Практика управления рисками сегодня играет решающую роль в каждом предприятии независимо от его размеров. Среди многообразных источников опасностей не последнее место по важности и уровню потенциальной угрозы занимает неопределенность. Поэтому одна из главных задач для сотрудников, специализирующихся на управлении рисками, — гарантировать, что неопределенность ни при каких обстоятельствах не приведет к отступлению от поставленных коммерческих целей. Можно ли решить эту проблему, обратившись к устройству человеческого организма?

Первая часть данной статьи [1] была посвящена краткому обзору истории создания машин с искусственным интеллектом (ИИ) и нашему взгляду на их возможное развитие в будущем. Во второй части [2] рассматривались вопросы, решив которые, мы могли бы приблизить машины и ИИ к общему с нами восприятию мира и друг друга. Но что нас может ожидать в итоге? Не совершим ли мы трагическую ошибку, ступив на стезю создания чего-то «по нашему образу и подобию» (не столько внешне, сколько внутренне)? Не станет ли это что-то неподвластным нам, не начнет ли развиваться по своему усмотрению или, что еще страшнее, не попадет ли оно не в те руки? Об этом пойдет речь в последней, третьей части статьи.

О цифровой экономике, также определяемой в мировой экономической науке как «постиндустриальное информационное общество», или «шестой технологический уклад», и искусственном интеллекте сейчас говорят и пишут очень многие. Однако, как правило, речь идет лишь об отдельных инструментах цифровизации и интеллектуализации производств, а вот проблема системного подхода к созданию автономного интеллектуального цифрового производственного окружения не обсуждается или обсуждается лишь в узком контексте. Но именно такое окружение необходимо для качественного перехода на новый технологический уклад, где значительная доля работы специалистов и менеджеров среднего звена будет полностью выполняться интеллектуальными агентами.

Сегодня появляются все новые инструменты для повышения эффективности производства — среди них важные роли играют цифровые двойники и роботы. О новых разработках в этой сфере, перспективах их развития и применения и о том, с чего лучше начать цифровую трансформацию предприятия, мы поговорили с представителями компаний «Р-Про Консалтинг» (занимается созданием цифровых двойников производства, представляет в России Visual Components и Delfoi), Delfoi (производитель программного обеспечения для оффлайн-программирования роботов) и Visual Components (производит программное обеспечение для имитационного 3D-моделирования).

Метафора искусственного интеллекта (ИИ) широко применяется для характеризации технических систем, функциональность которых определяется не столько возможностями управления энергией или механизмами, сколько так называемой силой знаний. Считается, что возможности использования такой силы ограничены объемом доступной памяти, скоростью обмена данными, способностью к обучению и применению полученных знаний. С учетом этого смысл метафоры ИИ можно связать со специальным классом компьютерных систем, в которых в процессе функционирования находят решения различные, как «прямые» — расчеты по математическим формулам, так и «обратные» — построение алгоритмов обработки данных. Цель статьи — определить ведущую роль компьютерных наук в развитии ИИ и сформулировать границы, отделяющие технологические аспекты его применения от подходов и методов, развиваемых в рамках смежных отраслей гуманитарных и экономических наук, переводя обсуждение в плоскость рассмотрения конкретных технических решений, формирующих основу дорожной карты Национальной стратегии развития ИИ в Российской Федерации [1].

Искусственный интеллект привлекает современных разработчиков множеством новых возможностей, которые помогают решать сложные и ранее не выполнимые задачи в самых разных сферах. Например, он может повысить производительность и существенно расширить функционал автономных систем, использующихся для анализа изображений. Программно-аппаратная платформа NVIDIA Jetson позволяет ускорить работу алгоритмов глубокого обучения и сделать автономные устройства интеллектуальными.

Возможности «Интернета вещей» (Internet of Things, IoT) и цифровизации позволяют людям, работающим на производствах, более эффективно решать проблемы с помощью таких современных технологий, как дополненная, смешанная и виртуальная реальность.

В первой части данной статьи [1] мы рассмотрели, как создавались машины с искусственным интеллектом (ИИ) и как мы видим их возможное развитие в будущем. Пока это лишь металл, пластмассы и электронная начинка, придуманные нашим интеллектом для облегчения труда. Что может сблизить нас с машиной? Что еще, кроме свободы выбора, нас от них отличает? Об этом пойдет речь во второй части.

Автономные источники питания (АИП) на основе термогенератора (также называемого термоэлектрическим генератором) свыше 50 лет применяются в промышленности. Их главными достоинствами являются: длительный межсервисный период (до 1 года), исключение необходимости присутствия технического персонала, а также возможность использования выделяемого тепла в процессе работы для обогрева приборного отсека в холодное время. Примеры применения термогенераторов в промышленности приведены в подборке статей [1]. В данной публикации представлен новый вариант использования термогенератора на промышленном оборудовании, обеспечивающем автономную работу в холодное время года в суровых условиях эксплуатации.

При правильном использовании имитационное моделирование может выявлять и устранять риски, максимизировать ценность и способствовать достижению успешных результатов. В статье приведены преимущества применения такого способа при размещении и компоновке производственной линии.