Forwarded from Мониторинг аналитики об IT
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» →
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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
В Стэнфордском университете представили открытый проект человекоподобного робота HumanPlus
На первом этапе исследователи подготовили 40 часов данных с движениями людей и обучили на них модель, использовав среду от NVIDIA. Датасета хватило для того, чтобы робот мог в реальном времени анализировать движения человека с камеры и повторять их.
По словам исследователей, особенность проекта заключается в том, что робот также запоминает движения с камеры и потом может выполнять их самостоятельно. Для этого надо повторить движение около 40 раз. С вероятностью 60–100% робот запомнит его. Самостоятельные действия робот пока выполняет медленно, но исследователи утверждают, что это проблема нехватки вычислительных ресурсов.
🔗 Источник: https://habr.com/ru/news/824202/
***
📃 Научная статья
🌐 Датасет
🧠 HumanPlus на GitHub
🤖 Дополнительная информация для сборки
На первом этапе исследователи подготовили 40 часов данных с движениями людей и обучили на них модель, использовав среду от NVIDIA. Датасета хватило для того, чтобы робот мог в реальном времени анализировать движения человека с камеры и повторять их.
По словам исследователей, особенность проекта заключается в том, что робот также запоминает движения с камеры и потом может выполнять их самостоятельно. Для этого надо повторить движение около 40 раз. С вероятностью 60–100% робот запомнит его. Самостоятельные действия робот пока выполняет медленно, но исследователи утверждают, что это проблема нехватки вычислительных ресурсов.
🔗 Источник: https://habr.com/ru/news/824202/
***
📃 Научная статья
🌐 Датасет
🧠 HumanPlus на GitHub
🤖 Дополнительная информация для сборки
НИУ ВШЭ: количество выпускников по профилю ИИ достигло 3,8 тыс. человек
Такие данные на начало октября 2023 года приводят в НИУ ВШЭ. Показатель составляет 0,7% от общего выпуска бакалавриата, специалитета и магистратуры. Аналитики прогнозируют, что в дальнейшем возможен существенный рост выпуска молодых ИИ-специалистов: через четыре года количество выпускников-бакалавров можно ожидать на уровне 8,7 тыс. человек, а магистров через два года — около 6 тыс. человек.
Бóльшая часть (70,1%) студентов программ по профилю ИИ обучаются по специальностям и направлениям подготовки «инженерное дело, технологии и технические науки»; примерно четверть (27,3%) — по направлениям, связанным с математическими и естественными науками; 1,4% приходится на науки об обществе.
В гораздо более широких масштабах ведется подготовка кадров по программам, содержащим модуль по ИИ, отмечают аналитики. Количество таких выпускников в 2023 году составило 64,6 тыс. человек.
👉🏻 Изучить исследование
Такие данные на начало октября 2023 года приводят в НИУ ВШЭ. Показатель составляет 0,7% от общего выпуска бакалавриата, специалитета и магистратуры. Аналитики прогнозируют, что в дальнейшем возможен существенный рост выпуска молодых ИИ-специалистов: через четыре года количество выпускников-бакалавров можно ожидать на уровне 8,7 тыс. человек, а магистров через два года — около 6 тыс. человек.
Бóльшая часть (70,1%) студентов программ по профилю ИИ обучаются по специальностям и направлениям подготовки «инженерное дело, технологии и технические науки»; примерно четверть (27,3%) — по направлениям, связанным с математическими и естественными науками; 1,4% приходится на науки об обществе.
В гораздо более широких масштабах ведется подготовка кадров по программам, содержащим модуль по ИИ, отмечают аналитики. Количество таких выпускников в 2023 году составило 64,6 тыс. человек.
👉🏻 Изучить исследование
«ЕвроХим» протестировал использование робособаки в шахте
Испытания проходили на Усольском калийном комбинате в Пермском крае. В ходе тестов оценивались сразу два роботизированных решения — робособака (Deep Robotics X20) и программно-аппаратный комплекс на гусеничной платформе. В компании отмечают, что робособака справилась с задачами лучше. Устройствам необходимо было обследовать горные выработки, мониторить состояние рудника, искать неисправности оборудования.
Робособака, которая участвовала в испытаниях, оснащена системой 3D-навигации, способна преодолевать препятствия, двигаться автономно по заранее построенному маршруту, а также управляться оператором с помощью пульта. На устройство были установлены световые радары, лазерные сканеры, датчики температуры, влажности и тепла, а также газоанализаторы, которые оценивали содержание в воздухе метана и водорода.
Ранее «ЕвроХим» представил концепцию «рудника будущего». Она предполагает активное использование роботов в местах, опасных для человека. Кроме того, концепция подразумевает применение цифровых инструментов, таких как ИИ, IoT-датчики, аудио- и видеоаналитика, для эффективного управления производством.
🔗 Источник 1: https://yangx.top/eurochemofficial/1511
🔗 Источник 2: https://trends.rbc.ru/trends/industry/cmrm/667ab80f9a79477e68825d6c
Испытания проходили на Усольском калийном комбинате в Пермском крае. В ходе тестов оценивались сразу два роботизированных решения — робособака (Deep Robotics X20) и программно-аппаратный комплекс на гусеничной платформе. В компании отмечают, что робособака справилась с задачами лучше. Устройствам необходимо было обследовать горные выработки, мониторить состояние рудника, искать неисправности оборудования.
Робособака, которая участвовала в испытаниях, оснащена системой 3D-навигации, способна преодолевать препятствия, двигаться автономно по заранее построенному маршруту, а также управляться оператором с помощью пульта. На устройство были установлены световые радары, лазерные сканеры, датчики температуры, влажности и тепла, а также газоанализаторы, которые оценивали содержание в воздухе метана и водорода.
Ранее «ЕвроХим» представил концепцию «рудника будущего». Она предполагает активное использование роботов в местах, опасных для человека. Кроме того, концепция подразумевает применение цифровых инструментов, таких как ИИ, IoT-датчики, аудио- и видеоаналитика, для эффективного управления производством.
🔗 Источник 1: https://yangx.top/eurochemofficial/1511
🔗 Источник 2: https://trends.rbc.ru/trends/industry/cmrm/667ab80f9a79477e68825d6c
Зарубежные ученые представили бенчмарк для оценки обучающих датасетов языковых моделей
Специалисты Вашингтонского, Колумбийского, Стэнфордского и ряда других университетов, а также технологических компаний разработали бенчмарк DataComp-LM (DCLM), оценивающий обучающие датасеты для языковых моделей.
DCLM предоставляет стандартизированный набор текстовых данных объемом 240 трлн токенов из репозитория Common Crawl, а также методики предобучения и задачи для оценки качества данных. Тест поддерживает работу с моделями размером от 412 млн до 7 млрд параметров и должен позволить разработчикам проверять эффективность стратегий работы с данными (дедупликация, фильтрация и смешивание). Как выяснили авторы работы, фильтрация при помощи LLM является ключевой для формирования качественного обучающего набора данных.
Отмечается также, что созданный исследователями датасет DCLM-Baseline позволяет обучить языковую модель с 7 млрд параметров так, что она сможет набрать 64 балла в бенчмарке MMLU. По своей эффективности такая нейросеть превосходит существующие открытые алгоритмы, потребляя при этом в несколько раз меньше вычислительных ресурсов.
🔗 Источник: https://ai.sber.ru/post/predstavlen-benchmark-dlya-ocenki-obuchaushchih-datasetov-yazykovyh-modelej
***
📃Статья на arxiv.org
Специалисты Вашингтонского, Колумбийского, Стэнфордского и ряда других университетов, а также технологических компаний разработали бенчмарк DataComp-LM (DCLM), оценивающий обучающие датасеты для языковых моделей.
DCLM предоставляет стандартизированный набор текстовых данных объемом 240 трлн токенов из репозитория Common Crawl, а также методики предобучения и задачи для оценки качества данных. Тест поддерживает работу с моделями размером от 412 млн до 7 млрд параметров и должен позволить разработчикам проверять эффективность стратегий работы с данными (дедупликация, фильтрация и смешивание). Как выяснили авторы работы, фильтрация при помощи LLM является ключевой для формирования качественного обучающего набора данных.
Отмечается также, что созданный исследователями датасет DCLM-Baseline позволяет обучить языковую модель с 7 млрд параметров так, что она сможет набрать 64 балла в бенчмарке MMLU. По своей эффективности такая нейросеть превосходит существующие открытые алгоритмы, потребляя при этом в несколько раз меньше вычислительных ресурсов.
🔗 Источник: https://ai.sber.ru/post/predstavlen-benchmark-dlya-ocenki-obuchaushchih-datasetov-yazykovyh-modelej
***
📃Статья на arxiv.org
«Яндекс» подвел итоги первого года работы YandexGPT
Компания представила свою большую языковую модель 🏷YandexGPT весной 2023 года. За это время:
– она интегрирована в 17 сервисов «Яндекса», таких как «Поиск», «Браузер», «Алиса», «Шедеврум», Yandex Cloud, «Авто. ру»;
– нейросетевыми функциями «Яндекс Браузера» воспользовались 55 млн раз;
– более 10 тыс. компаний тестируют YandexGPT API, из них 69% — это малый бизнес, а 31% — крупные и средние компании;
– 1,5 тыс. организаций используют YandexGPT API ежедневно;
– 🏷«Шедеврум» вошло в топ-3 приложений на основе генеративного ИИ, по версии Data. ai.
🔗 Источник 1: https://yangx.top/yandex/2117
🔗 Источник 2: https://ir-docs.s3.yandex.net/sustainability/YA%20RU%20[23]%20Report.pdf
Компания представила свою большую языковую модель 🏷YandexGPT весной 2023 года. За это время:
– она интегрирована в 17 сервисов «Яндекса», таких как «Поиск», «Браузер», «Алиса», «Шедеврум», Yandex Cloud, «Авто. ру»;
– нейросетевыми функциями «Яндекс Браузера» воспользовались 55 млн раз;
– более 10 тыс. компаний тестируют YandexGPT API, из них 69% — это малый бизнес, а 31% — крупные и средние компании;
– 1,5 тыс. организаций используют YandexGPT API ежедневно;
– 🏷«Шедеврум» вошло в топ-3 приложений на основе генеративного ИИ, по версии Data. ai.
🔗 Источник 1: https://yangx.top/yandex/2117
🔗 Источник 2: https://ir-docs.s3.yandex.net/sustainability/YA%20RU%20[23]%20Report.pdf
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
«Сбер» объявил о начале разработки GigaPevt
Компания называет его мультимодальным медицинским диагностическим ассистентом на базе 🏷GigaChat. В основе разработки — применение бесконтактных методов измерения медицинских параметров и диалоговых возможностей больших языковых моделей.
Речь идет о том, что технология дистанционной фотоплетизмографии (метод скрининговой диагностики состояния сосудов) позволит по видео лица оценить ключевые социодемографические показатели и некоторые медицинские параметры, например значение индекса массы тела. Второй компонент ассистента, основанный на GigaChat, позволит выстроить и реализовать сценарий медицинской консультации.
Разработкой занимаются специалисты Лаборатории искусственного интеллекта и Центра индустрии здоровья. В августе 2024 года демоверсия разработки будет представлена на конференции по искусственному интеллекту IJCAI (A*) в Южной Корее.
🔗 Источник: https://www.sberbank.com/ru/news-and-media/press-releases/article?newsID=8969b365-9a13-498e-8c7d-18f6bd44d245&blockID=7®ionID=77&lang=ru&type=NEWS
***
📃 Статья на arxiv.org
Компания называет его мультимодальным медицинским диагностическим ассистентом на базе 🏷GigaChat. В основе разработки — применение бесконтактных методов измерения медицинских параметров и диалоговых возможностей больших языковых моделей.
Речь идет о том, что технология дистанционной фотоплетизмографии (метод скрининговой диагностики состояния сосудов) позволит по видео лица оценить ключевые социодемографические показатели и некоторые медицинские параметры, например значение индекса массы тела. Второй компонент ассистента, основанный на GigaChat, позволит выстроить и реализовать сценарий медицинской консультации.
Разработкой занимаются специалисты Лаборатории искусственного интеллекта и Центра индустрии здоровья. В августе 2024 года демоверсия разработки будет представлена на конференции по искусственному интеллекту IJCAI (A*) в Южной Корее.
🔗 Источник: https://www.sberbank.com/ru/news-and-media/press-releases/article?newsID=8969b365-9a13-498e-8c7d-18f6bd44d245&blockID=7®ionID=77&lang=ru&type=NEWS
***
📃 Статья на arxiv.org
В НИУ ВШЭ утвердили этические принципы использования ИИ
Соответствующая декларация была утверждена ученым советом. Среди девяти принципов:
– информированное использование, что подразумевает обучение сотрудников и студентов вуза принципам работы ИИ;
– академическая честность. Использование ИИ как дополнения, а не в качестве замены естественного интеллекта, самостоятельность в выполнении работ. Это включает в себя проверку результатов ИИ на достоверность и соответствие этическим нормам;
– конфиденциальность и защита интеллектуальных прав. Этот принцип предполагает обеспечение ИИ защиты персональных данных и интеллектуальной собственности. «Недопустимо вводить конфиденциальную информацию в ИИ-системы без соответствующего разрешения», — говорится в сообщении университета;
– прозрачность. Под этим принципом предполагается, что сотрудники и студенты обязаны указывать, где и как использовался ИИ, особенно в научных и образовательных проектах. Это также касается программ, имитирующих человеческое общение;
– разумные ограничения, что подразумевает важность осознания рисков и последствий использования ИИ. «Университет оставляет за собой право вводить ограничения на разработку и использование ИИ, если это необходимо для защиты интересов университета и его сообщества», — поясняют в вузе.
🔗 Источник: https://www.hse.ru/news/expertise/937054242.html
Соответствующая декларация была утверждена ученым советом. Среди девяти принципов:
– информированное использование, что подразумевает обучение сотрудников и студентов вуза принципам работы ИИ;
– академическая честность. Использование ИИ как дополнения, а не в качестве замены естественного интеллекта, самостоятельность в выполнении работ. Это включает в себя проверку результатов ИИ на достоверность и соответствие этическим нормам;
– конфиденциальность и защита интеллектуальных прав. Этот принцип предполагает обеспечение ИИ защиты персональных данных и интеллектуальной собственности. «Недопустимо вводить конфиденциальную информацию в ИИ-системы без соответствующего разрешения», — говорится в сообщении университета;
– прозрачность. Под этим принципом предполагается, что сотрудники и студенты обязаны указывать, где и как использовался ИИ, особенно в научных и образовательных проектах. Это также касается программ, имитирующих человеческое общение;
– разумные ограничения, что подразумевает важность осознания рисков и последствий использования ИИ. «Университет оставляет за собой право вводить ограничения на разработку и использование ИИ, если это необходимо для защиты интересов университета и его сообщества», — поясняют в вузе.
🔗 Источник: https://www.hse.ru/news/expertise/937054242.html
⚙️Изучить на досуге: свежая аналитика об искусственном интеллекте
🖍От российских авторов
• Регулирование генеративного ИИ: правовой анализ и риски для РФ («Яков и Партнёры»): авторы определили наиболее благоприятные страны для развития искусственного интеллекта. Среди них США, Израиль, Сингапур, ОАЭ и Россия.
• Роль государства в развитии здравоохранения с применением искусственного интеллекта (Kept): как выяснили аналитики, США, Китай и Россия переходят к комбинированному подходу в регулировании ИИ, совмещая относительную свободу для инноваций с ограничительными мерами для контроля развития и использования ИИ на государственном уровне.
• Развитие технологий искусственного интеллекта в Москве — 2023 (ДИТ Москвы): в документе говорится о том, что жители города стали более осознанно относиться к технологии по сравнению с 2019 годом. Теперь они видят больше преимуществ, чем недостатков в ИИ и сходятся во мнении, что технология может ускорить выполнение рутинных задач.
• Подготовка высококвалифицированных кадров в области искусственного интеллекта (НИУ ВШЭ): по оценкам аналитиков, по состоянию на начало октября 2023 года численность выпускников по профилю ИИ составила 3,8 тыс. человек — всего 0,7% от общего выпуска бакалавриата, специалитета и магистратуры.
🌏 Глобальные данные
• CEO Study — 2024 (IBM Institute for Business Value): аналитики опросили свыше 2,5 тыс. руководителей организаций и выяснили, что 61% из них считают высокие темпы внедрения генеративного ИИ некомфортными для ряда сотрудников.
• Злоупотребления генеративным ИИ (Google): к списку наиболее распространенных тактик злонамеренного использования ИИ эксперты относят манипуляции с человеческим сходством и фальсификацию доказательств. В большинстве случаев не применяются технологически сложные системы или атаки с генеративным ИИ, говорится в документе.
• Magic Quadrant for Data Science and Machine Learning Platforms (Gartner): эксперты собрали карту в формате «Магического квадранта» платформ аналитики данных и машинного обучения. Он разделен на четыре категории: лидеры (Leaders), соперники (Challengers), визионеры (Visionaries) и нишевые игроки (Niche Players).
***
→ Отслеживать свежую аналитику по ИИ можно в канале @ict_moscow_analytics по тегу #искусственный_интеллект
🖍От российских авторов
• Регулирование генеративного ИИ: правовой анализ и риски для РФ («Яков и Партнёры»): авторы определили наиболее благоприятные страны для развития искусственного интеллекта. Среди них США, Израиль, Сингапур, ОАЭ и Россия.
• Роль государства в развитии здравоохранения с применением искусственного интеллекта (Kept): как выяснили аналитики, США, Китай и Россия переходят к комбинированному подходу в регулировании ИИ, совмещая относительную свободу для инноваций с ограничительными мерами для контроля развития и использования ИИ на государственном уровне.
• Развитие технологий искусственного интеллекта в Москве — 2023 (ДИТ Москвы): в документе говорится о том, что жители города стали более осознанно относиться к технологии по сравнению с 2019 годом. Теперь они видят больше преимуществ, чем недостатков в ИИ и сходятся во мнении, что технология может ускорить выполнение рутинных задач.
• Подготовка высококвалифицированных кадров в области искусственного интеллекта (НИУ ВШЭ): по оценкам аналитиков, по состоянию на начало октября 2023 года численность выпускников по профилю ИИ составила 3,8 тыс. человек — всего 0,7% от общего выпуска бакалавриата, специалитета и магистратуры.
🌏 Глобальные данные
• CEO Study — 2024 (IBM Institute for Business Value): аналитики опросили свыше 2,5 тыс. руководителей организаций и выяснили, что 61% из них считают высокие темпы внедрения генеративного ИИ некомфортными для ряда сотрудников.
• Злоупотребления генеративным ИИ (Google): к списку наиболее распространенных тактик злонамеренного использования ИИ эксперты относят манипуляции с человеческим сходством и фальсификацию доказательств. В большинстве случаев не применяются технологически сложные системы или атаки с генеративным ИИ, говорится в документе.
• Magic Quadrant for Data Science and Machine Learning Platforms (Gartner): эксперты собрали карту в формате «Магического квадранта» платформ аналитики данных и машинного обучения. Он разделен на четыре категории: лидеры (Leaders), соперники (Challengers), визионеры (Visionaries) и нишевые игроки (Niche Players).
***
→ Отслеживать свежую аналитику по ИИ можно в канале @ict_moscow_analytics по тегу #искусственный_интеллект
📬Утренняя подборка
● В Москве заработали два новых ИИ-сервиса для анализа результатов КТ и МРТ. Алгоритмы работают на базе столичного Центра диагностики и телемедицины в рамках эксперимента по внедрению компьютерного зрения в здравоохранение
● Ученые Института AIRI и НИУ ВШЭ задействовали малые генеративные модели для обучения больших ИИ-моделей
● В Московском городском педагогическом университете создали ИИ-модели «Аспирант Ушинского» и «Аспирант Выготского» для самопроверки студентов и планирования лекций
● Исследователи Тюменского индустриального и Тюменского государственного университетов разработали аппарат на базе ИИ для выявления предынфарктного состояния
● Три проекта акселератора «Б8», в которых применяется ИИ, получат гранты в размере 1 млн руб., сообщили в Фонде развития инноваций Республики Саха (Якутия)
● «Яндекс» запустил в Казахстане ИИ-сервис «Нейро», в котором объединены возможности поиска и больших генеративных моделей
🗺За рубежом
● Южнокорейская SK hynix до 2028 года намерена инвестировать $74,6 млрд в разработку и производство чипов, прежде всего для ИИ-систем
● SoftBank (Япония) может вложить от $10 млн до $20 млн в американский ИИ-стартап Perplexity AI
● Медийная компания NBCUniversal (США) задействует нейросеть для освещения Олимпийских игр в Париже
● Китайская Baidu представила обновленную версию ИИ-модели Ernie 4.0 Turbo, которая, по словам разработчиков, может конкурировать с GPT-4 от OpenAI
● Mozilla анонсировала интеграцию нескольких ИИ-функций в тестовую версию браузера Firefox Nightly
📈Аналитика
● По информации «Сбера», более 4 тыс. российских компаний с начала 2024 года используют в своей работе 🏷GigaChat
📎Материалы
● Статья «Ведомостей» о применении ИИ в столичных проектах
● Материал «Известий» о возможном применении БПЛА на будущей Российской орбитальной станции
● Статья TechCrunch о недостатках ИИ-моделей Gemini 1.5 Pro и 1.5 Flash при обработке больших объемов данных
● Мониторинг новостей СМИ по искусственному интеллекту за 28 июня — 1 июля, составленный Национальным центром развития искусственного интеллекта при правительстве РФ
🙋Ищут
● Университет ИТМО ищет ML-специалистов, которые желают принять участие в опросе об экспертизе и рынке труда в сфере ИИ в России. Ответить на вопросы можно здесь
● В Москве заработали два новых ИИ-сервиса для анализа результатов КТ и МРТ. Алгоритмы работают на базе столичного Центра диагностики и телемедицины в рамках эксперимента по внедрению компьютерного зрения в здравоохранение
● Ученые Института AIRI и НИУ ВШЭ задействовали малые генеративные модели для обучения больших ИИ-моделей
● В Московском городском педагогическом университете создали ИИ-модели «Аспирант Ушинского» и «Аспирант Выготского» для самопроверки студентов и планирования лекций
● Исследователи Тюменского индустриального и Тюменского государственного университетов разработали аппарат на базе ИИ для выявления предынфарктного состояния
● Три проекта акселератора «Б8», в которых применяется ИИ, получат гранты в размере 1 млн руб., сообщили в Фонде развития инноваций Республики Саха (Якутия)
● «Яндекс» запустил в Казахстане ИИ-сервис «Нейро», в котором объединены возможности поиска и больших генеративных моделей
🗺За рубежом
● Южнокорейская SK hynix до 2028 года намерена инвестировать $74,6 млрд в разработку и производство чипов, прежде всего для ИИ-систем
● SoftBank (Япония) может вложить от $10 млн до $20 млн в американский ИИ-стартап Perplexity AI
● Медийная компания NBCUniversal (США) задействует нейросеть для освещения Олимпийских игр в Париже
● Китайская Baidu представила обновленную версию ИИ-модели Ernie 4.0 Turbo, которая, по словам разработчиков, может конкурировать с GPT-4 от OpenAI
● Mozilla анонсировала интеграцию нескольких ИИ-функций в тестовую версию браузера Firefox Nightly
📈Аналитика
● По информации «Сбера», более 4 тыс. российских компаний с начала 2024 года используют в своей работе 🏷GigaChat
📎Материалы
● Статья «Ведомостей» о применении ИИ в столичных проектах
● Материал «Известий» о возможном применении БПЛА на будущей Российской орбитальной станции
● Статья TechCrunch о недостатках ИИ-моделей Gemini 1.5 Pro и 1.5 Flash при обработке больших объемов данных
● Мониторинг новостей СМИ по искусственному интеллекту за 28 июня — 1 июля, составленный Национальным центром развития искусственного интеллекта при правительстве РФ
🙋Ищут
● Университет ИТМО ищет ML-специалистов, которые желают принять участие в опросе об экспертизе и рынке труда в сфере ИИ в России. Ответить на вопросы можно здесь
Российские ученые обучают роботов распознавать дефектные детали на конвейере и удалять их
Специалисты Северо-Кавказского федерального университета (СКФУ) и Санкт-Петербургского горного университета предложили алгоритм на основе ML, который помогает роботу-манипулятору распознавать деталь на конвейере, определять ее дефект, а затем удалять с ленты.
«Самое сложное в такой задаче — определить временной промежуток, отведенный на эти три операции. Далее необходимо добиться, чтобы время, отведенное на обработку одного объекта, было постоянным», — отметила доцент кафедры систем управления и информационных технологий СКФУ Карина Мартиросян.
Для управления роботами используется платформа, которая позволяет наладить взаимодействие между системами компьютерного зрения и механикой робота. Алгоритмы разработаны на языке Python. В будущем ученые планируют расширить типы распознаваемых роботами-манипуляторами объектов.
Результаты работы представлены на конференции IEEE 2024 Conference of Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering.
🔗 Источник: https://ria.ru/20240701/nauka-1956047019.html
Специалисты Северо-Кавказского федерального университета (СКФУ) и Санкт-Петербургского горного университета предложили алгоритм на основе ML, который помогает роботу-манипулятору распознавать деталь на конвейере, определять ее дефект, а затем удалять с ленты.
«Самое сложное в такой задаче — определить временной промежуток, отведенный на эти три операции. Далее необходимо добиться, чтобы время, отведенное на обработку одного объекта, было постоянным», — отметила доцент кафедры систем управления и информационных технологий СКФУ Карина Мартиросян.
Для управления роботами используется платформа, которая позволяет наладить взаимодействие между системами компьютерного зрения и механикой робота. Алгоритмы разработаны на языке Python. В будущем ученые планируют расширить типы распознаваемых роботами-манипуляторами объектов.
Результаты работы представлены на конференции IEEE 2024 Conference of Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering.
🔗 Источник: https://ria.ru/20240701/nauka-1956047019.html
В Альфа-Банке создали автоматическую систему переобучения внедренных в эксплуатацию ИИ-моделей
Система под названием Retrainable AutoML Framework включает в себя решение для постоянного мониторинга моделей, работающих в промышленных системах, и механизм обратной связи. Она отслеживает эффективность работы моделей, сравнивая их прогнозы с фактическими результатами.
По информации компании, особенностью решения является сквозной процесс автоматизации — от выделения признаков до замены устаревшей модели на новую в действующей бизнес-системе. Кроме того, переобученная модель сразу внедряется в промышленную систему без необходимости возвращать ее в среду разработки.
Внедрение Retrainable AutoML Framework повысило среднегодовое качество моделей на 5–7%, говорят в Альфа-Банке. Там планируют к I кварталу 2025 года перевести на автоматическое переобучение до 70% всех работающих в банке ИИ-моделей.
🔗 Источник 1: https://www.forbes.ru/brandvoice/515461-pereobucit-ii-zacem-obnovlat-modeli-masinnogo-obucenia
🔗 Источник 2: https://www.tadviser.ru/a/813630
Система под названием Retrainable AutoML Framework включает в себя решение для постоянного мониторинга моделей, работающих в промышленных системах, и механизм обратной связи. Она отслеживает эффективность работы моделей, сравнивая их прогнозы с фактическими результатами.
По информации компании, особенностью решения является сквозной процесс автоматизации — от выделения признаков до замены устаревшей модели на новую в действующей бизнес-системе. Кроме того, переобученная модель сразу внедряется в промышленную систему без необходимости возвращать ее в среду разработки.
Внедрение Retrainable AutoML Framework повысило среднегодовое качество моделей на 5–7%, говорят в Альфа-Банке. Там планируют к I кварталу 2025 года перевести на автоматическое переобучение до 70% всех работающих в банке ИИ-моделей.
🔗 Источник 1: https://www.forbes.ru/brandvoice/515461-pereobucit-ii-zacem-obnovlat-modeli-masinnogo-obucenia
🔗 Источник 2: https://www.tadviser.ru/a/813630
📬Утренняя подборка
● ДИТ Москвы приступил к тестированию голосового помощника с искусственным интеллектом в чате поддержки портала mos.ru
● Исследователи Московского авиационного института создали испытательный стенд для тестирования двигателей БПЛА по 11 параметрам
● В Восточно-Сибирском государственном университете технологий и управления разработали ИИ-модель для подбора комплектов одежды с учетом предпочтений пользователей
🗺За рубежом
● Индия 3–4 июля проведет глобальный саммит IndiaAI, посвященный вопросам безопасности использования ИИ (трансляция)
● Стартап Anthropic (США) запустил инициативу финансирования разработки новых типов бенчмарков, способных оценивать производительность ИИ-моделей
● Американский ИИ-разработчик OpenAI обучил модель CriticGPT для обнаружения ошибок в выходных данных ChatGPT
● ИИ-стартап xAI (США) планирует выпустить новую версию чат-бота Grok 2 в августе
● Нидерландский ИИ-стартап Axelera AI привлек $68 млн от Invest-NL Deep Tech Fund, European Innovation Council Fund и других фондов
📈Аналитика
● По данным НИУ ВШЭ, в России доля используемых зарубежных ИИ-решений для производства с 2020 года по 2023 год снизилась с 26,8% до 19,1% за счет расширения практики использования российских разработок
📎Материалы
● Заметка на портале Health Foundation о стратегических принципах внедрения искусственного интеллекта в здравоохранение Великобритании
🙋Ищут
● «Сколтех» ведет набор на магистерскую программу в сфере ИИ. Узнать подробности и подать заявку до 15 июля можно здесь
● ДИТ Москвы приступил к тестированию голосового помощника с искусственным интеллектом в чате поддержки портала mos.ru
● Исследователи Московского авиационного института создали испытательный стенд для тестирования двигателей БПЛА по 11 параметрам
● В Восточно-Сибирском государственном университете технологий и управления разработали ИИ-модель для подбора комплектов одежды с учетом предпочтений пользователей
🗺За рубежом
● Индия 3–4 июля проведет глобальный саммит IndiaAI, посвященный вопросам безопасности использования ИИ (трансляция)
● Стартап Anthropic (США) запустил инициативу финансирования разработки новых типов бенчмарков, способных оценивать производительность ИИ-моделей
● Американский ИИ-разработчик OpenAI обучил модель CriticGPT для обнаружения ошибок в выходных данных ChatGPT
● ИИ-стартап xAI (США) планирует выпустить новую версию чат-бота Grok 2 в августе
● Нидерландский ИИ-стартап Axelera AI привлек $68 млн от Invest-NL Deep Tech Fund, European Innovation Council Fund и других фондов
📈Аналитика
● По данным НИУ ВШЭ, в России доля используемых зарубежных ИИ-решений для производства с 2020 года по 2023 год снизилась с 26,8% до 19,1% за счет расширения практики использования российских разработок
📎Материалы
● Заметка на портале Health Foundation о стратегических принципах внедрения искусственного интеллекта в здравоохранение Великобритании
🙋Ищут
● «Сколтех» ведет набор на магистерскую программу в сфере ИИ. Узнать подробности и подать заявку до 15 июля можно здесь
Forwarded from Мониторинг аналитики об IT
Технологии искусственного интеллекта для производства: разработка и использование
Аналитики НИУ ВШЭ представили справку о разработке и использовании передовых производственных технологий (ППТ) искусственного интеллекта (ИИ) в России. Материал подготовлен на основе данных Росстата.
Ключевые выводы:
• в России разработкой ППТ ИИ занимается довольно узкий круг организаций: с 2020 по 2023 год их количество увеличилось с 35 до 74 (7,5% общего числа разработчиков ППТ);
• в прошлом году было разработано 88 ППТ ИИ (3,2% от общего числа ППТ, созданных в стране), 10 из них — это новые решения, которые не имеют аналогов. Почти все они созданы организациями из сферы информации и связи, а также разработчиками из области науки и высшего образования;
• 80,9% использовавшихся в 2023 году решений были созданы в России или значительно модифицированы отечественными разработчиками. Доля используемых зарубежных ИИ-решений с 2020 года снизилась с 26,8% до 19,1%.
Изучить →
#искусственный_интеллект
🗣 Больше аналитики в разделе «Исследования», а поделиться своей можно, написав на [email protected] →
Аналитики НИУ ВШЭ представили справку о разработке и использовании передовых производственных технологий (ППТ) искусственного интеллекта (ИИ) в России. Материал подготовлен на основе данных Росстата.
Ключевые выводы:
• в России разработкой ППТ ИИ занимается довольно узкий круг организаций: с 2020 по 2023 год их количество увеличилось с 35 до 74 (7,5% общего числа разработчиков ППТ);
• в прошлом году было разработано 88 ППТ ИИ (3,2% от общего числа ППТ, созданных в стране), 10 из них — это новые решения, которые не имеют аналогов. Почти все они созданы организациями из сферы информации и связи, а также разработчиками из области науки и высшего образования;
• 80,9% использовавшихся в 2023 году решений были созданы в России или значительно модифицированы отечественными разработчиками. Доля используемых зарубежных ИИ-решений с 2020 года снизилась с 26,8% до 19,1%.
Изучить →
#искусственный_интеллект
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
📬Утренняя подборка
● 🗂NtechLab готовит к тестовому запуску ИИ-решение для планирования маршрутов городского транспорта в Сочи и Краснодарском крае
● Ученые Пермского национального исследовательского политехнического университета применили нейросеть для определения микропластика в компонентах природной среды
● Исследователи Кабардино-Балкарского госуниверситета создали ИИ-алгоритм для прогнозирования трудоустройства абитуриентов
🗺За рубежом
● Китай к 2026 году планирует разработать более 50 стандартов для развития сектора ИИ
● Американская компания Groq на конференции VB Transform 2024 продемонстрирует возможности энергоэффективного чипа для ИИ
● В Массачусетском технологическом институте создали роботизированный манипулятор с компьютерным зрением для упаковки широкого спектра товаров
● Компания Meta (признана экстремистской и запрещена в РФ) намерена внедрить ИИ в игровые приложения VR/AR/MR
📎Материалы
● Заметка на «Хабре» по мотивам конференции GigaConf, посвященной ИИ, о ситуации в индустрии
● Материал RB.RU об инвестициях и новых решениях, повлиявших на рынок ИИ
● Заметка TechCrunch о влиянии развития ИИ на энергопотребление в США
🙋Ищут
● Разработчик Neoflex ищет Data Engineer/Data Analyst. Узнать детали можно здесь, откликнуться — в Telegram @Liubov_Neoflex
● 🗂NtechLab готовит к тестовому запуску ИИ-решение для планирования маршрутов городского транспорта в Сочи и Краснодарском крае
● Ученые Пермского национального исследовательского политехнического университета применили нейросеть для определения микропластика в компонентах природной среды
● Исследователи Кабардино-Балкарского госуниверситета создали ИИ-алгоритм для прогнозирования трудоустройства абитуриентов
🗺За рубежом
● Китай к 2026 году планирует разработать более 50 стандартов для развития сектора ИИ
● Американская компания Groq на конференции VB Transform 2024 продемонстрирует возможности энергоэффективного чипа для ИИ
● В Массачусетском технологическом институте создали роботизированный манипулятор с компьютерным зрением для упаковки широкого спектра товаров
● Компания Meta (признана экстремистской и запрещена в РФ) намерена внедрить ИИ в игровые приложения VR/AR/MR
📎Материалы
● Заметка на «Хабре» по мотивам конференции GigaConf, посвященной ИИ, о ситуации в индустрии
● Материал RB.RU об инвестициях и новых решениях, повлиявших на рынок ИИ
● Заметка TechCrunch о влиянии развития ИИ на энергопотребление в США
🙋Ищут
● Разработчик Neoflex ищет Data Engineer/Data Analyst. Узнать детали можно здесь, откликнуться — в Telegram @Liubov_Neoflex
В МАИ разрабатывают нейросеть для контроля производства печатных плат
Создаваемая система будет использовать данные о характеристиках печатной платы, параметрах технологического процесса, а также первоначальный шаблон рисунка. На их основе решение будет предсказывать возникающие деформации и корректировать проводящий рисунок. «Обученная на специально изготовленных тест-купонах нейронная сеть анализирует полученные данные, находит возможные места появления дефектов и автоматически изменяет рисунок платы», — пояснили в вузе.
Разработка направлена на сокращение времени и материальных затрат при производстве многослойных плат. Ожидается, что проект будет завершен к концу 2025 года, после чего инструмент будет готов к внедрению на предприятиях, специализирующихся на производстве электронных устройств, интегральных микросхем, процессоров, контроллеров и других электронных компонентов.
🔗 Источник: https://nauka.tass.ru/nauka/21258951
Создаваемая система будет использовать данные о характеристиках печатной платы, параметрах технологического процесса, а также первоначальный шаблон рисунка. На их основе решение будет предсказывать возникающие деформации и корректировать проводящий рисунок. «Обученная на специально изготовленных тест-купонах нейронная сеть анализирует полученные данные, находит возможные места появления дефектов и автоматически изменяет рисунок платы», — пояснили в вузе.
Разработка направлена на сокращение времени и материальных затрат при производстве многослойных плат. Ожидается, что проект будет завершен к концу 2025 года, после чего инструмент будет готов к внедрению на предприятиях, специализирующихся на производстве электронных устройств, интегральных микросхем, процессоров, контроллеров и других электронных компонентов.
🔗 Источник: https://nauka.tass.ru/nauka/21258951
NtechLab выведет на рынок ИИ-систему планирования маршрутов городского транспорта
Первые тестовые запуски решений предварительно пройдут в Сочи и Краснодарском крае. По словам гендиректора 🗂NtechLab Алексея Паламарчука, ИИ-система будет использовать данные с городских камер наблюдения в среднем раз в пять минут и анализировать, загружена ли остановка.
С помощью разработки возможно спланировать график и маршруты автобусов, троллейбусов и трамваев. Также данные о транспортных потоках можно будет транслировать в Telegram-бот.
🔗 Источник: https://tass.ru/ekonomika/21258687
***
📎 В 2022 году практики применения ИИ для регулирования движения общественного транспорта были задействованы в Волгоградской области и Хабаровском крае.
Первые тестовые запуски решений предварительно пройдут в Сочи и Краснодарском крае. По словам гендиректора 🗂NtechLab Алексея Паламарчука, ИИ-система будет использовать данные с городских камер наблюдения в среднем раз в пять минут и анализировать, загружена ли остановка.
С помощью разработки возможно спланировать график и маршруты автобусов, троллейбусов и трамваев. Также данные о транспортных потоках можно будет транслировать в Telegram-бот.
🔗 Источник: https://tass.ru/ekonomika/21258687
***
📎 В 2022 году практики применения ИИ для регулирования движения общественного транспорта были задействованы в Волгоградской области и Хабаровском крае.
📬Утренняя подборка
● «Яндекс» начал маркировать рекламу, сгенерированную с помощью искусственного интеллекта
● Компания 🗂Cognitive Pilot разработала систему навигации для автономного движения трамваев в условиях отсутствия связи
● В Якутии будут применять ИИ на базе системы «Сильван», разработанной «Смарт Юнит», для прогнозирования очагов лесных возгораний
● Fix Price при поддержке 🗂Neoflex подключил систему видеоаналитики на базе Yandex Cloud к камерам в сетях ритейлера
● «СМ-Клиника» внедрила ИИ-систему Directum RX Intelligence от разработчика 🗂Directum для работы с документами
🗺За рубежом
● Общий размер индустрии технологий, связанных с искусственным интеллектом в Китае, превышает $70,4 млрд, заявил премьер Госсовета КНР Ли Цян (Li Qiang)
● Китайские ученые Пекинского и Шанхайского университетов задействовали ИИ-модель ThermoFace для анализа термических изображений лица человека на предмет метаболических заболеваний
● Американская компания Cloudflare разработала инструмент для препятствования ботам, которые извлекают данные с ресурсов для обучения ИИ-моделей
● Meta (признана экстремистской и запрещена в РФ) выпустила ИИ-генератор 3D-моделей с текстурами высокого разрешения по текстовому описанию
💬Мнения
● Основатель Microsoft Билл Гейтс (Bill Gates) — о следующем этапе развития ИИ
📎Материалы
● Статья «Известий» о создании учеными «Сколтеха» анализатора на базе ИИ для экспресс-тестеров качества продукции
● Колонка «Сбера» на «Хабре» о применении ИИ в игровой индустрии
● Статья The Guardian о воздействии ИИ на климат
● Мониторинг новостей СМИ по искусственному интеллекту за 2–4 июля, составленный Национальным центром развития искусственного интеллекта при правительстве РФ
● «Яндекс» начал маркировать рекламу, сгенерированную с помощью искусственного интеллекта
● Компания 🗂Cognitive Pilot разработала систему навигации для автономного движения трамваев в условиях отсутствия связи
● В Якутии будут применять ИИ на базе системы «Сильван», разработанной «Смарт Юнит», для прогнозирования очагов лесных возгораний
● Fix Price при поддержке 🗂Neoflex подключил систему видеоаналитики на базе Yandex Cloud к камерам в сетях ритейлера
● «СМ-Клиника» внедрила ИИ-систему Directum RX Intelligence от разработчика 🗂Directum для работы с документами
🗺За рубежом
● Общий размер индустрии технологий, связанных с искусственным интеллектом в Китае, превышает $70,4 млрд, заявил премьер Госсовета КНР Ли Цян (Li Qiang)
● Китайские ученые Пекинского и Шанхайского университетов задействовали ИИ-модель ThermoFace для анализа термических изображений лица человека на предмет метаболических заболеваний
● Американская компания Cloudflare разработала инструмент для препятствования ботам, которые извлекают данные с ресурсов для обучения ИИ-моделей
● Meta (признана экстремистской и запрещена в РФ) выпустила ИИ-генератор 3D-моделей с текстурами высокого разрешения по текстовому описанию
💬Мнения
● Основатель Microsoft Билл Гейтс (Bill Gates) — о следующем этапе развития ИИ
📎Материалы
● Статья «Известий» о создании учеными «Сколтеха» анализатора на базе ИИ для экспресс-тестеров качества продукции
● Колонка «Сбера» на «Хабре» о применении ИИ в игровой индустрии
● Статья The Guardian о воздействии ИИ на климат
● Мониторинг новостей СМИ по искусственному интеллекту за 2–4 июля, составленный Национальным центром развития искусственного интеллекта при правительстве РФ