Как стать автором
Обновить
3
0

Пользователь

Отправить сообщение
Привет, мы Datana! За последние два года мы ушли от работы с госзаказчиком в промышленность. Начали с наивной гипотезы, но увлеклись, погрузились с головой в металлургию и теперь не видим своего будущего без работы на реальном рынке. Сегодня мы ищем пути оптимизации производства с помощью инструментов Индустрии 4.0 (искусственного интеллекта, IIOT, дронов и т.д.) и точно знаем, зачем IT-шнику учить химию и кому после вуза еще потребуется высшая математика. Сегодня расскажем, как мы к этому пришли.
Читать далее

Интернет вещей в промышленности: как работают «умные» заводы?

Время на прочтение7 мин
Количество просмотров12K
Цифровизация производства давно перестала быть запредельно дорогим новшеством: эксперты из «Сколково» отмечают, что сейчас она обходится в разы дешевле, чем пять лет назад. Мы собрали несколько интересных кейсов (в том числе из российской практики), которые показывают, что промышленный интернет вещей не только решает производственные проблемы с безопасностью, кражами и браком, но и позволяет существенно экономить на эксплуатации завода.

Еще поговорим о том, какими характеристиками должен обладать идеальный контроллер для завода, и как можно обеспечить его надежность, если речь идет об опасном производстве.

image
Читать дальше →

Промышленный интернет вещей: рассказываем об успешных кейсах

Время на прочтение5 мин
Количество просмотров17K
В следующем году число подключенных к интернету устройств вырастет до 34 миллиардов, при этом большую часть составят «умные» объекты для бизнеса и промышленности. А к 2021 году инвестиции в развитие только промышленного интернета вещей» (IIoT) достигнут шести триллионов долларов. Рассмотрим несколько кейсов успешной работы технологии.

Где работает IIoT?


image

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.
Читать дальше →

Как настроить сбор данных с датчиков IoT и SCADA для Data Governance

Время на прочтение3 мин
Количество просмотров4K
В этом году на форуме по управлению данными INFADAY 2020 было много интересных технических кейсов. Один из них – настройка сбора потоковых данных с датчиков IoT и систем SCADA таким образом, чтобы эти данные сразу можно было включить в процессы стратегического управления данными в организации – 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.
Читать дальше →

5 подходов к разметке данных для проектов машинного обучения

Время на прочтение4 мин
Количество просмотров8.1K

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. 

Читать далее

Откуда и зачем приходят в Data Science?

Время на прочтение8 мин
Количество просмотров6.5K
О Data Science говорят много, ведь это одна из самых востребованных и перспективных сфер. Из каких профессий люди приходят в Data Science, как они выбрали обучение, чего стремятся достичь, где собираются работать и какую роль сыграла пандемия — об этом мы поговорили со студентами магистратуры «Наука о данных» НИТУ МИСиС, организованной совместно с Zavtra.Online, подразделением SkillFactory по работе с вузами.


Приятного чтения!

57 отборных репозиториев для всех разработчиков Python

Время на прочтение8 мин
Количество просмотров27K
Специально к старту нового потока курса «Python для веб-разработки» представляем подборку из 57 репозиториев, которые будут полезны как начинающему, так и опытному разработчику: это репозитории с ответами на вопросы собеседований, репозитории с книгами, небольшие, но полезные консольные инструменты и проекты, которые вдохновят вас написать красивый, работающий и полезный код.


Приятного чтения!

Безопасность предприятий: ключевые угрозы и средства защиты

Время на прочтение11 мин
Количество просмотров22K
В современном мире информация является значимым ресурсом, ее сохранность и правильное использование являются одними из первоочередных задач для развития организации и производства и снижения уровня разнообразных рисков. Важнейшим актуальным вопросом для предприятия является вопрос информационной безопасности.

image alt

Читать дальше →

Как получить новый сертификат инженера по машинному обучению от Google Cloud

Время на прочтение3 мин
Количество просмотров6K
Недавно Google представила новый сертификат, который подтверждает, что его обладатель умеет проектировать, создавать и выпускать модели машинного обучения с использованием облачных технологий Google Cloud — Google Cloud Professional Machine Learning Engineer. Также подразумевается, что сертифицированный инженер знает все проверенные модели и методы машинного обучения.


Читать дальше →

Как металлургический комбинат с помощью RPA расширил возможности закупок

Время на прочтение5 мин
Количество просмотров5K
image

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.
Читать дальше →

Уязвимости IoT-систем на примере LoRaWAN

Время на прочтение5 мин
Количество просмотров4.7K

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?

Читать далее

Как мы прокачали телеметрию крупного металлургического комбината

Время на прочтение6 мин
Количество просмотров9.3K

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.

Читать дальше →

Цифровая индустрия: непрерывная оптимизация процессов

Время на прочтение7 мин
Количество просмотров4.2K

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.

Читать далее

Самое главное о нейронных сетях. Лекция в Яндексе

Время на прочтение30 мин
Количество просмотров188K
Кажется, не проходит и дня, чтобы на Хабре не появлялись посты о нейронных сетях. Они сделали машинное обучение доступным не только большим компаниям, но и любому человеку, который умеет программировать. Несмотря на то, что всем кажется, будто о нейросетях уже всем все известно, мы решили поделиться обзорной лекцией, прочитанной в рамках Малого ШАДа, рассчитанного на старшеклассников с сильной математической подготовкой.

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.
Читать дальше →

Анализ данных в спорте: взаимодействие учёных, клубов и федераций. Лекция в Яндексе

Время на прочтение9 мин
Количество просмотров15K
Мы проводим мероприятия не только по темам, которыми занимаемся сами. В феврале мы собрали специалистов по использованию машинного обучения в спорте. Удивительно, как много процессов связывают эти две сферы — анализ данных и спорт — и какое количество нерешенных проблем возникает на стыке между ними. Перед вами доклад Дмитрия Дагаева — заместителя проректора НИУ ВШЭ.


— 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

Время на прочтение9 мин
Количество просмотров20K


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».

Читать дальше →

Удаление фона с помощью глубокого обучения

Время на прочтение14 мин
Количество просмотров21K


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:

  1. Улучшить наши навыки работы с глубоким обучением.
  2. Совершенствовать наши навыки внедрения продуктов, основанных на ИИ.
  3. Создать полезный продукт с перспективами на рынке.
  4. Весело провести время (и помочь весело провести время нашим пользователям).
  5. Обменяться опытом.
Читать дальше →

Топ-10 трендов технологий искусственного интеллекта (ИИ) в 2018 году

Время на прочтение7 мин
Количество просмотров20K
Добра!

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.

Читать дальше →

Информация

В рейтинге
Не участвует
Зарегистрирован
Активность