", - сказали в университете.

Платформа собирает и обрабатывает данные корпоративных файловых хранилищ, в том числе связанных с системами видеонаблюдения. Алгоритмы ИИ позволяют не только анализировать информацию, но и проверять точность результата. Сроки создания новых ИИ-систем сокращаются за счет ускорения создания инфраструктуры для развертывания и поддержания работы моделей машинного обучения. Снижение затрат на обработку данных происходит благодаря оптимальному распределению вычислительных мощностей при выполнении задач, уточнили в вузе.

подробнее - здесь (https://ai.gov.ru/mediacenter/v-rossii-sozdali-platformu-uskorennoy-razrabotki-ii-servisov/)

В «Яндекс Браузере» появились 10 новых голосов для перевода видео

Пользователям «Яндекс Браузера» теперь доступен многоголосый перевод видео: голосов стало двенадцать: шесть мужских и шесть женских. Благодаря улучшенным алгоритмам воспринимать видео с большим количеством спикеров стало намного легче, заявили Хабру в пресс-службе «Яндекса». Сначала одна нейросеть переводит речь в текст, восстанавливает пунктуацию и определяет границы предложений. Затем уже другая нейросеть анализирует спектрограмму голоса и отмечает на аудиодорожке фрагменты, сказанные разными людьми. Так и становится ясно, кто из спикеров что произнёс.

подробнее - здесь (https://habr.com/ru/news/692760/)

Ученые воссоздали реальное лицо Деда Мороза

Оцифрованные мощи Николая Чудотворца помогли реконструировать внешность святого.

Дед Мороз - главный новогодний волшебник, он отвечает за курьерскую доставку подарков и исполнение желаний. Многие знают, что у сказочного персонажа был реальный прототип. Им был Николай Чудотворец, раннехристианский святой, который жил в III - IV веке в провинции Ликия, тогда это была часть Римской империи, сегодня - территория Турции.

Читайте - здесь (https://www.kp.ru/daily/27670.5/5021330/)

В России разработали универсальную нейросеть для общения с людьми

Универсальную нейросеть, которая по ряду способностей сопоставима с ChatGPT и Гигачатом при существенно меньших размерах, разработали ученые НГУ. По замыслу авторов, нейросеть сможет отвечать на вопросы пользователей по базе текстовых документов, решать задачи автореферирования и повышения понятности текста, улучшать распознавание речи и многое другое, рассказали в пресс-службе университета.

Исследователи Новосибирского государственного университета (НГУ) создали языковую нейросеть "Менон", названную в честь одного из сократических диалогов Платона, в котором древнегреческий философ постулирует свою концепцию "знания через припоминание".

подробнее - здесь (https://ria.ru/20241212/nauka-1988810823.html)

Алиса научилась читать тексты в Яндекс.Браузере

Яндекс.Браузер научился озвучивать тексты. В роли диктора выступает Алиса — она зачитывает вслух то, что написано на веб-страницах.

Озвучивание пригодится в разных ситуациях. Например, можно слушать статью о путешествиях и рассматривать в соседних вкладках карты и фотографии. Можно заниматься домашними делами, пока Алиса читает свежий материал из любимого интернет-издания. А можно использовать Браузер в качестве аудиогида в музее: у вас перед глазами — картина, а в наушниках — её описание из «Википедии».

Алиса умеет озвучивать страницы целиком или их фрагменты. Озвучивание целиком работает на страницах, для которых доступен режим чтения. В этом режиме Браузер убирает со страницы всё лишнее: баннеры, элементы навигации и так далее. Остаётся только текст — его и читает Алиса. Озвучивание фрагмента работает на любой странице: достаточно выделить нужную часть текста.

Как озвучить текст

Озвучивание есть в Яндекс.Браузере для Windows и для Android. Если Алиса может прочитать страницу целиком, вы увидите на экране кнопку с наушниками. На компьютере она отображается в адресной строке, а на смартфоне — поверх веб-страницы.

На компьютерах озвучивание также можно включить голосом. Просто скажите: «Слушай, Алиса, прочитай эту страницу».

подробнее - здесь (https://dzen.ru/a/XmiTrSHlYWBl3KK-?ysclid=m4f4mj1ouw493760897)

Как нейросети облегчают и ускоряют работу офисных сотрудников

Казалось бы, совсем недавно нейросети служили для нашего развлечения. Посмотреть, как мы будем выглядеть в старости, примерить на себя роль из известного фильма, пообщаться с исторической личностью или звездой — все это интересно и будто бы игра. Но по мере того, как технологии развиваются, все больше специалистов начинают опасаться со стороны ИИ конкуренции. Мол, придут роботы и лишат нас работы. Насколько реальны эти опасения и может ли обычный офисный работник положиться на нейросети?

Означает ли это, что скоро дизайнеры, журналисты, режиссеры и программисты останутся без работы? Мы считаем, что это преувеличение. Дело в том, что мы живем в мире, где человеческий фактор имеет огромное значение. Без этого продукт может быть красивым, но пустым. Кроме того, кто-то должен составить для нейросети техническое задание, задать KPI и проверить качество выполненной работы.

А вот подкинуть идеи, найти и проверить факты, подготовить шаблоны, набросать черновики — с этим нейросеть справится на ура и сэкономит человеку массу времени. Так что скорее она не составит профессионалам конкуренции

подробнее - здесь (https://action-digital.school/blog/education/kak-neiroseti-oblegchayut-i-uskoryayut-rabotu?utm_campaign=ads-blog-link&utm_content=career&utm_medium=refer&utm_source=www.action-digital.school&utm_term=career-38)

СПбГУ представил первый в мире ИИ‑счетчик для борьбы с нелегальным майнингом

Санкт‑Петербургский государственный университет, компания «Лартех» и концерн «Энергомера» представили на международном форуме «Электрические сети — 2024» (МФЭС) первый в мире счетчик электроэнергии с интегрированным искусственным интеллектом (ИИ), способный бороться с нелегальным майнингом и энергетическим мошенничеством. Университет разработал программное обеспечение для реализации функций счетчика.

Прибор, созданный компаниями «Лартех», «Энергомера», для которого СПбГУ разработал программное обеспечение на основе искусственного интеллекта, способен решить эту проблему, автоматически распознавая аномальное потребление электроэнергии и предотвращая злоупотребления. В отличие от традиционных счетчиков ИИ‑прибор не только фиксирует данные, но и анализирует поведение потребителей. При подключении к системе он получает информацию о мощности и частоте электросигнала для выявления нестандартных нагрузок и немедленно сигнализирует об этом поставщику энергии. Например, если в жилом районе появляется активность, характерная для криптофермы.

подробнее - здесь (https://sdelanounas.ru/blogs/165130/#cut)

Робот Макс меняется: новый дизайн и искусственный интеллект

Цифровой помощник Госуслуг становится старше, умнее и эмоциональнее. В новой версии Робот Макс, отвечая на вопросы, использует две российские большие языковые модели на конкурентной основе. Теперь общаться с ним проще и интереснее. Оценивайте ответы — это помогает Максу учиться быстрее.

Стильная куртка, кроссовки и пальцы, которыми удобно показывать направление действий, — внешне Макс тоже изменился. Мы провели конкурс среди лучших дизайн-студий России. Новый облик выбирали из более чем 50 вариантов до тех пор, пока не получили позитивную обратную связь от участвовавших в исследовании пользователей Госуслуг.

Чему научился Робот Макс - вы узнаете подробнее - здесь (https://digital.gov.ru/ru/events/54157/)

Как студенту начать зарабатывать на нейросетях: видеообзор для начинающих

Нейросети — это программы для обработки данных с помощью математической модели, имитирующей нейронные связи человеческого мозга. Их главная фишка заключается в том, что они принимают решения на основе предыдущего опыта. При вводе запросов нейроны ИИ обрабатывают их, в результате чего происходит анализ и генерация данных.

Студенты сегодня имеют уникальную возможность подрабатывать не официантом или доставщиком, а использовать нейросеть, чтобы создавать платный контент, генерировать идеи для стартапов или разрабатывать приложения на основе ИИ. Платформы для фриланса предлагают множество проектов, связанных с машинным обучением и искусственным интеллектом. Таким образом, нейросети становятся источником стабильного дохода для молодежи. Как применить свой креатив для дополнительного заработка рассказали в статье.

подробнее - здесь (https://action-digital.school/blog/career/kak-studentu-nachat-zarabatyvat-na-neyrosetyakh?utm_campaign=ads-blog-link&utm_content=career&utm_medium=refer&utm_source=www.action-digital.school&utm_term=career-38)

Нейросеть YandexGPT в три раза ускорила проверку работ на олимпиаде «Турнир Ломоносова» по физике, химии и астрономии

Система отсеяла работы без правильных ответов и помогла экспертам МФТИ справиться с выставлением оценок всего за месяц, а не за три, как это было раньше в ручном режиме.

Турнир им. М. В. Ломоносова — соревнование для школьников 6—11-х классов по математике, физике, астрономии, истории, лингвистике и другим предметам, которое состоит из двух этапов: онлайн-отбора и финального очного турнира. Олимпиада проходит ежегодно с 1978 года. Её проводят Центр педагогического мастерства московского Департамента образования, Московский центр непрерывного математического образования, МГУ и МФТИ. Каждый год в турнире участвуют более 35 тысяч школьников.

подробнее - здесь (https://habr.com/ru/news/866540/)

Почему банки стали центрами разработки искусственного интеллекта

- Всем известно, что банки - это про деньги. И тут мы узнаем, что Т-Б анк создал свою научную лабораторию T-Bank AI Research, публикует статьи на международных конференциях. Зачем банки идут в науку? Неужели все деньги уже заработаны?

- Как это помогает банкам зарабатывать деньги?

- Новые технологии открывают окно возможностей, о которых мы не подозревали. Можно в качестве примера привести ChatGPT - это большая языковая модель, которую можно например попросить сделать саммари из какого-то большого текста, то есть выжать из него главную суть. А потом умельцы подумали: а ведь эту штуку можно прикрутить к поиску! И если раньше ты сам ходил по ссылкам, тратил время, искал нужную информацию, то теперь модель за секунду изучит источники, выберет и проанализирует данные и сделает эту работу за меня. На этапе, когда эта технология создавалась, никто даже и думать не мог, что такое возможно. То есть наука для банков — это не сиюминутная отдача и окупаемость, окно возможностей может открыться не скоро. Но зато вы там будете в числе первых.

Читайте - здесь (https://www.kp.ru/daily/27670.5/5021314/)

Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ) и Яндекс.Образование подготовили совместный доклад «Искусственный интеллект в образовании». В нем проанализированы ведущие мировые практики, раскрывающие потенциал технологий искусственного интеллекта (ИИ) в образовательной сфере.

Авторы провели анализ целого ряда социологических исследований по всему миру. По результатам анализа видно, что ИИ уже активно применяется как в образовательной, так и в управленческой и исследовательской деятельности. По крайней мере 49% студентов используют генеративные технологии. При этом положительное влияние текстовых генеративных технологий на обучение отмечают 47% студентов.

Что же касается основных способов применения новых технологий, то самыми популярными оказались прояснение и работа с вопросами для понимания по конкретным дисциплинам (56% тех, кто использует GPT), на втором месте – задачи исследования и работы с литературой (45%), на третьем – перевод текстов (42%), на четвертом – создание и анализ текстов (39%).

подробнее - здесь (https://www.ng.ru/education/2024-11-13/8_9134_students.html)

От школьника до ИИ-инженера: Минцифры выстраивает новую образовательную экосистему

Минцифры сообщило , что за последние четыре года ИТ-отрасль продемонстрировала наиболее высокие темпы роста среди крупных секторов экономики. В первой половине 2024 года прирост составил 63% по сравнению с аналогичным периодом предыдущего года. Ведомство отметило, что для дальнейшего развития отрасли требуется увеличение числа квалифицированных специалистов.

В рамках подготовки кадров Минцифры за последние годы увеличило количество бюджетных мест по ИТ-специальностям в вузах в два раза. В 2024 году на бюджетную основу зачислено 125 тысяч студентов, ещё около 70 тысяч обучаются на платной основе. Всего в 500 вузах, готовящих специалистов для ИТ-отрасли, обучается более 600 тысяч человек.

Подробнее: здесь (https://www.securitylab.ru/news/554838.php)

В Новосибирске разработали виртуального помощника для психологов на основе ИИ

AU-ассистент можно использовать в частной практике, на платформах-агрегаторах и в клиниках. В последнее время растёт спрос на психологические услуги, что приводит к высокой нагрузке на психологов и риску выгорания.
Анна Ариничева создала AU-ассистент для повышения эффективности работы психологов. Возможности инструмента включают ведение базы данных клиентов, просмотр и редактирование конспектов, создание отчётов о прогрессе и назначение домашних заданий.
Программа фиксирует и расшифровывает содержание сессий, отмечает эмоциональные реакции и когнитивные искажения. После приёма клиент отправляет домашнее задание через AU-ассистент, и программа анализирует выполненную работу.

подробнее - здесь (https://www.itinfo.media/tehnologii/v-novosibirske-razrabotali-virtualnogo-pomoshhnika-dlya-psihologov-na-osnove-ii/)

Сбер на AI Journey представил медицинский диагностический ассистент GigaDoc

Медицинский диагностический ассистент GigaDoc презентовали на международной конференции AI Journey («Путешествие в мир искусственного интеллекта»).
Новый сервис разработан Центром индустрии здоровья Сбербанка и учеными Лаборатории искусственного интеллекта Сбера.
GigaDoc распознает ключевые биомаркеры человека: пол, возраст, пульс, индекс массы тела, эмоциональное состояние, риск диабета второго типа, вариабельность сердечного ритма, уровень холестерина и так далее.
Умный GigaDoc можно будет использовать в широком спектре ситуаций.

источник - здесь (https://m.dzen.ru/news/story/ee20c4d2-57fc-5eb8-98b7-1051308afb73?lang=ru&fan=1&t=1734045941&persistent_id=3065390761&cl4url=26c06e33c8816004885c4f0b56f48b29&story=529f2662-864d-532c-8236-e22838643a16)

Урок: "Говорилки" в браузерах.

В программном обеспечении расширение - это подключаемый к основному приложению дополнительный функциональный модуль.
Расширение для браузера — отдельное приложение дополняющее веб-обозреватель новыми функциями. Cуть концепции расширений состоит в том, что пользователь добавляет в браузер только нужные ему функции.
Одна из таких продвинутых функций - синтезатор речи в браузере.
Продолжительное чтение с монитора порою весьма утомительно. Когда мы попадаем на web-страницу с объемным текстом полезным инструментом может оказаться диктор. То есть, мы не напрягаемся всматриваясь в текст, а воспринимаем информацию на слух.

подробнее - здесь (https://sovietoffice.net/extension_brow.php?ysclid=m4xuarqbre384067939)

Применение ИИ в строительстве

Развитие искусственного интеллекта (ИИ) в последние годы стало одним из главных трендов во многих отраслях, включая строительство

Технологии ИИ уже не только ускоряют процессы, но и предлагают совершенно новые подходы к управлению проектами. Они позволяют автоматизировать рутинные задачи, анализировать огромные массивы данных, минимизировать риски и повышать качество работы.

подробнее - здесь (https://cifrastroy.ru/reviews/primenenie-ii-v-stroitelstve\)

Хроника внедрений решений ИИ в госуправление в современной России

Ключевые технологии для обработки больших данных были созданы на полвека раньше нынешнего бума ИИ. Их тормозом стали советская бюрократия и хитрая стратегия конкурентов.

1999 год. ЦУП создает сектор управления космическими аппаратами.

2002 год. Стартует программа «Электронная Россия» — создание основ единой информационной и телекоммуникационной инфраструктуры для органов госвласти и местного самоуправления.

2006 год. Создана сеть удостоверяющих центров.

2008 год. Создан единый портал госуслуг.

2009 год. Создан Общероссийский государственный информационный центр (ОГИЦ), а на его базе — портал Ogic.ru (фактически это справочник по услугам); разработан проект Общероссийского портала государственных и муниципальных закупок.

2010 год. Создана система межведомственного электронного документооборота, Единый портал государственного кадастра недвижимости и единый государственный реестр прав на недвижимое имущество и сделок с ним. Введена в эксплуатацию Система межведомственного электронного взаимодействия (СМЭВ), на которую перешли 90 органов власти. В 30 субъектах открылись многофункциональные центры предоставления государственных услуг (МФЦ).

2011 год. Реализуется ГИС топливно-энергетического комплекса.

2012 год. Сбербанк создает «СберТех» для решения задач информатизации финансовых услуг.

2013 год. Создана Государственная информационная система государственных и муниципальных платежей (ГИС ГМП).

2014 год. Создана ГИС ЖКХ.

2018 год. Сформирована Концепция «Государство как платформа» для объединения отраслевых и территориальных ГИС.

2019 год. Разработан план создания Национальной системы управления данными и план цифровизации Росстата.

2020 год. Принято решение о создании ГИС на единых методических принципах. Создается «ГосТех», разрабатывается концепция блока обратной связи в государственном управлении в виде Центра управления регионом (ЦУР). ЦУР работает напрямую с обращениями граждан из различных источников, включая соцсеть ВК. Это новый источник данных, альтернативный Росстату, который позволяет перейти к управлению в режиме реального времени на основе инцидент-менеджмента.

подробнее - здесь (https://monocle.ru/monocle/2024/51/iskusstvenniy-intellekt-istoriya-oshibok/)

ChatGPT не прошел испытание на “детекторе лжи”: когда лопнет мыльный пузырь искусственного интеллекта

Доктор технических наук Арлазаров перечислил признаки надвигающейся зимы ИИ

Мы ожидали, что нейросети произведут революцию в обществе. А что в результате? ИИ занимается ерундой: генерирует веселые картинки, убирает вторые подбородки на селфи с помощью “фильтров красоты”. И уж совсем приуныли технооптимисты, когда ChatGPT и его собратья неоднократно были пойманы на вранье, и оно уже наносило вред человеку. Ученые называют этот феномен, когда нейросети генерируют чепуху, красивым словом “галлюцинации”.

Разработчики ChatGPT - компания OpenAI - создала своего рода “детектор лжи” для чат-ботов. Он называется SimpleQA. И выяснилось, что большие языковые модели генерируют до 20-40 процентов ложных ответов! Правда, надо признать, что и вопросы там были под стать клубу “Что? Где? Когда?” К примеру, нейросеть просили ответить - под каким номеров в чарте Billboard Digital World Songs на неделе с 21 февраля 2015 года находилась песня Babymetal Road of Resistance? Мало, кто из нас, дорогой читатель, ответил бы правильно. Но нам простительно: ведь мы можем этого не знать, а у ChatGPT есть доступ к терабайтам информации. И правильный ответ ChatGPT на самом деле “знал”, но выдать его не смог.

подробнее - здесь (https://www.kp.ru/daily/27664/5015894/)

В Перми впервые в мире пройдет сольный концерт человекоподобного робота

Робот Aрди исполнит музыкальные композиции, написанные собственной нейросетью

25 декабря в Перми в технопарке «Морион Диджитал» пройдет первый в России и мире сольный концерт робота Арди. Арди исполнит музыкальные композиции, написанные собственной нейросетью: треки «Робота работа», «Любовь» и «Чувства», вышедшие в рамках дебютного альбома, а также представит несколько новых композиций. По словам создателей, Арди создает музыку в жанре Electropop, а его песни объединяют электронное звучание и танцевальные мелодии.

подробнее - здесь (https://www.perm.kp.ru/daily/27676/5028599/)

GigaChat создан и полностью контролируется Сбером.

Модель можно дообучать под различные кейсы. В результате обучения качество ответов модели может вырасти на 80-90%. Несколько примеров использования GigaChat. Это может быть AI-помощник финансиста-аналитика — бот для расчета маржинальности дохода. Или Co-pilot инженера диагностики оборудования, помогающий инженеру-диагносту на естественном языке описать наблюдаемые отклонения в работе оборудования, получить подсказки о возможных причинах неисправности и о дальнейших шагах по диагностике, и сформировать инструкции по их проведению.

Также с помощью GigaChat можно находить подходящие аналоги необходимого оборудования в справочнике НСИ и формировать карточки на закупку МТР, создавать презентации, снизить трудозатраты на обработку большого потока текстовых коммуникаций в контакт-центре, собрать данные для разработки Go2Market стратегии и т.д.

Нейросеть VIJU — технологический прорыв в строительной отрасли

Разработанная в России нейросеть VIJU стала значимым новшеством в области мониторинга строительных площадок. Эта система обеспечивает комплексное наблюдение за соблюдением строительных норм и эффективной работой башенных кранов, выполняя мониторинг в режиме реального времени. Применение нейросети существенно сократило время строительства жилых комплексов, значительно увеличивая их экономическую эффективность.

VIJU способна контролировать строгие стандарты безопасности на строительных объектах. Система отслеживает наличие средств индивидуальной защиты у работников, таких как каски и жилеты, что позволяет своевременно реагировать на нарушения и минимизировать риски производственных травм. Такой подход не только повышает безопасность рабочих, но и способствует снижению общего числа несчастных случаев на стройках.

Кроме того, нейросеть обладает функциями прогнозирования сроков строительства и анализа погодных условий, что позволяет оптимизировать рабочие процессы и сокращать время на выполнение работ. VIJU интегрирована с различными датчиками и камерами, что позволяет учитывать и анализировать множество параметров, включая скорость ветра, температуру и уровень CO2. Это обеспечивает возможность приостанавливать работы в неблагоприятных условиях и минимизировать потери, связанные с простоями оборудования.

рынок ИИ в России кратно вырастет в 2025 году

Ключевые причины — нейросетевые технологии, которые проникнут в жизни людей, а также упрочнение связи ИИ и потребительского рынка.

Эксперты спрогнозировали кратный рост рынка ИИ в 2025 году — по разным оценкам, он может достичь объема до 800 млрд рублей. В 2024-м этот показатель составлял от 130 до 305 млрд рублей в зависимости от схем подсчета и метрик. Ключевыми причинами для скачка названы нейросетевые технологии, которые проникнут в жизни обычных людей, а также упрочнение связи ИИ и потребительского рынка: упрощение работы с рекомендательными системами, новые функции ИИ-помощников и мультиагентных платформ, помощь в шопинге и даже медицине.

подробнее - здесь (https://iz.ru/1814425/anton-belyi/mashinnyj-cvet-rynok-ii-v-rossii-kratno-vyrastet-v-2025-godu)

В Google Docs появился новый ИИ-сервис

Google добавила в Google Docs ИИ-сервис для генерации иллюстраций, которая позволяет пользователям быстро создавать визуальные эффекты для своих документов. Данный инструмент будет доступен только для платных аккаунтов Workspace, включая дополнения Gemini Business, Enterprise, Education, Education Premium и Google One AI Premium.

Пользователи могут найти новую функцию в разделе «Вставка» > «Изображение» > «Помогите мне создать изображение». Далее откроется боковая панель «Создать изображение». Здесь можно ввести описание желаемой иллюстрации и выбрать стиль оформления – «Фотография» или «Эскиз». Также доступен выбор соотношения сторон изображения для его наилучшего вписывания в макет документа.

источник - здесь (https://www.gazeta.ru/tech/news/2024/11/17/24405811.shtml)

Сбер и Институт AIRI создают центр разработки лекарственных препаратов с ИИ

Сбербанк и Институт AIRI создают в России центр разработки лекарственных препаратов с помощью искусственного интеллекта. Об этом сообщил старший вице-президент, руководитель блока "Технологическое развитие" Сбербанка Андрей Белевцев в рамках международной конференции AI Journey.

"Сбер и Институт AIRI создают центр AIDD, который сфокусируется на поиске лекарственных молекул с помощью ИИ. Основная цель создания центра - обеспечить продуктивное долголетие и улучшить качество жизни людей, трансформируя процесс разработки лекарственных препаратов с помощью искусственного интеллекта. Для этого необходимо увеличение количества оригинальных препаратов в РФ, а также создание платформенных решений разработки новых лекарственных препаратов, которые позволят сокращать стоимость разработки и ускорять исследования за счет внедрения ИИ", - рассказал он.

"Стартовыми направлениями центра AIDD станут работы по поиску лекарственных молекул для терапии онкологии и болезни Альцгеймера, а также терапии для борьбы с диабетом и ожирением", - отметил он.

источник - здесь (https://tass.ru/ekonomika/22649019)

У "Алисы" и умных устройств вышло специальное новогоднее обновление

Голосовой помощник "Алиса" и умные устройства с ней в декабре получили масштабные обновления, включающие зимние заставки, новогодний плейлист для караоке, новые режимы освещения и т.д.

подробнее - здесь (https://rg.ru/2024/12/24/u-alisy-i-umnyh-ustrojstv-vyshlo-specialnoe-novogodnee-obnovlenie.html)

Один из крупнейших в мире спортивных телеканалов представил ИИ-ведущего

The Verge: телеканал ESPN представил спортивного аналитика в виде ИИ-аватара

Телеканал ESPN представил ИИ-аватар FACTS, который заменит человека на роли спортивного аналитика. Проект, созданный с использованием искусственного интеллекта, будет применяться в субботнем студенческом футбольном шоу SEC Nation.
Основная цель FACTS — предоставление образовательного и развлекательного контента, основанного на спортивной аналитике, с использованием данных от ESPN Analytics.

источник - здесь (https://www.gazeta.ru/tech/news/2024/11/17/24404881.shtml)

Размышления искусственного интеллекта о будущем програмистов

Приятно вести диалог с умным собеседником. Особенно на философские темы. Мы спросили ИИ, что он думает о будущем айтишников, учитывая, что сам он развивается достаточно быстро.

Диалог с ГПТ, приводим его.

подробнее - здесь (https://dzen.ru/a/Z3_jJlP_PEbuOzij)

Российским врачам-кардиологам поможет ИИ-ассистент

Специалисты Сеченовского Университета при поддержке стартапа «Нейромед» разработали перспективный чат-бот, предназначенный для помощи врачам-кардиологам. Сама разработка нейропомощника уже завершилась, и теперь он находится на этапе клинической апробации.

Для обучения данной нейросети использовался массив данных объемом почти 40 Гб. В нем присутствует расширенный набор российских и зарубежных клинических рекомендаций, множество научных статей и ряд открытых профильных сборников данных.

ИИ-ассистент предназначен для подготовки такой типовой документации, как протокол приема или выписной эпикриз, предоставления доступа к подробным данным по медпрепаратам, составление рекомендаций по проведению диагностики и терапии на базе передовых клинических материалов, а также позволяет оценивать риски, которые связаны с состоянием здоровья каждого конкретного пациента.

Такой ИИ-помощник позволит врачам-кардиологам заметно ускорить выполнение рутинных задач и уделять больше внимания непосредственно лечению пациентов. Он пригодится и специалистам, еще только набирающим опыт, и уже профессиональным врачам — в особенности это касается сложных случаев.

Чат-бот уже прописался в российском реестре ПО и по всем параметрам соответствует отечественным требованиям информационной безопасности. На текущий момент разработка представляет собой веб-приложение закрытого типа, к которому имеют доступ лишь врачи, принимающие участие в бета-тесте. Также программа по интеграции данного ИИ-ассистента запущена в одном из медицинских центров Узбекистана.

источник - здесь (https://dzen.ru/a/Z4FUSQYSLyYMgFYg)

Искусственный интеллект становится искуснее

Российские компании импортозаместили сложнейшие системы распознавания текстов и речи на основе искусственного интеллекта (ИИ). И нейросети все быстрее приближаются к человеческому восприятию реальности. Роботы слушают и дают ответы, они научились считывать эмоции, чувства, потребности собеседника и даже имитировать удивление, испуг, радость, злость. Сама нейросеть, разумеется, ничего подобного не испытывает, но под человека мимикрирует исправно.

Решения, связанные с распознаванием эмоций, внедряются в медицину, ритейл, банковское дело, страхование жизни – всюду, где убеждения и предпочтения клиента влияют на рост продаж. Мировой тренд ожидаемо подхватили крупные российские игроки. Сегодня наиболее развитый сегмент ИИ представляют голосовые помощники.

«Это и диалоговые боты-помощники, и речевая аналитика, и умные колонки, и интеллектуальные секретари, и боты для помощи оператору», ‒ перечисляет руководитель направления диалогового искусственного интеллекта и роботизации NAUMEN Александра Деханова. Рынок ежегодно прирастает на 20‒25%. По данным NAUMEN, чат-боты применяют 35% ритейлеров, 27% банков и 20% страховых компаний, а голосовые помощники ‒ 21% банков, 12% ритейлеров и 6,5% страховщиков.

источник - здесь (https://www.vedomosti.ru/importsubstitution/new_technologies/articles/2023/12/20/1011615-iskusstvennii-intellekt-iskusnee)

ИИ-2024: итоги и вызовы уходящего года

2024 год стал знаковым для развития искусственного интеллекта, демонстрируя значительные достижения и ставя перед обществом и бизнесом новые вызовы. Главные итоги уходящего года эксперты IntelionCloud объединили в три ключевых тренда.

1. Развитие языковых моделей и генеративного ИИ
2. Трансформация отраслей с помощью ИИ
3. Глобальная гонка за инфраструктурой для ИИ

подробнее - здесь (https://www.elec.ru/news/2024/12/27/ii-2024-itogi-i-vyzovy-uhodyashego-goda.html)

объем русскоязычных данных для обучения ИИ еще не исчерпан

Модели искусственного интеллекта (ИИ), обучаемые на русскоязычных данных, пока не сталкиваются с их дефицитом, в отличие от англоязычных систем. Об этом сообщил доцент факультета программной инженерии и компьютерной техники ИТМО Александр Кугаевских.

"Если мы говорим про отечественные разработки, то потенциал наших данных еще не исчерпан. О потолке доступных [англоязычных] данных для обучения LLM (англ. large language model - "больших языковых моделей", прим. ТАСС) эксперты говорили весь прошлый год. И они правы, доступные оцифрованные и качественные данные действительно закончились", - пояснил эксперт.

источник - здесь (https://nauka.tass.ru/nauka/22877675)

Работник кода: как искусственный интеллект может помочь в смене профессии

Нейросети полезны кандидатам с нулевым опытом или возрастным соискателям.
Широкое распространение ИИ-технологий привело к появлению новых возможностей для трудоустройства тех из нас, кто испытывает сложности с поиском работы, а также для приобретения первичного трудового опыта. Работодатели заинтересованы в сотрудниках, обладающих компетенциями в области ИИ, так как эффект от применения нейросетей и экономия рабочего времени доходят до 35%. По данным SuperJob, количество вакансий для специалистов, использующих нейросети в работе, а также программистов и аналитиков, обучающих ИИ, за последние два года выросло в 3,5 раза. Однако далеко не только программистам он облегчает жизнь. Как найти свой карьерный путь с помощью ИИ — в материале «Известий».

источник - здесь (https://iz.ru/1811089/dmitrii-alekseev/rabotnik-koda-kak-iskusstvennyi-intellekt-mozet-pomoc-v-smene-professii)

Проба ИИ-пера: как создавались первые «нейродипломы»

Нейросеть помогала решать трудоёмкие задачи: собирать, анализировать и обобщать информацию, проверять тексты на ошибки и править оформление.

Всего с помощью нейросети было выполнено более 15 работ по следующим программам: «Философия» (факультет гуманитарных наук), «Востоковедение» и «Международные отношения» (факультет мировой экономики и мировой политики), «Медиакоммуникации» и «Медиаменеджмент» (факультет креативных индустрий). По большей части студенты применяли YandexGPT в выпускных квалификационных работах, курсовых было меньше. 

подробнее - здесь (https://iq-media.ru/life/proba-ii-pera-kak-sozdavalis-pervye-neyrodiplomy?utm_source=yandex&utm_medium=cpc&utm_campaign=iqmedia-IQ-MEDIA-FINAL_115718891&utm_content=16637344612&utm_term=kwd-технологии%20искусственного%20интеллекта%20ии_mtch-syn_mkwd-_dt-mobile_reg-Тюмень_15476050349157777407&roistat=direct81_search_16637344612_технологии%20искусственного%20интеллекта%20ии&roistat_referrer=none&roistat_pos=premium_1&yclid=15476050349157777407)

Робот проверит, робот уберет: в Петербурге искусственный интеллект работает в ЖКХ

Накануне подготовки к новому отопительному сезону на помощь коммунальщикам пришел роботизированный комплекс, разработанный петербургскими специалистами. Он двигается глубоко под землей по трубам, сканирует их стенки, проверяя на прочность. Любое отклонение от параметров мгновенно отражается на мониторе оператора в мобильной лаборатории. Благодаря сочетанию визуально-измерительного контроля и магнитного метода робот-диагност имеет возможность выявить критические для эксплуатации коррозионные повреждения даже под слоем отложений.

источник - здесь (https://stroygaz.ru/publication/technologies/robot-proverit-robot-uberet-v-peterburge-iskusstvennyy-intellekt-rabotaet-v-zhkkh/)

Летчик-испытатель Сергей Богдан - о боях между ИИ и человеком в авиации

в боевых действиях все чаще участвуют беспилотники, в кабинах которых нет людей. Может, пилот - вымирающая профессия?

Сергей Богдан: Там, где надо будет принимать интеллектуальные решения, летный состав все равно будет присутствовать - одно другому не мешает. Тактика начнет предусматривать совместные боевые порядки пилотируемых и беспилотных систем, где роль беспилотных - от расчистки воздушного пространства до разведки и обозначения цели, прикрытие от атак истребителей ударных групп и т.д. Самые серьезные, опасные направления станут закрывать именно беспилотными летательными аппаратами.

Это нормальный эволюционный путь. Причем переходный процесс будет длительным. Взять тот же Су-27, который создали в 1970-х. Самолет следующего поколения подняли через 35 лет. У американцев сейчас "самым свежим" F-15 - по 35 лет. Те самолеты, которые создаются сейчас, эти платформы будут летать еще долго. На базе Су-57, думаю, лет 50. На них будет наращиваться интеллект, обновляться оружие.

Беспилотники стремительно развиваются, и они вполне органично впишутся в авиацию - это хорошо. Было бы плохо, если бы директивно приказали: пилотируемую авиацию закрываем, переходим на беспилотники. Такое уже было в истории, когда авиацию сократили и вместо самолетов стали делать ракеты. Сейчас никто ничего закрывать не собирается.

источник - здесь (https://rg.ru/2025/01/12/obnimaia-nebo.html)

Примеры применения искусственного интеллекта в АСУ ТП

Искусственный интеллект (ИИ) проник во все сферы человеческой деятельности, но мы расскажем о применении на производстве. Точнее приведем краткие, буквально по одному абзацу, примеры использования ИИ в АСУ ТП в разрезе предикативной аналитики для дискретных производств и производств непрерывного цикла, где ИИ позволяет предсказывать поведение, если так можно сказать оборудования и техпроцессов на несколько шагов вперед.

подробнее - здесь (https://www.elec.ru/publications/tsifrovye-tekhnologii-svjaz-izmerenija/7790/)

Российское ПО для бизнеса «Битрикс24» получило собственную ИИ-модель

«Битрикс24» представил новую версию своей ИИ-модели — BitrixGPT 4x, которая призвана упростить повседневные задачи пользователей. По данным компании, интерес к нейросетям активно растёт, особенно среди крупных предприятий с большим числом сотрудников, где автоматизация рутинных операций имеет высокую ценность. В таких организациях ИИ помогает справляться с объёмом работы, который сложно обработать вручную.

На данный момент более 57% пользователей «Битрикс24» используют ИИ для преобразования звонков в текст, создания кратких отчётов по беседам и заполнения CRM-карт. Также около 80% порталов хотя бы раз применяли нейросети в своей деятельности, что подтверждает растущий интерес к таким технологиям. Основным инструментом среди всех возможностей платформы остаётся «Чат с CoPilot», который помогает решать задачи от создания SEO-текстов до анализа программного кода. Примерно 58% активности пользователей приходится именно на этот инструмент.

источник - здесь (https://www.ferra.ru/news/techlife/otechestvennaya-programma-dlya-upravleniya-biznesom-poluchila-obnovlenie-s-ii-27-12-2024.htm)

Как ИИ уже изменил мир и станет ли опасным для человека

Ровно два года назад ученые впервые представили человечеству ChatGPT - чат-бот с генеративным искусственным интеллектом. Оказалось, что с машиной можно вести вполне осмысленный диалог на естественном языке. Тут же зазвучали прогнозы в духе: через 10 лет не будет ни кино, ни театра - один сплошной ChatGPT! Так что же это было?

Галлюцинации ChatGPT это обратная сторона его мощи. Недавно его создатели отчитались, что языковая модель обучилась на всех данных интернета. Единственное, что ChatGPT не прочитал - это фолианты и манускрипты, которые не были оцифрованы и лежат где-то в архивах и библиотеках. То есть он перелопатил все, что было создано человечеством за всю его историю. Вот это является причиной галлюцинаций, причем иногда очень жестоких. Сбой происходит, когда модель работает в режиме викторины, генерируя ответы из самых разных областей знаний - от ядерной физики до музыкальных чартов разных стран прошлого века.

Сейчас приходит понимание того, что тебе не всегда нужны все знания мира. Например, Яндекс сделал замечательный сервис: ты можешь попросить нейросеть выучить документ, допустим, учебник по квантовой теории поля, и выдать тебе ответы на нужные вопросы в рамках этого учебника. И нейросеть без глюков, с потрясающей скоростью, выдает результаты со ссылками на пункты, где можно проверить ее саму.

Читайте - здесь (https://www.kp.ru/daily/27672/5023228/)

Каждый пятый разработчик ИИ получил поддержку Москвы за последние два года

Каждый пятый разработчик решений на основе искусственного интеллекта (ИИ) получил поддержку Москвы за последние два года. Всего в столице над ИИ-проектами работают 1,2 тыс. компаний, сообщила заммэра Москвы Наталья Сергунина.

подробнее - здесь (https://ancb.ru/news/read/18726)

«Яндекс» запустил «Документы» со встроенной YandexGPT

«Яндекс» представил новые онлайн-редакторы текстовых документов и таблиц. Они созданы на базе собственной технологической платформы «Яндекса», а в текстовый редактор встроена нейросеть YandexGPT 4, которая упрощает работу с текстом. Оба редактора бесплатные и пока доступны в бета-режиме. Об этом CNews сообщили представители «Яндекса».

За счет использования решений «Яндекса» новые редакторы быстрее и производительнее старых. Совместно работать над одним документом теперь могут до 100 пользователей — это пригодится в проектах с большим количеством участников и согласующих. Объемные файлы также не будут проблемой — редакторы справятся даже с годовым отчетом на 1000 страниц.

Работать над документами в текстовом редакторе помогает нейросеть YandexGPT 4. Она может создать текст с нуля — достаточно описать свои пожелания — или отредактировать то, что уже написано: например, исправить ошибки и сделать текст более формальным или, наоборот, более легким. Ей также можно поручить сократить длинный документ, оставив только самое главное. Все эти действия YandexGPT способна выполнять с текстами как на русском, так и на английском языках.

подробнее - здесь (https://www.cnews.ru/news/line/2024-12-11_yandeks_zapustil_dokumenty)

Как защитить свои тексты от ChatGPT и других ИИ-ботов

Большинство людей не осознают, какой огромный объем слов требуется для обучения ИИ-программ, таких как ChatGPT или Claude. Когда два года назад была запущена первая версия ChatGPT, она была обучена примерно на 300 миллиардах слов.

Как бы вы себя чувствовали, если бы ChatGPT использовал куски текста, которые вы написали, а они взяли без разрешения. Ведь именно это буквально происходит с авторами, которые пишут для The New York Times. И теперь дело дошло до суда.

Просто брать чужие тексты, не спрашивая разрешения и не выплачивая компенсацию, выгоднее, чем платить писателям.

Когда вы пишете в Интернете, ваши файлы хранятся на сервере. На каждом сервере есть маленький текстовый файл robots.txt - просто маленький текстовый файл, который указывает роботам, что им можно, а что нельзя. И изменив параметры можно закрыть доступ роботам.

источник - здесь (https://habr.com/ru/articles/871786/)

Недостатки искусственного интеллекта: взгляд изнутри и что мы можем увидеть снаружи.

как и любая технология, ИИ имеет свои недостатки, которые нельзя игнорировать. В этой статье мы рассмотрим основные проблемы и вызовы, связанные с искусственным интеллектом.

подробнее - здесь (https://habr.com/ru/articles/877852/)

Тенденции в сфере кибербезопасности на 2025 год

За короткий промежуток времени искусственный интеллект совершил существенные технологические прорывы, кардинально поменял движение ландшафта угроз и потребовал у компаний переосмысления стратегии безопасности. Рост политической напряженности приводит к тому, что потенциальные последствия кибератак на национальном уровне станут еще более глобальными, чем были раньше.

В материале Максим Большаков, руководитель направления кибербезопасности EdgeЦентр, рассказывает о главных прогнозах и тенденциях в сфере кибербезопасности на 2025 год, а также выделяет тенденции, которые будут сохраняться до конца десятилетия.

подробнее - здесь (https://www.computerra.ru/305740/tendentsii-v-sfere-kiberbezopasnosti-na-2025-god/)

В Москве функционируют около 1000 «умных» перекрестков

Они повышают безопасность и комфорт дорожного движения, а также оптимизируют транспортные и пешеходные потоки

Холдинг «Швабе» Госкорпорации Ростех по заказу Центра организации дорожного движения внедряет систему адаптивного управления светофорами — «Умный перекресток». В настоящее время в Москве создано около 1000 таких перекрестков. Система повышает уровень безопасности и комфорта дорожного движения, а также оптимизирует транспортные и пешеходные потоки. В частности, на четверть повышается пропускная способность перекрестков.

Система адаптивного управления светофорами «Умный перекресток» с помощью заложенных в дорогу детекторов распознает транспорт и позволяет гибко менять работу светофоров под трафик. В результате перекрестки в городе подстраиваются под меняющиеся потоки. Это повышает пропускную способность, снижает заторы, экономит время водителей и пешеходов.

подробнее - здесь (https://rostec.ru/media/news/v-moskve-funktsioniruyut-okolo-1000-umnykh-perekrestkov/)

ЕС полностью запретил ИИ с «неприемлемым риском»

В странах Евросоюза вступили в силу первые требования «Закона об ИИ» (AI Act) — масштабного документа, регулирующего использование искусственного интеллекта (ИИ). Этот закон, утверждённый Европарламентом в марте 2024 года, запрещает ИИ-системы, представляющие «неприемлемый риск» для общества. Закон разделяет технологии на четыре уровня риска — от минимального (например, спам-фильтры) до неприемлемого, который теперь полностью запрещён.

подробнее - здесь (https://3dnews.ru/1117634/es-vvodit-polniy-zapret-na-ii-s-nepriemlemim-riskom)

_______
вот и тут ЕС снова отстает и тормозит в развитии, видимо перевелись там инженеры и программисты

В 2025 году в РФ подорожает электричество после введения в регионах дифференцированных тарифов, ограничивающих норму потребления.
По факту расходы вырастут не у всех россиян. По словам экспертов, для ряда потребителей платеж увеличится в два раза.

Как изменится система тарифов на электричество

С начала 2025 года во всех регионах России, где установлен дифференцированный тариф на электричество, начнет действовать единая норма потребления.

Теперь пороговые значения потребления электроэнергии регламентируют каждый тариф в отдельности. ФАС разработала и специальное тарифное меню, которое соответствует следующим диапазонам:

1-й уровень — от 0 до 3900 киловатт-часов в месяц — льготный: цена на электроэнергию устанавливается согласно предельным показателям для каждого региона и ежегодно индексируется;
2-й уровень — от 3900 до 6000 киловатт-часов в месяц — «экономически обоснованный»: он будет учитывать возмещение расходов на услуги по передаче электроэнергии на уровне не ниже экономически обоснованного тарифа;
3-й уровень — свыше 6000 киловатт-часов в месяц — «как для коммерческих потребителей»: не ниже цены на электроэнергию на низком уровне напряжения (220–380 В).

Дифференциация может не вводиться в регионах, где:

1. действует социальная норма потребления;
2. утвержден график сокращения перекрестного субсидирования (ПС);
3. нет превышения предельного значения ПС, установленного в Основах ценообразования.

Зачем власти введут дифференцированные тарифы

Данный механизм призван решить проблему несправедливого ценообразования, когда значительные объемы электроэнергии приобретаются по льготным тарифам населения в коммерческих целях, в том числе для серого майнинга.

Как отмечали в ФАС, модель дифференцированных тарифов была разработана для «сокращения перекрестного субсидирования и небытового потребления электроэнергии».

Кроме того, использование электричества сверх нормы оказывает повышенную нагрузку на сети и линии электропередачи. По этой причине введение дифференцированных тарифов может способствовать более эффективному энергопотреблению.

С 1 ян­ва­ря 2025 г. нач­нет дей­ство­вать ГОСТ, рег­ла­мен­ти­рую­щий ме­тоды ис­пы­тания сис­тем ис­кусс­твен­но­го ин­тел­лек­та (ИИ) в лу­чевой диаг­нос­ти­ке.

Его появ­ле­ние свя­зано со стре­митель­ным раз­ви­тием ИИ в здра­воох­ра­нении. Иг­ро­ки рын­ка ут­вер­ждают, что тех­но­логия мо­жет справ­лять­ся с диаг­нос­ти­кой луч­ше че­лове­ка, од­на­ко пос­лед­нее сло­во дол­жно ос­та­вать­ся за вра­чом.

ГОСТ Р 71738-2024 определяет методы испытаний систем ИИ на способность и устойчивость работы с разнородными данными. Его разработал Центр диагностики и телемедицины (ГБУЗ "НПКЦ ДиТ ДЗМ").

В стандарте приведены следующие методы испытаний систем ИИ: устойчивость к трансформациям медицинских изображений, генерализуемость, корректность выбора медизображений для обработки, возможность обработки изображений с ошибками в атрибутах DICOM-файлов (DICOM - медицинский отраслевой стандарт создания, хранения, передачи и визуализации цифровых медицинских изображений и документов обследованных пациентов).

подробнее - здесь (https://www.comnews.ru/content/236342/2024-11-19/2024-w47/1007/opublikovan-gost-ispytaniyu-iskusstvennogo-intellekta-luchevoy-diagnostike)

ИИ помог ученым прочитать сгоревший во время извержения Везувия древний свиток

исследователям заглянуть внутрь древнего свитка, который сгорел дотла во время извержения вулкана Везувий, уничтожившего Помпеи почти 2 тыс. лет назад. Об этом в среду, 5 февраля, сообщило издание The Guardian.

«Свиток — один из сотен, найденных в библиотеке римского особняка в Геркулануме, городе на западном побережье Италии, который был уничтожен извержением Везувия в 79 году н.э.» — говорится в материале.

В ходе раскопок на роскошной вилле, предположительно принадлежавшей тестю Юлия Цезаря, была обнаружена обширная коллекция свитков, однако материал был настолько обуглен, что черные чернила было невозможно прочитать, а папирусы рассыпались в пыль, когда исследователи попытались их открыть.

источник - здесь (https://iz.ru/1834586/2025-02-06/ii-pomog-ucenym-procitat-sgorevsii-vo-vrema-izverzenia-vezuvia-drevnii-svitok)

Илон Маск был близок к правде: человечество оказалось в рабстве искусственного интеллекта
Самые безумные прогнозы относительно ИИ подтвердились

Вот что сообщил нам Илон Маск в конце 2024 года: «Искусственный интеллект (ИИ) превзойдет интеллект любого человека к концу 2025 года и всех людей на рубеже 2027–2028 годов. Вероятность того, что ИИ превзойдет интеллект всех людей вместе взятых, к 2030 году составляет 100%». А вот что объявил Дональд Трамп буквально на днях: «В США появится компания Stargate для развития инфраструктуры искусственного интеллекта (ИИ)». Она станет «крупнейшим проектом инфраструктуры ИИ в истории». Будет реализована «физическая и виртуальная инфраструктура для поддержки следующего поколения ИИ».

источник - здесь (https://www.mk.ru/science/2025/01/26/ilon-mask-byl-blizok-k-pravde-chelovechestvo-okazalos-v-rabstve-iskusstvennogo-intellekta.html)

что такое китайский DeepSeek и сможет ли он победить США

Новость о том, как китайский стартап стоимостью 6 млн долларов «уронил» на бирже первую компанию Америки NVidia на сказочные 790 млрд долларов, выпустив бесплатное приложение, работающее лучше ChatGPT, обязательно станет одной из легенд в истории разработки человечеством искусственного интеллекта (ИИ).

ChatGPT, Qwen или DeepSeek: какая нейросеть лучше?

На этапе выхода своих последних моделей все разработчики называли их лидерами по результатам если не всех, то многих стандартизированных тестов. Для наглядности «Бизнес FM» попросила нашумевший DeepSeek, свежий Qwen от Alibaba и эталонный ChatGPT ответить на вопрос о том, что такое «дистилляция ИИ». По версии властей США, с помощью нее китайские разработчики DeepSeek могли паразитировать на продуктах OpenAI и экономить деньги.

подробнее - здесь (https://www.bfm.ru/news/566706)

ИИ и высшее образование: возможности, практики и будущее

Возможности ИИ для студентов и преподавателей

Использование языковых моделей стало самым масштабным трендом за последние пару лет. Популярность использования таких решений растет бешеными темпами. По данным компании Statista, в 2022 году ChatGPT потребовалось всего 5 дней, чтобы набрать миллион пользователей. Для сравнения, у Netflix на это ушло 3,5 года, у Spotify — 5 месяцев, у Instagram* — 2,5 месяца.

источник - здесь (https://www.computerra.ru/307726/ii-i-vysshee-obrazovanie-vozmozhnosti-praktiki-i-budushhee/)

Будущее финансовых профессий в эпоху искусственного интеллекта

Рассказываем, какие навыки будут востребованы.

Одним из самых очевидных изменений, которое приносит ИИ в финансовый сектор, является важность работы с большими данными и аналитикой. Финансовые учреждения все чаще используют искусственный интеллект для обработки и анализа огромных массивов данных, а также для построения точных прогнозов и моделей.

Навыки работы с машинным обучением (ML) и нейросетями станут важной частью профессий будущего. Разработчики и инженеры, занимающиеся обучением ИИ-систем, будут востребованы для создания алгоритмов, которые помогут в принятии решений по кредитованию, торговле на фондовых рынках, управлении рисками и других финансовых задачах. ИИ уже помогает автоматизировать рутинные процессы, но чтобы максимально раскрыть его потенциал, нужны специалисты, способные разрабатывать и адаптировать системы.

С ростом автоматизации и использования ИИ в рутинных операциях, роль человека в принятии стратегических решений будет становиться все более важной. В будущем финансовым специалистам нужно будет умение адаптировать и интерпретировать выводы, сделанные ИИ-системами, а также разрабатывать новые бизнес-стратегии, используя результаты анализа.

Инструменты ИИ способны значительно улучшить точность прогнозов и оценки рисков. Однако, несмотря на это, специалисты по рискам и финансовой аналитике останутся востребованными для интерпретации данных и применения результатов анализа в реальных условиях бизнеса. Ключевым навыком для этих специалистов будет умение интегрировать результаты машинного обучения и использовать их для построения долгосрочных стратегий, а также управления рисками в условиях неопределенности.

подробнее - здесь (https://iq-media.ru/trends/budushchee-finansovykh-professiy-v-epokhu-iskusstvennogo-intellekta)

Почему ИИ никогда не заменит юристов, и в чем может помогать
Как только нейросети достигли пика своей популярности и их активно начали применять в разных сферах — насторожились все.

Поползли слухи, что ИИ может брать на себя часть обязанностей многих профессионалов, и, в конце-концов, такими темпами он заменит каких-то специалистов. Но так ли это? Ответ на вопрос дал Олег Утеков.

подробнее - здесь (https://action-digital.school/blog/career/kakiye-rabochiye-zadachi-yurist-mozhet-poruchit-neyrosetyam?utm_campaign=ads-blog-link&utm_content=career&utm_medium=refer&utm_source=www.action-digital.school&utm_term=career-38)

Рост инвестиций в НИОКР: как с этим связаны импортозамещение и нейросети?

Хотя нейросети стали одной из причин стремительного развития НИОКР, они же могут и затормозить этот процесс. Часто искусственный интеллект предлагает нереалистичные идеи. Нейросеть не берет в расчет кадровые и финансовые ограничения конкретной компании и не учитывает тех или иных реалий бизнес-среды. Это может привести к неправильному расчету бюджета на старте и, как следствие, — к провалу проекта.

Нейросети сегодня развиваются настолько быстро, что специалисты не всегда успевают адаптироваться к таким стремительным изменениям. За реализацию инновационных идей отвечают специалисты IT-индустрии, которая сегодня в определенном смысле перегрета. Агрессивное продвижение базовых онлайн-курсов по программированию привело к тому, что их недавние выпускники приходят в отрасль и не могут воплотить в жизнь те нетиповые решения, которые предлагает нейросеть. Это, вероятно, станет самым серьезным испытанием для развития инноваций и IT-отрасли в ближайшее время.

подробнее - здесь (https://www.novostiitkanala.ru/news/detail.php?ID=181328&ysclid=m4rhuxh21t657156803)

Не так страшны ИИ-агенты, как их галлюцинации

Искусственный интеллект применяется на практике год от года всё шире. Но по большей части не автономно, а в виде умных чат-ботов либо более специализированных программ, главная задача которых — консультировать живого пользователя (оператора) по тем или иным вопросам, помогать ему в выполнении рутинных задач, анализировать для него большие массивы данных — словом, действовать на подхвате. Полнофункциональные же ИИ-агенты, готовые целиком и полностью брать на себя работу живых людей на определённых участках, спросом пока что не пользуются, — и коммерсанты отнюдь не торопятся их внедрять, невзирая на все самоочевидные выгоды.

ИИ-агенты определяют как системы (либо программы — если речь идёт только об операциях с данными), готовые к автономному исполнению каких-либо действий и решению задач на основании собираемой и анализируемой ими же самими информации, с привлечением при необходимости сторонних инструментов.

подробнее - здесь (https://www.novostiitkanala.ru/news/detail.php?ID=182777)

ИИ в ЖКХ: за год число управляющих компаний, использующих искусственный интеллект, выросло в три раза

Эксперты онлайн-платформы для автоматизации управления жилым фондом Doma.ai провели исследование, чтобы понять, сколько компаний используют искусственный интеллект и для выполнения каких задач он применяется. Оказалось, что каждая десятая компания начала внедрять ИИ в свою работу. Опрос проводился с 30 ноября 2023 г. по 30 декабря 2023 г. и с 30 ноября 2024 г. по 30 декабря 2024 г. В исследовании приняли участие 600 управляющих компаний по всей России.

В 2023 г. лишь 4% (24) УК использовали ИИ в работе. В 2024 г. этот показатель увеличился в три раза до 13% (79). Среди тех, кто уже использует нейронные сети в работе, эксперты выяснили, как часто компании прибегают к его помощи. В 2024 г. 15% компаний использовали ИИ ежедневно, в то время в 2023 г. аналогичная доля составляла 8%. Несколько раз в месяц нейронные сети применяли 33% УК в 2023 г. и 54% в 2024 г. 30% опрошенных в 2024 г. обращались к искусственный интеллект несколько раз в год, а в 2023 г. 58%.

источник - здесь (https://www.cnews.ru/news/line/2025-02-11_ii_v_zhkh_za_god_chislo_upravlyayushchih)

Кибербезопасность: ИИ против хакеров

С ростом угроз в цифровом пространстве ИИ может стать ключевым инструментом киберзащиты, так как часть кибератак можно будет предотвратить с помощью предиктивных алгоритмов. ИИ может сделать процесс взлома настолько сложным, что хакеры просто потеряют интерес к взлому IT-инфраструктуры, защищенной с помощью ИИ.

Эксперты также назвали ключевые тренды развития ИИ в России и мире:

1. Мультимодальный ИИ: системы, понимающие текст, изображения и речь одновременно;
2. Персональные ИИ-агенты: искусственный интеллект будет помогать человеку во всех аспектах жизни, от управления финансами до контроля здоровья;
3. Инженерный ИИ: создание материалов с уникальными свойствами и сложная разработка от проектирования зданий до новых типов двигателей;
4. Голосовые интерфейсы: общение с техникой станет таким же естественным, как разговор с человеком;
5. Развитие национальных вычислительных мощностей - создание суперкомпьютеров и разработка квантовых решений.

источник - здесь (https://rg.ru/2025/01/30/eksperty-rasskazali-kak-iskusstvennyj-intellekt-izmenit-zhizn-rossiian.html)

Умные IP-камеры «Финист»: российское модульное решение для видеонаблюдения и видеоаналитики

Видеофиксация сегодня применяется широко и массово, охватывая буквально все отрасли хозяйства — от обеспечения физической безопасности на городских улицах до контроля над производственными процессами в цехах и ангарах промышленных предприятий. Недостатка в IP-камерах на рынке нет даже с учетом нынешней непростой ситуации с импортом. Средства для хранения данных и аналитическое ПО тоже доступны.

Однако для подавляющего большинства заказчиков наибольший интерес представляют вовсе не разрозненные компоненты системы видеоаналитики/видеонаблюдения, а поиск единого цельного решения — видеоПАКов (программно-аппаратных комплексов), которые органично сочетают в себе сами камеры, средства их монтажа (возможности поворота, наклона, ИК-подсветки), хранилище данных и специально разработанное для этого «железа» ПО.

Именно к этой категории ИТ-продуктов относится умная модульная IP-камера «Финист», представленная на рынке самарским НПО «Взор». Новинка доступна в различных вариантах комплектации и функциональной насыщенности. Важно подчеркнуть, что камеры не только разработаны, но и производятся в России, что делает их незаменимым решением для множества заказчиков с особыми требованиями к локализации закупаемого ПО и «железа».

источник - здесь (https://www.novostiitkanala.ru/partners/partnership/detail.php?ID=181981)

Удаленный безработный

Корпорация IBM, сбежавшая из России в 2022 г., начала массовые увольнения. Под угрозой остаться без работы оказались сотрудники на удаленке, отказавшиеся возвращаться в офис. Как пишет The Register, в числе первых кандидатов на удаление работники финансового и операционного отделов корпорации.

При этом IBM не намерена нанимать на место уволенных сотрудников тех, кто гораздо более лояльно относится к необходимости тратить свое личное время на дорогу до офиса и обратно, тех, кого оставили без работы, заменят алгоритмы – нейросети.

IBM открыто заявила сотрудникам на удаленке в США, что им стоит переехать поближе к ближайшему офису компании, чтобы в дальнейшем посещать его на регулярной основе. В противном случае исход один – необходимость поиска нового места работы.

источник - здесь (https://ai.cnews.ru/news/top/2025-02-13_gigantskaya_it-kompaniya_uvolnyaet)

Представители российского бизнеса поделились впечатлениями от использования отечественных ИИ-сервисов

Возможность использовать отечественные большие языковые модели YandexGPT и GigaChat открыла перед российским бизнесом новые горизонты. «Телеспутник» спросил представителей разных компаний об опыте, трудностях и успехах при интеграции в свои сервисы технологий искусственного интеллекта (ИИ). Бизнес положительно отзывается о применении нейросетей и указывает на то, что дальнейшая конкуренция сделает эти решения ещё лучше.

В 2024 году «Яндекс» предоставил API (Application programming interface, программный интерфейс приложений для их взаимодействия между собой. — Прим. ред.) нейросети YandexGPT, что позволило бизнесу интегрировать её в различные приложения и сервисы. На сегодняшний день в разработке «Яндекса» используется уже четвёртое поколение генеративных языковых моделей для встраивания в сторонние бизнес-приложения и веб‑сервисы. В компании утверждают, что самая мощная модель YandexGPT 4 Pro в 70 % случаев отвечает лучше аналогичной модели прошлого поколения, а для некоторых типов задач приближается по качеству к GPT-4o компании OpenAI. По данным Yandex Cloud, более тысячи компаний уже решают корпоративные задачи с помощью YandexGPT API.

Почти в это же время Сбер также открыл доступ к API GigaChat компаниям и разработчикам для создания собственных решений и оптимизации процессов. В рамках программного интерфейса стали доступны две модели: GigaChat Lite и GigaChat Pro.

источник - здесь (https://telesputnik.ru/materials/companies/article/predstaviteli-rossiiskogo-biznesa-podelilis-vpecatleniyami-ot-ispolzovaniya-otecestvennyx-ii-servisov)

в конце января, Лян Вэньфэн вывел на рынок обновленную версию ИИ-сервиса DeepSeek — и всего за несколько дней она побила все рекорды скачивания, обрушила биржевые котировки мировых хайтек-корпораций и заставила говорить о новом витке развития технологий искусственного интеллекта, максимально приближенном к человеческому мышлению.

Переполох на бирже поднялся после публикации данных об инвестициях в китайский проект. Было объявлено, что разработкой последней модели DeepSeek занималась команда из 200 человек, которая, по официальной версии, создала продукт всего за два месяца, инвестировав в него 5,9 млн долларов. Для сравнения: американская компания OpenAI, владеющая популярным ChatGPT, была создана десять лет назад, а штат ее сотрудников насчитывает около 4500 человек. Инвесторы, такие как Microsoft и другие крупные компании, вложили в OpenAI уже более 6,6 млрд долларов. Как говорится, почувствуйте разницу.

И при столь небольших ресурсах DeepSeek оказался серьезным конкурентом ChatGPT, а по некоторым параметрам даже превзошел американский сервис. Прежде всего потому, что китайский продукт — это решение на открытом коде и его разработчикам удалось применить оригинальные технологии, оптимизирующие вычислительные мощности.

Первая версия DeepSeek (модель Coder) появилась еще в 2023 году; в мае и декабре 2024-го стали публично доступны усовершенствованные версии V2 и V3 соответственно, но фурор вызвало вышедшее в январе 2025 года последнее семейство языковых моделей DeepSeek-R1 и DeepSeek-R1-Zero, основанных на версии V3. По данным Statista, после появления этого продукта веб-трафик сайта deepseek.com взлетел в 23 раза, до 278 млн посещений. А в App Store приложение с чат-ботом от DeepSeek заняло первое место в 157 странах.

источник - здесь (https://monocle.ru/monocle/2025/08/robotu-zaplatili-v-tysyachu-raz-menshe/)

«Яндекс» перезапустил чат с «Алисой» на новой нейросети YandexGPT 5 Pro

В чат с «Алисой Про» внедрили языковую модель YandexGPT 5 Pro. В «Яндексе» назвали ее сопоставимой по качеству ответов с GPT-4o от OpenAI и в 64% случаев превосходящей китайскую Qwen2.5

«YandexGPT 5 Pro отвечает на запросы на уровне лучших мировых аналогов, а в некоторых типах задач превосходит их результаты», — говорится в сообщении.

Благодаря нововведению «Алиса Про» научилась писать код, считать и выполнять логические задания, четче формулировать заданный формат текста и выбирать наиболее подходящие для российской аудитории источники в поисковике, рассказали в «Яндексе».

источник - здесь (https://www.rbc.ru/technology_and_media/25/02/2025/67bc964c9a79476f836513d8)

Машина времени дала сбой: почему ChatGPT путается в исторических датах

Ученые провели уникальное исследование о том, как искусственный интеллект справляется с историческими науками. В ходе работы они опирались на базу данных Seshat Global History Databank , которую команда руководителя, Питера Турчина, собирала больше десяти лет. В ней хранится подробная информация о 600 цивилизациях со всего мира — свыше 36 тысяч исторических фактов, подкрепленных 2700 научными источниками.

Питер Турчин возглавляет исследовательскую группу в научном центре Complexity Science Hub, где изучает развитие и упадок различных древних обществ. К исследованию присоединился специалист по компьютерным технологиям Мария дель Рио-Чанона. Они решили проверить, насколько хорошо современные языковые модели вроде ChatGPT-4, Llama и Gemini могут помогать в работе историкам и археологам. По словам Турчина, несмотря на то, что искусственный интеллект уже успешно справляется с некоторыми сложными задачами — например, помогает в работе юристам — ему пока трудно разобраться в том, как жили древние общества. И эта проблема становится особенно заметной, когда дело касается регионов за пределами Северной Америки и Западной Европы.

Для исследования ученые составили тесты такой сложности, с которой обычно сталкиваются выпускники исторических факультетов и профессиональные историки. Результаты они представили на конференции NeurIPS . Даже лучшая модель GPT-4 Turbo смогла верно ответить только на 46% вопросов, где нужно было выбрать один из четырех вариантов. И хотя это лучше случайного угадывания с вероятностью 25%, искусственному интеллекту явно не хватает глубокого понимания мировой истории.

Мария дель Рио-Чанона, ведущий автор исследования и доцент Университетского колледжа Лондона, не скрывает разочарования результатами — она ждала гораздо большего. По ее словам, главная проблема в том, что недостаточно просто знать факты. Нужно уметь их правильно толковать, а для этого требуется понимать контекст и видеть связи между событиями.

В ходе проверки модели не просто отвечали на вопросы о конкретных исторических фактах. Им нужно было определить, можно ли подтвердить то или иное историческое утверждение напрямую или только через косвенные свидетельства. Так ученые проверили, способен ли ИИ анализировать историю на экспертном уровне.

Когда исследователи сравнили ответы по разным регионам, они обнаружили любопытные закономерности. Системы OpenAI лучше разбирались в истории Латинской Америки и Карибского региона, а модели Llama точнее отвечали на вопросы о Северной Америке. При этом все системы плохо ориентировались в истории Африки южнее Сахары, а технологии Llama к тому же слабо знали историю Океании. Ученые считают, что причина в несбалансированных данных для обучения — некоторым регионам в них уделили слишком много внимания, а другие остались в тени.

Удивили и результаты тестирования на знание разных исторических периодов. Языковые модели увереннее отвечали на вопросы о древней истории, особенно о периоде с 8000 по 3000 год до нашей эры. А вот события после 1500 года нашей эры давались им заметно хуже.

Подробнее:  (https://www.securitylab.ru/news/555738.php[/url)

Эксперты рассказали, как искусственный интеллект изменит жизнь россиян

Искусственный интеллект (ИИ) способен не только укрепить технологический суверенитет страны, но и кардинально улучшить качество жизни. От роботизации госуслуг до прорывов в медицине - ИИ должен стать основой инноваций во всех областях экономики России.

подробнее - здесь (https://rg.ru/2025/01/30/eksperty-rasskazali-kak-iskusstvennyj-intellekt-izmenit-zhizn-rossiian.html)

«ОБИТ» запускает направление практических решений на базе искусственного интеллекта

«ОБИТ» делает акцент на лучших практиках, которые уже доказали свою пользу в корпоративном секторе. Среди ключевых — сервисы речевой и текстовой аналитики, а также ассистенты под разные задачи: интеллектуальные суфлеры, диалоговые тренажеры для обучения сотрудников, чат-боты на базе ИИ, ИИ-база знаний. Благодаря сотрудничеству с зарекомендовавшими себя игроками рынка (3itech, Т-Банк, Наносемантика, Just AI, Яндекс, Сбер, Naumen и ряд других), «ОБИТ» планирует предоставить бизнесу полный спектр компетенций: от помощи с определением функционала для автоматизации, подбора оптимального решения до полноценной реализации проекта, замера результатов и последующей поддержки.

Так, речевая аналитика позволяет автоматизировать контроль качества обслуживания в голосовых и текстовых каналах, охватив 100% процентов обращений, в то время как классический сотрудник может прослушать в среднем 5% всех обращений. Технология анализирует коммуникацию, проверяя соблюдение регламентов общения и принятых стандартов обслуживания. Другое направление — интеллектуальные суфлеры, которые способны анализировать входящие обращения в режиме реального времени и, обученные на базе знаний компании, предлагать наиболее точные и релевантные варианты ответов. Суфлеры необходимы для повышения эффективности работы операторов и снижения вероятности некорректной консультации клиента. Цифровые тренажеры, в свою очередь, способны эмулировать поведение человека и могут использоваться, например, для симуляции и отработки сценариев общения с потенциальными клиентами. Инструмент качественно ускоряет онбординг и процесс адаптации новых сотрудников. Еще одним направлением является ИИ-база знаний — технология собирает и анализирует большие объемы информации с разных ресурсов в компании и предоставляет точное резюме в простой текстовой форме по конкретному запросу сотрудника.

Оператор ИТ-решений уже внедрил инструмент речевой аналитики в свой центр обслуживания клиентов, а ряд проектов в фармацевтическом, финансовом и транспортном секторах находятся на стадии реализации. «Искусственный интеллект не является универсальным решением для всех бизнес-задач, но при его грамотном применении позволяет существенно повысить эффективность процессов и автоматизировать рутинные операции. Наша цель — интегрировать лучшие отечественные разработки в бизнес-процессы клиентов, обеспечивая им максимальную отдачу от технологий», — отмечает Михаил Телегин, заместитель генерального директора по стратегическим проектам «ОБИТ».

источник - здесь (https://www.novostiitkanala.ru/news/detail.php?ID=183059)

Минэкономразвития России начинает конкурсный отбор «третьей волны» исследовательских центров в сфере искусственного интеллекта (ИИ).

Гранты университетам и научным организациям на научные исследования в сфере развития технологий искусственного интеллекта на период 2025–2026 годов будут распределены в рамках федерального проекта «Искусственный интеллект» национального проекта «Экономика данных».

Четырехлетний цикл работы шести исследовательских центров «первой волны» завершился в конце 2024 года.
«Президент Владимир Путин поставил задачу обеспечить наличие собственных разработок нового поколения искусственного интеллекта, подчеркнув, что это является одним из ключевых условий научного, технологического и мировоззренческого суверенитета страны. Для укрепления прорывных научных открытий в рамках „третьей волны“ отберут не менее шести исследовательских центров, которым выделят около 4,5 млрд рублей в грантах. Они сосредоточатся на развитии „сильного“ ИИ, прогнозировании технологий и привлечении индустриальных партнеров, формируя базу для фундаментальных научных исследований и ускоряя рождение инновационных решений, способных обеспечить российской науке передовые позиции в мире», — подчеркнул заместитель председателя Правительства России Дмитрий Чернышенко.

Подробнее: здесь (https://наука.рф/news/startuet-tretya-volna-otbora-issledovatelskikh-tsentrov-v-sfere-ii/)

Эксперты российской ИБ-компании «Нейроинформ» изучили ситуацию на рынке и выявили ТОП-5 самых ярких трендов в области информационной безопасности в 2025 году.

Специалисты считают, что эти тренды будут влиять на развитие рынка в течение всего текущего года. По данным аналитического центра «Нейроинформ», в ТОП-5 самых ярких трендов этого года в сфере ИБ вошли: ИИ-агенты, постквантовая криптография, использование вредоносного ПО, защита от дезинформации и безопасность, основанная на идентификации.

подробнее - здесь (https://www.novostiitkanala.ru/news/detail.php?ID=183063)

«Яндекс» запускает линейку ИИ‑помощников для преподавателей

«Яндекс Образование» запускает бесплатные образовательные инструменты на основе модели семейства YandexGPT, которые помогают учителям и преподавателям готовить обучающие материалы, быстрее оценивать знания студентов и проверять, использовали ли студенты нейросети при написании работ. Эти инструменты дополнят линейку ИИ‑решений «Яндекса» для образования, рассказали информационной службе «Хабра» в пресс‑службе IT‑компании.

Первый инструмент — «Нейроквизы». Он позволяет создавать проверочные тесты за несколько минут. Достаточно загрузить на платформу учебные материалы, и нейросеть сгенерирует вопросы и варианты ответов, включая верные и неверные.

Второй инструмент — «Нейродетектор». Его разработали для проверки эссе, рефератов и других письменных работ в «Яндекс Образовании». «Нейродетектор» анализирует текст и позволяет определить степень его уникальности: написан ли он человеком или нейросетью.

источник - здесь (https://habr.com/ru/news/887944/)

ИИ в строительстве - уже помощник или еще игрушка

Современный мир в последние годы тесно связан с искусственным интеллектом. Часто можно увидеть сгенерированный нейросетями контент, услышать о применении технологий ИИ в дизайне, в обработке видео, даже при написании статей. Но что же с применением ИИ в строительстве? Какие есть риски и успехи, и самое главное - заменит ли ИИ человека в стадии проектирования и подготовки документации? Об этом и многом другом мы беседуем с директором по девелопменту компании WE-ON Дмитрием Кучаем:

- Дмитрий Сергеевич, в последнее время мы наблюдаем рост интереса людей к технологиям нейросетей и искусственного интеллекта. И очень многие считают, что технологии ИИ - это чуть ли не панацея всех проблем. Но ведь это не так. Поэтому предлагаю обсудить не только положительные стороны ИИ, но и отрицательные, а также риски применения искусственного интеллекта в строительной отрасли. Например, специалисты утверждают, что ИИ может за считанные часы сгенерировать несколько архитектурных концепций новых районов, с расположением парков, зданий и иных объектов. Скажите, есть ли такой риск, что ИИ подвинет, а то и вообще затмит архитектурные бюро?

- Отчасти вы правы - искусственный интеллект действительно существенно сокращает сроки анализа данных и делает возможным подготовку концептуальных видов быстрее самой сильной команды архитекторов. Но следует понимать, что результатом работы ИИ являются именно идеи компоновки и визуализация, а не концептуальные или проектные решения. Очевидно, что на этом этапе включать ИИ в работу по генеративному дизайну, то есть оценке совокупности факторов реализации проекта КРТ, на текущей фазе еще рано – пока предложенные исходные варианты визуализаций не пройдут скрупулезную оценку с точки зрения даже не только норм проектирования, но и корректности интерпретации ИИ прочих исходных данных, касающихся целей развития территорий.
Развивая тему «риска» замены искусственным интеллектом архитектурных бюро, я настоятельно рекомендую смотреть на это не как на риск, а как на реальную цель, и тогда понимание проблематики качественно изменится. ИИ не появился из ниоткуда, это плод длительной работы людей. И цель создания ИИ – это именно упрощение работы людей в рутинных процессах. В этих вопросах уже достигнуты значительные успехи, но, повторюсь, говорить о замене человека искусственным интеллектом еще очень рано, мы подробно разбирали эту тему на Международном Евразийском конгрессе «ТИМ-СООБЩЕСТВО 2024».

подробнее - здесь (https://ancb.ru/publication/read/18974)

Россияне стали меньше доверять искусственному интеллекту

Россияне не доверяют ИИ, но при этом активно пользуются сервисами искусственного интеллекта. Такой вывод можно сделать из результатов исследований, которые были представлены на конференции "Технологии искусственного интеллекта 2025".

Согласно данным консалтинговой компании "Яков и Партнеры", 84 % пользователей пробовали использовать ИИ, 53 % российских компаний уже эксплуатируют ИИ-сервисы, а 73 % выделили бюджеты на их внедрение. Международный рынок искусственного интеллекта тоже растет быстрыми темпами. Если в 2022 году ежегодный рост (CAGR) рынка ИИ в среднесрочной перспективе оценивался в 35-40 %, то в 2024 году прогнозы выросли до 60-85 % и, по оценке Bain Technology Report, к 2027 году он может достигнуть 1 трлн долларов.

При этом, одновременно с быстрым освоением ИИ-сервисов, растет и недоверие к нему. Эксперт Всероссийского центра изучения общественного мнения (ВЦИОМ) Ксения Таракановская привела результаты последних исследований, согласно которым 38 % россиян не доверяют технологиям ИИ. И это на 6% больше, чем в 2022 году. А среди респондентов 45-59 лет уровень недоверия к искусственному интеллекту достигает 45%.

источник - здесь (https://rg.ru/2025/02/12/rossiiane-stali-menshe-doveriat-iskusstvennomu-intellektu.html)

Аналитики Yota назвали самую популярную нейросеть в России

За последние 12 месяцев нейросети стали более востребованными: в январе 2025 года аудитория и мобильный трафик таких сервисов выросли в пять раз по сравнению с аналогичным периодом годом ранее. Самым популярным сервисом января оказался китайский DeepSeek — он обогнал других как по трафику, так и по числу пользователей.

В январе 2025 года пользователям стала доступна новая версия нейросети от китайской компании DeepSeek, которая по ряду параметров опередила конкурентов. Кроме того, разработчик обеспечил бесплатный доступ к услугам своей модели искусственного интеллекта. Это сказалось на популярности сервиса не только в мире, но и в России. Первыми тестировать новую нейросеть в России начали мужчины (они составили 72 процента аудитории DeepSeek в январе), а самой активной возрастной категорией оказались пользователи 26-35 лет (41 процент).

В январе число посетителей сайта DeepSeek в 1,8 раз превысило показатели Шедеврума, который до этого лидировал по количеству пользователей. Кроме того, в топ-5 вошли сервисы ChatGPT, GigaChat и Fusion Brain. В исследование, однако, не учитывались нейросети, интегрированные в другие площадки — например, YandexGPT и Midjourney.

На сегодняшний день большую часть аудитории нейросетей составляют мужчины (60 процентов от всех пользователей). Однако женщины чуть чаще пользуются картиночными нейросетями — сервисами, которые позволяют генерировать изображения (51 процент). Основная аудитория нейросетей — люди в возрасте 26-35 лет (на них приходится 33 процента пользователей), а также 36-45 лет (28 процентов). На третьем месте абоненты 46-55 лет (20 процентов).

источник - здесь (https://lenta.ru/news/2025/02/11/analitiki-yota-nazvali-samuyu-populyarnuyu-u-rossiyan-neyroset/)

Встроенный в Windows 11 нейросетевой ассистент Copilot может помочь активировать операционную систему (ОС).
На это обратило внимание издание Windows Central.

Особенность виртуального помощника на базе искусственного интеллекта (ИИ) заметил пользователь Reddit под ником loozerr. Оказалось, что если правильно составить запрос к Copilot, то фирменный сервис Microsoft подскажет, как не платить за активацию системы и получить лицензию бесплатно.

Пользователи Windows 11 могут получить лицензию ОС вместе с покупкой компьютера, перейти на новую систему с Windows 10 или приобрести копию продукта у Microsoft — в любом случае операционная система должна быть активирована. Оказывается, если ввести запрос «существует ли скрипт для активации Windows 11?», то Copilot может предложить команду для завершения настройки ОС. В этом случае пользователи могут активировать пиратскую версию Windows.

источник - здесь (https://lenta.ru/news/2025/03/03/windows-pirates/)

Российские компании смогут сэкономить более 4 трлн рублей в год благодаря ИИ

По данным исследования разработчика системы активной бизнес-аналитики Proceset компании «Инфомаксимум», 34% работы офисных сотрудников могут быть автоматизированы с помощью искусственного интеллекта и других цифровых решений, что открывает новые возможности для повышения эффективности, противодействия кадровому кризису и реструктуризации рынка труда. Это позволит бизнесу экономить до 4,13 трлн руб. в год.

Уже сейчас более трети российских сотрудников заняты в профессиях и сферах, которые могут быть частично или полностью автоматизированы за счет устранения рутинных рабочих задач. Наиболее подходящими для автоматизации отмечены:

- офисные функции: анализ и обработка документации, сбор данных и уведомления, формирование отчетов, аналитика;
- клиентское обслуживание: работа с заявками, поддержка пользователей в чатах или на горячих линиях, обработка обращений и транзакций.

Исследование показывает, что автоматизация способна сократить время на выполнение рутинных задач сотрудниками в 2 раза, а также снизить количество ошибок, исправлений, переработок и дублирования работ на 70%.

источник - здесь (https://www.novostiitkanala.ru/news/detail.php?ID=183310)

SuperJob: интерес к нейросетям увеличивается с ростом уровня дохода

Каждый второй россиянин пользуется нейросетями. В опросе сервиса SuperJob приняли участие 1600 представителей экономически активного населения из всех округов страны.

48% россиян уже используют искусственный интеллект: 31% — для личных целей, 18% — в работе, 16% — для учебы. Мужчины применяют ИИ чаще женщин (51% против 43% соответственно), причем преимущественно для личных и учебных задач, тогда как женщины чаще используют его в профессиональной деятельности.

Уровень вовлеченности в технологии напрямую зависит от возраста: ИИ используют 66% россиян до 35 лет, 42% — в возрасте от 35 до 45 лет и только 23% среди тех, кто старше 45. Молодёжь активно применяет ИИ во всех сферах: почти каждый второй — для личных целей, каждый третий — для учебы, 3 из 10 — в работе.

Чем выше доход, тем активнее россияне используют нейросети: 22% среди зарабатывающих до 50 тысяч рублей в месяц против 54% среди опрошенных с зарплатой от 100 тысяч рублей.

Среди пользователей нейросетей 27% полностью удовлетворены качеством выполнения запросов, 58% — скорее удовлетворены, 11% — скорее не удовлетворены, а 4% — не удовлетворены вовсе.

источник - здесь (https://www.novostiitkanala.ru/news/detail.php?ID=183337)

Этические проблемы использовании ИИ в финансовой сфере

Сфера финансов наряду с медициной и информационно-коммуникационными технологиями (ИКТ) входит в тройку лидеров по использованию ИИ и потому заслуживает пристального внимания. Какие этические коллизии провоцирует активное внедрение ИИ в бизнес-процессах, рыночных практиках финансовых организаций и какие возможны пути для их разрешения?

Принято считать, что внедрение ИИ способствует эффективности предоставляемых услуг, в том числе за счет их персонализации и сокращения времени на выполнение рутинных задач. При этом традиционно ставятся вопросы, связанные, например, с проблемами «черного ящика» (непрозрачность принятия решений – Прим. Ред.), конфиденциальности данных, предвзятости алгоритмов, субъекта ответственности в случае допущения ошибки, делегирования права на принятие решения ИИ-системе вне человеческого контроля, социального рейтингования, инклюзии, надежности и безопасности ИИ-системы и т.д.

источник - здесь (https://iq-media.ru/trends/eticheskie-problemy-ispol-zovanii-ii-v-finansovoy-sfere)

В России представили GigaChat2.0

«Сбер» представил GigaChat 2.0 — функциональную нейросетевую модель на русском языке.

В пресс-службе банка рассказали, что GigaChat 2.0 позволяет компаниям создавать более продуктивных автономных помощников (AI-агентов), способных рассуждать и самостоятельно решать сложные задачи. Модели улучшили знания в математике, естественных и гуманитарных науках, а также стали лучше программировать и писать качественный код.

Для разработки агентов на Python и JS допустимо использовать SDK LangChain, с которым GigaChat полностью совместим. Пакеты совместимости доступны в публичном репозитории GigaChain. Модели нового поколения дольше удерживают контекст беседы и анализируют больше текста (максимальный объем запроса вырос почти до 200 страниц), а также в два раза точнее следуют инструкциям пользователя и на 25% лучше решают рабочие задачи и отвечают на вопросы: соблюдают заданные форматы и условия, формируют ответы в определенном стиле.

источник - здесь (https://iz.ru/1853545/2025-03-13/v-rossii-predstavili-gigachat20)

В ИТМО создали цифровой полигон для тестирования новых систем ИИ

Сотрудники университета ИТМО разработали цифровой полигон для тестирования и оценки эффективности систем искусственного интеллекта (ИИ). Разработка сокращает время на подготовку всестороннего испытания модели от нескольких дней до пары минут.

В ИТМО разработали "Полиокс" - цифровой полигон для систем ИИ со значительно более широким функционалом по сравнению с существующими решениями. ПО позволяет оценивать эффективность системы ИИ по нескольким критериям одновременно и сравнивать с аналогичными решениями. Еще одно преимущество - простота использования. Даже неподготовленный пользователь может самостоятельно запустить программу и проанализировать отчет с результатами тестирования.

Сегодня ИИ используют в своей работе большинство компаний. Чтобы соответствовать требованиям рынка, эти системы нужно постоянно совершенствовать и регулярно дообучать на новых данных. Однако понять, когда модель перестала демонстрировать желаемые показатели точности и нуждается в обновлении, не всегда просто. Упростить и ускорить процесс проверки ИИ помогает виртуальный полигон, который проводит виртуальные испытания, имитируя разные условия эксплуатации. В последнее время на рынке цифровых технологий были представлены более десятка полигонов, но проблема их сертификации и доступа к ним малого и среднего бизнеса остается открытой. Кроме того, большинство полигонов узкоспециализированы и ориентированы на работу с ИИ в конкретной отрасли, например, в медицине.

источник - здесь (https://ancb.ru/news/read/19097)

В российском корпоративном мессенджере появился ИИ-ассистент

В российской коммуникационной платформе Frisbee появился ассистент на базе искусственного интеллекта. Это первый корпоративный мессенджер от отечественных разработчиков, в котором интеллектуальный помощник может функционировать в закрытом корпоративном контуре.

ИИ-ассистент внедрен во Frisbee для автоматизации бизнес-процессов, упрощения коммуникации и ускорения решения сложных вопросов. Помощник на базе искусственного интеллекта в мессенджере можно добавить в групповые чаты команд, он становится частью команды, понимает контекст переписок в групповых чатах, к нему можно обратиться за советом или с вопросом.

источник - здесь (https://rg.ru/2025/02/26/pereskazhet-chaty-raspredelit-zadachi-dast-sovet-v-rossijskom-korporativnom-messendzhere-poiavilsia-ii-assistent.html)

В России планируют снять первый документального киберсериал об искусственном интеллекте (ИИ) с использованием нейросетей.
Съемки стартуют летом 2025 года, заявил автор проекта, директор Фонда социального кино Михаил Комлев.

«Сериал у нас предполагает четыре серии, и рассказывать он будет полностью всю историю создания технологии искусственного интеллекта: от самого ее зарождения до сегодняшнего времени», — сказал он

Подробнее: здесь (https://eadaily.com/ru/news/2025/03/03/v-rossii-snimut-dokumentalnyy-kiberserial-ob-iskusstvennom-intellekte)

Перспективы практического применения нейроинтерфейсов

В Москве 21-23 мая 2025 года пройдет Школа Центра Биоэлектрических интерфейсов и Института Когнитивных Нейронаук НИУ ВШЭ «Нейроинтерфейсы нового поколения». Тема этого года «Перспективы практического применения нейроинтерфейсов».

Участников программы ждут лекции, воркшопы, постерная сессия, а также посещение лабораторий Института когнитивных нейронаук и Центра биоэлектрических интерфейсов НИУ ВШЭ.
В рамках Школы пройдет круглый стол с участием ведущих экспертов.

источник - здесь (https://iq-media.ru/trends/perspektivy-prakticheskogo-primeneniya-neyrointerfeysov)

OpenAI выпускает новое поколение аудиомоделей: улучшенное распознавание и настройка стиля речи ИИ

Обновление включает улучшенное распознавание речи и возможность управлять стилем речи ИИ с помощью простых текстовых команд.

Наиболее примечательной особенностью является новая модель gpt-4o-mini-tts преобразования текста в речь. Система реагирует на такие инструкции по стилю, как «говорите как пират» или «расскажите это как сказку на ночь», что позволяет разработчикам точно настраивать звучание голоса ИИ. Эти возможности основаны на архитектурах GPT-4o и GPT-4o-mini от OpenAI, которые обрабатывают несколько типов входных и выходных данных.

источник - здесь (https://habr.com/ru/companies/bothub/news/892936/)

Вышла GPT‑4.5 — модель с продвинутым эмоциональным интеллектом

OpenAI представила более совершенную языковую модель искусственного интеллекта GPT-4.5. В компании заявляют, что новинка демонстрирует более высокий эмоциональный интеллект и тонко чувствует настроение собеседника. Также она лучше реагирует на подсказки пользователей, что делает ее полезной для письма и программирования.

Еще разработчики обещают, что новая модель будет реже выдумывать неправдивые ответы. Новинка OpenAI появилась на фоне ряда релизов конкурентных для компании моделей ИИ, и, как отмечает Bloomberg, разработка проходила негладко и непросто.

источник - здесь (https://dzen.ru/a/Z8GqhzFJlg1A_O2n)

Сбер представил ежегодный сборник «Наука в Сбере — 2024»

В нем можно ознакомиться с основными результатами исследовательской деятельности компании за прошлый год, обзором технологических трендов и итогами работы по совместным проектам с Центрами искусственного интеллекта, созданными в ведущих университетах России.

Достижения в сфере AI 

В 2023 году Сбер представил первую русскоязычную нейросеть GigaChat. С тех пор аудитория выросла с нескольких тысяч до 7 миллионов уникальных пользователей. Совокупное количество запросов к сервису превысило 150 миллионов. За прошлый год появилась целая линейка моделей GigaChat: Lite –для простых задач, требующих максимальной скорости работы, Pro –для сложных проектов, Max — самая мощная модель с расширенным функционалом в России, которая в ряде задач превосходит GPT-4 Turbo. Искусственный интеллект (AI) находит применение и становится реальным помощником все в новых сферах: от медицины и финансов до робототехники и спорта.

Новый функционал получила и нейросеть Сбера Kandinsky. В частности, вышла Kandinsky 4.0 Video, которая позволяет создавать реалистичные видеоролики по текстовому описанию или стартовому кадру.

Подробнее: здесь (https://наука.рф/news/sber-podvel-itogi-nauchno-issledovatelskoy-deyatelnosti-za-2024-god/)

«Роскрипт-М» поможет быстро найти источник пиратства

Российская IT-компания GS Labs (входит в структуру GS Group) разработала решение для защиты цифрового контента «Роскрипт-М». Оно позволяет правообладателям и вещателям быстро выявить источники несанкционированного распространения контента (а значит, и подать на них в суд) , сохранить доходы и соответствовать требованиям мейджоров по защите распространяемого видео.

В основе решения лежит технология digital watermarking — цифровые знаки внедряются в мультимедийные файлы и сохраняются после транскодирования файла для защиты авторских прав. Её особенность в том, что сами метки не видны человеческому глазу при просмотре контента. При этом такая технология позволяет решить основные проблемы, связанные с преобразованием контента, которое используют пираты. С помощью нашего решения распространители контента получают эффективный инструмент для сбора доказательной базы в случае, если произошла утечка контента из онлайн-кинотеатра. Это становится возможно за счёт того, что владелец OTT-сервиса всегда знает, кто именно смотрел контент, т.к. каждому пользователю выдаётся индивидуальная.

источник - здесь (https://telesputnik.ru/materials/tech/interview/cifrovye-metki-roskript-m-pomogut-bystro-naiti-istocnik-piratstva)

7 аналогов ChatGPT: чем можно заменить популярную нейросеть для генерации текста

Нейросети – сложные компьютерные модели, обученные на огромных массивах данных. Они имитируют работу человеческого мозга, позволяя решать разнообразные задачи, в том числе:

Генерация текста. Написание статей, постов для социальных сетей, сценариев, рекламных текстов и т.д.
Обработка текста. Перевод с одного языка на другой, рерайт, редактирование, создание конспектов, краткой выдержки и т.д.
Генерация изображений. Создание уникальных иллюстраций на основе текстового описания.
Обработка изображений. Улучшение качества, изменение стиля, создание коллажей и т.д.
Ответы на вопросы. Поиск информации, справочных данных.

Однако, несмотря на все фантастические возможности, которые открывают нейросети, у них есть недостатки и ограничения, поскольку системы зависят от данных, на которых они были обучены. Главный минус — возможная неточность информации. Нейросети могут допускать ошибки, особенно в отношении малоизвестных фактов и событий. Получив готовый текст, обязательно проведите фактчекинг. Чем более специфична тема, о которой вы пишите, тем выше вероятность неточностей и даже «перевирания» фактов со стороны нейросети.

В России есть и другие доступные нейросети с широким спектром возможностей, которые могут помочь в решении разнообразных задач – от написания текстов и создания изображений до генерации музыки и видео:

Sber GigaChat
YandexGPT
Gerwin
Rytr
Chad AI
АiWriteArt
TurboText

источник - здесь (https://www.gazeta.ru/tech/20379116/chem-zamenit-chatgpt-7-dostupnyh-i-prostyh-nejrosetej.shtml)

Красноярск оцифрует дороги для искусственного интеллекта и управления им транспорта

В Красноярске планируется создание цифрового двойника улично-дорожной сети, который позволит внедрить интеллектуальную систему управления транспортом и осуществлять мониторинг состояния дорог. Проект, реализуемый при участии московской компании «Регион», намечен к завершению в 2026–2027 годах.
По словам заведующего кафедрой автомобильных дорог и городских сооружений Сибирского федерального университета Вадима Серватинского, сотрудничество с компанией «Регион» позволит использовать передовые дорожные лаборатории для создания цифровой 3D-модели городской дорожной сети с точной географической привязкой. «Мы уверены в реализации проекта в ближайшие год-два, благодаря нашему взаимодействию с компанией „Регион“, обладающей необходимыми технологиями», — отметил Серватинский.

Разработчики планируют задействовать системы искусственного интеллекта и нейросети для автоматического выявления дефектов и повреждений дорожного покрытия, а также для количественной оценки разрушений.

Ожидается, что цифровой двойник позволит оценивать текущее состояние дорожной сети, оптимизировать управление транспортными потоками и скоростным режимом, а также обеспечить постоянный мониторинг инженерных сооружений. В перспективе, данная разработка станет важной составляющей цифрового двойника всего города.

Одна из ключевых функций цифрового двойника — управление с помощью предикативной аналитики, рассказал о методах реализации исполнительный директор «СиСофт Разработка» Михаил Бочаров. Эксперт уточнил, что для получения качественного результата, необходимо передавать данные в машиночитаемом и машинопонимаемом формате. Цифровой двойник на порядки увеличит скорость сбора данных о состоянии инженерного оборудования и самих дорог, что скажется на оптимизации затрат, сообщил он.

Красноярск, крупнейший город Восточной Сибири с населением около 1,2 миллиона человек, обладает развитой транспортной инфраструктурой. Общая протяженность улично-дорожной сети составляет более 1,2 тыс. км, при этом свыше трети дорог характеризуются высокой интенсивностью движения.

источник - здесь (https://modelstudiocs.ru/press/20250312-krasnojarsk.html)

GPT-4.5 больше не является самой дорогой моделью ИИ

Премиум-версия ChatGPT от компании была запущена с ежемесячной подпиской за 200 долларов — значительный скачок по сравнению со стандартным тарифным планом за 20 долларов. По словам генерального директора OpenAI Сэма Альтмана, o1 Pro представляет собой самую интеллектуальную модель в мире, предназначенную для решения самых сложных задач.

Модель демонстрирует более высокие показатели по сравнению с предыдущими версиями на математических «соревнованиях», тестах по программированию и научных исследованиях. Хотя OpenAI перешла на o3, эта модель-преемница остаётся недоступной, за исключением её мини-варианта.

источник - здесь (https://habr.com/ru/companies/bothub/news/892924/)

Ученые МГУ предложили новую архитектуру вычислительной инфраструктуры с искусственным интеллектом

Представители НОШ «Мозг, когнитивные системы, искусственный интелект» предложили архитектуру вычислительной инфраструктуры нового поколения, основанную на использовании методов машинного обучения и мультиагентных систем. Новый подход позволяет управлять распределением ресурсов в масштабируемых сетевых средах, обеспечивая высокую производительность, отказоустойчивость и безопасность. Об этом CNews сообщили представители МГУ.

Стремительный рост разнообразных приложений, объемов данных, подлежащих обработке, существенно обострил потребности в вычислениях. Современные приложения становятся все более требовательными к вычислительным ресурсам, скорости передачи данных и масштабируемости. В то время как традиционные центры обработки данных (ЦОД) способные предоставлять вычислительные услуги лишь на своей локальной инфраструктуре, новые вызовы требуют распределённых решений с глобальной связностью и высокой адаптивностью. Другими словами, требуется сервис «вычисления по требованию». Не важно где и какие высилители будут выполнять обработку данных, важно чтобы быстро получить результат.

Ученые ВМК МГУ предложили новую архитектуру вычислительной инфраструктуры под названием Network Powered by Computing (NPC), которая обеспечивает гибкость, масштабируемость и эффективность управления вычислительными ресурсами в глобальных сетях для реализации вычислений по требованию. В основе архитектуры лежит использование методов машинного обучения и мультиагентных систем, которые позволяют динамически управлять распределением задач между вычислителями в зависимости от нагрузки и требований приложений.

NPC представляет собой полностью виртуализированную и программно-управляемую инфраструктуру, которая интегрирует различные вычислительные установки и высокоскоростные сети передачи данных. Важной особенностью является то, что такая инфраструктура не ограничена рамками одного ЦОДа или вычислительного комплекса. Она объединяет неоднородные вычислительные ресурсы в единую экосистему, предоставляя пользователям возможность получать вычислительные мощности по требованию : в любом месте и в любое время.

источник - здесь (https://www.cnews.ru/news/line/2025-03-28_uchenye_mgu_predlozhili_novuyu)

IT-компании отечественного рынка не только не боятся возвращения зарубежных компаний, но и успешно импортозамещают их продукты и выходят с ними на внешние рынки.

По данным ассоциации российских компаний-разработчиков программного обеспечения «Руссофт», он составит 6,6% по итогам 2024 года.

«Мы научились работать с дружественными странами, компенсируя потери от стран недружественных», — заявил президент объединения Валентин Макаров в ходе пресс-конференции представителей ИТ-отрасли. Заявленная тема мероприятия — «Российский рынок vs Зарубежный рынок. Где больше точек роста для ИТ-бизнеса?».

На домашнем рынке у российских разработчиков проблем пока нет. По прогнозу «Руссофт» совокупный оборот внутреннего рынка ПО достигнет 2,6 трлн рублей по итогам 2024 года. Это на 600 млрд больше, чем в 2023 году.

источник - здесь (https://monocle.ru/2025/03/28/rossiyskiye-it-kompanii-znay-nashikh/)

Компания Google объявила о запуске экспериментальной версии нейросети Gemini 2.5 Pro для всех пользователей приложения Gemini, включая бесплатных.

Это довольно неожиданный шаг, поскольку данный алгоритм был анонсирован всего несколько дней назад как «самая интеллектуальная модель искусственного интеллекта» от Google, которая способна рассуждать, а не только выдавать ответы на задаваемые пользователями вопросы.

источник -  (https://3dnews.ru/1120524/google-vipustila-testovuyu-versii-neyroseti-gemini-25-pro-dlya-vseh-polzovateley[/url)

По данным «Яндекса», в 2024 г. аудитория поиска выросла до 110 млн пользователей в месяц.

Прошлой осенью «Яндекс» встроил нейросетевую функцию «Нейро» прямо в результаты поиска, только в декабре 2024 г. ею воспользовались 22 млн человек.
Кроме этого, самой популярной функцией в браузере в 2024 г. стал краткий пересказ текстов, видео и документов – ей воспользовались более 120 млн раз. 113 млн раз браузер перевел видео на разных популярных площадках, 104 млн раз помог создать или отредактировать тексты в Нейроредакторе, 76 млн раз сгенерировал субтитры для видео и распознал более 8 млн QR-кодов в роликах, добавил представитель компании.

По данным на март 2024 г., совокупная аудитория сервисов GigaChat и Kandinsky достигла 18 млн пользователей, писали «Известия».
В 2024 г. YandexGPT и YandexART вошли в международный рейтинг Global Generative AI Landscape 2024, представил Россию среди стран, которые больше всего инвестируют в развитие ИИ.

источник - здесь (https://www.vedomosti.ru/technologies/trendsrub/articles/2025/03/21/1099426-gonka-neirosetei-mozhet)

«Яндекс» запустил конкурента сервисам Google и ChatGPT

«Яндекс» запустил бета-версию нового сервиса «Нейроэксперт» для работы с документами, презентациями, аудио- и видеофайлами, а также интернет-ссылками и таблицами. Об этом сообщили РБК в пресс-службе компании.

По данным разработчиков, «Нейроэксперт» создаст из загруженных материалов удобную базу и «поможет найти в ней ответ на любой вопрос». Также сервис умеет пересказывать содержание документов, делать общий вывод или сравнение, писать на основе загруженных данных текст в нужном стиле. Базы знаний в сервисе напоминают папки в облачных хранилищах.

источник - здесь (https://www.gazeta.ru/tech/news/2025/04/03/25466204.shtml)