NVIDIA Jetson — ИИ-платформа для автономных систем

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.

Роботы, искусственный «интеллект» и мы.
Как нам жить вместе? Часть 2

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.

Роботы, искусственный «интеллект» и мы.
Как нам жить вместе? Часть 1

Человек всегда старался облегчить себе жизнь, приручал и заставлял работать животных, создавал механизмы. Можно шутить, что не было бы у человека склонности к лени — не было бы и пылесоса. На очередном витке эволюции мы пришли от автоматов и роботов к созданию того, что мы называем искусственным интеллектом (ИИ). Но будет ли он безопасен, если, перешагнув черту, приблизится к нам в эмоциональном смысле? И останемся ли мы, при его широком внедрении, людьми в нынешнем понимании? Звучит странно, но не станем ли мы в итоге такими себе детьми, которых заботливая мать, в данном случае — машина или программа, начнет опекать и принимать за нас все решения? Частично это уже так. Не лишит ли нас ИИ самостоятельных действий, превратив в свой придаток, и мы просто уже не сможем существовать без него как биологический вид? Или ИИ решит, что мы ему мешаем? В этой статье вы вряд ли найдете ответы на все эти вопросы, а ее некоторые положения могут идти вразрез с общепринятым взглядом на теории сознания и проблемы ИИ и выражают исключительно мнение ее автора.

«Умный» цветной металл

Цифровые технологии стремительно меняют многие сферы нашей жизни — розничную торговлю, рынок банковских услуг, общение граждан с государством. Коснулась цифровизация и промышленности. И, конечно, в том числе металлургии. На цифровой формат переходят как основные, так и вспомогательные функции, и в производстве, соответственно, копится все больше и больше данных. Согласно прогнозу Technavio, рынок промышленного искусственного интеллекта (ИИ) будет расти ускоренными темпами — в среднем на 54% ежегодно в ближайшие три года [1]. Большинство крупных металлургических предприятий уже берутся за попытки глубокого анализа накопленных данных и разработки моделей на базе технологий ИИ: с этой целью создаются департаменты по анализу, монетизации данных или по цифровизации. Однако в цветной металлургии такие решения внедряются несколько медленнее, чем в других отраслях. Почему так происходит и каковы перспективы использования ИИ в этой отрасли?

Слияние искусственного интеллекта и «Интернета вещей»

Сегодня набирает популярность концепция пограничных вычислений: обработка данных постепенно перемещается на периферию, к устройствам IoT, которые эти данные непосредственно собирают. Следующий шаг к более эффективному анализу информации без задержек — использование искусственного интеллекта (ИИ). Поэтому вполне логичным стало появление гибрида «Интернета вещей» и ИИ, получившего название AIoT (AI + IoT). Статья посвящена оптимизации решений для хранения данных и организации памяти, необходимой при внедрении такого подхода.

Анализ трубной обвязки с помощью машинного обучения

Пример разработки модели машинного обучения, приведенный в статье, показывает, насколько этот метод может упростить анализ трубной обвязки и какие преимущества получит в результате ее развертывания предприятие.

Влияние искусственного интеллекта на развитие робототехники

Исследователи и производители обучают роботов тому, как с помощью искусственного интеллекта (ИИ) осваивать и решать сложные задачи, но их возможности пока остаются недостаточными для того, чтобы люди до конца поверили в способность роботов полностью их заменить. Тем не менее сегодня искусственный интеллект более развит, чем прежде, и он уже может создать некоторые проблемы.

Искусственный интеллект и его влияние на машинное зрение

Многие функциональные возможности для развития человеческого мозга можно использовать при разработке оборудования. Внедрение искусственного интеллекта в системы машинного зрения и применение более современных методов обучения позволят машине думать и видеть почти так же, как человеку.

Искусственный интеллект в сенсорных системах

Под системами искусственного интеллекта понимается большое количество продвинутых технологий, обеспечивающих машинам способность обучаться, подстраиваться к новым условиям, принимать решения, изменять поведение. По меньшей мере семь из них могут быть использованы в сенсорных системах.

Встроенные видеосистемы — альтернатива для видеосистем PC?

В распоряжении пользователей систем машинного зрения имеется множество вариантов и опций, которые позволяют выбрать и подобрать систему в зависимости от требований приложения. Выбор соответствующей технологии машинного зрения, которая подойдет для быстро меняющегося производственного приложения, заставит вас поломать голову, поскольку не существует двух одинаковых производственных процессов. Требования отличаются в зависимости от типа изделия и связанных с ним требований клиентов, парка оборудования, поставщиков компонентов.