Еще поговорим о том, какими характеристиками должен обладать идеальный контроллер для завода, и как можно обеспечить его надежность, если речь идет об опасном производстве.
Пользователь
Интернет вещей в промышленности: как работают «умные» заводы?
Еще поговорим о том, какими характеристиками должен обладать идеальный контроллер для завода, и как можно обеспечить его надежность, если речь идет об опасном производстве.
Промышленный интернет вещей: рассказываем об успешных кейсах
Где работает IIoT?
Везде, где есть производство. Решения промышленного интернета вещей можно внедрять и в коровнике, и на заводе. Главная задача технологии — сделать сложные рабочие процессы эффективнее: исключить воровство, свести простои к минимуму, повысить безопасность или просто сэкономить электричество.
Как настроить сбор данных с датчиков IoT и SCADA для Data Governance
Другими словами, эксперт показал, как собрать данные с датчиков так, чтобы эти данные можно было использовать для отчётности, автоматически применять к ним критерии качества, и прочее. При этом воплотить в продуктивной среде процессы управления данными эксперт предложил с помощью решений платформы Informatica, а сбор данных с многочисленных устройств на периферии — с помощью платформы Tibbo AggreGate.
Если вы работаете в крупной промышленной компании, скорее всего вы уже сталкивались с похожими задачами. А если не сталкивались, очень скоро столкнётесь. Особенно актуально это для нефтегазовых компаний. В таких компаниях широко применяют датчики SCADA для мониторинга инфраструктуры добычи и транспортировки нефтепродуктов. При этом управлять собранными потоковыми данными (повышать их качество, проводить их интеграцию, перемещать их в различные системы) нужно очень быстро. На показания датчиков важно реагировать незамедлительно, в реальном времени. Если вовремя среагировать на уведомление об инциденте, можно избежать очень больших проблем.
Ниже я расскажу, как можно настроить сбор данных с датчиков с учётом Data Governance на примере Tibbo Aggregate Network Manager и платформы Informatica. Если хотите посмотреть видеозапись демонстрации на форуме INFADAY 2020, это можно сделать на сайте мероприятия.
5 подходов к разметке данных для проектов машинного обучения
Когда мы в конце прошлого года перерабатывали свой курс по Deep Learning, чтобы сделать его более наглядным и ориентированным на кейсы из реальной бизнес-практики, мы включили в него новый модуль по разметке данных на крауд-платформе "Яндекс.Толока".
Но так как краудсорсинг -- это не единственный способ разметки, мы подготовили для новых слушателей курса перевод статьи из блога Lionbridge с обзором основных подходов к разметке данных в Deep Learning.
Откуда и зачем приходят в Data Science?
57 отборных репозиториев для всех разработчиков Python
Безопасность предприятий: ключевые угрозы и средства защиты
Как получить новый сертификат инженера по машинному обучению от Google Cloud
Как металлургический комбинат с помощью RPA расширил возможности закупок
Магнитогорский металлургический комбинат входит в число крупнейших мировых производителей стали и занимает лидирующие позициии среди предприятий черной металлургии России.
На предприятии есть специальное подразделение, целью которого является внедрение инноваций и повышение эффективности бизнес-процессов с помощью технологии роботизированной автоматизации процессов RPA. Сегодня на ММК роботизированы различные процессы бухучета, снабжения, логистики и работы с кадрами.
Один из самых сложных реализованных в компании кейсов — роботизация оплаты поставок металлолома. Этот многошаговый сложный процесс, затрагивающий несколько подразделений внутри Группы ММК, сейчас успешно выполняют двадцать пять программных роботов.
Уязвимости IoT-систем на примере LoRaWAN
В данной статье мы рассмотрим уязвимости IoT систем и 3 сценария атаки на устройства данного типа.
Но для начала стоит разобраться в терминах: что такое IoT? Что плохого может произойти из-за атаки на IoT устройства? Почему кибербезопасность сейчас так важна?
Интернет вещей (англ. internet of things, IoT) — концепция сети передачи данных между физическими объектами («вещами»), оснащёнными встроенными средствами и технологиями для взаимодействия друг с другом или с внешней средой. ©Wikipedia
Описать интернет вещей можно как обыкновенные вещи, подключенные к сети. IoT системы объединяются в огромные сети, позволяющие управлять собой для удобства (умные дома), для отслеживания перемещений (камеры в городе), для сбора данных о пользователях (вышки сотовой связи).
Давайте разберемся с безопасностью. Почему IoT устройства не защищены по максимуму?
Как мы прокачали телеметрию крупного металлургического комбината
Привет, Хабр! Я Ольга Пешина, эксперт по развитию новых технологий. Когда нашему производству — огромной металлургической компании «Северсталь» — требуется поиск, проработка и внедрение инновационных идей или прорывных информационных технологий, обращаются к нам.
Наш свежий кейс — это решение для непростой задачи по сбору информации о состоянии металлургического оборудования. Это данные, без которых нельзя выстроить процесс мониторинга работы агрегатов, оперативно реагировать на проблемы, планировать ТО и загрузку производства… О том, как, что и почему мы выбрали, — под катом.
Цифровая индустрия: непрерывная оптимизация процессов
Цифровая индустрия 4.0 и IIoT (Industrial Internet of Things) — это больше, чем просто загадочные термины. Они обозначают темы, касающиеся нас всех – бизнеса, потребителей и коммуникаций в том числе. Сегодня на наших глазах уже происходят тектонические сдвиги, которые меняют привычный уклад вещей. Искусственный интеллект, роботизация, e-commerce, виртуальная реальность, 3D-печать, биотехнологии, кибербезопасность — все это части новой экономической реальности. Зарубежные партнеры Коммуникационного агентства 4D - Communication Consultants, подготовили материал для блога GlobalCom PR Network о том, как она повлияла на бизнес-процессы в компаниях, в том числе на их PR.
Самое главное о нейронных сетях. Лекция в Яндексе
Материал, рассказанный нашим коллегой Константином Лахманом, обобщает историю развития нейросетей, их основные особенности и принципиальные отличия от других моделей, применяемых в машинном обучении. Также речь пойдёт о конкретных примерах применения нейросетевых технологий и их ближайших перспективах. Лекция будет полезна тем, кому хочется систематизировать у себя в голове все самые важные современные знания о нейронных сетях.
Константин klakhman Лахман закончил МИФИ, работал исследователем в отделе нейронаук НИЦ «Курчатовский институт». В Яндексе занимается нейросетевыми технологиями, используемыми в компьютерном зрении.
Под катом — подробная расшифровка со слайдами.
Анализ данных в спорте: взаимодействие учёных, клубов и федераций. Лекция в Яндексе
— Сегодня я постараюсь коротко рассказать о задачах, которые уже решаются с помощью анализа данных в спорте. Мы увидим, что именно взаимодействие агентов является ключевым фактором, который позволяет решать эти задачи.
Machine Learning: State of the art
В 2015 году в мир искусства вошло новое слово: «инцепционизм» (inceptionism). Машины научились перерисовывать картины, а уже в 2016 Prisma скачали миллионы людей. Сегодня мы поговорим об искусстве, машинном обучении и искусственном интеллекте с Иваном Ямщиковым, автором нашумевшей «Нейронной Обороны».
Удаление фона с помощью глубокого обучения
Перевод Background removal with deep learning.
На протяжении последних нескольких лет работы в сфере машинного обучения нам хотелось создавать настоящие продукты, основанные на машинном обучении.
Несколько месяцев назад, после прохождения отличного курса Fast.AI, звезды совпали, и у нас появилась такая возможность. Современные достижения в технологиях глубокого обучения позволили осуществить многое из того, что раньше казалось невозможным, появились новые инструменты, которые сделали процесс внедрения более доступным, чем когда-либо.
Мы поставили перед собой следующие цели:
- Улучшить наши навыки работы с глубоким обучением.
- Совершенствовать наши навыки внедрения продуктов, основанных на ИИ.
- Создать полезный продукт с перспективами на рынке.
- Весело провести время (и помочь весело провести время нашим пользователям).
- Обменяться опытом.
Топ-10 трендов технологий искусственного интеллекта (ИИ) в 2018 году
Слушатели первого курса «Разработчик BigData» вышли на финишную прямую — сегодня начался последний месяц, где выжившие займутся боевым выпускным проектом. Соответственно, открыли и набор на этот достаточно непростой курс. Поэтому давайте рассмотрим одну интересную статью-заметку по современным трендам в ИИ, которые тесно связаны с BD, ML и прочим.
Поехали.
Искусственный интеллект находится под пристальным вниманием глав правительств и бизнес-лидеров в качестве основного средства оценки верности решений. Но что происходит в лабораториях, где открытия академических и корпоративных исследователей будут устанавливать курс развития ИИ на следующие годы? Наша собственная команда исследователей из AI Accelerator от PwC нацелилась на ведущие разработки, за которыми следует внимательно следить как бизнес-лидерам, так и технологам. Вот что они из себя представляют и почему они так важны.
Информация
- В рейтинге
- Не участвует
- Зарегистрирован
- Активность