Categories
Главная

ГК «РАМАКС» и Arenadata показали решения ИИ для нефтегазовой отрасли

В ходе ежегодного Конгресса NEFT 4.0 по цифровизации нефтегазовой отрасли России, специалисты технологического консорциума «РАМАКС» и российского разработчика систем управления данными Arenadata представили доклад «Искусственный интеллект в управлении данными» и продемонстрировали примеры интегрированных решений с нефтегазовой спецификой на базе корпоративной дата-платформы Memoza. Эти решения ИИ направлены на оптимизацию управления данными, автоматизацию рутинных процессов и повышение эффективности работы с большими объемами информации.


В своей презентации Иван Новоселов, генеральный директор компании DataCatalog, входящей в Arenadata, и советник по нефтегазовой индустрии вице-президента RAMAX Марат Зайдуллин рассказали о том, как данные становятся фундаментом для цифровой трансформации бизнеса нефтегазовых компаний и какую ключевую роль в этом процессе играет искусственный интеллект. В ходе презентации был представлен пример комплексного кейса использования ИИ в системе концептуального проектирования. ИИ-ассистент взаимодействует с базой знаний, генерирует вызовы функций редактора и смежных систем, а также использует специализированные агенты для выполнения задач. Это позволяет значительно ускорить процесс проектирования и повысить точность работы с данными.


Марат Зайдуллин подчеркнул, что эффективное управление данными является основой для повышения конкурентоспособности и устойчивости бизнеса в условиях стремительного развития технологий. Особо он отметил такие возможности, как:

  1. Использование генеративного ИИ и языковых моделей для автоматизации рутинных процессов, таких как анализ инженерной документации, подготовка отчетов и автопротоколирование.
  2. Внедрение интеллектуальных решений для контроля качества данных, построения сквозных процессов и интеграции разнородных систем.
  3. Применение ИИ-инструментов для виртуализации данных, каталогизации и управления данными.

В качестве примера, Марат рассказал о решении Memoza LLM — это корпоративная дата-платформа с интегрированным модулем взаимодействия с данными через большие языковые модели (LLM). Memoza позволяет автоматизировать обработку данных, создавать диаграммы по текстовым запросам и управлять метаданными.

В своей части доклада Иван Новоселов подчеркнул ключевую роль качественного управления данными для эффективной работы ИИ. Он отметил, что успешное применение искусственного интеллекта напрямую зависит от трёх фундаментальных характеристик данных:

  1. Полнота и релевантность — данные должны охватывать все возможные сценарии работы модели.
  2. Актуальность — устаревшая информация снижает точность прогнозов, особенно в динамичных условиях.
  3. Чистота — отсутствие дубликатов, ошибок разметки и артефактов, которые могут искажать результаты.

Особое внимание было уделено технической совместимости данных с инструментами обработки, что особенно важно при обучении нейросетей. Ведь именно эти факторы определяют способность ИИ-систем к точному прогнозированию и анализу.

Также Иван Новоселов поговорил со слушателям о следующих передовых разработках:

  1. Arenadata Catalog — инструмент для управления качеством данных, построения data lineage и ведения бизнес-глоссариев. Решение обеспечивает прозрачность происхождения данных и их надежность для принятия управленческих решений.
  2. Arenadata Agent (ADA) — ИИ-агент нового поколения, который помогает автоматизировать сложные сценарии управления данными, включая миграцию SQL-кода, анализ изображений и мониторинг кластеров СУБД.
  3. AI Data Steward — это интеллектуальный режим работы ADA, который выступает виртуальным помощником по управлению корпоративными данными в Arenadata Catalog. Используя концептуальную модель и существующие описания, система анализирует недостаточно документированные объекты и предлагает дата-стюарду обоснованные гипотезы об их назначении, взаимосвязях и других характеристиках. Например, для таблиц ADA может автоматически проверять полноту заполнения полей, соответствие именования (префиксов/суффиксов) принятой типологии (hub, bridge, satellite и др.), а также анализировать смысловую согласованность данных. Это позволяет существенно упростить процесс описания и классификации данных, повышая общее качество метаинформации в каталоге. Особенность подхода заключается в способности системы генерировать содержательные предположения о природе анализируемых объектов, что помогает дата-стюардам принимать более обоснованные решения при работе с корпоративными данными.

Представленные решения на основе искусственного интеллекта открывают новые возможности для предприятий нефтегазовой отрасли, позволяя оптимизировать управление данными, автоматизировать рутинные процессы и повышать качество аналитики.

RAMAX и Arenadata продолжают активно развивать решения для цифровой трансформации нефтегазового сектора, предоставляя компаниям инструменты, позволяющие оперативно и бесшовно внедрять решения эффективного управления данными для повышения операционной эффективности, быстрой адаптации к изменениям на рынке и принятия обоснованных управленческих решений.


Источник: пресс-служба RAMAX Group


Categories
Главная

TerraMaster представляет D4-320U – ультракороткий 4-дисковый стоечный корпус USB3.2 10Gbps для расширения NAS и серверов

TerraMaster, признанный лидер в области инновационных решений для хранения данных, представляет D4-320U, компактный 1U корпус для прямого подключения (DAS) с 4 отсеками, разработанный для малых офисов, домашних пользователей и ИТ-сред.

Объединяя компактную конструкцию для установки в стойку, огромную емкость до 88 ТБ и сверхбыструю передачу данных USB 3.2 Gen2 10 Гбит/с, D4-320U обеспечивает высочайшую универсальность и эффективность для современных потребностей хранения данных.

Основные характеристики D4-320U

фото: TerraMaster представляет D4-320U – ультракороткий 4-дисковый стоечный корпус USB3.2 10Gbps для расширения NAS и серверов

Компактный дизайн для удобного развертывания


D4-320U отличается миниатюрным форм-фактором 1U и глубиной всего 241 мм (9,49 дюйма), что на 50% короче стандартных корпусов.

Вес устройства составляет всего 3,2 кг, а установка возможна без направляющих, что значительно упрощает процесс монтажа.

Благодаря компактности и экономии пространства, D4-320U идеально подходит для использования в центрах обработки данных,

серверных, офисах и других ограниченных по пространству средах.

фото: TerraMaster представляет D4-320U – ультракороткий 4-дисковый стоечный корпус USB3.2 10Gbps для расширения NAS и серверов

Огромный объем хранения – до 88 ТБ

D4-320U поддерживает до 4 жестких дисков и обеспечивает до 88 ТБ памяти при

использовании 22 ТБ накопителей.


(Поддержка накопителей большей емкости находится в стадии тестирования.)

По умолчанию устройство работает в режиме одного диска, но пользователи

могут использовать стороннее программное обеспечение RAID для создания

массивов, что делает его идеальным для хранения мультимедийных файлов и

резервного копирования данных.

фото: TerraMaster представляет D4-320U – ультракороткий 4-дисковый стоечный корпус USB3.2 10Gbps для расширения NAS и серверов

Скоростная передача данных 10 Гбит/с

D4-320U оснащен USB 3.2 Gen2, что позволяет достигать скорости передачи

данных до 10 Гбит/с.


При использовании четырех 8 ТБ HDD WD Red устройство обеспечивает скорость чтения/записи до 1016 МБ/с, а при подключении одного 1 ТБ SSD WD Red – до 510 МБ/с.


Это делает его идеальным решением для профессионалов, работающих с

большими объемами данных.

фото: TerraMaster представляет D4-320U – ультракороткий 4-дисковый стоечный корпус USB3.2 10Gbps для расширения NAS и серверов

Расширение хранилища NAS

D4-320U оптимизирован для работы с NAS TerraMaster под управлением TOS 5.1 и

выше.


Подключение через USB позволяет расширять пул хранения и создавать

массивы в TOS, что делает его отличным решением для пользователей,

которым необходимо увеличить емкость NAS.


Простота использования – Plug & Play

D4-320U не требует установки драйверов и поддерживает macOS, Windows,

Linux, Ubuntu, TrueNAS, Unraid и другие ОС.


Совместимость с USB-протоколами позволяет подключать устройство к ПК, телевизорам,

серверам и медиаплеерам.


В комплект входят кабели USB A-to-C и C-to-C (0,8 м), что гарантирует совместимость

с USB 3.0, 3.1, 3.2, Thunderbolt 3 и Thunderbolt 4.


Безопасность и энергоэффективность

Защита от перенапряжения: предотвращает повреждение оборудования при

нестабильном питании.


Функция восстановления питания: устройство автоматически восстанавливает

предыдущее состояние после сбоя питания.


Если было завершено нормальное выключение - устройство остается выключенным.


Если произошел сбой электроснабжения – устройство автоматически перезапускается,

что идеально для серверных и NAS-систем.


Интеллектуальный спящий режим: жесткие диски переходят в режим сна вместе с хост-системой, снижая энергопотребление и износ, продлевая срок службы

накопителей.


Тихая система охлаждения: интеллектуальный вентилятор с низким уровнем

шума и оптимизированный воздушный поток обеспечивают эффективное охлаждение даже

при полной нагрузке.


Автоматизированное резервное копирование


С помощью TerraMaster TPC Backupper для Windows (8/8.1/10/11) пользователи

могут запланировать инкрементное или дифференциальное резервное

копирование папок и разделов на D4-320U или NAS TerraMaster.


Другие устройства хранения TerraMaster


Одновременно с D4-320U компания TerraMaster выпустила D5-310 – 5-дисковое хранилище с поддержкой RAID.


Оба устройства формируют двойную линейку решений – для бизнеса и частного

использования.


Новинки уже доступны в официальном магазине TerraMaster и у авторизованных дилеров.

Все устройства поставляются с 2-летней гарантией.


Дополнительная информация: https://www.terra-master.com/global/products/homesoho-das/d4-320u.html


Официальные страницы TerraMaster в соцсетях

Facebook: https://www.facebook.com/terramasterofficial

Twitter: https://twitter.com/TerraMasters

LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/terra-master/

YouTube: https://www.youtube.com/@TerraMasterGlobal


О компании TerraMaster

TerraMaster – это профессиональный бренд, специализирующийся на разработке

сетевых (NAS) и локальных (DAS) хранилищ.


Продукция TerraMaster популярна в более чем 40 странах, а опыт компании в области

разработки систем хранения данных насчитывает более 10 лет.


TerraMaster предлагает эффективные решения для домашних пользователей, малого и

среднего бизнеса, а также корпоративного сектора.


Источник: Pronline.ru, группа компаний Pro-Vision



Categories
Главная

RAMAX и AW BI стали стратегическими партнерами по бизнес-аналитике

Группа компаний RAMAX, один из лидеров отечественной ИТ-индустрии в области системной интеграции и аналитики данных, объявил о начале стратегического сотрудничества с AW BI, разработчиком инновационной BI-экосистемы «из коробки». Партнерство компаний направлено на расширение возможностей внедрения современных аналитических решений для бизнеса и укрепление позиций на российском рынке в условиях растущего спроса на локализованные технологии.

 

AW BI — это мощная система для анализа данных, которая включена в реестр российского программного обеспечения. Она объединяет аналитическое хранилище данных на базе ClickHouse, инструменты для сбора и обработки данных ETL/ELT, прогнозирование с помощью машинного обучения (ML-прогнозирование) и настраиваемую по запросу визуализацию данных.

 

Группа RAMAX, основываясь на 30-летнем опыте системной интеграции и реализации масштабных проектов в таких областях, как Big Data и Process Mining, станет ключевым партнёром AW BI в реализации проектов для корпоративных клиентов. Основной акцент будет сделан на внедрении решений для работы с большими данными, проведения AdHoc-анализа и построения прогнозов с использованием машинного обучения. 

 

Руководитель направления аналитических решений RAMAX Group Екатерина Волкова так прокомментировала сообщение о сотрудничестве: «Партнерство с AW BI дает нам доступ к мощному и надежному BI-инструменту, который позволит клиентам RAMAX — среди которых лидеры транспортной отрасли, ритейла, металлургии и финансового сектора — ускорить цифровую трансформацию и повысить операционную эффективность, оставаясь конкурентоспособными в быстро меняющемся цифровом мире».


«Мы рады началу сотрудничества с RAMAX — партнером с безупречной репутацией, обширной экспертизой и высокопрофессиональной командой. Это взаимодействие  обеспечивает клиентам доступ к комбинированным решениям, сочетающим BI-экосистему AW BI и опыт RAMAX в интеграции, что позволит ускорить внедрение аналитики, адаптированной под российский рынок, и поддержать проекты импортозамещения», — отметил Сергей Зайцев, руководитель направления AW BI.

 

 

Информация о RAMAX Group

RAMAX Group (Группа компаний «РАМАКС») — это объединение системных интеграторов и компаний-разработчиков, охватывающее весь спектр потребностей заказчика: от разработки стратегии до сопровождения комплексных решений. «РАМАКС» работает на российском ИТ-рынке более 30 лет, входит в число крупнейших российских ИТ-компаний по рэнкингам RAEX, CNews Analytics и TAdviser, а также является одним из крупнейших интеграторов в транспортной, промышленной отраслях, ТЭК и ритейле. Опыт группы компаний по внедрению комплексных решений и выстраиванию бизнес-процессов заказчиков подтверждается различными сертификатами и наградами. Подробную информацию о деятельности группы можно получить на корпоративном сайте: https://www.ramax.ru

Информация об AW BI

AW BI — BI-экосистема для анализа данных, объединяющая аналитическое хранилище данных на базе ClickHouse, инструменты для сбора и обработки данных ETL/ELT, прогнозирование с помощью машинного обучения (ML-прогнозирование) и настраиваемую по запросу визуализацию данных. Подробности о системе можно узнать на сайте https://aw-bi.ru



Categories
Главная

Точки роста для малого и среднего бизнеса: как найти новые возможности в 2025 году

Малый и средний бизнес сегодня работает в условиях постоянных изменений. Рынок диктует новые правила: недостаточно просто найти свою нишу — важно быстро адаптироваться, тестировать идеи и выстраивать гибкие процессы. Технологии позволяют делать это без лишних затрат: расширять команду без привязки к офису, собирать обратную связь от клиентов, автоматизировать рутину. Онлайн-офис становится не просто удобством, а конкурентным преимуществом. Компании, которые научились эффективно использовать цифровые инструменты, работают быстрее и точнее, чем те, кто по-прежнему держится за традиционные методы.

Роман Королев, коммерческий директор Яндекс 360 рассказал, как технологии помогают небольшим компаниям оптимизировать процессы. 

Гибридные команды: сотрудники без границ

Удаленная работа давно перестала быть временным решением. МСБ  больше не ограничен локальным рынком труда: при грамотной организации нанимать сотрудников из других городов и стран так же просто, как собирать команду в офисе. Системы совместной работы делают этот процесс удобным. Например, корпоративная Почта помогает вести рабочую переписку без привязки к личным адресам, а облачное хранилище, упрощает обмен файлами и обеспечивает доступ к данным с любого устройства. С помощью онлайн-документов над одной задачей могут работать сразу несколько коллег, а вся информация хранится в одном месте — ничего не теряется, и новые сотрудники могут быстро включиться в работу.

Гибридный формат особенно полезен для компаний, которым важна гибкость. В пиковые периоды можно привлекать дополнительных специалистов, а в спокойные — работать компактным составом. Такой подход снижает затраты на аренду офиса и делает бизнес менее уязвимым перед кризисами. Например, проводить встречи и мозговые штурмы всей командой можно через сервисы видеосвязи. И совсем необязательно собирать команду в одном месте.

Клиенты как соавторы: как собирать обратную связь и не тратить деньги впустую

Небольшие компании  не могут позволить себе долгие эксперименты — если продукт не понравился аудитории, ресурсы потрачены впустую. Поэтому важно сразу понимать, что нужно клиентам. В этом случае на помощь приходят опросники и онлайн-формы, через которые получится быстро получить обратную связь. Например, кофейня тестирует новую линейку десертов: вместо того чтобы догадываться, какие вкусы понравятся гостям, она предлагает посетителям проголосовать за лучшие варианты. Онлайн-школа анализирует, какие темы интересуют студентов, и корректирует программу курсов. Сервисная компания выясняет, какие дополнительные услуги востребованы, и сразу адаптирует свое предложение.

Чем раньше бизнес начинает работать с аудиторией, тем меньше рисков. Предприниматели, которые используют цифровые инструменты для тестирования идей, корректируют стратегии в реальном времени и экономят на неудачных запусках. В этом случае сервис Формы и корпоративная база знаний позволяют и собирать данные, и оперативно делиться результатами с командой. 

Обучение в онлайне: почему развитие команды — это инвестиция, а не затраты

Компании, которые вкладываются в развитие сотрудников, быстрее растут. Современные инструменты — ключ к организации обучения без сложной логистики и больших бюджетов. Онлайн-встречи и вебинары дают возможность проводить тренинги прямо в рабочем процессе, а записи помогают при необходимости пересматривать ключевые моменты. Например, десктоп-версия Телемоста, дает возможность записывать и сохранять встречи без ограничений по времени. Обучающие сессии можно проводить для коллег из разных городов, не снижая при этом эффективности. 

Этот формат полезен не только для внутренних программ. Бизнес может использовать его как дополнительный канал взаимодействия с клиентами. Косметолог проводит вебинары по уходу за кожей, бухгалтер рассказывает предпринимателям, как вести налоговый учет, маркетолог обучает малый бизнес основам продвижения. Такой подход хорошо формирует образ экспертов в сфере. 

Автоматизация рутины: как высвободить время для главного

Чем меньше времени уходит на операционные задачи, тем больше ресурсов остается на развитие. Поэтому компании, которые инвестируют в автоматизацию, работают быстрее и эффективнее. Онлайн-запись снижает нагрузку на менеджеров и дает клиентам возможность бронировать услуги в удобное время. Автоматические рассылки напоминают о новых предложениях. С помощью Трекера бизнес может фиксировать историю взаимодействий, персонализировать рекомендации и упростить работу с базой.

Даже небольшая компания, которая внедрила такие решения, обслуживает больше клиентов, не увеличивая штат. А значит, быстрее окупает вложения и становится устойчивее к рыночным изменениям. 

Безопасность данных: как защитить бизнес в цифровую эпоху

Цифровая трансформация требует внимания к безопасности данных. Онлайн-офис, помимо удобства, — это ответственность за сохранность информации. Современные сервисы предлагают встроенные механизмы защиты: двухфакторная аутентификация, шифрование данных, резервное копирование. Этим облачные хранилища принципиально отличаются от серверов. 

Кроме того, регулярное резервное копирование данных защищает бизнес от потери информации в случае сбоев или кибератак. Современные сервисы помогают автоматизировать этот процесс, минимизируя риски.

Цифровая трансформация больше не вопрос удобства, а необходимость для роста. Благодаря виртуальному офису бизнес может нанимать сотрудников без привязки к географии, собирать обратную связь и автоматизировать рабочие процессы. Компании, которые используют эти инструменты, развиваются быстрее и увереннее смотрят в будущее. В 2025 году гибкость, скорость и адаптивность станут одними из главных факторов успеха.




Categories
Главная

Ольга Сорокина на форуме «Кибербезопасность в финансах» рассказала о доверенной среде и безопасном информобмене в рамках Open API

фото: Ольга Сорокина на форуме «Кибербезопасность в финансах» рассказала о доверенной среде и безопасном информобмене в рамках Open API


По словам Ольги Сорокиной, необходимым шагом для многих компаний станет соблюдение требований к информационной безопасности в ходе обмена данными, в частности, использование специализированного оборудования или модернизация соответствующих инфраструктурных сегментов компании. До вступления в силу закона об «Открытых API на финансовом рынке» участникам финансового рынка также необходимо определить порядок и сроки обмена информацией, рассмотреть варианты взаимодействия между участниками обмена. Действующие пилотные проекты реализуются без интеграции платформы коммерческих согласий (ПКС), однако ПКС является ключевым элементом информобмена, который гарантирует получение достоверных данных с согласия клиента.

Государству и бизнесу необходимо совместно определять каждый из стандартов информобмена, т.к. их соблюдение потребует инвестиций не только в развитие инфраструктуры, но и в изменение бизнес-процессов участников рынка. Причем, речь не только об игроках финансового сектора, но и о представителях смежных отраслей, например, медицинской. Разработанные стандарты и практики для открытых API позволят бесшовно перейти на Open Data.

Комитет развития цифровых финансовых продуктов и сервисов Ассоциации ФинТех поддержал создание единого оператора среды открытых API. Однако реализация инициативы требует проработки, особенно тщательно необходимо подойти к форме организации оператора: действительно ли нужна централизация, которая сделает проект более дорогим, или есть возможность децентрализованной формы.

Предполагается, что единый оператор среды открытых API позволит решить сразу несколько задач: контроль соблюдения участниками среды стандартов обмена и информационной безопасности OpenAPI и Open DATA, валидации и проверки соответствия требований сертификации, выполнение сторонами обмена SLA (Service Level Agreements, соглашения об уровне обслуживания).

В ходе выступления Ольга Сорокина поделилась успешными примерами активного использования открытых API в работе Страхового Дома ВСК. Например, кейс по бесшовной пролонгации договоров цифровой ипотеки совместно с банками ДОМ.РФ и ВТБ, проекты взаимодействия с «ЭРА-ГЛОНАСС» для урегулирования убытков по ОСАГО.

Ольга Сорокина особо подчеркнула перспективу масштабирования успешного пилота цифрового согласования обслуживания по ДМС в части обмена данными между страховыми компаниями и медицинскими учреждениями. Помимо повышения качества получаемых данных и роста эффективности процесса технической обработки документов, введенные стандарты будут способствовать росту доступности медицинских услуг благодаря ускоренному обмену данными. В результате внедрения этого цифрового обмена клиент получит медицинские услуги значительно быстрее, чем при обычном подходе, что в свою очередь повысит уровень клиентского сервиса.

Ольга выразила благодарность Банку России, Ассоциации ФинТех, ФНС и Минздраву РФ за взаимодействие в рамках нормативного регулирования. В октябре прошлого года были утверждены цифровые форматы документов для информобмена медицинских организаций и страховых компаний. Стандарты API базируются на этих документах и пилотируются на площадке АФТ.

«Ассоциация ФинТех играет ключевую роль в продвижении стандартов и практик использования Open API и Open Data, что способствует развитию всей отрасли, и является ярким примером того, что бизнес может быть услышанным. Уже сейчас мы стоим на пороге серьезных изменений и тестируем Open Data в медицине. Мы успешно прошли первый этап пилота – он показал нам, что нужно изменить, улучшить. Важно, чтоб закон об открытых API учитывал наработанные практики и проведенные пилоты, был рамочным и позволил бесшовно перейти на Open Data», - резюмировала Ольга Сорокина, член Совета директоров Страхового Дома ВСК, председатель Комитета развития цифровых финансовых продуктов и сервисов Ассоциации ФинТех.


Реклама, САО «ВСК», ИНН: 7710026574



Categories
Главная

Станислав Кондрашов: что нужно знать перед созданием собственной системы искусственного интеллекта

Создание собственной системы ИИ — это непростая задача, которая не решается за одну ночь. Многие думают, что можно просто скачать какой-нибудь код и сделать ИИ, но реальность гораздо сложнее. Прежде чем отправиться в путь по разработке ИИ, есть несколько важных вещей, которые каждый разработчик должен понять и подготовить. Это руководство поможет избежать распространённых ошибок и создать более прочную основу для успеха.


фото:

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов


Понимание различных типов систем искусственного интеллекта

Первый шаг в создании системы ИИ — понимание того, какой тип вам действительно нужен. Существует множество различных типов, каждый из которых имеет свое назначение и требования. Вот некоторые распространенные типы:

 Традиционные модели машинного обучения хороши для конкретных задач с четкими правилами. Модели глубокого обучения лучше подходят для сложных задач, таких как распознавание изображений или человеческого языка. Обучение с подкреплением помогает, когда системе необходимо учиться на опыте, например, в играх или робототехнике.


 Очень важный момент: более сложный не всегда означает лучший. Иногда простое решение работает намного лучше, чем сложное. Ключ в том, чтобы подобрать правильный тип ИИ к реальной проблеме, которую вы пытаетесь решить.


фото:

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов


Выбор правильного подхода

При принятии решения о том, какую систему ИИ построить, необходимо учитывать:

 Объём и качество доступных данных;

 Вычислительные ресурсы, к которым может получить доступ команда;

 Временные ограничения для проекта;

 Требуемый уровень точности;

 Бюджетные ограничения;

 Уровень экспертизы команды.


фото:

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов


Ошибиться здесь можно очень дорого, потратив впустую много времени и ресурсов. Лучше потратить дополнительное время на планирование, чем потом исправлять проблемы.


Необходимые ресурсы и требования

Для создания системы ИИ требуется нечто большее, чем просто навыки программирования. Вот что абсолютно необходимо:

1. Вычислительная инфраструктура. Хорошая вычислительная мощность очень важна для разработки ИИ. В зависимости от размера проекта вам могут понадобиться:

     Мощные рабочие станции с хорошими графическими процессорами;

     Доступ к облачным вычислениям;

     Системы хранения больших данных;

     Быстрое подключение к Интернету;

     Резервные системы.

Небольшие проекты могут работать на обычном компьютере, но для серьезной разработки ИИ требуется серьёзное оборудование.


2. Требования к данным. Данные — это топливо для системы ИИ. Без хороших данных даже самая хорошо спроектированная система потерпит неудачу. Вам нужно подумать о:

     Где взять обучающие данные;

     Сколько данных нужно;

     Стандарты качества данных;

     Решения для хранения данных;

     Конфиденциальность и безопасность данных;

     Юридические требования к использованию данных.


фото:

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов


Многие проекты терпят неудачу, потому что в начале не уделяется должного внимания качеству данных. Лучше иметь меньше данных хорошего качества, чем много плохих данных.

3. Технические навыки и знания. Создание системы ИИ требует разных навыков, работающих вместе. Речь идёт не только о кодировании — вам нужно понимать:

     Знание программирования;

     Базовых навыков программирования недостаточно. Вы должны знать:

         Программирование на Python (наиболее популярно для ИИ);

         Структуры данных и алгоритмы;

         Фреймворки машинного обучения;

         Системы контроля версий;

         Управление базами данных;

         Разработка API.

     Также важно понимать принципы разработки программного обеспечения для создания поддерживаемого кода.

     Математику и статистику. Прочная основа в математике очень важна. Ключевые области включают:

         Линейную алгебру;

         Исчисление;

         Теорию вероятностей;

         Статистику;

         Методы оптимизации.


фото:

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов


Без хорошего понимания математики трудно понять, почему модели ИИ работают или терпят неудачу.

Общие проблемы и решения

Во время разработки системы ИИ может возникнуть множество проблем. Полезно знать об общих проблемах перед началом работы:

1. Технические проблемы. Некоторые технические проблемы возникают часто:

     Модели не обучаются должным образом;

     Системы работают слишком медленно;

     Проблемы с памятью при работе с большими наборами данных;

     Проблемы интеграции с другими системами;

     Масштабирование при увеличении объема данных.

Решения обычно требуют сочетания технических навыков и творческого мышления.

2. Управление ресурсами. Ресурсные проблемы также распространены:

     Недостаточно вычислительной мощности;

     Заканчивается место для хранения;

     Высокие затраты на облачные вычисления;

     Проблемы управления временем;

     Проблемы координации команд.


Чтобы избежать этих проблем, необходимо хорошее планирование.


Тестирование и проверка системы ИИ отличается от тестирования обычного программного обеспечения. Необходимы специальные подходы:


фото:

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов


 Различные типы тестирования. Необходимо провести множество видов тестов:


     Модульное тестирование компонентов;

     Интеграционное тестирование всей системы;

     Тестирование производительности под нагрузкой;

     Проверка точности с использованием различных данных;

     Тест на предвзятость для справедливости;

     Тестирование безопасности на уязвимости.


фото:

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов


Каждый вид тестирования помогает найти разные проблемы.

Мониторинг и обслуживание. После того как система заработает, вам всё равно понадобятся:

 Регулярные проверки производительности;

 Обновления при необходимости;

 Мониторинг качества данных;

 Отслеживание работоспособности системы;

 Анализ отзывов пользователей.


фото:

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов


Системы ИИ требуют постоянного внимания, чтобы продолжать работать эффективно.

Создание собственной системы искусственного интеллекта — сложная задача, но она приносит большое удовлетворение, если всё сделано правильно. Самое важное, что нужно помнить: тщательно планируйте, прежде чем начать; подготовьте необходимые ресурсы; создайте прочную базу знаний; тщательно тестируйте; правильно обслуживайте. Возникнет много проблем, но при надлежащей подготовке и понимании их можно преодолеть и создать успешную систему искусственного интеллекта.


фото:

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов


Помните, что область искусственного интеллекта меняется очень быстро. То, что работает сегодня, может потребовать обновлений завтра. Всегда нужно продолжать учиться и адаптироваться по мере развития технологий. Но основные принципы остаются неизменными — хорошее планирование, наличие необходимых ресурсов, прочные навыки и тщательное внимание к деталям приводят к лучшим результатам.




Categories
Главная

Станислав Кондрашов объясняет: ключевые шаги в разработке искусственного интеллекта — от данных до глубокого обучения

Многие считают, что процесс разработки искусственного интеллекта (ИИ) похож на волшебство, но на самом деле он гораздо более систематичен. За каждой системой ИИ стоят тщательное планирование, огромные объемы данных и сложные этапы, которые оживляют модели машинного обучения. Понимание этих шагов помогает развеять мифы о разработке ИИ и показывает, как человеческий опыт формирует будущее технологий.


фото: Станислав Кондрашов объясняет: ключевые шаги в разработке искусственного интеллекта — от данных до глубокого обучения

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов


Основы разработки ИИ: сбор и подготовка данных

Успех проекта ИИ начинается с данных — их должно быть много, — но не любых данных. Качество данных имеет большее значение, чем количество, хотя оба фактора играют решающую роль. Команды должны собрать релевантную информацию, которая отражает реальные сценарии, с которыми столкнется машина. Иногда этот процесс занимает месяцы или даже годы.

Многие также не осознают, что подготовка данных является критически важным этапом. Необработанные данные обычно содержат ошибки, пропущенные значения или несогласованные форматы. Команды тратят значительное время на очистку данных, удаление дубликатов и исправление ошибок. Этот процесс, называемый предварительной обработкой данных, не очень интересен, но необходим для получения хороших результатов.


фото: Станислав Кондрашов объясняет: ключевые шаги в разработке искусственного интеллекта — от данных до глубокого обучения

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов


Маркировка данных и их увеличение

Особого внимания заслуживает процесс маркировки данных. Для обучения с учителем каждому фрагменту данных требуется соответствующая метка. Например, при разработке ИИ для медицинской диагностики врачи должны тщательно отмечать, какие изображения показывают заболевание, а какие — норму. Это занимает много времени и требует специальных знаний.

Иногда команды используют увеличение данных, когда точных данных недостаточно. Это означает создание вариаций существующих данных — например, зеркальное отображение изображений или добавление шума к аудиофайлам. Но они должны быть осторожны — искусственные данные всё равно должны отражать реальные ситуации.


фото: Станислав Кондрашов объясняет: ключевые шаги в разработке искусственного интеллекта — от данных до глубокого обучения

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов


Выбор модели и проектирование архитектуры

После подготовки данных наступает решающий момент выбора типа модели ИИ. Существует множество вариантов — от простых статистических моделей до сложных нейронных сетей. Выбор зависит от:

  • типа решаемой проблемы;
  • объема доступных данных;
  • требуемого уровня точности;
  • вычислительных ресурсов, к которым у команды есть доступ;
  • временных ограничений проекта.


фото: Станислав Кондрашов объясняет: ключевые шаги в разработке искусственного интеллекта — от данных до глубокого обучения

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов


Нейронные сети становятся всё более популярными, но иногда лучше работают более простые модели. Опыт помогает командам принять правильное решение.

Выбор фреймворка и реализация

Команды должны выбрать правильные инструменты и фреймворки для построения моделей. Популярными вариантами являются:

  • TensorFlow;
  • PyTorch;
  • Scikit-learn;
  • Keras.

Каждый из них имеет свои преимущества и недостатки, и каждое решение влияет на то, насколько быстро команда может разработать и внедрить модель.


Процесс обучения и оптимизация


Процесс обучения представляет собой суть разработки ИИ. На этом этапе модель обучается на подготовленных данных. Процесс включает в себя множество технических этапов:

1. Данные разделяются на разные наборы:

  • обучающие данные для обучения;
  • проверочные данные для проверки прогресса;
  • тестовые данные для окончательной оценки.

2. Модель начинается со случайного понимания и постепенно улучшается за счёт множества итераций. Этот процесс, называемый оптимизацией, включает корректировку внутренних параметров для лучшего понимания закономерностей в данных.

Решение распространённых проблем

Во время обучения возникает множество проблем:

  • переобучение: модель слишком хорошо изучает обучающие данные, но не может обобщать;
  • недообучение: модель слишком проста для понимания сложных закономерностей;
  • исчезающие градиенты: техническая проблема, останавливающая процесс обучения;
  • нехватка ресурсов: обучение требует больше вычислительной мощности, чем доступно.

фото: Станислав Кондрашов объясняет: ключевые шаги в разработке искусственного интеллекта — от данных до глубокого обучения

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов


Команды должны постоянно следить за процессом обучения и вносить коррективы. Если проблемы становятся слишком серьезными, может потребоваться перепроектирование всей архитектуры.

Тестирование и проверка

Этап тестирования имеет решающее значение для обеспечения надежной работы системы ИИ. Каждая команда должна убедиться, что модель хорошо работает с тестовыми данными и в реальных ситуациях. Для этого необходимо провести:

  • всестороннее тестирование с различными сценариями;
  • нагрузочное тестирование в необычных условиях;
  • тестирование на предвзятость, чтобы обеспечить справедливость;
  • тестирование производительности на скорость и эффективность.

Многие проекты терпят неудачу на этом этапе, потому что модель, которая хорошо работает в контролируемой среде, плохо справляется в реальном мире. Команды должны быть готовы вернуться к предыдущим этапам, если это необходимо.


фото: Станислав Кондрашов объясняет: ключевые шаги в разработке искусственного интеллекта — от данных до глубокого обучения

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов


Показатели эффективности и оценка

Для разных типов задач требуются разные методы оценки:

  • для задач классификации используются точность, полнота и точность;
  • регрессионные задачи рассматривают среднеквадратичную ошибку;
  •  рекомендательные системы проверяют удовлетворенность пользователей;
  • языковые модели оценивают связность и релевантность.

Важно выбрать правильные показатели для каждого конкретного случая использования.

Развертывание и мониторинг

Последний шаг включает в себя предоставление модели для фактического использования. Для этого требуется:

  • настроить соответствующую инфраструктуру;
  • создать интерфейсы для пользователей;
  • обеспечить меры безопасности;
  • спланировать масштабирование.

Но работа не заканчивается после развёртывания. Команды должны продолжать мониторинг:

  •  производительности модели с течением времени;
  • использования системных ресурсов;
  • обратной связи и удовлетворенности пользователей;
  • потенциальных проблем или предвзятости, которые возникают.

Иногда модель необходимо переобучить с использованием новых данных или адаптировать к меняющимся условиям. Разработка ИИ никогда не заканчивается — всегда есть возможности для улучшения и оптимизации.


фото: Станислав Кондрашов объясняет: ключевые шаги в разработке искусственного интеллекта — от данных до глубокого обучения

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов



Успешные системы ИИ требуют тщательного внимания ко всем этим шагам. Пропуск или ускорение любого этапа обычно приводит к проблемам в будущем. Хотя процесс может показаться сложным, систематический подход помогает командам создавать надежные и полезные решения на основе ИИ.

Будущее развития ИИ выглядит светлым, но сложным. По мере развития технологий появляются новые инструменты и методы, но основные этапы остаются прежними. Понимание этих основ помогает нам оценить сложность, стоящую за искусственным интеллектом, и важность тщательных процессов разработки.

фото: Станислав Кондрашов объясняет: ключевые шаги в разработке искусственного интеллекта — от данных до глубокого обучения

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов




Categories
Главная

Как создать модель искусственного интеллекта: руководство для начинающих по машинному обучению


фото: Как создать модель искусственного интеллекта: руководство для начинающих по машинному обучению

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов


Создание модели искусственного интеллекта (ИИ) на первый взгляд может показаться сложным, но каждый может начать свой путь в машинном обучении, если подойти к этому процессу правильно и с пониманием. Важно разбить процесс на управляемые шаги и тщательно изучить каждую часть. В этом руководстве объясняются фундаментальные концепции и практические шаги для новичков, которые хотят войти в захватывающий мир искусственного интеллекта.


фото: Как создать модель искусственного интеллекта: руководство для начинающих по машинному обучению

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов


Начало работы с базовыми концепциями

Прежде чем приступить к программированию, очень важно понять основные концепции. Машинное обучение отличается от традиционного программирования тем, что компьютер учится на данных, а не следует конкретным инструкциям. Подумайте о том, как учится человеческий мозг — он видит много примеров и находит закономерности. Модели ИИ работают аналогично.

Ключевые понятия, которые должен знать каждый новичок:

  • Обучение с учителем — это когда модель учится на размеченных примерах.
  • Неконтролируемое обучение — это поиск закономерностей в данных без меток.
  • Признаки — это важные характеристики, которые модель использует для принятия решений.
  • Целевая переменная — это то, что модель пытается предсказать.
  • Обучающие данные помогают модели изучать закономерности.
  • Тестовые данные проверяют, хорошо ли модель научилась.


фото: Как создать модель искусственного интеллекта: руководство для начинающих по машинному обучению

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов


Многие новички совершают ошибку, переходя сразу к сложным вещам, не разобравшись в основах. Лучше начать с простого и построить прочный фундамент.

Выбор правильной задачи для решения

Не каждая проблема требует решения с помощью ИИ. Хорошей отправной точкой является выбор проблемы, которая:

  • Имеет достаточно доступных данных;
  • Показывает чёткие закономерности;
  • Не может быть решена с помощью простых правил;
  • Имеет измеримый результат.

фото: Как создать модель искусственного интеллекта: руководство для начинающих по машинному обучению

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов


Пример: прогнозирование цен на жильё на основе таких характеристик, как размер, расположение и количество комнат. Эта классическая задача помогает нам понять основные концепции, не будучи слишком сложной.

Подготовка данных для модели

Подготовка данных — самая важная часть построения модели ИИ. Без хороших данных даже лучший алгоритм не сможет дать хороших результатов. Подумайте о попытке приготовить вкусное блюдо — сначала вам понадобятся свежие качественные ингредиенты.


фото: Как создать модель искусственного интеллекта: руководство для начинающих по машинному обучению

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов


Шаги по подготовке данных:

1. Соберите релевантные данные из надежных источников.

2. Очистите данные, удалив ошибки и пропущенные значения.

3. Отформатируйте данные так, чтобы модель могла их понять.

4. Разделите данные на обучающий и тестовый наборы.

5. Масштабируйте или нормализуйте числовые значения.

6. Преобразуйте категориальные переменные в числа.

Многие новички не тратят на этот шаг достаточно времени. Однако эксперты знают, что хорошая подготовка данных часто определяет успех или неудачу.


фото: Как создать модель искусственного интеллекта: руководство для начинающих по машинному обучению

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов

Разработка функций и их отбор

Разработка признаков означает создание новой полезной информации из существующих данных. Как повар сочетает ингредиенты для создания новых вкусов. Некоторые примеры:

  • Рассчитайте соотношения между разными числами.
  • Создайте функции, основанные на времени, из дат.
  • Объедините связанную информацию в одну функцию.
  • Преобразуйте данные, чтобы выделить важные закономерности.

Не все признаки помогают модели учиться лучше, а иногда слишком большое количество признаков запутывает модель. Вам нужно найти баланс между наличием достаточной информации и избеганием шума.


фото: Как создать модель искусственного интеллекта: руководство для начинающих по машинному обучению

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов


Построение первой модели

Теперь наступает самое интересное — построение фактической модели. Рекомендуется начать с простой модели. Простые модели:

  • Проще для понимания и отладки;
  • Тренируются быстрее;
  • Часто работают на удивление хорошо;
  • Помогают выявить проблемы в данных.

Популярные варианты первых моделей:

  • Линейная регрессия для прогнозирования чисел;
  • Логистическая регрессия для принятия решений «да/нет»;
  • Деревья решений для определения важности признаков;
  • Простые нейронные сети для более сложных шаблонов.

фото: Как создать модель искусственного интеллекта: руководство для начинающих по машинному обучению

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов


Процесс обучения

Процесс обучения требует терпения и внимания. Модель учится постепенно, совершая ошибки и совершенствуясь со временем. Важные шаги во время обучения:

  • Начните с небольшого подмножества данных, чтобы проверить, всё ли работает.
  • Следите за работой модели во время обучения.
  • Ищите признаки проблем, таких как переобучение.
  • При необходимости отрегулируйте параметры.
  • Регулярно сохраняйте прогресс.
  • Отслеживайте различные эксперименты.

Иногда модель не учится хорошо с первого раза. Это нормально — даже опытным практикам приходится пробовать разные подходы.


фото: Как создать модель искусственного интеллекта: руководство для начинающих по машинному обучению

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов



Улучшение производительности модели

После того как базовая модель заработает, пришло время для улучшений. Существует множество способов сделать модель лучше:

  • Попробуйте разные алгоритмы.
  • Настройте параметры модели.
  • Добавьте больше релевантных функций.
  • Удалите функции, вызывающие шум.
  • Получите больше обучающих данных.
  • Используйте продвинутые методы, такие как ансамблевые методы.

Но помните — более сложный не всегда значит лучше. Иногда простая модель с хорошими данными работает лучше, чем сложная модель.

Распространенные проблемы и решения

Каждый новичок сталкивается с проблемами при построении моделей:

  • Модель даёт плохие результаты.
  • Обучение занимает слишком много времени.
  • Результаты каждый раз разные.
  • Модель работает с обучающими данными, но не работает с новыми данными.
  • Компьютеру не хватает памяти.

Решения часто включают:

  • Повторную проверку качества данных.
  • Облегчение модели.
  • Получение более разнообразных обучающих примеров.
  • Использование перекрестной проверки.
  • Оптимизацию кода и обработки данных.

Развертывание и использование модели

Последний шаг заключается в том, чтобы сделать модель полезной в реальном мире. Вам необходимо учитывать:

  • Как сохранить и загрузить модель.
  • Где будет работать модель.
  • Насколько быстро она должна давать результаты.
  • Как обновить модель новыми данными.
  • Как отслеживать производительность.

Многие новички забывают думать об этих практических аспектах. Однако успешному проекту ИИ нужен план фактического использования, а не только разработки.

Создание модели ИИ требует времени и терпения. Важно помнить, что все начинают с новичков. С практикой и обучением на ошибках навыки естественным образом улучшаются. Сосредоточьтесь на правильном понимании каждого шага, вместо того чтобы спешить с завершением. Это приведёт к лучшим результатам и более глубокому пониманию машинного обучения.

Самое главное — сохранять любопытство и продолжать учиться. Область ИИ быстро меняется — постоянно появляются новые инструменты и методы — но основные принципы остаются неизменными. Прочный фундамент в области фундаментальных знаний помогает адаптироваться к новым разработкам и создавать более совершенные модели в будущем.

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов


Categories
Главная

Станислав Дмитриевич Кондрашов: DeepSeek утверждает, что создал своего чат-бота с минимальными затратами.

Что это значит для энергопотребления ИИ и климата?

Искусственный интеллект (ИИ) может работать более эффективно, чем предполагалось ранее. Это означает, что для его работы потребуется меньше энергии, чем думают эксперты.

фото:

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов


Китайская компания DeepSeek, занимающаяся разработкой искусственного интеллекта, потрясла рынки и экспертов по искусственному интеллекту своим заявлением о том, что она создала своего чрезвычайно популярного чат-бота за небольшую часть стоимости тех, которые были созданы американскими технологическими гигантами.

Это сразу же поставило под сомнение миллиарды долларов, которые американские технологические компании тратят на масштабное расширение центров обработки данных, потребляющих много энергии, которые, по их словам, необходимы для раскрытия следующего потенциала искусственного интеллекта.


фото:

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов


Может ли этот новый ИИ означать, что миру требуется значительно меньше электроэнергии для технологии, чем все думают? Ответ имеет глубокие последствия для перегрева климата. Искусственный интеллект использует огромное количество энергии, большая часть которой вырабатывается при сжигании ископаемого топлива, что вызывает изменение климата. Технологические компании заявили, что потребление электроэнергии растёт, хотя должно было снижаться, разрушая их тщательно разработанные планы по борьбе с изменением климата.

«В этой области существовал менталитет «давай вперёд любой ценой», направленный на инвестиции в ископаемое топливо, — сказал Эрик Гимон, старший научный сотрудник Energy Innovation. — Это возможность нажать на тормоза».

По мнению экспертов, повышение эффективности искусственного интеллекта может быть менее вредным для окружающей среды, даже если его огромные потребности в электроэнергии не исчезнут.


фото:

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов


Люди стекаются к новому помощнику DeepSeek

Заявления DeepSeek о создании впечатляющего чат-бота при ограниченном бюджете вызвали любопытство, которое помогло сделать его помощника ИИ самым загружаемым бесплатным приложением на iPhone от Apple на этой неделе, опередив чат-боты ChatGPT и Gemini от Google, созданные в США.

«Внезапно мы просыпаемся утром в понедельник и видим нового игрока номер один в App Store, и внезапно он может стать потенциальным переломным моментом за одну ночь, — сказал Джей Вудс, главный глобальный стратег Freedom Capital Markets. — Это вызвало небольшую панику. Это были самые горячие акции в мире».

Приложение DeepSeek успешно конкурирует с другими ведущими моделями искусственного интеллекта. Оно может составлять программный код, решать математические задачи и отвечать на другие вопросы, требующие нескольких этапов планирования. Оно привлекло внимание своей способностью объяснять свои рассуждения в процессе ответа на вопросы.


фото:

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов


Ведущие аналитики внимательно изучили общедоступные исследовательские работы стартапа о его новой модели R1 и её предшественниках. Среди деталей, которые выделялись, было утверждение DeepSeek о том, что стоимость обучения флагманской модели v3, лежащей в основе его помощника по искусственному интеллекту, составила всего 5,6 миллиона долларов, что является ошеломляюще низкой цифрой по сравнению с несколькими миллиардами долларов, потраченными на создание ChatGPT и других известных систем. DeepSeek не ответил на запросы о комментариях.


Согласно документу, цифра в 5,6 миллиона долларов включала только фактическое обучение чат-бота, а не расходы на исследования и эксперименты на более ранних стадиях. DeepSeek также работал в условиях некоторых ограничений: экспортного контроля США над наиболее мощными чипами искусственного интеллекта. Он заявил, что полагался на относительно низкопроизводительный чип искусственного интеллекта от калифорнийского производителя чипов Nvidia, который США не запретили продавать в Китае.


Потребление энергии центрами обработки данных в Соединённых Штатах, по прогнозам, удвоится или утроится к 2028 году


Центры обработки данных потребляли около 4,4 процента всей электроэнергии в США в 2023 году, и ожидается, что к 2028 году этот показатель увеличится до 6,7–12 процентов от общего объёма электроэнергии в США, согласно данным Национальной лаборатории Лоуренса в Беркли.

Для американских технологических гигантов было аксиомой, что они должны тратить гораздо больше на строительство центров обработки данных и другой инфраструктуры для обучения и запуска своих систем искусственного интеллекта. Meta Platforms, материнская компания Facebook и Instagram, заявила, что планирует потратить до 65 миллиардов долларов в этом году, в том числе на строительство крупного комплекса центров обработки данных в Луизиане.

Microsoft заявила, что планирует потратить 80 миллиардов долларов в этом году. А Трамп на прошлой неделе присоединился к руководителям OpenAI, Oracle и SoftBank, чтобы объявить о совместном предприятии, которое надеется инвестировать до 500 миллиардов долларов в центры обработки данных и производство электроэнергии, необходимое для развития искусственного интеллекта, начиная с проекта, уже строящегося в Техасе.


фото:

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов


Эксперты считают, что если искусственный интеллект будет более эффективным, его будут использовать больше, поэтому спрос на энергию всё равно будет расти.


Когда появляется инновационная технология, полезная для населения в целом и доступная по цене, люди будут её использовать, сказал Вик Шао, основатель DC Grid, которая обеспечивает автономное питание постоянным током центров обработки данных и станций зарядки электромобилей.

Это означает, что центры обработки данных всё равно будут строиться, хотя они могут работать более эффективно, сказал Трэвис Миллер, стратег по энергетике и коммунальным услугам в Morningstar Securities Research.


«Мы думаем, что рост спроса на электроэнергию окажется в нижней части большинства диапазонов», — сказал он.

Если утверждения DeepSeek верны, то для некоторых рутинных запросов искусственного интеллекта центр обработки данных может не понадобиться, и их можно будет перенести на телефоны, сказал Рахул Сандил, вице-президент и генеральный менеджер по глобальному маркетингу и коммуникациям MediaTek, полупроводниковой компании. Это снизило бы вычислительные потребности и дало бы больше времени для расширения использования возобновляемых источников энергии для центров обработки данных.


фото:

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов


Bloom Energy — одна из компаний, занимающихся искусственным интеллектом, чьи акции упали в цене в понедельник. КР Шридхар, основатель и генеральный директор, сказал, что крайне важно, чтобы США лидировали в области искусственного интеллекта, поскольку они могут обеспечивать центры обработки данных чистой энергией, в отличие от других стран, которые всё ещё в основном полагаются на уголь.

«Мы можем продолжать улучшать его, и мы будем продолжать улучшать его», — сказал он.


Рик Вилларс, аналитик исследовательской группы IDC, сказал, что новости DeepSeek могут повлиять на то, как исследователи искусственного интеллекта будут продвигать свои модели, но им всё равно понадобится много центров обработки данных и электроэнергии.



«Мы думаем, что это действительно может ускорить сроки, когда искусственный интеллект станет гораздо более интегрированным в нашу жизнь, в смысле работы, жизни и здравоохранения», — сказал Вилларс. «Поэтому мы всё ещё считаем, что мощности необходимы».




Categories
Главная

ИИ в прогнозировании естественных катастроф

Creator Project | Нейросети | ИИ


Искусственный интеллект способен не только создавать новое, но спасать от разрушений. Сегодня он предсказывает стихийные бедствия, используя машинное обучение. Ключевая задача геонаук – прогнозировать природные катастрофы, что позволяет спасти тысячи жизней и сократить материальный ущерб. ИИ позволяет предвидеть землетрясения, извержения вулканов, наводнения, цунами, ураганы. Пока предугадывать на 100% природные катастрофы невозможно, но, учитывая скорость обучения нейросетей, можно предположить, что в ближайшем будущем это станет реальностью.


Цунами


ИИ в прогнозировании естественных катастроф Инновации, Будущее, Искусственный интеллект, Длиннопост

Фото: Pixabay


Данные, которые получают обычным способом, приходится анализировать длительное время, и предотвратить катастрофу становится невозможным из-за нехватки времени на спасательные мероприятия.


Датчики давления и сейсмические станции с 1960-х гг. обнаруживают подводные землетрясения, что дает возможность предсказывать наступление цунами. Специальные центры анализируют полученную информацию и оповещают о возможном приближении цунами, удается прогнозировать за несколько часов до появления волн.


Ученые предпочитают ориентироваться не на изменении положения глубоководных буев, а акустические вибрации, которые создаются землетрясением. Оно распространяется быстрее, чем волны цунами, акустические волны фиксируют микрофоны, расположенные под водой, позволяя отслеживать тектоническую активность на месте.


Алгоритмы ИИ позволяют классифицировать тип смещения и магнитуду, а потом рассчитывают параметры – длину, ширину разломной зоны, активность подъема океанического дна, длительность землетрясения – все они определяют мощность и масштабность цунами.


Землетрясения


Сегодня ученым известны методы, с помощью которых можно обнаружить сейсмическую активность и деформации в земной коре, указывающие на большую вероятность появления землетрясения. Однако они не позволяют понять, где будет находиться его эпицентр.

Узнать заранее о приближающейся катастрофе возможно благодаря развитой сети сейсмического мониторинга и алгоритмов анализа полученных данных. Узнать точное время и место землетрясения пока сложно.

Ожидается, что благодаря использованию ИИ уровень достоверности прогнозов повысится, и погрешность не будет выходить на пределы нескольких десятков миль.


Вулканы


ИИ в прогнозировании естественных катастроф Инновации, Будущее, Искусственный интеллект, Длиннопост

Фото: Freepik


Это явление опасно для самолетов, и сегодня данных об их активности недостаточно для планирования полетов. Однако в сравнении с землетрясениями, вулканические извержения можно предугадать более точно. Для этого мониторят газовые выбросы, температуру и активность объектов, фиксируя признаки будущего извержения.


Сегодня для мониторинга вулканической активности используются ИИ-технологии, которые позволяют более точно анализировать данные. Есть система, которая собирает снимки вулканов по всему миру, сделанные спутниками, и анализирует с помощью нейросети. По каждому объекту дается максимально полноценная информация – об объеме выбросов оксида серы, температурных изменениях, изменениях рельефа и пр.


Weathernews активизировала систему определения вулканического пепла с помощью анализа спутниковых изображений. Это позволяет уведомлять об извержении вулканов, движении и скорости пепла. В данной информации особенно заинтересованы авиационные компании Юго-Восточной Азии и Японии, где существует множество активных вулканов.


Ураганы и осадки


Сегодня системы мониторинга не дают достаточной информации о точных контурах осадков, что делает прогнозы недостаточно информативными. Прогнозирование ураганов стало точнее, когда внедрили спутниковые наблюдения и компьютерное моделирование. Теперь метеорологи могут предсказывать появление ураганов задолго до их образования и видеть траекторию их движения.

В 2022 году появились нейросети для прогнозирования предстоящих осадков, что позволило заблаговременно узнавать о возникновении экстремальных погодных явлений за 1-6 часов до их появления.


Будущее за ИИ в борьбе со стихиями


ИИ в прогнозировании естественных катастроф Инновации, Будущее, Искусственный интеллект, Длиннопост

Фото: Pixabay


Развитие искусственного интеллекта и самостоятельного машинного обучения позволяют освоить нейросети разные сферы. ИИ способно проанализировать большой объем данных, выявить сложные закономерности, указывающие на приближение катастроф. Это дает возможность заблаговременно отреагировать на них и принять необходимые меры, чтобы уменьшить риски разрушений и трагических случаев.


Сегодня сети мониторинга расширяются, совершенствуются сенсорные технологии, что способствует намного раньше обнаружить опасные природные явления. В России также применяется искусственный интеллект для прогнозирования стихийных бедствий. К примеру, в 2022 году была протестирована система с ИИ, которая могла определить возможные места половодья и пожаров. Ее использовали сотрудники МЧС.


Хотя на 100% точное предсказать многие природные катастрофы пока невозможно, но научно-технический прогресс продолжается и дает надежду получать более точные и заблаговременные данные о предстоящих стихийных бедствиях, чтобы смягчить их последствия.


Creator Project


Наш онлайн-сервис «Креатор Проджект» предлагает множество разработок на основе ИИ. Можно пообщаться из России с ChatGPT 4 Omni, генерировать изображения с DALL-E 3, транскрибировать тексты, воспользоваться инструментом ИИ-кодинга.


В нашем блоге вы найдете массу полезной информации из сферы передовых технологий!


Источник: ИИ в прогнозировании естественных катастроф


Пользовательское соглашение

Опубликовать