История роботов начинается задолго до XX века. Две сотни лет назад появились автоматоны, способные писать тексты, рисовать и пускать стрелы, а в начале нашей эры встречаются упоминания о различных механизмах, которых можно было бы назвать роботами. Они изображали людей и животных, выполняли различные действия – например, наливали вино или заходили в комнату короля. 

В этой статье поговорим об истории человекоподобных роботов и о том, к чему она нас привела. При этом специально не затрагиваем такие темы, как специализированные роботы для спасения людей в чрезвычайных ситуациях, автомобили с автопилотом, роботов-собак и летательные аппараты. 

Какие моменты в истории создания роботов вам кажутся наиболее важными? И какими вы видите роботов будущего? Появятся ли антропоморфные машины на наших кухнях в ближайшее время? Пишите в комментариях! 

Можно ли было представить до 2007 года, каким будет телефон будущего? А до 1990-х годов – как будут выглядеть ноутбуки в 2023? Если следить за тенденциями в ИКТ, в общении между людьми, за разработками учёных, и читать научно-фантастические произведения, смотреть фильмы о будущем – то да, представить будущее возможно.

В этой статье (и главное – в комментариях!) предлагаем поговорить о прошлом и о будущем, каким оно может стать. Обсудим водяные компьютеры и ДНК-компьютеры, органоиды из клеток мозга вместо искусственного интеллекта и будущее гибких дисплеев и аккумуляторов, а также возможности привнести запахи в использование гаджетов. 

Готовы ли мы к такому будущему? Или большая часть таких идей ограничивается фантазиями и прототипами, которые никогда не выйдут в серию? Давайте разберемся вместе.

Данные об ИТ-инфраструктуре компании нужны всем ― от ИТ-директора до линейного специалиста технической поддержки. Отсутствие данных о состоянии инфраструктуры «здесь и сейчас» приводит к миллионным издержкам, поломке бизнес-процессов и серьезным ошибкам.

В статье разберём:

• кратко ― из чего состоит ИТ-инфраструктура компании;

• зачем сбор данных нужен разным ИТ-специалистам ― директору, инженерам, системным администраторам и технической поддержке; 

• какие проблемы вызывает отсутствие данных.

Одно из важнейших направлений для организаций – обеспечение физической безопасности сотрудников на производстве и предотвращение несчастных случаев. Для этого применяются различные методы, такие как обучение сотрудников по вопросам техники безопасности, использование видеоаналитики и анализа данных с датчиков для отслеживания аварийных ситуаций, а также применение носимых устройств.

Мы кратко окунёмся в историю носимых гаджетов, включая часы и экзоскелеты, и обсудим возможности таких средств индивидуальной защиты, как умные каски, рассмотрим примеры их внедрения и результаты.

Закупать серверы или использовать «облако»? Какие риски есть в каждом из этих подходов? Как помирить тех, кто платит по счетам в компании и тех, кто может запустить дорогой ИИ-сервис на десять минут, забыть про него и обеспечить к концу месяца непредвиденные расходы организации? 

Облако даёт компаниям гибкость и мощность, но может легко выйти из-под контроля. Как приручить этого опасного зверя? 

В статье разберём:

• Как взять облако под контроль и сделать расходы предсказуемыми.

• Как FinOps помогает оптимизировать использование облачных сервисов.

• Как избежать типичных ошибок и рисков при внедрении этой практики.

Компьютерная гонка между СССР и США развернулась в 1950-1970-е годы. Советские учёные и изобретатели работали над идеями сети, связывающей компьютеры на предприятиях и повышающей эффективность плановой экономики, старались создать миниатюрные ЭВМ – и одна из первых персоналок «появилась» именно в этой стране, после чего на выставке в Великобритании экземпляр приобрела IBM.

Какие перспективы видели в СССР в плане использования компьютеров в разных отраслях? Как электронные вычислительные машины показывали в журналах для молодёжи и мультфильмах? Каким могло быть будущее компьютеров? 

Разработчиков искусственного интеллекта (ИИ) призвали приостановить обучение мощных систем, базирующихся на машинном обучении. Эксперты из крупных компаний считают, что необходим перерыв в исследованиях, чтобы избежать рисков. Кто-то считает, что огромные объёмы созданной ИИ информации не позволят людям отличать правду от лжи. 

Выработка принципов и стандартов, которые помогут обеспечить безопасность и этичность использования ИИ, чрезвычайно важна для дальнейшего развития этих технологий.

В статье рассмотрим некоторые этические аспекты ИИ.

Параллельный импорт и приобретение серверов у иностранных компаний, которые остались на российском рынке, несут с собой ряд рисков. Они касаются работы службы поддержки, замены компонентов, технического обслуживания. А мы помогаем компаниям перейти с зарубежного оборудования и программного обеспечения на российские решения, чтобы свести подобные риски к минимуму. 

В этой статье мы расскажем о том, как происходит разработка новых серверов, которые мы собираем в наукограде Фрязино, какие обновления мы вносим по просьбам наших клиентов и как клиенты и партнёры (например, «К2Тех») тестируют серверы.

ИТ-отделам компаний приходится выбирать оптимальную ИТ-архитектуру при развёртывании системы управления ИТ-инфраструктурой. Но какой из трех основных видов – клиент-серверная, хаб-архитектура или пиринговая сеть – является идеальным решением? 

Для ИТ-специалистов важно поддерживать актуальность данных и оперативно решать поступающие в хелпдеск запросы, выполнять SLA. Для ИТ-директоров нужны достоверные данные для принятия правильных управленческих решений, распределения бюджета на оборудование и ПО. 

В статье рассмотрим достоинства и недостатки каждого из типов архитектур и объясним, почему конвергентная ИТ-архитектура станет лучшим выбором.

Сегодня искусственный интеллект активно задействуют в промышленности, строительстве, ТЭК и других сферах. Усиливают потенциал данной технологии новые суперкомпьютеры, которые помогают обучать ИИ для выполнения соответствующих задач. 

Проекты ИИ получают поддержку со стороны государства. В 2021 году стартовал Федеральный проект «Искусственный интеллект», в рамках которого в ИИ будет вложено 24,6 млрд ₽ в течении 5 лет. Уже было профинансировано создание 6 новых научно-исследовательских центров в ведущих университетах и НИИ.

Возникает необходимость не только в оценке эффективности технологий, но и в обосновании их экономической выгоды. В этой статье я рассмотрю тенденции развития ИИ в России, также его возможное будущее и расскажу, как мы применяем искусственный интеллект в работе с данными.