Искусственный интеллект в инженерном ПО

Эксперты Центра стратегических разработок (ЦСР) в своем новом докладе определили отечественный контекст и ключевые тренды развития искусственного интеллекта (ИИ) в инженерном программном обеспечении (ПО).

Авторы выделили следующие тренды, которые будут определять развитие индустрии:

• стали заметны генеративный и инверсивный дизайн;

• фронтиром развития генеративного дизайна будет моделирование динамичных систем, способных менять свойства и состояния в различных сценариях;

• реализация инверсивного дизайна возможна с применением методов машинного (ML) и глубокого (DL) обучения, когда решения находятся путем перебора и фильтрации вариантов до получения необходимого результата;

• использование генеративных моделей ИИ и обработки естественного языка позволяет реализовать эволюционные стратегии инверсивного дизайна, включающие анализ и синтез научных публикаций искусственным интеллектом;

• еще один тренд — облегченные симуляции на основе ИИ и машинного обучения. Они могут быть использованы для имитации комплексных физических процессов, когда интересующий результат не может быть легко вычислен. В целях инженерного моделирования традиционно используются методы контролируемого машинного обучения. Строится модель, которая делает прогнозы на основе фактических данных в условиях неопределенности. Примером является суррогатное моделирование, при котором обученные статистические модели применяются для замены исходных компьютерных симуляций, что позволяет существенно сократить длительность симуляции;

• четвертый тренд — это экспансия ИИ в инженерное ПО на основе больших языковых моделей (LLM). Если в цифровой трансформации движущей силой рынка в области инженерного ПО были PLM-системы и цифровые двойники, то в период ИИ-трансформации на эту позицию претендуют LLM и суррогатные модели объектов и процессов;

• внедрение LLM может происходить по меньшей мере в таких аспектах, как профессиональные ассистенты на основе LLM, интеллектуальное планирование и LLM для проблемно-ориентированных сред;

• последним стал тренд на общий инженерный ИИ на основе мультиагентного взаимодействия.

Скачать доклад →

#искусственный_интеллект #генеративный_ИИ

🗣 Больше аналитики в разделе «Исследования» →

Развитие технологий искусственного интеллекта в Москве — 2023

Департамент информационных технологий города Москвы изучил, как изменилось отношение жителей столицы к искусственному интеллекту (ИИ) с 2019 года.

Жители столичного региона, как показывают результаты, стали более осознанно относиться к технологии по сравнению с 2019 годом. Они видят больше преимуществ, чем недостатков в искусственном интеллекте и сходятся во мнении, что технология может ускорить выполнение рутинных задач или заменить человека при выполнении опасных для жизни работ. Основные опасения у них вызывает возможность использования ИИ против людей и нарушение частных границ.

• 69% респондентов заявили, что базово и хорошо знакомы с технологией (+11% п. п. к 2019 году). Число тех, кто очень хорошо знаком с ней, выросло на 4 п. п., до 14%. Также улучшилась осведомленность среди жителей в возрасте 35–46 лет и старше 65 лет. Уровень знания оказался выше среди тех, кто работает или учится.

• 33% из общей выборки применяли генеративный ИИ за последний год. Среди них самые активные — молодежь в возрасте от 18 до 35 лет (67%), 13% их них пользуются технологией ежедневно.

• 9 из 10 участников пользовались решениями с применением ИИ хотя бы раз за прошедший год.

Изучить все исследование → (11 стр.)

#искусственный_интеллект #генеративный_ИИ #нейросети

🗣 Больше аналитики в разделе «Исследования» →

40% сотрудников, применяющих в работе ИИ, не знают, в какой степени или как именно эта технология применяется в бизнес-процессе

Облачная компания Freshworks изучила мнения сотрудников компаний в 13 странах мира о том, как искусственный интеллект (ИИ) влияет на их рабочие процессы в 2024 году.

В исследовании приняли участие более 7 тыс. сотрудников из США, Великобритании, Нидерландов, Германии, Франции, Сингапура, Австралии, Новой Зеландии, Индии, Объединенных Арабских Эмиратов, Мексики, Колумбии и Бразилии.

В каждой стране выборка включала работников из отделов кадров, ИТ, обслуживания/поддержки клиентов, финансов/бухгалтерского учета, продаж, маркетинга и юридических услуг.

Что удалось выяснить авторам:

• 55% опрошенных заявили, что в настоящее время используют в своей работе программное обеспечение (ПО), усовершенствованное с помощью ИИ. 40% работников считают, что используют технологию на работе, но не знают, в какой степени или как именно. 47% респондентов из сферы ИТ согласились, что сотрудники используют ПО, включающее ИИ, но не осознают этого: технология часто встраивается в существующие программы для автозаполнения электронной почты, предложения времени встреч или заметок со встреч;

• 72% опрошенных доверяют ИИ, потому что считают, что он повышает эффективность их работы, 81% считают, что искусственный интеллект улучшает качество работы и повышает производительность команды;

• чаще всего ИИ пользуются респонденты из сферы ИТ (85% применяют технологию еженедельно). Маркетинговые команды на втором месте (80%). Меньше всего нейросети задействуют сотрудники юридических департаментов — 45%;

• инструменты для генерации и поиска контента (в том числе изображений) наиболее популярны для использования на рабочем месте. 33% опрошенных отметили, что пользуются GPT на работе (из них 41% — это сегмент маркетинга, 39% — ИТ, клиентский сервис — 23%);

• сотрудники оценивают, что ИИ помогает им сократить рабочую нагрузку в среднем на 3 часа и 47 минут в неделю (или на 24 рабочих дня в году). Искусственный интеллект помогает выполнять такие задачи, как обобщение и предложение следующих шагов для решения повторяющихся задач;

• 62% опрошенных назвали основными причинами внедрения ИИ в работу повышение прибыльности и сохранение конкурентоспособности.

Сохранить документ → (13 стр.; ENG)

#искусственный_интеллект #кадры

🗣 Больше аналитики в разделе «Исследования», а поделиться своей можно, написав на [email protected] →

🗣 Вокруг 5G формируются характерные для разных отраслей экосистемы технологий

На примере зарубежных кейсов применения 5G в различных бизнес-процессах, собранных ICT.Moscow, можно заметить, как для решения определенных задач в той или иной сфере формируются относительно устойчивые связки технологий. Причем наиболее прочное переплетение у пятого поколения связи наблюдается с искусственным интеллектом (ИИ). Таких примеров обнаружено 36 за последние 2,5 года.

Поскольку эта технология используется чаще всего, ICT.Moscow именно на ее примере проанализировал некоторые взаимосвязи.

Из 9 сфер, рассмотренных в документе, у 6 есть связь с ИИ: это логистика и транспорт (14), промышленность и энергетика (9), безопасность (7), медицина (3), развлечения, медиа и спорт (2), а также связь (1).

Ниже подробнее рассмотрены три сферы с наибольшим количеством кейсов, где, помимо технологических связей, еще оценивается и характерность пересечений с различными технонаправлениями, под которыми понимается концепция (робототехника, беспилотный транспорт, IoT, цифровой двойник и т.д.), для чьей реализации могут использоваться разные сочетания технологий, инфраструктуры и других элементов.

• В логистике и транспорте наблюдаются три характерных сочетания:
– 5G + ИИ;
– 5G + ИИ + облачные технологии (включая периферийные);
– 5G + ИИ + видеоаналитика.

Из числа концепций преобладают беспилотный транспорт и IoT.

• В промышленности и энергетике выделяется одна связка:
– 5G + ИИ.

Среди технологических направлений чаще других в сочетании с 5G и ИИ встречается робототехника.

• В безопасности (то есть сфере обеспечения правопорядка, предотвращения чрезвычайных ситуаций) наблюдается два повторяющихся сочетания:
– 5G + ИИ;
– 5G + ИИ + видеоаналитика.

Технонаправлением, которое встречается здесь чаще других, является БПЛА.

Подробнее об этом можно прочитать на страницах 8 и 9 →

#5G
#искусственный_интеллект
#облачные_вычисления #периферийные_вычисления #видеоаналитика #XR #робототехника #БПЛА #беспилотный_транспорт #интернет_вещей