Цифровое производство и умный завод с помощью интернета вещей: пять удачных примеров

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. Итак! Кейс 1 или как за пару секунд собрать информацию о работе всего завода? Представим, что на заводе работают 150 станков с ЧПУ. С каждого устройства придется собирать данные: сколько часов оно было в работе, какой объем продукта получили на выходе, что с процентом брака. Если обрабатывать всю информацию «по старинке» вручную и заносить в бумажный журнал, можно сойти с ума.

Читать далее

В Японии создали оптоволоконный сетевой кластер с пропускной способностью в 1 Пбит/c

Исследовательская группа из японского Национального института информационных и коммуникационных технологий (NICT) разработала оптоволоконный сетевой кластер с суммарной пропускной способностью в 1 Пбит/c. Официально разработка была представлена на европейской технологической выставке ECOC 2019, которая прошла в сентябре в Дублине. Японцы показали публике сетевой кластер, в основе которого лежат 22 оптоволоконные жилы и MEMS-контроллер сигнала с системой мультиплексирования на трехжильные и семижильные подключения, которые сейчас внедряются или уже используются в магистральных сетях связи и дата-центрах. Разработка японских инженеров доказывает, что мы способны значительно увеличить пропускную способность сетевых подключений не только через увеличение числа жил оптоволоконных кабелей, но в том числе за счет совершенствования систем коммутации и маршрутизации сигнала.

Читать далее

Что никогда не сможет сделать искусственный интеллект?

«Машине надо принять решение кем пожертвовать — тем, кто внутри автомобиля, или тем, кто бросился под колёса», — профессор кафедры информационных технологий СПбГУ Татьяна Гаврилова объясняет, какие алгоритмы лежат в основе искусственного интеллекта и с какими трудностями сталкиваются его разработчики. За последние пять лет вокруг искусственного интеллекта поднялась большая волна публикаций, выступлений, страхов, а также хайпа — обсуждений, шумихи и агрессивной рекламы. Это свидетельствует в первую очередь о спекуляции и профанации. Новостные порталы наперебой рассказывают, как нейронная сеть обучилась очередному потрясающему трюку. Следует понимать, что искусственная нейронная сеть — это не модель мозга. Нейрофизиологи отмечают, что механизм работы мозга до сих пор слабо изучен, а его модель далека от математической формализации. В 2013 году Европейская комиссия оценила научно-исследовательский проект The Human Brain Project и выделила на исследования грант на сумму в один миллиард долларов.

Читать далее

Искусственный интеллект освоил химию и предсказал несколько новых материалов

Искусственный интеллект, в который не было заложено никаких знаний по химии, переоткрыл таблицу Менделеева и подсказал учёным новые перспективные материалы. Для этого он проанализировал 3,3 миллиона аннотаций научных трудов. Достижение описано в научной статье, опубликованной в журнале Nature группой во главе с Анубхавом Джайном (Anubhav Jain) из Национальной лаборатории имени Лоуренса в Беркли, США. Сегодня среди учёных ходит грустная шутка, что проще сделать открытие заново, чем найти информацию о нём. По оценкам пятилетней давности, в Интернете было доступно 114 миллионов (!) научных публикаций на английском языке. И каждый день к этому массиву прибавляется множество новых. Даже в узких областях науки, будь то изучение солнечного ветра или термоэлектрических материалов, количество выходящих статей таково, что исследователь не в состоянии читать их все, даже если он ежедневно с утра до вечера будет заниматься только этим.

Читать далее

Проверьте свои знания об интернете вещей (IoT): кратко о самом главном

Об IoT говорят сегодня чуть ли не из каждого («умного») утюга. При этом в таких разговорах обычно пропускают базовые вещи: что такое интернет вещей, из чего он состоит, и кто может отвечать на эти вопросы на правах «уполномоченного органа». А между тем, вопросы эти весьма актуальны. Вот, скажем, ваш (говорящий об IoT) «умный» утюг — он относится к интернету вещей? В этом посте мы расскажем об архитектуре интернета вещей: из каких компонентов он состоит, какие технологии имеют особое значение, какие решения позволяют упростить массовое внедрение, а также кто в мире главный по IoT. Что такое интернет вещей? Исследовательская компания Gartner определяет IoT как сеть физических объектов, содержащих средства для взаимодействия с внешней средой и между собой, а также для передачи сведений о своём состоянии и приёма команд. Менее абстрактное определение предлагает McKinsey: IoT — это датчики и приводы, встроенные в физические устройства и подключенные к интернету через проводные или беспроводные сети.

Читать далее

В МИСиС разработан метод 3D-печати алюмоматричных композитных материалов с керамическими наполнителями для авиации

Аддитивное производство металлических деталей становится все более востребовано, и неудивительно: по сравнению с традиционными современными передовыми промышленными технологиями, такими как литье, порошковая металлургия и механическая обработка, «аддитивка» позволяет создавать детали сложной формы, снижать вес детали за счет оптимизации конструкции, увеличивать прочность, а также быстро «выращивать» мелкосерийные детали сложной формы. Одно из самых востребованных направлений аддитивных технологий – 3D-печать композитов для аэрокосмоса. В основном для производства деталей летательных аппаратов используется титан. Он прочный, коррозионностойкий, устойчивый к нагрузкам… НО: титан очень плотный, следовательно, тяжелый, поэтому как бы хорош он ни был, требуется искать альтернативу. Ученые НИТУ «МИСиС» нашли ее – и это алюминий. Но как же, он ведь гораздо менее прочный? О том, почему это больше не проблема, и при чем тут 3D-технологии – в нашей статье.

Читать далее

Квантовое машинное обучение и ускорение времени вычислений: рассказ эксперта

Я давно интересуюсь квантовыми вычислениями и пишу программы для 5-ти и 14-кубитных квантовых компьютеров IBM Q Experience. Сегодня я расскажу о технологиях, которые можно будет применять в машинном обучении после того, как квантовые вычисления завоюют мир. Спойлер для дата сайентистов: в будущем у вас не получится запустить модель и уйти пить кофе на полдня. Квантовый компьютер щелкает задачи машинного обучения на раз, и отговорки вроде “модель обучается” уже не пройдут. Придется запускать не одну модель, а по меньшей мере миллион. Многие слышали о том, что с помощью квантовых компьютеров злоумышленники могут взламывать современные системы шифрования. В отличие от классических компьютеров, для которых RSA и подобные ему криптографические алгоритмы являются хорошим препятствием для взлома, квантовые компьютеры находят простые множители за считанные минуты. Это означает, что перехваченная хакерами информация рано или поздно будет расшифрована.

Читать далее

Искусственный интеллект при поиске новых идей для бизнеса: основные направления

Как искусственный интеллект (ИИ) и его родственная технология, машинное обучение (МО), помогают находить бизнес-идеи, скрытые в больших данных? Опрошенные порталом Enterprisers Project эксперты рассказывают о преимуществах, которыми ИИ и МО наделило аналитические инструменты. Термин «большие данные» — не новый, но свое истинное значение он начал приобретать всего лишь за последние несколько лет, когда начали бурно развиваться такие технологии, как Интернет вещей, облачные сервисы, периферийные вычисления и ряд других. Именно они способствуют скачкообразному росту объема данных. Еще десять лет назад это считалось серьезной проблемой, но теперь организации, которые экспериментируют и внедряют МО и другие виды ИИ-технологий, рассматривают большие данные как благо для бизнеса. «ИИ и МО дают нам новые возможности, чтобы по-новому раскрыть ценность больших данных, а также найти новые варианты применения с учетом появления новых типов данных, — говорит старший цифровой стратег Anexinet Гленн Грубер.

Читать далее

Программные роботы в банковском деле: решаемые задачи и перспективы

В настоящий момент финансовый сектор лидирует в использовании RPA. Мы подготовили перевод статьи о том, как банки используют эту технологию в своих процессах. По данным консалтинговой компании Gartner, выручка от программного обеспечения RPA в 2018 году выросла на 63 % до 846 млн.$, что делает его самым быстрорастущим рынком корпоративного программного обеспечения. В этом году прогнозируется, что рынок RPA достигнет 1,3 млд. $. Рассказывает Фабрицио Бискотти, вице-президент по исследованиям компании Gartner. Конкуренция очень высокая. У девяти из десяти ведущих поставщиков RPA изменилась доля на рынке в прошлом году. Использование этой технологии делает ее привлекательной для инвестиций в любой отрасли. Это существенно освобождает персонал от рутинной работы, связанной с электронными таблицами, в то же время делая определенные бизнес-процессы более эффективными и свободными от человеческих ошибок.

Читать далее