-
Ученые российской ИИ-компании Smart Engines представили и запатентовали в США принципиально новую модель нейросетей — биполярные морфологические сети. Они позволят создать ускоритель для нейросетевых моделей, который может обеспечить 30-40% улучшение аппаратных характеристик практически без снижения качества работы. БМ-сети способны вытеснить классические нейросети и значительно повлиять на развитие технологий ИИ в ближайшем будущем. Об этом «Газете.Ru» рассказали в Smart Engines.
-
Специалисты группы компаний РСК завершили плановую модернизацию суперкомпьютера «Сергей Годунов» в Институте математики имени С.Л. Соболева Сибирского отделения Российской академии наук (ИМ СО РАН). В итоге суммарная пиковая производительность этого вычислительного комплекса достигла 114,67 Терафлопс (триллионов операций в секунду) — из них 75,87 Тфлопс на центральных процессорах и 38,8 Тфлопс на графических ускорителях.
-
На заседании Белгородского научно-образовательного центра «Инновации в АПК» был представлен и одобрен проект «Комплексная интеллектуальная система управления и мониторинга технологических параметров на основных этапах вывода и выращивания птицы» компании ООО «Антрел-Автоматизация».
-
Ученые Северо-Кавказского горно-металлургического института разработали замещающий импортные аналоги вычислительный модуль. Об этом ТАСС сообщили в пресс-службе Министерства науки и высшего образования России.
«Ученые Северо-Кавказского горно-металлургического института разработали улучшенные версии стандартных алгоритмов и предложили метод модульного перебора, который сокращает количество вычислений полного перебора. Новый подход позволяет решать задачи быстрее и эффективнее», — сказал собеседник агентства.
Ученые вуза разработали усовершенствованные версии стандартных алгоритмов, которые не обновлялись и использовались с середины прошлого века. Также был предложен метод модульного перебора, который сокращает количество стандартных вычислений полного перебора. В рамках этой работы на сайте университета создали универсальный вычислительный модуль, который позволяет решать широкий спектр как прикладных, так и математических задач.
-
Команда инженеров ООО «АНТРЕЛ-Автоматизация» разработала и ввела в эксплуатацию автоматическую систему взвешивающих бункеров для кофе. Система дозации кофе предназначена для взвешивания и дозирования по рецептам кофейных зерен из бункера хранения в весовой бункер через задвижки до смешивания в миксере. Главная задача — управление процессом взвешивания и дозирования сыпучего продукта.
-
В начале 2023 года инженерами компании «АНТРЕЛ-Автоматизация» был реализован проект по автоматизации зерносушильного комплекса. Перед ними стояла задача разработать и внедрить автоматическую систему управления для устранения неполадок при транспортировке зерна в зерносушильном комплексе.
-
В октябре 2023 года для компании по производству кровельных гидроизоляционных материалов специалистами компании «АНТРЕЛ-Автоматизация» была разработана и поставлена система контроля положения точки натекания струи расплава. Система с использованием машинного зрения позволяет регулировать точку натекания базальта при производстве минеральной ваты.
-
Специалистами «Антрел-Автоматизация» была успешно разработан модуль контроля клеевой дорожки на гофрированном картоне.
Система контроля изделий из гофрокартона разработана на базе технологий машинного зрения, что позволяет добиться получения более точных результатов инспекции. Всего в систему включено несколько видов контроля картона: клеевая дорожка, высечка и зазоры.
На этапе контроля клеевой дорожки стояла задача разработки и внедрения алгоритма обучения для распознавания дефектов на поверхности изделия.
-
Ученые МФТИ, МГУ, МИСИС и ВНИИА имени Духова совместно с коллегами из Франции реализовали новый вид ячейки памяти. Проведенные эксперименты и теоретическая модель подтвердили, что джозефсоновский вихрь в переходе «сверхпроводник — нормальный металл — сверхпроводник» можно использовать как носитель информации. Принцип работы, заложенный в устройстве, позволит превзойти имеющиеся разработки по скорости и энергоэффективности.
-
43 тысячи серверов Сбербанка полностью перешли на собственную серверную операционную систему Platform V SberLinux, сообщила компания в своем годом отчёте. Отечественное Решение заменило американскую ОС Red Hat.
Решение уже находится в реестре Минцифры, сейчас в компании занимаются и переводом автоматизированных рабочих мест на Sber OS. Это собственная операционная система Сбербанка, созданная также на базе Linux.
Согласно информации из годового отчета, на данный момент более 88% ИТ-ландшафта банка находится в целевом состоянии касательно импортозамещения, завершен отказ от семи крупных вендоров.
-
Специалисты из компании «Антрел-Автоматизация» (г. Белгород) разработали интеллектуальную систему контроля качества тушек и сортировки цыплят-бройлеров. Решение основано на технологии машинного зрения и позволяет импортозаместить зарубежные решения Marel, STORK и Meyn.
-
Математики Южно-Уральского государственного университета (ЮУрГУ) разработали и протестировали первый в мире алгоритм для расчёта сложных фундаментов и прочности кораблей, который работает почти в реальном времени на обычном ноутбуке. Ранее на такие расчёты уходило несколько суток, но новая разработка значительно ускоряет процесс. Об этом сообщил доцент кафедры математического и компьютерного моделирования ЮУрГУ Андрей Ушаков.
-
Санкт-Петербургский университет представил мультимодальную систему контроля выполнения регламентов, которая может быть использована на промышленных предприятиях для обеспечения безопасности труда и контроля за выполнением работы сотрудников. В разработке объединили методы искусственного интеллекта, современные медицинские технологии, а также интернет вещей. Система создана Санкт-Петербургским государственным университетом совместно с Федеральным медико-биологическим агентством России и индустриальными партнерами: компаниями «Хилби», «Лартех» и «Биот».
-
Специалисты Самарского университета им. Королёва создали демонстрационный образец высокопроизводительного фотонного процессора в рамках научной программы Национального центра физики и математики (НЦФМ) при поддержке Госкорпорации «Росатом». Устройство работает на основе новой, фотонной компонентной базы, в которой информация передается частицами света (фотонами), а не электронами, как в привычных вычислителях. Специализированный процессор уже сегодня позволяет распознавать огромные массивы данных в объёмных видеопотоках.
-
Ученые российской ИИ-компании Smart Engines нашли способ повысить эффективность работы нейросетей. В основе метода лежит принципиально новая схема квантования, благодаря которой скорость работы повышается на 40%.
-
В России успешно проходит процесс импортозамещения в сфере онлайн-сервисов для совместной работы. Несколько компаний, которые являются владельцами интеллектуальной собственности: разработчики процессоров, беспилотных технологий и систем кибербезопасности — успешно внедрили в свои рабочие процессы сервис Эсборд, который был разработан выпускниками научных факультетов МГУ им. М.В. Ломоносова.
Уникальная функция сервиса — возможность настройки на собственных серверах компании, что значительно повышает информационную безопасность в компании и защищает от возможных утечек информации за рубеж.
-
Исследователи Центра искусственного интеллекта и факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ представили новый алгоритм обнаружения структурных изменений во временных рядах. Метод использует нейронную сеть для сравнения различных отрезков ряда, что позволяет быстрее выявлять изменения в его поведении.
-
В одной из лабораторий в Московской области специалист тестирует необычную разработку: он проводит рукой по пустой стене, и за ней тут же возникают красочные анимированные узоры. Точно так же удалось сыграть в шахматы, передвигая по поверхности виртуальные пешки. Эти необычные эффекты создаются с помощью устройства, способного превратить любую поверхность в сенсорный экран. Как работает такая система и где ее используют, рассказываем в нашем материале.
-
Советник гендиректора Росатома Руслан Юнусов дал интервью корреспонденту ТАСС. — Расскажите мне, готов ли 20-кубитный квантовый компьютер?
— В рамках дорожной карты по квантовым вычислениям мы разработали 20-кубитный квантовый компьютер. Мы его реализовали на ионной платформе. Также у нас есть 25-кубитный компьютер на атомной платформе. Но качество операций лучше на ионной платформе. Мы уже говорили про то, что со временем — и это время начинает наступать — гораздо важнее будет производительность компьютеров, а не количество кубитов. Чем дальше, тем сложнее будет сравнивать разные платформы. 100 атомов — это лучше, чем 30 ионов, нет? А ответ кроется в том, смотря какие 30 ионов у вас и смотря какие 100 атомов.
-
Платформа цифровой трансформации промышленности KAMAZ Digital завершила пилотный проект по внедрению системы компьютерного зрения для контроля качества нанесения лакокрасочных покрытий кузовных деталей на производстве автомобилей КАМАЗ.
В 2024 году система компьютерного зрения будет масштабирована на линии окраски № 2 прессово-рамного завода ПАО «КАМАЗ».
Добавить новость
можно всем, без премодерации, только регистрация