Как только люди научились создавать хоть каких-то роботов, сразу захотелось сделать их похожими на нас. Этот тренд явно сохраняется и сейчас, и даже становится всё отчетливее с развитием ИИ. С одной стороны это понятно — гуманоиды выглядят футуристично, захватывающе, да и вообще это воплощение образов из фантастических фильмов и книг, которыми многие увлекались в детстве. С другой стороны, когда речь заходит о конкретном (и особенно промышленном) применении, то возникает вопрос о главенстве формы или содержания.
[Нажмите на заголовок, чтобы прочитать публикацию полностью]
В конце июля NVIDIA объявила о созданий генеративных AI моделей для цифровых двойников. Они основаны на openUSD (universal scene description) — фреймворке для работы с 3D-сценами, который разработали совсем далеко от промышленности, в студии Pixar. Тем не менее, пригодился он не только в мультиках.
[Нажмите на заголовок, чтобы прочитать публикацию полностью]
Директор по маркетингу в AI-отделе NVIDIA выпустил колонку о подводных камнях внедрения AI, точнее — о скрытой стоимости таких проектов. По опыту NVIDIA, которые в том числе разрабатывают индивидуальные решения для бизнеса, почти все проекты упираются в недостаточно развитую IT инфраструктуру.
[Нажмите на заголовок, чтобы прочитать публикацию полностью]
Современные стандарты строительства включают BIM, building information model. В России вместо этого есть термин “технология информационного моделирования”, но пользуются всё-таки чаще мировым вариантом. Звучит малопонятно, но речь просто про полную цифровую копию будущего здания.
[Нажмите на заголовок, чтобы прочитать публикацию полностью]
Цифровая трансформация давно перешла из смелого авангарда в обязательную программу для всех областей индустрии. У этого есть и побочный эффект — с цифровой трансформацией иногда путают беспорядочный сбор и накопление гигантского объема данных. Обязательную программу это позволяет выполнить, а вот толку приносит немного.
[Нажмите на заголовок, чтобы прочитать публикацию полностью]
Обычные цифровые двойники обеспечивают продвинутую автоматизацию, но это можно считать только первым шагом. А лучше — нулевым, потому что главное, что делают цифровые двойники — дают платформу для развертывания AI, а тут возможности почти безграничны.
[Нажмите на заголовок, чтобы прочитать публикацию полностью]
AI-решения могут отпугивать индустрию из-за слишком больших требований к энергетическим мощностям. Международное энергетическое агентство считает, что к 2026 году энергопотребление AI-платформ вырастет до 1000 ТВт/ч, то есть примерно станет равно энергопотреблению всей Японии.
[Нажмите на заголовок, чтобы прочитать публикацию полностью]
Неожиданный антикейс автоматизации от Макдональдс. В 2021 году компания анонсировала совместный с IBM проект — AI-системы для обслуживания в макавто. Она должна была распознавать голосовые запросы клиентов, составлять и обрабатывать заказы.
[Нажмите на заголовок, чтобы прочитать публикацию полностью]
Немного статистики, чтобы знать, чем дышит мировое сообщество цифровых директоров. Azure Knowledge Corporation по заказу Zebra провела 1200 опросов среди компаний в Азии, Европе и Америке.
[Нажмите на заголовок, чтобы прочитать публикацию полностью]