Искусственный интеллект

[samsony1]

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

[samsony1]

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

[samsony1]

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

[samsony1]

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

[samsony1]

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

[samsony1]

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

[samsony1]

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

[samsony1]

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

[samsony1]

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

[samsony1]

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

[samsony1]

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

[samsony1]

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

[samsony1]

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

[samsony1]

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]

[samsony1]

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