😎 Эдуард Шантаев рассказал о стратегиях внедрения искусственного интеллекта в промышленности

В интервью ИТ-медиахолдингу «Регионы России» генеральный директор Федерального центра прикладного развития искусственного интеллекта Эдуард Шантаев рассказал, как ФЦПР ИИ помогает предприятиям внедрять технологии искусственного интеллекта.

ФЦПР ИИ прошёл путь от библиотеки в 1924 году до современного лидера цифровой трансформации. Сегодня ФЦПР ИИ помогает предприятиям разбираться в технологиях, тестировать решения и находить те, что действительно работают.

Особое внимание уделено Центру коллективного пользования. Это не просто мощная инфраструктура для работы с ИИ, но и место, где предприятия получают сопровождение и экспертизу. В планах на 2025 год — масштабирование центра и увеличение мощностей.

Почему внедрение ИИ требует не только технологий, но и новых подходов? Ответ — в полном интервью по ссылке.

Подпишитесь на ФЦПР ИИ

🌍 Вебинар о возможностях ИТ-рынка Саудовской Аравии

Уже 5 декабря вы сможете узнать о перспективах работы на одном из самых интересных и быстрорастущих цифровых рынков не только Ближнего Востока, но и всего мира. Как российскому бизнесу успешно войти в Королевство Саудовская Аравия и учесть особенности региона? Узнаете на вебинаре!

❕ Когда: 5 декабря, 10:00–12:40

Программа:
⏺ Социально-экономическое развитие Саудовской Аравии: динамика, точки роста, особенности работы в регионе
⏺ Цифровая миссия в Саудовскую Аравию
⏺ Форум ООН по управлению Интернетом (IGF 2024)
⏺ Кейсы российских компаний в Саудовской Аравии
⏺ Цифровизация городов на примере Москвы
⏺ Видение Саудовской Аравии 2030
⏺ Возможности региона MENA для финтехов и цифрового бизнеса
⏺ Налоги, регуляторика и открытие бизнеса в Саудовской Аравии

Не пропустите уникальную возможность!

➡️ Зарегистрироваться на мероприятие

🦾 ИИ в машиностроении: роботизированное управление на производстве

Продолжение серии постов

Роботы на заводах давно перестали быть фантастикой. Благодаря ИИ они не только выполняют задачи, но и учатся адаптироваться, сотрудничать с людьми и принимать решения в сложных условиях.

Три направления роботизированного управления с ИИ:

1️⃣Коллаборативные роботы (коботы)
Коботы — это "командные игроки" на производстве. Оснащённые ИИ, они понимают жесты и команды человека, помогают в сборке и погрузке, делая совместную работу безопасной и эффективной.

2️⃣ Автономные роботы
Это "самостоятельные работники", они выполняют задачи, такие как сварка, контроль качества и сложные погрузочно-разгрузочные операции.

3️⃣ Роботизированная автоматизация процессов
От рутинных задач, вроде ввода данных и отчётности, до точной сборки деталей с учётом всех нюансов — роботы с ИИ повышают производительность и минимизируют вероятность ошибок.

❔ Почему ИИ меняет правила игры?
Раньше программирование роботов для сложных задач было трудоёмким и дорогостоящим. Алгоритмы на основе машинного обучения и обучения с подкреплением стали настоящим прорывом: теперь роботы учатся адаптироваться к изменчивой среде и быстро подстраиваться под новые задачи.

❕ Результат:
ИИ делает производство быстрее, точнее и безопаснее.

Подпишитесь на ФЦПР ИИ

🇷🇺🇮🇳 На последнем в этом году вебинаре расскажем об ИТ-рынке Индии

⚙️ 11 декабря в 13:00 (по Москве) подсветим возможности и вызовы для российских компаний на рынке Индии.

💻 Приглашаем представителей компаний, которые намерены выйти на экспорт своих ИТ-решений.

В мероприятии примут участие:
🤖 Александр Рыбас, Торговый представитель России в Индии;
🤖 Оксана Агафонова, «цифровой атташе» Торгпредства России в Индии;
🤖 представители Минпромторга России и АНО «Цифровая экономика».

🟧Вебинар организуется при участии ФЦПР ИИ. Регистрируйтесь по ссылке.

Подписаться на Минпромторг России

📈 Инвестиции в разработку отечественного оборудования для ИИ выросли почти в полтора раза

Инвестиции в оборудование для искусственного интеллекта в 2024 году выросли на 40%, а объем производства электроники для работы с ИИ увеличился на 10,5%. Необходимые системы хранения данных уже производятся, в том числе на российских чипах: например, НТЦ «Модуль» планирует увеличить их выпуск в 2025 году. По оценкам экспертов, разработка одного сервера для ИИ обходится в среднем в 100 млн руб.

Спрос на ИИ-оборудование стремительно растет, уже через три года техника для ИИ может занять 23,7% выручки разработчиков вычислительной техники.

Научно-технический центр «Модуль» и Федеральный центр прикладного развития искусственного интеллекта активно сотрудничают в развитии технологий ИИ, помогая укрепить позиции отечественных решений на рынке.

Источник: Коммерсантъ

Подпишитесь на ФЦПР ИИ

🌐 События в сфере ИИ в нашем новостном дайджесте прошедшей недели

⏺AI против AI: ученые создали нейросети для обнаружения сгенерированных вставок в текстах
Команда исследователей с участием Александра Ширнина из НИУ ВШЭ создала две модели для обнаружения в научных текстах частей, сгенерированных искусственным интеллектом.

⏺В России предложили запретить монетизацию созданных ИИ песен
Национальная федерация музыкальной индустрии (НФМИ) предложила запретить монетизацию и охрану авторских прав на музыкальные произведения, созданные с помощью искусственного интеллекта.

⏺«Яндекс» представил обновленную «Алису» на основе YandexGPT
Российская компания «Яндекс» представила усовершенствованный вариант виртуального ассистента «Алиса» на основе нейросети YandexGPT. Также компания анонсировала платную версию помощника «Алиса Про».

⏺Работу искусственного интеллекта совершенствуют в хабаровской больнице
Работу ИИ совершенствуют в больнице Хабаровска, после чего смертность от сосудистых заболеваний уменьшилась на 30%, работа ведется по национальному проекту "Здравоохранение".

⏺Tencent представила ИИ-генератор видео с открытым исходным кодом
Китайская компания Tencent представила ИИ-модель для генерации видео HunyuanVideo. Модель опубликована с открытым исходным кодом — это делает ее первой крупной нейросетью по созданию видео, чей код доступен всем желающим.

Хороших выходных!

Подпишитесь на ФЦПР ИИ

🛡️ ИИ в машиностроении: Оптимизация цепочки поставок

Продолжение серии постов

Машиностроение — это не только про точные станки и сложные сборочные линии, но и про то, как материалы и комплектующие доходят до нужной точки.
С внедрением технологий искусственного интеллекта управление цепочками поставок вышло на новый уровень эффективности и точности.

❔ Что делает ИИ в цепочке поставок?
⏺Оптимизация управления запасами.
ИИ помогает минимизировать затраты на хранение, анализируя сроки выполнения заказов, изменчивость спроса и транспортные расходы.
⏺Прогнозирование спроса.
Алгоритмы предсказывают потребности, изучая исторические данные и рыночные тренды. Это позволяет эффективнее распределять ресурсы.
⏺Оптимизация маршрутов.
ИИ анализирует дорожные условия, транспортные расходы и графики поставок, предлагая идеальные маршруты.

🌐 Глобальные цепочки и индивидуальные заказы
ИИ даёт возможность эффективно управлять сложными динамичными сетями поставщиков. Например, компании могут одновременно выполнять массовые и индивидуальные заказы, избегая перегрузок и задержек.

✅ Как это работает?
Система ИИ выявляет узкие места в потоках материалов, предлагает улучшения в маршрутизации и оптимизирует расписание поставок. Это помогает сократить задержки и повысить конкурентоспособность.

✅ Результат
С помощью ИИ предприятия могут:
⏺Адаптироваться к изменениям спроса.
⏺Снизить затраты на логистику.
⏺Улучшить взаимодействие с поставщиками и клиентами.

Подпишитесь на ФЦПР ИИ

📈 Эволюция искусственного интеллекта

Искусственный интеллект — это больше, чем просто алгоритмы и умные машины. За этими технологиями стоит долгая и увлекательная история, которую создавали ученые по всему миру.

❕ Всё началось с идей о машинном разуме. В 1950 году британский математик Алан Тьюринг задал фундаментальный вопрос: "Могут ли машины производить интеллектуальные действия?" Его тест Тьюринга до сих пор остается важным ориентиром в области ИИ.

🎓 В 1956 году в Дартмутском колледже Джоном Маккарти впервые был предложен термин "искусственный интеллект". Это событие считается точкой отсчёта развития
искусственного интеллекта, как самостоятельной области исследований.

🖥 В 1997 году суперкомпьютер Deep Blue от IBM обыграл чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова.

🏎 С 1990-х годов университет Карнеги-Меллона начал разрабатывать автономные автомобили, закладывая основы для современных технологий автопилота.

✖️ 2012 год стал знаковым: сверточные нейронные сети, разработанные командой Джеффри Хинтона, задали новую планку в задачах обработки изображений. С этого момента ИИ стал проникать во все сферы жизни.

❔ А что у нас?
О достижениях отечественных ученых мы уже рассказывали в одном из наших постов. Напомним лишь, что вклад советских и российских исследователей стал основой для многих современных технологий, от Алгоритма "Кора" Бонгарда до ситуационного управления Поспелова.

ИИ — это путешествие длиной в десятилетия, где каждая страна добавляет свою уникальную главу. Интересно, какой шаг станет следующим? А мы продолжим рассказывать о интересных исторических событиях из мира ИИ.

Подпишитесь на ФЦПР ИИ