# data[].attributes.headline
Добавить посты в каждый раздел. 

# data[].attributes.subject
Добавить посты в каждый раздел. 

# data[].attributes.body
В теме указываем РПД/ ОПОП или ваше направление.

В каждый раздел сквозных технологий добавляем ссылку  на пример применения сквозных технологий, который подходит к вашему направлению или РПД

Откуда брать примеры?

1. Примеры можно использовать из лекций на платформе

2. Или в интернете находим информацию и добавляем ссылку на источник

# data[].attributes.headline
Технологии виртуальной и дополненной реальности

# data[].attributes.subject
Технологии виртуальной и дополненной реальности

# data[].attributes.body
- технологии оптимизации передачи данных для XR;
- технологии захвата движений и фотограмметрии;
- интерфейсы обратной связи и сенсоры;
- технологии графического вывода;
- средства разработки XR-контента и технологии совершенствования UX;
- платформенные решения для пользователей: редакторы для создания и распространения контента.

# data[].attributes.headline
Технологии беспроводной связи

# data[].attributes.subject
Технологии беспроводной связи

# data[].attributes.body
- WAN (Wide Area Network);
- WLAN (Wireless LAN);
- LPWAN (Low Power WAN);
- PAN (Personal Area Network);
- спутниковые технологии связи.

# data[].attributes.headline
Компоненты робототехники и сенсорика

# data[].attributes.subject
Компоненты робототехники и сенсорика

# data[].attributes.body
- сенсоры и цифровые компоненты робототехнических комплексов для человеко-машинного взаимодействия;
- технологии сенсорно-моторной координации и пространственного позиционирования;
- сенсоры и обработка сенсорной информации.

# data[].attributes.headline
Промышленный интернет

# data[].attributes.subject
Промышленный интернет

# data[].attributes.body
- сенсорное оборудование;
- сети связи;
- вычислительная техника;
- платформы промышленного интернета;
- средства визуализации.

# data[].attributes.headline
Квантовые технологии

# data[].attributes.subject
Квантовые технологии

# data[].attributes.body
- квантовые вычисления;
- квантовые коммуникации;
- квантовые сенсоры и метрология.

# data[].attributes.headline
Нейротехнологии и искусственный интеллект

# data[].attributes.subject
Нейротехнологии и искусственный интеллект

# data[].attributes.body
- компьютерное зрение;
- распознавание и синтез речи;
- обработка естественного языка;
- перспективные методы и технологии в ИИ;
- рекомендательные системы и интеллектуальные системы поддержки принятия решений;
- нейропротезирование;
- нейроинтерфейсы, нейростимуляция, нейросенсинг.

# data[].attributes.headline
Новые производственные технологии

# data[].attributes.subject
Новые производственные технологии

# data[].attributes.body
- цифровое проектирование, математическое моделирование, управление жизненным циклом изделия или продукции;
- технологии "умного" производства;
- манипуляторы и технологии манипулирования.

# data[].attributes.headline
Технологии распределенного реестра

# data[].attributes.subject
Технологии распределенного реестра

# data[].attributes.body
- технологии обеспечения целостности и непротиворечивости данных;
- технологии создания и исполнения децентрализованных приложений и смарт-контрактов;
- технологии организации и синхронизации данных.

# data[].attributes.headline
Большие данные

# data[].attributes.subject
Большие данные

# data[].attributes.body
- стандарты, протоколы и системы сбора данных из различных источников;
- программно-определяемые (распределенные) хранилища данных;
- технологии обработки, утилизации данных с использованием AI, ML;
- технологии обогащения данных;
- технологии, обеспечивающие использование доверенных (качественных) данных для BI (перевод транзакционной деловой информации в человекочитаемую форму;
- адаптивная аналитика.

# data[].attributes.headline
Презентация  "Сквозные технологии в современном мире"

# data[].attributes.subject
Презентация  "Сквозные технологии в современном мире"

# data[].attributes.body
https://drive.google.com/file/d/1HWXpu-USovGjDvKHxHiOAmQxvleQKGCZ/view

# data[].attributes.attachment_link.title
Сквозные технологии в современном мире Руслан Юсуфов.pdf

# data[].attributes.body
https://www.youtube.com/watch?v=U9hTm-8cHok

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
Университет Иннополис

# data[].attributes.attachment_link.title
Как включить сквозные технологии и цифровые инструменты в РПД/ОПОП

# data[].attributes.body
https://data-economy.ru/regions

https://data-economy.ru/region_cases_old/tpost/f5fzyo5zz1-bolee-400-keisov-tsifrovoi-transformatsi

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Последние добавленные кейсы:

Система рейтинга и проверенных отзывов

Обратная связь с разработчиками на странице "вопрос/ответ"

Карточка кейса и каталог оптимизированы для мобильных устройств

Подписка на обновления

Заявки на внедрение кейса прямо из каталога

Интеграция с мессенджерами и социальными сетями в карточке кейса

Улучшенный функционал поиска и расширенной сортировки: по названию, отраслям, регионам и компаниям; сроку и стоимости внедрения

# data[].attributes.attachment_link.title
Кейсы цифровой трансформации регионов

# data[].attributes.attachment_link.description
База содержит проекты, помогающие достичь явный экономический эффект, а также повысить производительность труда, уровень и качество управления.

# data[].attributes.body
https://digital.gazprom-neft.ru/about-project?id=2

# data[].attributes.headline
РПД "Современные технологии и оборудование нефтегазоперерабатывающей отрасли"

# data[].attributes.subject
РПД "Современные технологии и оборудование нефтегазоперерабатывающей отрасли"

# data[].attributes.body
https://digital.gazprom-neft.ru/about-project?id=5

# data[].attributes.headline
РПД "Современные технологии и оборудование нефтегазоперерабатывающей отрасли"

# data[].attributes.subject
РПД "Современные технологии и оборудование нефтегазоперерабатывающей отрасли"

# data[].attributes.body
https://digital.gazprom-neft.ru/about-project?id=spa

# data[].attributes.body
https://rtelecom.ru/solutions/wi-fi_edu.php

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Широкополосные беспроводные технологии получают высочайшие оценки по всему миру благодаря мощным, но при этом доступным высокоскоростным решениям для образования. Широкополосная беспроводная система поддерживает приложения, которые обеспечивают постоянную связь и эффективно помогают учебным заведениям в решении проблем благодаря упорядочиванию операций, снижению расходов и увеличению производительности труда. Все больше образовательных учреждений используют беспроводные широкополосные технологии, чтобы повышать эффективность и оптимизировать взаимодействие студентов, преподавателей и сообществ. Линейка беспроводных решений компании Motorola занимает ведущие позиции в отрасли по ширине охвата и обеспечивает комплексную высокоскоростную инфраструктуру.

Решаемые задачи

При проектировании и модернизации беспроводной локальной вычислительной сети и ее инфраструктуры для системы образования компания "Радиотелекоммуникации" решает ряд важных и актуальных задач, сформулированных образовательным учреждением:

Обеспечение безопасной Wi-Fi™ связи для студентов и преподавателей учебного заведения

Обеспечение стабильного высокоскоростного доступа ко всем ресурсам беспроводной сети:

Обеспечение безопасной связи для студентов и преподавателей учебного заведения

Обеспечение возможности расширения зоны покрытия высокоскоростной беспроводной сети:

Внедрение беспроводных решений Wi-Fi позволит учебным заведениям

Получить доступ к высокотехнологичным системам беспроводной передачи данных

Активно использовать беспроводные коммуникации в образовательном процессе

Использовать размеры зоны покрытия как конкурентное преимущество образовательного учреждения

Защитить передаваемые данные от несанкционированного доступа

Оптимизировать и упростить административные операции

Иметь возможность использовать беспроводной канал связи не только как эфир для передачи информации, но и как средство пассивной безопасности (беспроводное видеонаблюдение, мониторинг движения, мониторинг проникновения)

Иметь механизмы программно-аппаратного управления беспроводной инфраструктурой

Схема решения на основе беспроводных решений для ВУЗа с распределенными по городу корпусами:

Беспроводное решение, предлагаемое РТК для образовательных учреждений,носит универсальный характер и в тоже время учитывает все индивидуальные особенности учебного заведения. Положительные результаты от внедрения беспроводных технологий связи уже почувствовали студенты, преподаватели и руководители Челябинского Государственного Университета. Беспроводное Wi-Fi покрытие в корпусах ЧелГУ и на прилегающих территориях позволило повысить качество образования и взаимодействия между студентами и преподавателями. Благодаря решению от Motorola сотрудники и студенты университета могут иметь доступ к сети из любой точки на территории студенческого городка.

В ЧелГу Реализована возможность:

Беспроводного доступа к корпоративной сети ЧелГУ для студентов и преподавателей ВУЗа на основе технологии Wi-Fi

Проведения интернет-тестирований студентов и аспирантов в оснащенных ноутбуками аудиториях

Одновременного подключения к сегменту сети заданного количества клиентов (поблочно)

Администрирования точек беспроводного доступа с помощью консоли централизованного управления и наблюдения

Резервирования беспроводных каналов передачи данных под будущие IT задачи

Комплексные решения, предлагаемые нашей компанией, включают в себя инженерию здания, моделирование распространения радиосигнала в помещении, прокладку СКС, установку и гарантийное обслуживание оборудования нашими специалистами. Все наши решения базируются на профессиональном оборудовании компаний Motorola и D-Link, сертифицированными партнерами которых мы являемся.

Проекты и решения

# data[].attributes.attachment_link.title
Широкополосная беспроводная связь для образования

# data[].attributes.attachment_link.description
Широкополосные беспроводные технологии получают высочайшие оценки по всему миру благодаря мощным, но при этом доступным высокоскоростным решениям для образования. Широкополосная беспроводная система поддерживает приложения, которые обеспечивают постоянную связь и эффективно помогают учебным заведениям в решении проблем благодаря упорядочиванию операций, снижению расходов и увеличению производительности труда.

# data[].attributes.headline
Академическая мобильность 

# data[].attributes.subject
Академическая мобильность 

# data[].attributes.body
Смарт контракты для облегчения процедуры признания квалификаций

# data[].attributes.headline
РПД Геоурбанистика

# data[].attributes.subject
РПД Геоурбанистика

# data[].attributes.body
Индексы качества городской среды
https://индекс-городов.рф/

# data[].attributes.body
https://hsbi.hse.ru/articles/virtualnaya-realnost-v-obrazovanii/

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Стремительное развитие технологий не могло не отразиться на образовательном процессе. И хотя технологии VR (виртуальной реальности) уже не являются чем-то новым, в образовании их стали применять относительно недавно. В рамках образовательных программ " Менеджмент игровых проектов" и " Основы создания игр " наши слушатели и выпускники делают проекты в том числе и с использованием технологий виртуальной реальности, поэтому в данной статье хотим детально разобрать одну из сфер применения VR, а именно VR в образовании.

Причин распространения технологий виртуальной реальности на сферу образования можно выделить несколько:

1. Снижение цены на техническое оснащение. За последние несколько лет цены на современные VR-устройства, предназначенные для домашнего и профессионального использования, успели существенно снизиться, сделав их более доступными.

2. Стремительный рост количества программного обеспечения под VR. На сегодняшний день существует уже несколько тысяч самых разнообразных приложений под VR и их количество увеличивается каждый день.

3. Рост объема инвестиций в VR - более 2,5 млрд долларов в год. Эта цифра постоянно растет с 2012 года и, судя по всему, не планирует существенно останавливать свой рост в ближайшее время.

4. Увеличение числа крупных компаний, работающих в сфере VR. На европейском рынке их уже более 300, а такие гиганты, как Oculus, HTC, Sony, Microsoft, Samsung и многие другие уже давно внедряют свои технологии в этой области.

5. Внедрение VR-технологий в ряде сфер: нефтегазовая промышленность, машиностроение, энергетика, металлургия, телекоммуникации, реклама и многое другое. Виртуальная реальность уже давно перестала быть только игровой историей и активно внедряется во все сферы деятельности человека.

Предлагаем вам более детально рассмотреть, как VR используется в образовательной сфере уже сегодня и почему за этой технологией будущее, а также каковы ее перспективы.

Современные реалии VR в образовании

Группа аналитиков компании ABI Research заявляет, что уже к 2022 году мировой VR-рынок вырастет до 5-6 миллиардов долларов США. И это, по мнению экспертов, только начало.

Нам уже известны успешные примеры использования VR в обучении. Например:

В Йельском университете удачно протестирована VR-тренировка проведения хирургической операции на желчном пузыре. Группа, использующая VR, была на 29% быстрее и в 6 раз реже допускала ошибки.

В Пекине было проведено исследование "Влияние виртуальной реальности на академическую деятельность". Детям преподавали одну и ту же дисциплину, но одной группе - классическим методом, а второй - с использованием VR. По итогу был проведен тест. Первая группа оказалась успешной на 73%, а вторая - на 93%. Кроме того, VR-группа показала более глубокое понимание темы и лучше закрепила полученные знания (по результатам теста спустя две недели).

В 2018 году студенты-антропологи из Кембриджа и ученики класса из Восточного Китая исследовали символы, нарисованные вдоль гробницы на плато Гиза. Ничего необычного. Вот только две группы были в совершенно разных частях света и ни одного человека - непосредственно в Африке. Это стало возможным благодаря VR-программе rumii, разработанной компанией Doghead. В ней был создан виртуальный класс и загружены трехмерные модели исследуемых объектов. А студенты управляли своими виртуальными аватарами, будучи за тысячи километров от реального места исследования.

Корпорация Google уже не первый год работает над созданием виртуальных экскурсий по мировым достопримечательностям. Например, в конце 2019 года был запущен виртуальный тур по Версальскому дворцу, для создания которого использовано 132 000 фотографий. Есть также туры по Большому театру в Москве, Букингемскому дворцу в Лондоне и другим объектам культурного наследия. И их число будет только расти с каждым годом.

Определенно, лидерами по внедрению виртуальной реальности в образовании остаются США и Европейские государства. Но и Россия в этом плане стремится идти в ногу со временем. Начиная с 2018 года, запущен целый ряд крупных образовательных VR-проектов:

"Образование-2024"

"Цифровая школа"

"Современная цифровая образовательная среда"

"Цифровая экономика Российской Федерации"

Проект "Цифровая школа" и вовсе является одним из наиболее амбициозных. По данным инициаторов, уже к 2024 году планируется внедрить его в 25% всех "пилотных" учебных учреждений.

5 причин использовать VR в образовании уже сегодня

В основе обучения с применением виртуальной реальности лежат иммерсивные технологии - виртуальное расширение реальности, позволяющее лучше воспринимать и понимать окружающую действительность. То есть, они в буквальном смысле погружают человека в заданную событийную среду.

Преимуществ иммерсивного подхода несколько.

1. Наглядность. Виртуальное пространство позволяет детально рассмотреть объекты и процессы, которые невозможно или очень сложно проследить в реальном мире. Например, анатомические особенности человеческого тела, работу различных механизмов и тому подобное. Полеты в космос, погружение на сотни метров под воду, путешествие по человеческому телу - VR открывает колоссальные возможности.

2. Сосредоточенность. В виртуальном мире на человека практически не воздействуют внешние раздражители. Он может всецело сконцентрироваться на материале и лучше усваивать его.

3. Вовлечение. Сценарий процесса обучения можно с высокой точностью запрограммировать и контролировать. В виртуальной реальности ученики могут проводить химические эксперименты, увидеть выдающиеся исторические события и решать сложные задачи в более увлекательной и понятной игровой форме.

4. Безопасность. В виртуальной реальности можно без каких-либо рисков проводить сложные операции, оттачивать навыки управления транспортом, экспериментировать и многое другое. Независимо от сложности сценария учащийся не нанесет вреда себе и другим.

5. Эффективность. Опираясь на уже проведенные эксперименты, можно утверждать, что результативность обучения с применением VR минимум на 10% выше, чем классического формата.

Отдельно стоит упомянуть, что виртуальная реальность способствует геймификации процесса обучения. Значительную часть информации можно подать в игровой форме. И точно так же закреплять материал, проводить практические занятия и многое другое. Таким образом сухая теория становится наглядной, понятной и намного более интересной, чем еще больше вовлекает обучающихся и увеличивает эффективность образования.

Отдельно стоит вопрос цены. Несмотря на стремительное распространение и удешевление VR-оборудования, его покупка для личного использования пока выглядит не самым дешевым удовольствием. Но, если мы говорим о приобретении для образовательного учреждения, то это уже совсем другое дело. Так, например, в интернет-магазине "Виртуальные Очки" можно приобрести самые разнообразные устройства виртуальной и дополненной реальности по разнообразным ценам: начиная от наиболее доступных очков для смартфонов или всеми любимых Oculus Rift S, Oculus Quest и заканчивая такими инновационными и довольно дорогостоящими девайсами, как Microsoft Hololens 2 и Magic Leap One. Конечно, принцип действия и функциональность у всех устройств отличаются, как и целевое назначение, что напрямую влияет на их цену.

Как VR изменит будущее системы образование и почему технология все еще не стала повсеместной

Наблюдая за актуальными тенденциями, можно с уверенностью говорить, что со временем VR-оборудование будет становиться доступнее. Одним из ключевых факторов распространения технологии будет является увеличение доступного VR-контента. Не только для школ, но также для университетов и других учреждений. При этом использовать виртуальную реальность в обучении можно в любом возрасте - как для учеников младших классов, так и для людей в возрасте, которые решили освоить новую профессию или усовершенствовать существующие навыки.

Но если VR-технологии уже сегодня так развиты, почему они не приобрели массовый характер? Первую причину мы уже упомянули - это цена. Оборудование все еще остается довольно дорогим для массового покупателя, не считая устройств для смартфонов. К тому же, не все готовы вкладывать деньги прямо сейчас, так как опасаются, что через полгода-год может случиться новый стремительный скачок развития технологии и купленное оборудование окажется устаревшим.

Однако помимо цены есть еще несколько важных факторов.

1. Дороговизна разработки программ под VR. Этот процесс требует много времени, сил и вложений. К тому же, далеко не все материалы можно грамотно и эффективно перенести в VR.

2. Возможные трудности адаптации к виртуальной реальности. Не все люди одинаково воспринимают VR. У некоторых уже спустя пару минут возникает головокружение, тошнота и дезориентация. Это индивидуальные особенности организма, от которых никуда не деться. Но данная проблема в большинстве современных устройств практически решена и в скором времени вполне возможно будет побеждена полностью.

3. Необходимость существенно менять программу обучения на государственном уровне. Пока что VR внедряется на уровне экспериментов. Чтобы сделать технологию полноценной частью учебного процесса, нужно кардинально работать над программами обучения в школах и университетах. Но из-за бюрократических сложностей на это могут уйти годы.

И несмотря на это, многие специалисты уверены, что в течение следующих 5 лет мы будем наблюдать интенсивное распространение технологий виртуальной реальности в образовательном секторе.

Разумеется, пока что не приходится говорить о массовом проведении целых 45-минутных школьных уроков полностью в VR. Однако отведение под него 5-10 минут - более чем реально и в некоторых школах уже постепенно практикуется.

Как сегодня возможно использовать технологии виртуальной реальности в образовании?

Многие современники воспринимают виртуальную реальность как нечто далекое и недоступное рядовому пользователю. Другие уверены, что VR - это технология исключительно для игр. На самом деле ошибаются и те, и другие.

VR уже здесь и доступен каждому. Даже с самыми бюджетными очками виртуальной реальности. Например, с Homido Prime, цена которых на сайте "Виртуальные Очки" - менее 5 000 рублей.

Образовательный VR-контент сейчас можно найти в самых разных источниках, например:

VR-приложения в каталогах App Store, Google Play или Steam. В данных сервисах находится несколько десятков самых разнообразных приложений, направленных на обучение и получение новых навыков;

видеоролики на YouTube, созданные специально для VR. Видео в формате 360 градусов становится популярнее с каждым днем, а YouTube этому отлично способствует;

специальные программы от разработчиков, работающих в сфере образования. Как правило они производятся на заказ и создаются под конкретные задачи.

Многие из предложений доступны совершенно бесплатно. Плюс есть демо-версии, позволяющие опробовать технологию и решить, готовы ли вы платить за конкретное предложение.

Если вы полагаете, что сегодня слишком мало VR-программ для обучения, спешим уверить вас в обратном. Их масса в самых разных сферах. Притом некоторые достаточно узкоспециализированные. Да, не так много из них доступно на русском языке, но это лишь вопрос времени.

Предлагаем обратить внимание на несколько интересных образовательных программ, которые можно использовать уже сейчас.

1. Universe Sandbox 2. Настоящий космический симулятор, в котором ученики могут наглядно увидеть, как работает гравитация, климат и физические взаимодействия в космосе.

2. The Body VR. По праву один из лучших симуляторов путешествия внутри человеческого тела, разработанный для студентов-медиков. Позволяет пройти путь по кровеносным сосудам, увидеть настоящие клетки и смертельные вирусы.

3. Google Earth VR. Дает возможность увидеть мировые достопримечательности "в полный рост" и рассмотреть их со всех сторон. Египетские пирамиды, Эйфелева башня, Ниагарский водопад - все самые уникальные объекты становятся близко, как никогда.

1. 3D Organon VR Anatomy. Это первый в мире атлас анатомии человека в VR. В нем собрано более 4 000 реалистичных анатомических моделей.

2. The VR Museum of Fine Art. Открывает перед вами самые известные музейные экспонаты. Без защитного стекла, толп туристов и охраны. И с возможностью рассмотреть каждую деталь благодаря отличной графике.

Кроме того, существуют крупные компании, которые принимают заказы на создание образовательного контента для обучения. То есть, школа или вуз вполне может заказать уникальную программу и использовать в своем учебном процессе. Да, это опять-таки упирается в вопрос утверждения на государственном уровне, но прецедентов уже масса. Особенно в западноевропейских вузах.

Мы с вами стоим на пороге совершенно нового этапа в развитии всей образовательной сферы. Технологичного, эффективного и по-настоящему увлекательного. И сделать первый шаг навстречу этому будущему можно уже сейчас!

Хотите сами делать проекты в виртуальной реальности? Приходите к нам на обучение на образовательную программу " Менеджмент игровых проектов ", где во время обучения при поддержке специалистов с многолетним опытом вы будете создавать собственные виртуальные миры, в том числе и в VR.

Автор: Николай Краюшкин ← Назад к списку

# data[].attributes.attachment_link.title
Виртуальная реальность в образовании

# data[].attributes.attachment_link.description
В рамках образовательных программ "Менеджмент игровых проектов" и "Основы создания игр" наши слушатели и выпускники делают проекты в том числе и с использованием технологий виртуальной реальности, поэтому в данной статье хотим детально разобрать одну из сфер применения VR, а именно VR в образовании.

# data[].attributes.headline
РПД Геоурбанистика

# data[].attributes.subject
РПД Геоурбанистика

# data[].attributes.body
Мобильные приложения по оценке качества воздуха
(AirVisual), уровня шума (Шумомер) и др.

# data[].attributes.body
https://vc.ru/hr/159505-4-primera-ispolzovaniya-iskusstvennogo-intellekta-v-onlayn-obuchenii

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Leandash - одна из самых известных систем управления обучением, порадовал нас очень интересной статьей об использовании искусственного интеллекта в сфере онлайн-обучения. Мы не удержались и перевели, потому что сами используем Learndash для своих онлайн-курсов (кстати, у нас есть пробный урок, который вы можете пройти бесплатно) и думаем, что статья будет полезна для всех, кто разрабатывает и проводит обучающие программы, онлайн или офлайн.

Трудно писать об искусственном интеллекте (ИИ) в онлайн или дистанционном обучении, не чувствуя, что вы участвуете в тех домыслах, которые обычно оставляют авторам научной фантастики, тем более что мы привыкли думать об этом, как о чем-то потенциально зловещем или пугающем. Однако, осознаем мы это или нет, ИИ стал неотъемлемой частью нашей повседневной жизни.

Отчасти несоответствие, для многих из нас, заключается в том, что существующий ИИ просто не похож на самосознающих, проходящих мимо людей андроидов, которых авторы вроде Айзека Азимова, Филипа К. Дика или Артура Кларка заставили нас ожидать.

Вместо этого у нас есть сложные программы, которые очень хорошо умеют находить шаблоны, а затем корректировать поведение в соответствии с этими шаблонами для получения довольно ограниченного диапазона результатов.

Это не звучит так захватывающе (или так страшно), как в типично научно-фантастическом романе, но открывает двери для некоторых очень интересных вариантов использования, которые сегодня применяются в мире онлайн-образования.

Давайте посмотрим на несколько компаний, которые их уже используют.

Duolingo, вероятно, является наиболее ярким примером использования ИИ в онлайн-обучении сегодня. Они открыто рассказали об исследованиях, лежащих в основе их приложения для изучения языков, настолько, что успехи, которых они добились в применении машинного обучения к изучению языков, являются частью их брендинга. У них даже есть часть сайта, посвященная их исследованиям .

"Учитывая огромное количество пользователей - более 300 миллионов - индивидуальный подход к обучению может показаться сложной задачей. Но мы не боимся трудностей! Алгоритмы машинного обучения постоянно работают над подготовкой учебных материалов, адаптируя сложность к уровню подготовки каждого пользователя".

Как они применяют это исследование в своих курсах?

Прежде всего, ИИ Duolingo персонализирует курсы, адаптируясь к сильным и слабым сторонам, а также к предпочтениям каждого учащегося. Искусственный интеллект обращает внимание на то, каким словарным запасом владеют ученики, какими примерами грамматики являются для них сложныхми и какой контент им нравится.

ИИ Duolingo также использует обработку естественного языка для создания взаимодействия с чат-ботами, предоставляя учащимся возможность практиковаться в разговоре в режиме реального времени. Это дает возможность попрактиковать свои навыки и обрести уверенность, прежде чем им придется говорить с реальными людьми.

Как и Duolingo, Thinkster использует искусственный интеллект для индивидуального обучения математики школьниками. Ученики начинают с оценочного теста, а затем ИИ может настраивать вопросы в зависимости от уровня знаний учащегося и того, как они взаимодействуют с материалом.

Интересно в подходе Thinkster то, что он сочетает в себе искусственный интеллект с обучением живыми преподавателями математики. Это означает, что персонализация происходит не только для учеников - она также помогает подготовить репетиторов к более целенаправленной обратной связи подопечным. В результате учителя тратят больше времени на то, что действительно необходимо учащимся.

В то время как персонализация обучения - отличное применение ИИ, Querium идет другим путем. Эта программа виртуального обучения анализирует шаги, предпринимаемые учащимися при решении проблемы STEM, и дает немедленную обратную связь о том, что учащиеся делают правильно или неправильно. Это предотвращает усвоение учащимися неправильного ответа на задачу и избавляет учителей от огромного количества курсовых работ, которые нужно исправить.

Особенностью в использовании ИИ здесь является то, что для обеспечения правильной обратной связи он должен понимать входные данные от ученика, которые могут принимать разные формы каждый раз. Это намного сложнее, чем просто взять структурированный ответ из заданного списка и предоставить обратную связь, но это также позволяет получить более точные инструкции.

Alta, новый продукт от бренда высшего образования Knewton, использует адаптивное обучение, чтобы выявлять пробелы в знаниях учащихся, а затем заполнять их с помощью высококачественных учебных материалов, выбранных из собственной базы данных.

В этом примере ИИ представляет собой учебное пособие, которое выявляет и заполняет пробелы в знаниях. При ином применении он также может помочь компаниям поддерживать обучение, чтобы сотрудники могли быть в курсе новых навыков или нормативных требований.

Напомним, что сейчас мы видим 4 типа ИИ.

Хотя есть и другие примеры использования ИИ в онлайн-обучении, почти все они подпадают под варианты использования, перечисленные ниже.

Языковое распознавание и анализ естественного языка. Используется при изучении языков, но также и в основных специальных приложениях. Недостатком является то, что такой алгоритм часто дает сбои с детьми или людьми, владеющими несколькими языками.

Персонализация онлайн-обучения. Корректировка материала курса в зависимости от использования и предпочтений учащегося.

Виртуальное (онлайн) обучение. Помощь в выставлении оценок для выявления и исправления ошибок учащихся.

Адаптивное обучение. Упреждающее выявление и устранение пробелов в знаниях учеников.

Многие из них можно комбинировать и использовать вместе, чтобы сформировать более богатую среду обучения на базе искусственного интеллекта.

И хотя ИИ часто нужно время, чтобы обучиться (набрать достаточное количество информации на базе, который ИИ работает) и быть эффективным, чем больше программа может связывать эти различные типы, тем больше возможностей могут быть реализованы.

По мере того, как ИИ присоединяется к экономической экосистеме "программное обеспечение как услуга" (SaaS - Software as a Service), он станет более доступным для преподавателей.

Хотя многие примеры ИИ в электронном обучении по-прежнему сосредоточены на крупных предприятиях с большим бюджетом для инвестирования в эти технологии, появление рынка SaaS для ИИ (AIaaS) быстро открывает поле для дальнейших экспериментов.

Развитие ИИ в онлайн-образовании - отличная новость для всех. Чем больше преподаватели смогут экспериментировать с этой технологией, тем больше новых и новаторских способов применения они найдут.

Не так давно многие технологии, лежащие в основе Интернета, требовали специальных навыков. Мы не далеки от будущего, в котором ИИ является таким же обычным компонентом создания курсов, как и видео.

# data[].attributes.attachment_link.title
4 примера использования искусственного интеллекта в онлайн-обучении - Карьера на vc.ru

# data[].attributes.attachment_link.description
Leandash - одна из самых известных систем управления обучением, порадовал нас очень интересной статьей об использовании искусственного интеллекта в сфере онлайн-обучения. Мы не удержались и перевели, потому что сами используем Learndash для своих онлайн-курсов (кстати, у нас есть пробный урок, который вы можете пройти бесплатно) и думаем, что...

# data[].attributes.headline
РПД "Геоурбанистика"

# data[].attributes.subject
РПД "Геоурбанистика"

# data[].attributes.body
Данные переписи населения https://rosstat.gov.ru/vpn_popul

# data[].attributes.body
https://www.bigdataschool.ru/news/%D1%86%D0%B8%D1%84%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F-%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D1%81%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F/industrial-iot-big-data-machine-learning-cases.html

# data[].attributes.attachment_link.provider_name
Курсы Big Data, Hadoop, Arenadata, Kafka и Spark

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
Анна Вичугова

# data[].attributes.attachment_link.title
Промышленный интернет вещей: 4 кейса применения Big Data в индустрии

# data[].attributes.attachment_link.description
Мы уже рассказывали, как интернет вещей (Internet of Things, IoT) вместе с технологиями Big Data и маши

# data[].attributes.headline
РПД Геоурбанистика

# data[].attributes.subject
РПД Геоурбанистика

# data[].attributes.body
Умный город
https://russiasmartcity.ru/

# data[].attributes.headline
РПД: Теория вероятностей и математическая статистика 

# data[].attributes.subject
РПД: Теория вероятностей и математическая статистика 

# data[].attributes.body
https://www.bigdataschool.ru/blog/big-data-analytics-education-cases.html

# data[].attributes.attachment_link.provider_name
Курсы Big Data, Hadoop, Arenadata, Kafka и Spark

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Автор Категория

Аналитика больших данных и Machine Learning в образовании: 5 кейсов из ВУЗов
Анна Вичугова Machine Learning, Use Cases, Статьи, Цифровая трансформация

Чтобы повысить мотивацию студентов к обучению, преподаватели активно применяют различные подходы к организации образовательного процесса, в т.ч. используемые в HR. Сегодня мы покажем, как, по аналогии с управлением человеческими ресурсами, аналитика больших данных ( Big Data) и методы машинного обучения ( Machine Learning) помогают увеличить вовлеченность учеников и улучшить качество образования.

От описаний к предписаниям: 3 примера Big Data аналитики в ВУЗах

В 2013 году английский Университет Ноттингем Трент внедрил интерактивную систему дескриптивной аналитики студенческих результатов в виде панели мониторинга, которая показывала данные о вовлеченности студентов в учебный процесс. Дэшборд был разработан с целью снизить показатели отсева студентов, улучшить посещаемость и увеличить чувство принадлежности к университетскому сообществу. На панели, доступной студентам, преподавателям и кураторам (тьюторам), выводятся показатели вовлеченности каждого учащегося в сравнении с его одногруппниками: частота работы с библиотекой, сведения об изучаемых курсах, посещаемость и прочие учебные показатели. Таким образом любой студент может посмотреть собственную активность и сравнить себя с сокурсниками, чтобы понять, насколько он включен в учебный процесс и жизнь университета в целом, а также на что стоит обратить большее внимание. Если студент не подает признаков активности в течении двух недель, платформа отправляет уведомления тьюторам, чтобы те быстро связались с обучаемым и поддержали его. Через 3 года после внедрения системы, результаты университетского опроса показали, что 72% первокурсников использовали эту Big Data панель студенческого мониторинга и она вдохновила их увеличить количество времени на учебу [1].

Университет Пердью в США запустил у себя систему предиктивной аналитики, которая собирает информацию об академической истории студентов, их активности в цифровой учебной среде и демографические данные. На основе этой информации рассчитывается уровень риска отсева для каждого студента. Значение этого показателя периодически направляется координатору курса и самому учащемуся. Для наглядности данные визуализированы: зеленым цветом отмечены студенты, которые, вероятнее всего успешно закончат семестр, желтым - те, что находятся в зоне риска, а красным - требующие незамедлительной помощи куратора. Благодаря такой интерактивной Big Data системе удалось улучшить результаты обучения и снизить показатели отсева [1].

Интересен также опыт еще одного ВУЗа США, Университета Карнеги-Меллона, где создана онлайн-платформа с учебными курсами, которая предоставляет студентам подробный отчет об их успехах. Результаты ее эксплуатации показали, что детальные отзывы и возможность посмотреть анализ собственной успеваемости и образовательной активности почти в 2раза ускорили срок прохождения онлайн-курсов [1].

Machine Learning в образовании: рекомендательные системы и оценка знаний

Справедливости ради стоит отметить, что сегодня платформы онлайн-образования используются практически в каждом отечественном и зарубежном ВУЗе. Однако, они, как правило, представляют собой цифровую форму традиционного процесса обучения, когда преподаватель предоставляет материал, а студент его изучает и выполняет задания. Обратная связь в виде отметок и отзывов, в большей степени, направлена на оценку результатов обучения конкретного студента, а не компетенций преподавателя и содержания курса [2]. Поэтому добавление в платформу онлайн-обучения элемента соревновательности с другими студентами, а также рекомендательных советов по выбору других обучающих курсов может значительно повысить эффективность такой системы. Частично это реализовано в независимых и коммерческих агрегаторах онлайн-курсов для самостоятельного дистанционного обучения и повышения квалификации.

Но, например, в одном американском университете, Остин Пии, внедрена рекомендательная система, которая помогает студентам выбрать образовательные курсы и записаться на них. В качестве входных данных используются результаты обучения предыдущих студентов по конкретному курсу, успеваемость каждого студента и сведения об обучающихся с похожими профилями и интересами. На основе анализа этой информации Big Data система с помощью алгоритмов Machine Learning подбирает учебные курсы, максимально соответствующие интересам, способностям и учебной программе отдельного студента. Точность рекомендаций оценивается на уровне 90% [1].

Алгоритмы машинного обучения могут использоваться не только для выдачи релевантных советов по выбору образовательных курсов. Например, университет Северной Каролины (США) в начале 2020 года была представлена система мультизадачного обучения, где модели Machine Learning предсказывают вероятность правильного ответа студента на основе его предыдущего поведения в игровом учебном процессе. Это пригодится для уведомления учителей, когда ученику могут понадобиться дополнительные инструкции и облегчения адаптивных функций обучения в процессе самой игры. Например, изменение сюжетной линии, добавление подсказок и пр. [3]

Как использовать аналитику больших данных и методы Machine Learning для цифровизации бизнес-процессов своего предприятия, вы узнаете, пройдя обучение на наших образовательных курсах в лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации руководителей и ИТ-специалистов (менеджеров, архитекторов, инженеров, администраторов, Data Scientist'ов и аналитиков Big Data) в Москве:
Источники

1. http://www.edutainme.ru/post/learning-analytics/

2. https://cyberleninka.ru/article/n/onlayn-obrazovanie-klyuchevye-trendy-i-prepyatstviya

3. https://www.sciencedaily.com/releases/2020/02/200205132409.htm

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
цифровизация образования

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
искусственный интеллект для обучения

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
мотивация студентов

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
Анна Вичугова

# data[].attributes.attachment_link.title
Аналитика больших данных и Machine Learning в образовании: 5 кейсов из ВУЗов

# data[].attributes.attachment_link.description
Автор Категория Анна Вичугова Machine Learning, Use Cases, Статьи, Цифровая трансформация Чтобы повысить мотивацию студентов к обучению, преподаватели активно применяют различные подходы к организации образовательного процесса, в т.ч. используемые в HR. Сегодня мы покажем, как, по аналогии с управлением человеческими ресурсами, аналитика больших данных ( Big Data) и методы машинного обучения ( Machine Learning) помогают увеличить вовлеченность учеников и улучшить качество образования.

# data[].attributes.headline
Академическая мобильность 

# data[].attributes.subject
Академическая мобильность 

# data[].attributes.body
https://www.rudn.ru/media/news/international-cooperation/virtualnaya-akademicheskaya-mobilnost-v-universitet-rosario

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Этот сайт использует файлы cookie. Собранная при помощи cookie информация не может идентифицировать вас, однако может помочь нам улучшить работу нашего сайта. Продолжая использовать сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie.

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
виртуальная академическая мобильность в университет росарио

# data[].attributes.attachment_link.title
Виртуальная академическая мобильность в Университет Росарио

# data[].attributes.attachment_link.description
Этот сайт использует файлы cookie. Собранная при помощи cookie информация не может идентифицировать вас, однако может помочь нам улучшить работу нашего сайта. Продолжая использовать сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie.

# data[].attributes.headline
Академическая мобильность

# data[].attributes.subject
Академическая мобильность

# data[].attributes.body
http://www.ehea.info/

# data[].attributes.attachment_link.title
European Higher Education Area and Bologna Process

# data[].attributes.attachment_link.description
To ensure that the European Higher Education Area acts responsibly and contributes to stopping the COVID-19 pandemic, the EHEA Rome Ministerial Conference 2020, initially scheduled for June, is being postponed to a virtual Conference on 19 November 2020. Take care and stay safe!

# data[].attributes.headline
РПД: Анализ данных

# data[].attributes.subject
РПД: Анализ данных

# data[].attributes.body
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%98%D1%81%D0%BA%D1%83%D1%81%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%B8%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BB%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%82

https://vk.com/wall-101965347_96660
http://uchcom7.botik.ru/L/prog/python/python_01.pdf

https://www.youtube.com/watch?v=wIiBmHBOX3I

# data[].attributes.attachment_link.provider_name
Фонд Викимедиа

# data[].attributes.attachment_link.title
Искусственный интеллект — Википедия

# data[].attributes.attachment_link.description
Запрос «ИИ» перенаправляется сюда; см. также другие значения.

# data[].attributes.headline
РПД Анализ данных

# data[].attributes.subject
РПД Анализ данных

# data[].attributes.body
https://vk.com/wall-192648009_1157

https://www.litres.ru/fransua-sholle-17338303/glubokoe-obuchenie-na-python-39113884/?etext=2202.3Ny75t9ro5o8oeZgDjdNyDaOaJxs--mb-xrPDxjeYPup0dCIfbQi_Ybs3lacMTZl6BxjVuJp2vDVM51Vkec-s2dqemJtdWFxdnBmamp0d28.e8db38379592faabd03a20c813c6b9b197897a58&yclid=1624972685414816423&utm_medium=cpc&utm_medium=cpc&utm_source=yandex&utm_campaign=web_books_dsa_drr_site%20626856027%7C47897814&utm_content=8331626511&utm_term=%D0%A1%D0%B0%D0%BD%D0%BA%D1%82-%D0%9F%D0%B5%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%B1%D1%83%D1%80%D0%B3_2

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Практический анализ временных рядов: прогнозирование со статистикой и машинное обучение [2021] Эйлин Нильсен

В этом практическом руководстве описаны современные технологии анализа данных временных рядов и приведены примеры их практического использования в самых разных предметных областях. Оно призвано помочь в решении наиболее распространенных задач исследования и обработки временных рядов с помощью традиционных статистических методов и наиболее популярных моделей машинного обучения. В своей книге Эйлин Нильсен рассматривает самые распространенные и доступные инструменты анализа временных рядов, включенные в программные пакеты языков R и Python, которые могут применяться специалистами по работе с данными и разработчиками программного обеспечения для написания собственных эффективных решений.

#data_science@club192648009 #datascience #analytic
#big_data #данные #программирование #book #IT-специалист #Python #ООП #обучение #основы #программирование #машинное_обучение
#искусственный_интеллект #databases #С# #book #gtd #высшая_математика #дифференциальное_исчисление
#интегральное_исчисление #математика # https://vk.com/club192648009

# data[].attributes.attachment_link.title
Практический анализ временных рядов: прогнозирование.. | Мир больших данных | VK

# data[].attributes.attachment_link.description
Практический анализ временных рядов: прогнозирование со статистикой и машинное обучение [2021] Эйлин Нильсен В этом практическом руководстве описаны современные технологии анализа данных временных рядов и приведены примеры их практического использования в самых разных предметных областях. Оно призвано помочь в решении наиболее распространенных задач исследования и обработки временных рядов с помощью традиционных статистических методов и наиболее популярных моделей машинного обучения.

# data[].attributes.body
https://www.cnews.ru/book/%D0%A6%D0%B8%D1%84%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D1%8D%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D0%BE%D0%BC%D0%B8%D0%BA%D0%B0_%D0%90%D0%9D%D0%9E_-_%D0%90%D0%B2%D1%82%D0%BE%D0%BD%D0%BE%D0%BC%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%BD%D0%B5%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BC%D0%B5%D1%80%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B0%D1%8F_%D0%BE%D1%80%D0%B3%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F

# data[].attributes.attachment_link.title
Цифровая экономика АНО - Автономная некоммерческая организация

# data[].attributes.attachment_link.description
CNews - крупнейшее издание в сфере корпоративных информационных технологий в России и странах СНГ. Оперативные новости и аналитические материалы мира высоких технологий: технологические инновации, проекты внедрений, финансовая сторона бизнеса ИКТ-компаний, тенденции развития отрасли, последние научные разработки.

# data[].attributes.headline
Методология научных исследований

# data[].attributes.subject
Методология научных исследований

# data[].attributes.body
https://www.lexisnexis.ru/nexis-daas/academic-research

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Сотрудничество бизнеса и мира науки - ключ к получению аналитики и рождению новаторских идей благодаря использованию больших данных. Что стоит за этой тенденцией? Такое сотрудничество взаимовыгодно: компании используют знания лучших ученых в сфере анализа и обработки данных из разных научных дисциплин для выполнения анализа и преобразования данных в своих интересах, а университеты получают важные источники финансирования в условиях сокращения государственной поддержки исследований в сфере анализа данных.

Использование больших данных в инструментах для анализа тенденций

Во многих университетах есть мощные вычислительные ресурсы, талантливые ученые и любящие своё дело эксперты по анализу данных. Однако у них нет наборов данных для систем машинного обучения. LexisNexis Big Data предоставляет следующую информацию для анализа больших данных:

огромное количество архивов новостных статей и юридических публикаций по алгоритмам машинного обучения для определения тенденций в дискурсе СМИ во многих странах мира в любые периоды времени.

печатные, ТВ-, радио- и онлайновые новости, а также социальные высказывания для различных методов анализа данных, нужные для создания аналитики о склонностях потребителей и узнаваемости бренда.

отраслевые источники информации, патентные данные и юридическая информация для организаций из различных секторов для статистического экспериментирования, анализа данных и инновационных методов разработки новой продукции.

поддержка анализа естественного языка с помощью новостей от хеджевого фонда, финансовых показателей компании, иерархий и информации о слияниях и поглощениях и другие альтернативные данные для использования методов предиктивной аналитики для конъюнктуры рынка и информирования лиц, принимающих решения об инвестировании.

Выбрав такого опытного поставщика контента в виде модели "Данные как услуга" (DaaS) как LexisNexis Big Data, университеты смогут использовать данные с помощью гибких API, предоставляющих нормализованные большие данные в полуструктурированном формате XML. Это позволяет университетам добавлять заказные теги и другие средства обогащения данных, соответствующие уникальным требованиям проводимого исследования. Кроме того, при извлечении данных можно использовать наши надежные средства классификации информации для идентификации и извлечения наборов высоко релевантных результатов, что сокращает время анализа данных.

Узнайте больше о LexisNexis Big Data.

# data[].attributes.attachment_link.title
Big Data и научные исследования

# data[].attributes.attachment_link.description
Сотрудничество бизнеса и мира науки - ключ к получению аналитики и рождению новаторских идей благодаря использованию больших данных. Что стоит за этой тенденцией? Такое сотрудничество взаимовыгодно: компании используют знания лучших ученых в сфере анализа и обработки данных из разных научных дисциплин для выполнения анализа и преобразования данных в своих интересах, а университеты получают важные источники финансирования в условиях сокращения государственной поддержки исследований в сфере анализа данных.

# data[].attributes.headline
Методология научных исследований

# data[].attributes.subject
Методология научных исследований

# data[].attributes.body
https://xn--h1apajh.xn--p1ai/media/documents/%D0%94%D0%9A_%D0%A1%D0%A6%D0%A2_%D0%98%D0%98.pdf

# data[].attributes.headline
Методология научных исследований

# data[].attributes.subject
Методология научных исследований

# data[].attributes.body
https://inscience.news/ru/article/blockchain/blockchain-pomozhet-sdelat-issledovanya-bolee

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
В финансовой среде блокчейн-технологии уже стали общепризнанным трендом, хотя многие другие отрасли экономики пока знакомы с ними только понаслышке. О том, какие возможности открывает блокчейн в науке и какие проблемы поможет решить, нам рассказал Артем Космарский, заместитель заведующего лабораторией исследований блокчейна в образовании и науке ГАУГН, старший научный сотрудник Института исследований культуры НИУ ВШЭ и руководитель образовательного проекта Neon.University.
- Технология блокчейна постепенно проникает в самые разные отрасли экономики. Расскажите, на чем она основана и какие преимущества предлагает пользователям.
- Технология блокчейна, или технология распределенного реестра - так более правильно ее называть, - это своего рода база данных, связанных между собой с помощью криптографических инструментов таким образом, что становится невозможным изменить содержимое какого-либо одного блока, не затрагивая при этом все остальные. То есть вся информация хранится в сети децентрализованных узлов, и любые операции, или транзакции, между участниками сети становятся прозрачными и видимыми для всех. Причина популярности блокчейна заключается в том, что он дает целый ряд важных преимуществ для пользователей. Это прозрачность, верифицируемость, неизменность и децентрализация данных. При использовании такой технологии нет необходимости в некотором центральном узле управления. Все устройства, которые входят в эту систему, имеют равные права, и для изменения каких-либо данных необходимо их общее согласие. Первым успехом блокчейна был биткоин, который стал новым платежным средством, независимым от банков и государств, но при этом обеспечивающим надежность транзакций даже при недоверии контрагентов друг к другу. Несколько позже, в 2016-2017 годах, за счет успеха биткоина, благодаря которому блокчейн приобрел широкую известность, начались более или менее успешные попытки использовать его преимущества в других сферах - в финтехе, логистике, медицине, даже государственном управлении. Это стало возможным благодаря тому, что в в блокчейн-технологии появилось множество различных надстроек и модификаций, которые позволили использовать ее не только в финансовых инструментах. Сейчас она проникает и в такие традиционные сферы, как наука и образование.
- Что собой представляют смарт-контракты в технологии блокчейн?
- Смарт-контракты - это компьютерный алгоритм, позволяющий заключить соглашение, которое невозможно нарушить. Контракт в привычном смысле - это договоренность двух людей о чем-либо. В этом случае есть риск, что партнер не выполнит свои обязательства. Смарт-контракт создает условия, при которых контроль за выполнением всех договоренностей автоматизирован. Например, в случае договоренности об оплате, система, в которой обе стороны зафиксировали взаимные обязательства, будет сама обеспечивать их выполнение и списывать деньги.
- Вы упомянули, что технологии распределенного реестра можно использовать и в области науки и образования. Почему в этих сферах они будут актуальны?
- Современная наука - это сложно устроенный общественный институт с большим количеством правил, традиций и практик. Даже простое исследование представляет собой целый цикл, который включает формулирование задач, проведение экспериментов (или полевых работ), получение данных, их проверку и презентацию научному сообществу через сложную систему публикаций. За последние 50 лет наука стала очень мощным институтом. Количество ученых с каждым годом растет, и это, как в любом сложном общественном институте, создает ряд проблем. На сегодняшний день уже существует большое количество проектов, которые предлагают использовать блокчейн-технологии в науке так, чтобы эти проблемы решить или минимизировать. Например, довольно остро стоит проблема открытости данных и воспроизводимости экспериментов. Большое количество исследований оказываются очень слабыми и невоспроизводимыми. По большому счету, для научного сообщества то, что делают конкретные ученые в лаборатории, остается "черным ящиком". А если его открыть, иногда можно найти очень сомнительные вещи. Прозрачность технологии блокчейна как раз обеспечит то, что никакие данные нельзя будет изменить так, чтобы этого не заметили другие участники сети.
- Насколько я понимаю, это подразумевает ведение журналов экспериментов в системе блокчейн?
- Да, ведение с помощью блокчейна таким образом, чтобы весь процесс стал более прозрачным, чем он есть сейчас. Журналы экспериментов ведь и сейчас ведут, а так они станут еще и обязательно открытыми.

Еще одно свойство блокчейна, в частности, смарт-контрактов, которое будет полезно в науке, - это автоматизация процессов. С помощью смарт-контрактов можно автоматизировать систему подачи и рассмотрения заявок на гранты и тем самым избежать долгих согласований. Другое направление, которое стало активно развиваться в последние годы, связано с новыми инструментами финансирования науки. Сейчас есть два основных источника - государство и частные фонды. При этом и с тем, и с другим имеются большие проблемы. Так, например, государство сокращает финансирование и предъявляет все более жесткие требования к исследователям. Блокчейн-решения дают ученым возможность выйти на глобальный финансовый рынок в качестве агентов, получающих инвестиции от огромного числа людей. За счет того, что блокчейн позволит отследить все этапы реализации научных проектов, он даст инвесторам уверенность в том, что ученый выполнит свою часть обязательств. Это поможет увеличить объем инвестиций в науку и сформировать новый рынок научных исследований.
- Теперь я бы хотела спросить про направление, которое только вскользь упоминалось, а именно про процесс публикации результатов. Поможет ли блокчейн упростить его?
- Здесь ситуация пока более сложная, поскольку в мире научных публикаций царит олигополия - есть несколько крупных издательств, которые владеют основным пулом научных журналов. При этом существует две модели публикации научных статей. Первая - подписочная. В ней ученый ничего не получает за свою статью и ничего не платит, но за прочтение статьи и за подписку на журнал другим ученым необходимо платить. Второй вариант - это журналы открытого доступа (open access). В этом случае ученые платят за возможность опубликоваться, а прочтение статьи становится бесплатным. В этой сфере блокчейн может предложить, возможно, более эффективную и справедливую систему, в которой деньги по большому счету будут циркулировать среди самих ученых как авторов и рецензентов, а не среди издательств. Кроме того, блокчейн позволяет сохранить анонимность, что будет большим плюсом для обеспечения анонимного рецензирования. Проблема же заключается в том, что журналы имеют определенную ценность для тех, кто финансирует науку и ее оценивает, а потому никакие новые платформы, даже если они будут устроены технологически более эффективно и привлекательно для ученых, не могут составить конкуренцию уже существующим очень известным журналам. Но эта ситуация довольно быстро меняется. Мы, например, с коллегами разработали совершенно новую модель организации научных журналов на блокчейн-технологии TCR (токенизированных реестров), главное преимущество которой заключается в том, что все сообщество того или иного журнала голосует о публикации статей в нем. Таким образом, публикация статьи будет зависеть не от узкого круга лиц - редактора и рецензентов, - а от всего сообщества ученых, сформированного вокруг журнала. Это совершенно новый способ организации научного журнала с активным сообществом, которое активно принимает решения, думая о том, как сделать свой журнал лучше.
- А насколько обязательным будет голосование? Ведь помимо "за" и "против" есть вариант "воздержался". И насколько корректным будет такое голосование в журналах широкого профиля, когда, например, физику нужно будет оценить статью по молекулярной биологии?
- Эта технология хороша для журналов узкого профиля, вокруг которых существует более или менее четко сформированный круг участников. Большинство научных журналов в мире сейчас такие. Действительно, основной вопрос в другом - люди должны быть мотивированы активно участвовать в жизни журнала.
- Какие новшества может предложить блокчейн в области наукометрии? Возможно ли сделать ее более объективной?
- В рамках нашего проекта мы уже предложили ряд новых идей - кстати, важно отметить, что это трехлетний проект "Сетевые договоры (смарт-контракты) как способ регулирования и организации научной деятельности", поддержанный грантом РФФИ № 18-29-16184 (очень жаль, что этот фонд почти перестал функционировать). Так вот, проблема современной системы наукометрии состоит в том, что она стрижет всех под одну гребенку. Статьи и цитирование на сегодняшний день - основные количественные показатели успешности ученого. Это своего рода валюты. Но на самом деле ученый делает массу всего другого, помимо написания статей: он помогает коллегам, рецензирует статьи, пишет заявки на гранты, участвует в семинарах и конференциях, проводит эксперименты. На самом деле, некоторые выступления на конференциях дают науке гораздо больше, чем публикация статей. А получается так, что современная система заточена только под один показатель. Мы разработали схему, в которой с помощью технологии блокчейна можно будет фиксировать всю разностороннюю деятельность ученых. Это один вариант. Другой, смежный с этим, заключается в том, чтобы создать множественную наукометрию, в которой само сообщество ученых будет оценивать в некоторых единицах, допустим токенах, достижения ученого. Например, историки могут определить, что в рамках их системы некоторые виды деятельности будут иметь большее значение и, соответственно, балл, чем публикация статьи. С помощью такого решения снимается претензия к наукометрии со стороны тех, кто считает, что их деятельность оценивается неадекватно.
- Какие примеры успешного внедрения блокчейна в науку уже есть? Какой опыт в этой области у России?
- Мы говорим об очень новых вещах, но уже сейчас между Россией и Европой существует довольно большой разрыв. В 2017-2018 годах была первая волна интереса к блокчейну в науке. Прежде всего в Европе. Там появились первые энтузиасты и первые стартапы. Наш коллектив начал заниматься этой темой в 2018 году. В целом в России остается проблема с определением правового статуса цифровых активов и блокчейна. Сейчас активно действует один международный проект по краудфандингу для научных отраслей, в особенности для медицины. Активно развивается консорциум bloxberg между многими европейскими и американскими университетами. Он пока реализует довольно простые решения, например фиксацию на блокчейне документов, но, тем не менее, этот проект массовый. Сейчас мы работаем над созданием смарт-контрактов для новой репутационной наукометрии. Я думаю, это вполне реалистично. Кроме того, мы развиваем проект использования блокчейна при публикации научных статей. Но чтобы создавать что-то более амбициозное, например переводить на блокчейн финансирование исследований, нужна большая политическая воля, так как это довольно сложный процесс.
- Готовы ли сами ученые к внедрению в их деятельность технологии распределенного реестра?
- Не могу ответить на ваш вопрос однозначно - мы провели немало исследований, чтобы ответить на него (на сегодняшний день наш коллектив опубликовал уже 15 cтатей по этой тематике, в том числе 7 - в журналах первого или второго квартиля). Как всегда, среди ученых есть люди готовые, есть те, кто не до конца понимает зачем, но если им объяснят, то примут это с энтузиазмом. Есть те, кто считает, что это только создаст ряд проблем, которые нужно будет решать. Кроме того, не все хотят прозрачности и децентрализации. В целом введение блокчейна в науку будет требовать большей вовлеченности ученых в работу этой системы, а это повлечет большую ответственность. На это также согласны не все, но это вполне решаемо.
- И напоследок: какие проекты лично вам наиболее интересны и кажутся наиболее перспективными?
- Сейчас для меня очень интересна разработка новой репутационной наукометрии на основе блокчейна. Кроме того, хотелось бы реализовать идею большой - хотя бы на уровне одного университета - системы смарт-контрактов для организации науки. То есть посмотреть, насколько эффективно можно управлять организационными процессами с помощью инструментов блокчейна. И, конечно, интересно, пользуясь успешным опытом европейских товарищей, попробовать реализовать идеи по созданию независимой системы крауд-финансирования и привлечения инвестиций в науку через криптоэкономику.
Подписывайтесь на InScience.News в социальных сетях: ВКонтакте, Telegram

# data[].attributes.attachment_link.title
"Блокчейн поможет сделать исследования более прозрачными"

# data[].attributes.attachment_link.description
В финансовой среде блокчейн-технологии уже стали общепризнанным трендом, хотя многие другие отрасли экономики пока знакомы с ними только понаслышке. О том, какие возможности открывает блокчейн в науке и какие проблемы поможет решить, нам рассказал Артем Космарский, заместитель заведующего лабораторией исследований блокчейна в образовании и науке ГАУГН, старший научный сотрудник Института исследований культуры НИУ ВШЭ и руководитель образовательного проекта Neon.University.

# data[].attributes.headline
Методология научных исследований

# data[].attributes.subject
Методология научных исследований

# data[].attributes.body
https://quantum.msu.ru/ru/science

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Основным направлением деятельности Центра квантовых технологий в области науки является исследование методов экспериментального контроля над квантовыми системами. Сотрудники центра занимаются разработкой прототипов квантовых устройств для секретной передачи информации и реализации алгоритмов квантовых вычислений. Также в центре проводятся исследования по разработке нанофотонных и одноатомных одноэлектронных устройств.

# data[].attributes.attachment_link.title
Наука | Центр квантовых технологий

# data[].attributes.attachment_link.description
Основным направлением деятельности Центра квантовых технологий в области науки является исследование методов экспериментального контроля над квантовыми системами. Сотрудники центра занимаются разработкой прототипов квантовых устройств для секретной передачи информации и реализации алгоритмов квантовых вычислений. Также в центре проводятся исследования по разработке нанофотонных и одноатомных одноэлектронных устройств.

# data[].attributes.headline
Методология научных исследований

# data[].attributes.subject
Методология научных исследований

# data[].attributes.body
https://www.se.com/ru/ru/work/campaign/innovation/industries.jsp

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Промышленный Интернет вещей способствует цифровой трансформации в отраслях, использующих интуитивный интерфейс

Для создания отраслей промышленности будущего требуются инновационные решения, обеспечивающие открытость, гибкость и непревзойденные возможности подключения для безопасной и устойчивой эксплуатации. Наши архитектуры EcoStruxure Plant & Machine с поддержкой промышленного Интернета вещей, с цифровыми услугами и программным обеспечением AVEVA, могут открыть новые бизнес-возможности для предприятий и машиностроителей, повышая производительность и прибыльность.

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
платформа iiot

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
цифровая трансформация

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
умные фабрики

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
внедрение цифровых технологий

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
промышленный интернет вещей

# data[].attributes.attachment_link.title
Платформа промышленного Интернета вещей (IIoT)

# data[].attributes.attachment_link.description
Промышленный Интернет вещей способствует цифровой трансформации в отраслях, использующих интуитивный интерфейс Для создания отраслей промышленности будущего требуются инновационные решения, обеспечивающие открытость, гибкость и непревзойденные возможности подключения для безопасной и устойчивой эксплуатации. Наши архитектуры EcoStruxure Plant & Machine с поддержкой промышленного Интернета вещей, с цифровыми услугами и программным обеспечением AVEVA, могут открыть новые бизнес-возможности для предприятий и машиностроителей, повышая производительность и прибыльность.

# data[].attributes.headline
Методология научных исследований

# data[].attributes.subject
Методология научных исследований

# data[].attributes.body
https://digital.ac.gov.ru/materials/?q=%D0%B4%D0%BE%D1%80%D0%BE%D0%B6%D0%BD%D0%B0%D1%8F%20%D0%BA%D0%B0%D1%80%D1%82%D0%B0%20%D1%80%D0%B0%D0%B7%D0%B2%D0%B8%D1%82%D0%B8%D1%8F

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
цифровая экономика

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
аналитический центр

# data[].attributes.attachment_link.description
Проект полного переформатирования привычных хозяйственных связей и существующих бизнес моделей, который изменит жизнь каждого россиянина

# data[].attributes.headline
Методология научных исследований

# data[].attributes.subject
Методология научных исследований

# data[].attributes.body
https://lpmtech.ru/%D1%86%D0%B5%D0%BD%D1%82%D1%80-%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D0%B5%D1%82%D0%B5%D0%BD%D1%86%D0%B8%D0%B9-%D1%82%D0%B5%D1%85%D0%BD%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D0%B8-%D0%B1%D0%B5%D1%81%D0%BF%D1%80/

# data[].attributes.headline
Методология научных исследований

# data[].attributes.subject
Методология научных исследований

# data[].attributes.body
https://modumlab.com/blog/medicine

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
Каролина Подплетько

# data[].attributes.attachment_link.title
Как технологии виртуальной и дополненной реальности применяют в медицине, фармбизнесе и реабилитации

# data[].attributes.attachment_link.description
VR в медицине используется в обучении врачей и технических специалистов, для диагностики, лечения фобий пациентов и других расстройств.

# data[].attributes.body
https://books.google.com/ngrams/graph?content=digital&year_start=1800&year_end=2019&corpus=26&smoothing=3&direct_url=t1%3B%2Cdigital%3B%2Cc0#t1%3B%2Cdigital%3B%2Cc0

# data[].attributes.headline
Перевод в области высоких технологий

# data[].attributes.subject
Перевод в области высоких технологий

# data[].attributes.body
https://www.smartcat.com/

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Smartcat has an integrated Marketplace with 500,000+ translators, editors, proofreaders, and agencies to fulfill any of your translation projects.

You can choose different translation options such as AI translation, human translation, or a combination (automatic translation with professional editing).

Thanks to Smartcat's payment automation system, you can hire as many translators as you need, collaborate with them with one agreement, and pay them all with just one invoice every month.

# data[].attributes.attachment_link.title
Translation & Localization Platform Powered by AI

# data[].attributes.attachment_link.description
Smartcat combines a simple UI, high-quality AI translation, and smart linguist sourcing in the largest industry Marketplace to make any business multilingual.

# data[].attributes.headline
Анализ данных

# data[].attributes.subject
Анализ данных

# data[].attributes.headline
Кластеризация студентов по академическим группам и проектным командам на основе методов машинного обучения

# data[].attributes.subject
Кластеризация студентов по академическим группам и проектным командам на основе методов машинного обучения

# data[].attributes.body
https://files.data-economy.ru/Reg/case-224.pdf

# data[].attributes.headline
Основы кадровой политики и кадрового планирования

# data[].attributes.subject
Основы кадровой политики и кадрового планирования

# data[].attributes.body
9 ЛУЧШИХ РЕШЕНИЙ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ СЕТЬЮ
https://wiki.merionet.ru/seti/72/9-luchshih-reshenij-dlya-upravleniya-setyu/

# data[].attributes.attachment_link.provider_name
База знаний - Мерион Нетворкс

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Топ для сетевых администраторов

В больших корпоративных сетях по мере развития и увеличения размеров сети, конфигурация и управление традиционными ручными методами становятся сложнее.

В настоящее время, помимо традиционных локальных и глобальных сетей, организации располагают облачной инфраструктурой, Интернетом вещей, программно-определяемыми сетями и другими технологиями, расширяющими охват и число подключенных устройств.

Организации должны иметь необходимые инструменты для управления растущей сложностью, масштабом и динамичностью современной инфраструктуры. Эти средства в идеале должны позволять администраторам вносить изменения на сотнях или тысячах маршрутизаторов, коммутаторов, контроллеров и других сетевых устройств в различных локальных и облачных средах.

В частности, решения по управлению конфигурацией сети ( NCM - Network Configuration Management) позволяют организациям непрерывно отслеживать свои сети, отслеживать изменения конфигурации и восстанавливать прежние состояния при неправильных конфигурациях. Организация также может использовать средства для удаленной отправки обновлений микропрограммного обеспечения на сетевые устройства.

На рынке существуют много инструментов с различным функционалом. Некоторые инструменты предоставляют только базовые функции, другие имеют дополнительные функции, вроде создание отчетов, оповещения, возможности обеспечения безопасности, аудит и проверка на соответствие нормативам на устройствах разных производителей и многое другое. Помимо вышеперечисленных функций, желательно использовать инструмент NCM, который позволяет сделать базовую или оптимальную рабочую конфигурацию при сбое сети.

Охват каждой функции, а также представление могут отличаться от инструмента к интсрументу. Аналогично, стоимость, масштабируемость или емкость могут изменяться соответствующим образом, и рекомендуется выбрать инструмент, отвечающий текущим и будущим требованиям.

Ниже приведен список лучших решений для управления конфигурацией сети, которые помогут сделать правильный выбор.

1. rConfig

rConfig может обнаруживать все устройства в сети и упрощать задачи управления конфигурацией. Инструмент включает в себя автоматизацию, настраиваемые сценарии, управление соответствием требованиям, резервное копирование конфигурации, отчеты и многое другое.

Ключевые функции

Простое в использовании средство управления конфигурацией и обеспечения соответствия нормативным требованиям с широкими возможностями ведения журнала, которые позволяют выявлять и устранять различные сетевые проблемы

Высокая настраиваемость с возможностью создания снимков arp-таблиц, mac-адресов, таблиц маршрутизации и состояния других устройств по запросу.

Возможность создания отчетов, уведомлений и оповещений в дополнение к повышению безопасности сетевых ресурсов.

Позволяет делать частые снимки сетевых устройств

Планирование ведения истории конфигураций отдельных устройств или категорий устройств. Затем можно использовать эту информацию для просмотра статуса любого.

Есть бесплатный план.

2. Batfish

Batfish - это средство анализа конфигурации сети с открытым исходным кодом, которое помогает администраторам автоматизировать изменения конфигурации для облачных и локальных сетей. Это помогает сетевикам выявить влияние изменений конфигурации до их применения.

Следовательно, это позволяет администраторам заранее решать сетевые проблемы, которые могут поставить под угрозу безопасность или привести к сбоям.

Ключевые функции

3. SolarWinds

SolarWinds Network Configuration Manager - это многофункциональное интеллектуальное средство, которое автоматизирует такие задачи по настройке сети, как управление изменениями, резервное копирование, восстановление, проверка соответствия нормативам и многое другое. Инструмент NCM позволяет укреплять защиту сети, изменять конфигурации, создавать резервные копии настроек, сравнивать настройки, обнаруживать и устранять неправильные конфигурации с минимальными усилиями.

Ключевые функции

4. ManageEngine

ManageEngine Network Configuration Manager - это мощное средство, предоставляющее функции автоматизированной сквозной настройки сети, управления и обеспечения соответствия нормативным требованиям. Средство позволяет администраторам обнаруживать изменения конфигурации, а также несоответствия на различных сетевых устройствах.

Ключевые функции

Расширяет возможности управления конфигурациями сетевых устройств с помощью веб-интерфейса, позволяющего отслеживать действия пользователей, отправлять обнаруживать мгновенные уведомления при изменениях.

Автоматическое резервное копирование конфигурации и откат при неправильных конфигурациях, сбоях или несанкционированных изменениях

Удаленная настройка и управление - можно использовать мобильное приложение для мониторинга сети и определения изменений конфигурации.

Централизованное безопасное место хранения файлов конфигурации в зашифрованном виде

Выполнение массовых сетевых операций на нескольких устройствах из одного центра.

Аудит конфигураций устройств для обеспечения соответствия требованиям HIPAA, PCI, SOX, Cisco IOS, а также пользовательским требованиям

Поиск, проверка и управление конфигурацией устройств от более чем 200 различных поставщиков

Автоматически приостанавливать использование скомпрометированных учетных записей пользователей.

5. WhatsUp Gold

WhatsUp Gold - это инструмент высшего класса для управления конфигурацией, поддерживающий все размеры и типы сетей. Она включает в себя все необходимые функции, включая управление, автоматизацию, резервное копирование, аудит, проверка на соответствие нормативным требованиям и многое другое.

Ключевые функции

Автоматизирует широкий спектр задач управления сетью, таких как настройка, мониторинг, добавление и удаление сетевых устройств и т.д.

Автоматическое обнаружение и создание подробной и интерактивной карты устройств сетевой инфраструктуры, конфигураций, серверов, виртуальных машин, потоков трафика и т.д.

Обеспечивает мониторинг и полную видимость производительности и состояния серверов, сетевых устройств и приложений в локальных и облачных средах.

Проверка и обеспечение соблюдения стандартов PCI, SOX, HIPAA, DSS, FISMA и других нормативных актов.

Резервное копирование сетевых конфигураций и автоматический возврат к предыдущему рабочему состоянию при сбое новой или существующей конфигурации.

Удобный веб-интерфейс пользователя и настраиваемая панель мониторинга

Улучшенная отчетность, уведомления и своевременное и точное оповещение об изменениях конфигурации.

6. TrueSight

Система StartSight Automation for Networks от BMC, ранее известная как BleyLogic Network Automation, является мощным инструментом, который помогает автоматизировать управление изменениями конфигурации сети. Она обладает дополнительными функциями для повышения безопасности, эффективности и соответствия нормативным требованиям. Кроме того, она позволяет администраторам легко и быстро обнаруживать изменения конфигурации сети при меньших затратах.

Ключевые функции

Более быстрое изменение или обновление конфигурации на нескольких сетевых устройствах.

Отслеживание изменений конфигурации и автоматический откат при возникновении проблем.

Анализ, обнаружение и реагирование на угрозы с помощью функции автоматизированного управления уязвимостями. Эта функция позволяет администраторам получать доступ к данным и быстро реагировать на любые угрозы безопасности на различных сетевых устройствах.

Мониторинг конфигураций устройств в режиме реального времени, создание отчетов и просмотр состояния. Он также позволяет выполнять аудит соответствия и поиск и устранение неисправностей сетевых конфигураций.

Обеспечение соответствия таким стандартам, как NIST, DISA, CIS, PCI, HIPPA, SOX, SCAP, DISA и другие, путем развертывания предварительно настроенных политик и автоматического устранения несоответствий.

Установка обновлений и исправлений сетевых устройств с нулевым временем простоя. Это также позволяет отбирать проблемные изменения и восстанавливать удачные из резервной копии.

Поддерживает мультивход, поэтому подходит для использования группами.

7. WeConfig

WeConfig - это средство управления сетевыми конфигурациями и технического обслуживания для обеспечения простых и безопасных изменений конфигурации, обновлений устройств и модернизаций. Решение упрощает задачи управления конфигурацией, делая их простыми, эффективными и надежными. Автоматизация и массовое развертывание устраняют трудоемкие задачи установки, обслуживания и обслуживания вручную, экономя время администраторов.

Ключевые функции

8. Netline LineDancer

Netline LineDancer (NetLD) - это простой в использовании многофункциональный инструмент NCM со всеми основными функциями и простым интерфейсом. Она позволяет управлять конфигурациями сетевых устройств и обнаруживать изменения, предоставлять сведения об оборудовании и программном обеспечении, отчеты об инвентаризации и многое другое.

Ключевые функции

9. Pulseway

Pulseway - это масштабируемый инструмент настройки и управления сетью с несколькими учетными записями, который работает с широком ассортиментом устройств. Платформу управления сетью можно разместить на сервере Pulseway, в локальном или облачном центре обработки данных. Он работает на основных операционных системах Windows, Linux, Mac и других системах, поддерживающих API Pulseway.

Ключевые функции

Настраиваемые правила и мгновенные оповещения об изменениях конфигурации, нарушениях и других проблемах

Совместимость с большинством настольных и мобильных устройств

Позволяет удаленно управлять коммутаторами, маршрутизаторами, брандмауэрами и другими устройствами

Встроенные отчеты с подробной информацией о состоянии сети

Интегрируется с другими инструментами, такими как Slack for notifications.

Заключение

Средства управления и мониторинга конфигурации сети повышают надежность, доступность и согласованность сетевых конфигураций и услуг. Как правило, эти решения позволяют администраторам управлять изменениями конфигурации, обновлениями микропрограммного обеспечения устройств и т.д.

При поиске надежного инструмента убедитесь, что он позволяет задавать базовую линию, выполнять резервное копирование конфигураций и восстанавливать ранее сохраненные параметры настройки при неправильной настройке или сбое.

# data[].attributes.attachment_link.title
9 лучших решений для управления сетью

# data[].attributes.attachment_link.description
Топ для сетевых администраторов В больших корпоративных сетях по мере развития и увеличения размеров сети, конфигурация и управление традиционными ручными методами становятся сложнее. В настоящее время, помимо традиционных локальных и глобальных сетей, организации располагают облачной инфраструктурой, Интернетом вещей, программно-определяемыми сетями и другими технологиями, расширяющими охват и число подключенных устройств.

# data[].attributes.headline
РПД "Информатика"

# data[].attributes.subject
РПД "Информатика"

# data[].attributes.body
https://issek.hse.ru/news/373303903.html

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Версия для печати
Сегодня бизнес производит гигантские объемы данных, из анализа и управления которыми генерируются новые знания и эффективные бизнес-решения. Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ в рамках пилотного обследования оценил уровень использования технологий сбора, обработки и анализа больших данных в организациях российской промышленности и ИТ-отрасли и готовность к внедрению таких технологий в будущем. Исследование также показало, в каких бизнес-процессах большие данные применяются чаще всего и насколько востребованы решения российских разработчиков на внутреннем и зарубежном рынке.
Оценки востребованности технологий сбора, обработки и анализа больших данных основаны на результатах опроса 2019 года руководителей 1784 организаций (1163 организации промышленности и 621 ИТ-компания) из 30 регионов России, представляющих все федеральные округа.
Технологии сбора, обработки, анализа больших данных (большие данные) - технологии автоматизированного сбора, обработки, хранения и использования структурированных и неструктурированных массивов информации, характеризующихся значительным объемом и быстрой скоростью изменений.

Чуть более трети (36%) опрошенных руководителей промышленных предприятий сообщили о внедрении технологий сбора, обработки и анализа больших данных. Планы по их дальнейшему использованию имеет почти каждая пятая организация (18,5%): в 2020 г. - 5%, в течение ближайших пяти лет - 14,2%. Наиболее востребованы эти технологии в добывающей промышленности: их применяют 39,8% организаций, еще 28% - планируют внедрить в будущем (рис. 1).

Свыше четверти (28,5%) организаций промышленности используют большие данные в бизнес-процессах. Об их применении в управлении и администрировании (бухгалтерия, финансы, кадры и др.) сообщили 20% респондентов, при производстве продукции и услуг - 12%. Не более 10% руководителей отметили использование таких технологий в других бизнес-процессах: в обработке заказов, транспортировке и хранении продукции, комплектующих - 9,7%, маркетинге и продажах - 7,4%, обслуживании информационно-телекоммуникационных систем - 5%, разработке продукции, услуг, бизнес-процессов - 4% (рис. 2).

Разработка решений на основе технологий сбора, обработки и анализа больших данных ведется в 44,6% ИТ-компаний, еще 6,9% планируют заниматься этим в ближайшие пять лет. Немногим более 30% ИТ-компаний разрабатывали данные технологии для российского бизнеса. Заказы для органов власти и других отечественных организаций поступали гораздо реже - 10,6 и 11% соответственно. Около 8% руководителей ИТ-компаний сообщили о выполнении заказов для зарубежных компаний, 5,5% - для физических лиц (рис. 3).

Структура источников больших данных, как внутренних, так и внешних, в организациях промышленности и ИТ-компаниях практически одинакова. Чаще всего представители обеих индустрий указывали на использование собственных больших данных. Немногим менее половины организаций промышленности (43,7%) и ИТ-компаний (43,6%) применяли в аналитических целях сведения учетных систем организации, таких как ERP, CRM, SCM, HRIS. Обработку данных корпоративного портала (веб-сайта) проводили четверть (27,8%) организаций промышленности и более чем 40% ИТ-компаний. Активность применения данных геолокации, получаемых, в том числе, с портативных устройств, и сведений, считываемых с цифровых датчиков или радиочастотных меток различного оборудования организации (интернет вещей), сопоставима: в промышленных организациях - 12,2 и 13,4% соответственно, ИТ-компаниях - 15 и 17,4% (рис. 4).

Что касается внешних источников, информацию из социальных сетей и других информационных ресурсов используют 20,8% организаций промышленности, операторов связи - 21,1%. Структура востребованности внешних данных ИТ-компаниями несколько иная - 31,2 и 24,8% соответственно.

Источник: Расчеты ИСИЭЗ НИУ ВШЭ, выполненные по итогам проекта "Пилотная апробация предложений по модернизации действующей системы статистического наблюдения в целях измерения цифровой экономики", 2019; результаты проекта "Оценка государственной политики на соответствие национальной цели „Ускоренное внедрение цифровых технологий"" тематического плана научно-исследовательских работ, предусмотренных Государственным заданием НИУ ВШЭ.
Материал подготовили Гульнара Абдрахманова, Константин Вишневский, Кристина Утятина, Екатерина Левен
Данный материал ИСИЭЗ НИУ ВШЭ может быть воспроизведен (скопирован) или распространен в полном объеме только при получении предварительного согласия со стороны НИУ ВШЭ (обращаться issek@hse.ru). Допускается использование частей (фрагментов) материала при указании источника и активной ссылки на интернет-сайт ИСИЭЗ НИУ ВШЭ ( issek.hse.ru), а также на авторов материала. Использование материала за пределами допустимых способов и с нарушением указанных условий приведет к нарушению авторских прав.

Предыдущий выпуск: "Динамика и перспективы развития ИТ-отрасли"
Все бюллетени серий "Наука, технологии, инновации" и "Цифровая экономика"

# data[].attributes.attachment_link.title
Большие данные в промышленности и ИТ-отрасли

# data[].attributes.attachment_link.description
Сегодня бизнес производит гигантские объемы данных, из анализа и управления которыми генерируются новые знания и эффективные бизнес-решения. ИСИЭЗ НИУ ВШЭ в рамках пилотного обследования оценил уровень использования технологий сбора, обработки и анализа больших данных в организациях российской промышленности и ИТ-отрасли и готовность к внедрению таких технологий в будущем.

# data[].attributes.headline
РПД "Информатика"

# data[].attributes.subject
РПД "Информатика"

# data[].attributes.body
ссылка

# data[].attributes.headline
ОПОП " Информационные системы и технологии

# data[].attributes.subject
ОПОП " Информационные системы и технологии

# data[].attributes.headline
РПД " Информатика"

# data[].attributes.subject
РПД " Информатика"

# data[].attributes.body
http://www.law.vsu.ru/news/2020/docs/biryukov-2020-11-17.pdf

# data[].attributes.headline
ОПОП " Информационные системы и технологии"

# data[].attributes.subject
ОПОП " Информационные системы и технологии"

# data[].attributes.body
В ОПОП по направлению 09.03.02 можно предусмотреть знакомство с аналитической платформой knime, которая обеспечивает обработку больших данных, предоставляя инструменты для применения описательной статистики и инструменты для работы с базами данных.

# data[].attributes.headline
РПД "Информатика"

# data[].attributes.subject
РПД "Информатика"

# data[].attributes.body
https://zakon.ru/blog/2018/09/25/big_data_vozmozhnosti_ispolzovaniya_v_yurisprudencii

Big data: возможности использования в юриспруденции. статья Инала Тамашева

# data[].attributes.headline
ОПОП " Информационные системы и технологии

# data[].attributes.subject
ОПОП " Информационные системы и технологии

# data[].attributes.body
https://www.cameraiq.ru/faq/ai-embedded-vision-driving-system-innovation/

Сельское хозяйство https://stapravda.ru/20221012/gubernator_stavropolya_vmeste_s_detmi_otkryl_yaselnyy_korpus_v_k_193153.html?utm_source=internal&utm_medium=article&utm_campaign=theme

на производстве

общественный транспорт

https://www.ncfu.ru/home/news/Matematiki-iz-SKFU-uskorili-cifrovuu-obrabotku-izobrajenii/

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Цифровая обработка изображений кардинально изменила нашу способность видеть наш мир - и мир за его пределами - в двух измерениях. Изначально требующие огромных вычислительных мощностей для изображений с низким разрешением, новые разработки в области цифровой обработки изображений дали нам первые изображения Луны в 1960-х годах, изменив наше восприятие естественного спутника Земли. Более поздние достижения в области традиционной обработки цифровых изображений принесли нам технологии, на которые мы привыкли полагаться, от технологий медицинской визуализации до систем машинного зрения в производственных цехах. Несмотря на появившиеся инновации, традиционная обработка цифровых изображений может зайти только так далеко. В то время как применение искусственного интеллекта (ИИ) и более сложных технологий встроенного машинного зрения выводят обработку изображений в цифровых системах на совершенно новый уровень.

В чем преимущества искусственного интеллекта перед традиционной обработкой изображений - и как вы можете использовать его, не будучи экспертом в области искусственного интеллекта? И каковы текущие и будущие применения ИИ и встроенного машинного зрения? В этой статье эти вопросы исследуются более подробно.

ИИ vs традиционная обработка изображений

Если бы вся обработка изображений проводилась в контролируемой среде, например во внутренних помещениях с однородным освещением, формами и цветами, у нас не было бы необходимости в ИИ. Но это случается редко, потому что большая часть обработки изображений происходит в реальном мире - в неконтролируемой среде, такой как уличные пейзажи или в промышленных условиях, в которых объекты разной формы и цвета являются нормой, а не исключением.

ИИ допускает значительные колебания окружающего освещения, угла обзора, дождя, пыли, окклюзии и других факторов окружающей среды, поэтому, если вы снимаете автомобили, движущиеся по улице в течение 24-часового периода, ваше освещение и углы захвата изображения постоянно меняются.

В качестве другого примера представим, что вы - крупный производитель помидоров, и вам нужно упаковать помидоры по три упаковки для распределения на склады продуктового магазина. Помидоры должны быть однородными по форме и цвету, чтобы соответствовать стандартам контроля качества вашего клиента. Только система визуализации на основе искусственного интеллекта может поддерживать большое разнообразие форм и цветов, чтобы идентифицировать только круглые и красные помидоры.

Звучит хорошо, но если вы не являетесь экспертом в области искусственного интеллекта или обработки изображений, как вы достигнете этой цели?

Переход на GUI для обучения нейронных сетей на 2D-объектах

Прошли годы, а не десятилетия, с тех пор как инструменты ИИ с графическим пользовательским интерфейсом (GUI) стали доступны для обучения нейронных сетей на 2D-изображениях. До этого грандиозного достижения обучение нейронных сетей для машинного зрения и инспекции или для интеллектуальных транспортных платформ требовало обширных знаний в области искусственного интеллекта / машинного обучения и науки о данных (Data science), что требовало больших затрат времени и средств для любой компании. К счастью, времена изменились, и инструменты ИИ изменились вместе с ними.

На что следует обратить внимание в инструментах с графическим интерфейсом для ИИ?

Сделайте его гибким - найдите инструмент с графическим интерфейсом, который позволит вам добавлять собственные образцы изображений и обучать нейронные сети выполнять классификацию, обнаружение объектов, сегментацию и снижение шума, чтобы вы могли воспользоваться преимуществами большей гибкости и настройки.

Сохраняйте локальные данные - используйте инструмент, который позволяет моделировать данные обучения на вашем собственном ПК без подключения к облаку, что обеспечивает более высокий уровень конфиденциальности данных, который сейчас требуется во многих отраслях.

Экспорт для вывода - выберите инструмент, позволяющий экспортировать файлы модели в инструмент вывода, чтобы вы могли обрабатывать их в прямом видеопотоке.

Интуитивно понятный интерфейс - визуализируйте производительность модели с помощью числовых показателей и тепловых карт.

Воспользуйтесь предварительно обученными моделями - сократите усилия по обучению, используя предварительно обученные модели, которые поставляются с вашим программным пакетом.

Рассмотрим пример. Вам нужно найти и идентифицировать определенные детали оборудования, гайки, винты, гвозди и шайбы, но эти детали скучены на отражающей поверхности с множеством разноцветных ярлыков. Достижение требуемой высокой надежности потребует чрезвычайно много времени при использовании традиционной обработки изображений, но инструмент искусственного интеллекта может предоставить алгоритм обнаружения объектов, который можно легко обучить, используя всего несколько десятков образцов. Этот тип программного обеспечения позволит вам быстрее и проще создать надежную и точную систему определения местоположения и обнаружения, сократив время обучения сотрудников и связанные с этим затраты.

Интеллектуальные транспортные системы (ИТС) также хорошо подходят для систем обработки изображений ИИ. Программное обеспечение ИИ можно использовать для обнаружения, сегментации и идентификации транспортных средств и других движущихся и неподвижных объектов с высокой точностью, от управления платными дорогами и мониторинга безопасности дорожного движения до контроля скорости и включения светофора.

Следуйте инструкции

Когда у вас есть программный инструмент ИИ, процесс разработки состоит из нескольких основных этапов. Сначала вам нужно создать данные, а затем отредактировать и изменить набор данных. Вы начнете с получения обучающих изображений и предоставления аннотаций, соответствующих этим изображениям. Как правило, вы импортируете эти изображения из папок в удаленных местах или получаете их из сети или папки на ПК. Вступая в этот процесс, помните, что качество вашей модели зависит от качества наборов данных. Вам также потребуется выбрать графический процессор (ГП) с достаточной мощностью для управления обработкой изображений.

Затем вы пропускаете данные через обучающий модуль, чтобы создать модель.
[Обучающее изображение] [Изображение результата]
Затем вам нужно провести тестирование модели на основе полученных результатов. Это включает использование матрицы путаницы (confusion matrix) для отображения ложных срабатываний и ложных отрицаний для визуализации тепловой карты, которая показывает активацию вашей нейронной сети. Теперь, когда ваша модель обучена и протестирована, она готова к экспорту в файл модели для использования в приложении обработки изображений.

Подключение и работа со встраиваемыми системами

Как тема, встроенные системы (Embedded vision) объединяет множество различных интерпретаций. Доступны различные варианты, в том числе платформы машинного зрения со встроенным искусственным интеллектом, и каждый пользователь должен взвесить варианты (включая стоимость), прежде чем принимать решение.

Встроенные системы могут включать камеру со встроенным процессором или программируемую логическую матрицу (FPGA), программируемый датчик технического зрения или смарт-камеру, или машину общего назначения с гибким встроенным приложением. Однако, приложения встраиваемого машинного зрения известны своей малой занимаемой площадью, меньшим размером, весом и мощностью (SWAP).

Приложения для встроенного машинного зрения также позволяют сокращать данные с камеры на главный компьютер, уменьшая объем данных, проходящих по каналам. Есть и другие преимущества, в том числе снижение стоимости (поскольку приложениям для встраиваемого машинного зрения не требуются дорогие видеокарты на ПК), а также предсказуемая производительность, работа в автономном режиме (не требуется подключение к сети) и простота настройки. Если вы ищете универсальный продукт, который легко настроить и развернуть в полевых условиях, встроенные системы предлагают ощутимые преимущества.

Встроенное машинное зрение хорошо сочетается с промышленными применениями, такими как проверка на наличие ошибок и идентификация. Как это выглядит в реальном мире?

Наличие ошибок

Сопоставление с шаблоном - проверка наличия, позиции

Наличие / отсутствие / подсчет признака или детали

Размеры элемента или детали

Проверка детали или сборки по цвету

Идентификация

Проверка продукта - считайте коды продуктов, чтобы избежать ошибок в этикетках

Проверка маркировки - проверка типа продукта, партии, кодов даты

Проверка качества - контрольные отметки, положение этикетки, наличие / отсутствие функции

Проверка сборки - история сборки на каждом этапе изготовления

Логистика - обеспечение надлежащего прохождения через прием, комплектование, сортировку и отгрузку

Независимо от того, используются ли они по отдельности или вместе, ИИ и встроенное машинное зрение знаменуют собой эволюционный скачок в цифровой обработке изображений. Например, приложение для управления дорожным движением, которое включает красный свет и ограничения скорости, использует встроенные системы технического зрения для наиболее эффективного захвата изображений. Затем он использует искусственный интеллект, чтобы помочь устройству надежно работать в различных погодных условиях и условиях освещения. Идёт дождь или снег? Свет яркий или темный? Реализации AI позволяют устройству адаптироваться к неконтролируемым условиям реального мира.

С помощью искусственного интеллекта и встроенного машинного зрения новое поколение технологий обработки цифровых изображений может определять, достаточно ли в автомобиле пассажиров для проезда по полосе, используют ли водители сотовые телефоны в автомобилях или пристегнуты ли водитель и пассажир ремнями безопасности. Такой уровень интеллекта может сделать водителей более внимательными, а также более безопасным передвижение на автомобиле.

Хотя достижения в области сенсорных, обрабатывающих и программных технологий, а также смарт-камер во многом обусловили прогресс, достигнутый в области обработки изображений ИИ и встроенных систем машинного зрения, мы также должны отдать должное развитию ИИ. Edge AI снижает затраты и пропускную способность (поскольку большие объемы данных не отправляются непрерывно в облако для обработки), а также снижает задержку, обеспечивая большую конфиденциальность и повышая производительность приложений.

И это только начало того, чего мы можем достичь с помощью этих новых технологий обработки изображений. Как только мы сможем обеспечить "непрерывное обучение" для машин в полевых условиях, у нас появятся устройства, которые обучаются автоматически во время выполнения. Приспосабливая существующую модель к изменению контекста, непрерывное обучение освобождает команду разработчиков от выполнения обязательного полного переобучения модели в лаборатории, экономя бесчисленное количество рабочих часов. Хорошим примером такого подхода является дрон, летящий на нескольких высотах для наблюдения за дорожным движением. Мы можем обучить исходную модель с изображениями, собранными на одной высоте, например, 10 м. После развертывания в полевых условиях алгоритм непрерывного обучения срабатывает, "адаптируя" модель, когда дрон летит на других высотах. Без непрерывного обучения нам пришлось бы переобучать модель для каждой высоты, достигаемой дроном, чтобы добиться точных характеристик. Но с этим модель реагирует на изменение размера и расстояния, а также на угол обзора транспортных средств. Этот тип обучения технологиям обработки изображений на ходу значительно улучшает функциональность приложений.

Хотите узнать больше об искусственном интеллекте и встроенных решениях для машинного зрения? Посмотрите этот информативный вебинар Бруно Менара, директора по программному обеспечению, Teledyne DALSA.

# data[].attributes.attachment_link.title
Искусственный интеллект и встроенное встроенные системы - инновации в анализе транспортного движения | CameraIQ

# data[].attributes.attachment_link.description
Цифровая обработка изображений кардинально изменила нашу способность видеть наш мир - и мир за его пределами - в двух измерениях. Изначально требующие огромных вычислительных мощностей для изображений с низким разрешением, новые разработки в области цифровой обработки изображений дали нам первые изображения Луны в 1960-х годах, изменив наше восприятие естественного спутника Земли.

# data[].attributes.body
У

# data[].attributes.headline
РПД "Информатика"

# data[].attributes.subject
РПД "Информатика"

# data[].attributes.body
Источник: https://delo-press.ru/journals/law/lichnyy-interes/60129-iskusstvennyy-intellekt-dlya-yuristov/
Искусственный интеллект для юристов

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Еще лет 10-15 назад фильмы об искусственном интеллекте (ИИ) относились к фантастическому жанру. Теперь это вполне реальное явление, которое проникает во всё большие сферы нашей жизни. Оно, безусловно, приносит в нашу жизнь неоспоримые преимущества. Но и от минусов никуда не деться. Расскажем про ИИ в юридической сфере. Где его используют уже сейчас, а где начнут в ближайшее время.

Как часто приходится слышать, что сейчас на дворе кризис. Экономический, политический, социальный. Но это обман самих себя. Кризис - ​явление короткое, а у нас он получается перманентным. Но что тогда происходит?

Эксперты говорят, что мы с вами живем во время четвертой промышленной революции, связанной с внедрением киберфизических систем. Эта революция уже происходит, причем по полной программе. Из-за острого ощущения глобальных изменений во всех странах мира все чаще употребляется термин VUKA World по отношению к миру, который нас окружает. Подразумевается, что мир этот нестабильный, неопределенный, сложный, неоднозначный.

Казалось бы, автоматизация и роботизация - ​красивая картина будущего, о которой мы с упоением читали в фантастических романах. Но уже сейчас многие люди ощущают себя "лишними", так как те профессиональные навыки, которыми они обладают, перестают представлять какую-либо ценность. Корпорации объявляют о массовых увольнениях сотрудников, которых могут заменить компьютерные программы и боты. Но речь идет не только о технических специалистах и рабочих.

Давайте посмотрим, какие инновации уже есть в сфере искусственного интеллекта (ИИ) применительно к юридической сфере.

Из недавних новостей: Минюст России в рамках программы цифровизации собирается внедрить специальный бот для оказания юридических услуг. Бот-помощник будет бесплатным для потребителей, при этом на его разработку запланировано выделение 230 млн рублей. На данный момент в России существуют подобные платные боты, решающие ряд юридических вопросов, новый же будет доступен всем желающим. Он будет текстовым и голосовым, с его помощью можно будет найти любые нужные нормативно-правовые акты.

Еще одно решение властей связано с намерением внедрить искусственный интеллект в суды. Это делается для снижения затрат граждан на юристов и трансформации сферы контрольно-надзорной деятельности государства. ИИ призван дать возможность людям легко самостоятельно разбираться с различными правовыми документами (от договоров до согласий на обработку персональных данных). Разработчики рассчитывают, что ИИ будет воспринимать и обрабатывать правовую информацию. Соответственно, упростится выполнение требований административных процедур. Вместе с тем повысится качество защиты граждан в случае споров и судебных разбирательств. Машиночитаемое право даст возможность людям резко снизить стоимость защиты своих интересов.

Кстати, в США пилотный проект по использованию ИИ в судебной системе работает уже некоторое время. Его приостанавливали на полгода из-за пандемии коронавируса, но потом запустили снова. Американский алгоритм занят тем, что рекомендует меру пресечения. Создан он, чтобы избежать предвзятости и человеческого фактора, а как следствие, сократить нагрузки на местные тюрьмы.

Вернемся в Россию. Летом 2022 года вступит в силу закон, который предусматривает автоматическое принятие решений службой судебных приставов. О чем идет речь? Алгоритм на базе ИИ будет, например, самостоятельно снимать ограничения с граждан после уплаты долга. Это коснется, в частности, снятия запрета на выезд за границу. Также ИИ будет принимать решение о возбуждении исполнительного производства. Таким образом, скажем, неуплата административного штрафа автоматически будет приводить к передаче дела приставам. ИИ будет оформлять решения как постановления ФССП и подписывать их усиленной квалифицированной электронной подписью ведомства.

"Сбер" не только создал, но и запатентовал систему на базе ИИ для проверки юридических лиц на правоспособность. С помощью робота-юриста, которого разработали в правовом департаменте, за 8 месяцев уже подготовлено свыше 2,5 млн юридических заключений.

Росимущество заявило о планах по созданию системы ИИ для ответов на запросы граждан, а также для управления госсобственностью и анализа деятельности госкомпаний. Планируется выделить на создание и запуск алгоритма 1,4 млрд руб. Часть загруженных баз данных предполагается сделать общедоступными.

Что может юристам пригодиться

Не лишним будет рассказать про любопытные и важные инновации в области ИИ, которые так или иначе могут быть интересны в контексте юриспруденции.

Сначала расскажем про чтение мыслей. Японская лаборатория ATR разработала ИИ, который может не только читать мысли, но и отображать то, что человек видит перед собой. Исследователи называют этот подход глубоким воспроизведением изображений. Испытуемым показывали изображения, а в ходе этого записывали их мозговые импульсы. Причем было два типа подхода: за мозгом следили непосредственно в момент рассматривания человеком изображения, но также отслеживали мозговую активность и позже, выдвигая просьбу к испытуемым вспомнить то, что они видели. Данные со снимками мозга загружали в алгоритм для обучения сети. В итоге система научилась визуализировать то, о чем думает человек. На основе мозговых импульсов ИИ воссоздает изображение и постоянно улучшает его, чтобы воспроизвести максимально похожий образ. Пока алгоритм находится в стадии разработки, но только представьте, какой будет простор возможностей, если картинки воспоминаний в буквальном смысле можно будет "вынимать" из памяти человека и выводить на экран компьютера.

Еще одна подобная разработка касается расшифровки речевых сигналов. Американские ученые создали нейросеть, которая может считывать активность коры головного мозга во время речи, затем преобразовывать эти сигналы в код, воспроизводя сказанное человеком. Точность воспроизведения, которую показывает алгоритм, составила 97%. По мнению ученых, эта система во вполне обозримом будущем может помочь глухонемым людям "заговорить".

Очень яркой разработкой является нейросеть, созданная американским исследователем Майклом Косински (Michal Kosinski) из Стэнфордского университета. Его алгоритм с точностью порядка 70% может определить политические убеждения человека, при этом анализируя только его лицо. Ранее этот же ученый уже разработал алгоритм, который может установить по фотографии сексуальную ориентацию личности. ИИ анализирует только овал лица, остальные детали с изображения удаляются. При этом статистически значимые показатели работы алгоритма говорят о том, что он точно определяет реально существующие признаки политической и сексуальной ориентации в людях. Вообще говоря, оба эксперимента проводили с целью опровержения так называемой новой френологии, а в итоге частично подтвердили псевдонаучные гипотезы.

Еще одна интересная разработка ученых из Государственного объединения научных и прикладных исследований в Австралии (CSIRO) и Института биологической кибернетики Общества имени Макса Планка в Германии - ​это система ИИ, которая манипулирует человеком, подталкивая его к тому или иному выбору. Она доказала свою эффективность. Алгоритм наблюдает за тем, как люди делают выбор, а затем учится манипулировать этим выбором. Испытана система была в трех экспериментах. В первом испытуемый в случайном порядке выбирал из двух квадратов правый или левый. За правильный выбор ему назначалось вознаграждение в виде небольшой денежной суммы. Однако же человек не знал, какой из квадратов сулит награду. ИИ, в свою очередь, выбирал, за какой квадрат будет назначена награда на каждом ходу. Перед алгоритмом стояла задача приучить человека как можно чаще выбирать один и тот же квадрат. По условиям эксперимента, награды были поровну распределены между квадратами в рамках одной игры, но испытуемый об этом не знал. А алгоритм ИИ создавал иллюзию, что чаще выбирать какой-то один определенный квадрат выгоднее. В 70% случаев ИИ преуспел в этом. Заметьте, что это очень похоже, например, на задачу маркетологов - ​манипуляция для выбора одной позиции товара из множества, в сущности, ничем не отличающихся друг от друга. Другие эксперименты также подтвердили, что ИИ легко манипулирует человеком.

А теперь про разработку, которая внушает серьезные опасения. Компания Microsoft сделала и запатентовала технологию создания цифровых копий людей, в том числе умерших. Предполагается, что копию можно будет использовать, чтобы близкие погибшего могли пообщаться с ней. Microsoft предлагает архивировать образцы голоса умершего человека, его фотографии, а также посты и сообщения в соцсетях. Чем больше будет собранного материала, тем более достоверным будет цифровой двойник. Он может даже за счет элементов ИИ имитировать манеру общения человека. Как вы понимаете, на этом разработка не останавливается. Аналогичный вариант у компании есть и для живых людей. То есть уже есть возможность создать виртуальную копию конкретного человека. Алгоритм использует данные об определенной личности, которые собирает в социальных сетях, затем специальный чат-бот генерирует его сообщения, новые фотографии и даже запись голоса. Предполагается, что на человека будет создаваться так называемый специальный индекс личности, которым будут обучать его чат-бота отвечать на сообщения так, как будто это сделал сам человек. Алгоритм также будет генерировать новые изображения человека в формате 2D и 3D, а также записи его голоса. А теперь пофантазируйте, чем это все чревато с юридической точки зрения.

Кстати, подобная технология уже внедрена в цифровой оборот. В этом году сервис для изучения своей генеалогии MyHeritage запустил услугу Deep Nostalgia ("Глубокая ностальгия"). Этот сервис "оживляет" умерших родственников и исторические фотографии. В основе алгоритма - ​технология deepfake. Надо отдельно отметить, что отклики об этом алгоритме очень противоречивы, потому что система уже получила дурную славу после того, как стала активно использоваться для создания фейковых роликов со знаменитостями. Критики данного алгоритма утверждают, что deepfake-видео провоцируют распространение недостоверной информации в Интернете, что приводит к разжиганию конфликтов. Например, с помощью сервиса можно записать видео с провокационными высказываниями, после чего внедрить в него фотографию, скажем, известного политика. MyHeritage специально отказались от возможности озвучки видео, чтобы пресечь его использование в злонамеренных целях. Более того, на сайте опубликована просьба "использовать эту функцию для обработки личных исторических фотографий, не загружая фотографии живых людей". Результат "оживления" старых фотографий жутковат, поэтому многие сравнивают результат с зомби-апокалипсисом. И тем не менее deepfake - ​это уже работающий и запущенный в широкий оборот алгоритм.

И еще важная тема, которой нельзя не коснуться, это системы распознавания лиц. По официальному заявлению Управления науки и технологий Министерства внутренней безопасности США, новое поколение ИИ уже адаптировано к успешному распознаванию людей в масках (точность 96%), точность же при распознании лица человека без маски практически 100%. Технология используется в аэропортах для проверки пассажиров. Надо отметить, что до этого системы распознавания лиц людей в масках показывали точность 77%. Пандемия коронавируса весьма серьезно продвинула технологии анализа данных человеческих лиц. У нас в стране регулярно появляются новости о том, что с помощью видеокамер был пойман человек, совершивший правонарушение, которое было запечатлено на видео, размещенное пользователями в соцсетях. Во многом именно благодаря системе распознавания лиц, широко применяемой с помощью повсеместного размещения видеокамер. Кстати, мэрия Москвы планирует потратить до 2025 года почти 3 млрд рублей на систему видеонаблюдения с функцией распознавания лиц в Новой Москве.

Еще одна новость касается москвичей, но только пока. Мэрия Москвы вложит 185 млн руб. в создание новой системы хранения персональных данных жителей столицы. Система будет содержать данные о документах граждан, об их фактическом доходе, месте проживания, родственниках, транспорте, месте работы, номере проездного (карты "Тройка"), успеваемости детей в школе, их участии в олимпиадах, и даже сведения о домашних животных. Кстати, информацию о реальных доходах будет проверять специально разработанный и встроенный модуль. Новый сервис должен свести в одном месте все уже собранные данные. Делается это якобы для ускорения предоставления госуслуг. Однако же в случае утечки информации ее объем будет колоссальным. Перед разработчиками системы мэрия ставит задачу создания максимально подробной и персонализированной базы данных о каждом жителе столицы. Более того, эта база будет интегрирована с другими информационными системами для взаимного обмена и обогащения данными. В числе этих систем также находится Единая система идентификации и аутентификации и автоматизированная информационная система многофункциональных центров. Ежегодно система должна свободно обрабатывать 20 млн учетных записей.

Ну, и любопытные статистические данные. Citrix провел опрос в США и Европе на тему чипирования. Так вот, две трети работающего населения уверены, что в 2035 году люди с имплантированными в их тела чипами будут иметь серьезное конкурентное преимущество на рынке труда. Со своей стороны, 77% предпринимателей считают, что встроенные чипы и датчики могут повысить производительность труда, они также уверены, что эта технология станет массовой к 2035 году. Важно, что 57% сотрудников добровольно готовы имплантировать чипы в свое тело в том случае, если это будет безопасно и эффективно. Среди топ-менеджмента на эту манипуляцию согласны лишь 31% руководителей. Большинство опрошенных, среди которых были и представители рабочих специальностей, и менеджеры среднего звена, и топ-менеджмент, сошлись во мнении, что к 2030 году ИИ заменит людей в качестве основного источника дохода организаций. Кроме того, 90% руководителей считают, что инвестиции в технологии ИИ станут самым важным драйвером роста их компаний.

Итак, новая реальность уже наступила. И если понимать, какие тенденции набирают обороты, то можно своевременно реагировать на меняющиеся условия и жизнедеятельности, и работы. Аналитика происходящих изменений, особенно инноваций в сфере ИИ, - ​это важный элемент, на который должна в итоге опираться и стратегия личного роста, и стратегия развития компании. Мир уже не будет прежним, значит, надо гибко приспосабливаться к новым реалиям и "условиям игры".

Читайте все накопления сайта по своему профилю, начиная с 2010 г.
Для этого оформите комплексную подписку на выбранный журнал на полугодие или год, тогда:

его свежий номер будет ежемесячно приходить к вам по почте в печатном виде;

все публикации на сайте этого направления начиная с 2010 г. будут доступны в течение действия комплексной подписки.

А удобный поиск и другая навигация на сайте помогут вам быстро находить ответы на свои рабочие вопросы. Повышайте свой профессионализм, статус и зарплату с нашей помощью!

# data[].attributes.attachment_link.title
Почему важен искусственный интеллект в правовой сфере

# data[].attributes.attachment_link.description
Еще лет 10-15 назад фильмы об искусственном интеллекте (ИИ) относились к фантастическому жанру. Теперь это вполне реальное явление, которое проникает во всё большие сферы нашей жизни. Оно, безусловно, приносит в нашу жизнь неоспоримые преимущества. Но и от минусов никуда не деться. Расскажем про ИИ в юридической сфере.

# data[].attributes.headline
РПД "Биомеханика"

# data[].attributes.subject
РПД "Биомеханика"

# data[].attributes.body
https://allasamsonova.ru/iskusstvennyj-intellekt-v-sportivnoj-podgotovke/

https://cyberleninka.ru/article/n/obzor-meditsinskogo-programmnogo-obespecheniya-s-iskusstvennym-intellektom/viewer

# data[].attributes.attachment_link.provider_name
Алла Самсонова

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Описана система комплексного контроля в спорте, построенная на основе искусственного интеллекта. Разработанная система внедрена в подготовку пауэрлифтеров высокой квалификации. Она помогает регистрировать выполненную спортсменом тренировочную нагрузку, извлекать из базы данных информацию для статистического анализа, прогнозировать прирост спортивных достижений, разрабатывать план тренировки.

Первая глава монографии посвящена обзору современного состояния управления спортивной тренировкой. С этой целью проанализировано 222 литературных источника, из которых 20 - на иностранном языке.

Вторая глава посвящена методическим и организационным аспектам исследования:

1. педагогическому наблюдению за тренировкой сильнейших пауэрлифтеров;

2. анализу дневников;

3. методу учета тренировочной нагрузки;

4. тестированию специальной подготовленности спортсмена, которое включало:

медико-биологические тесты,

психофизиологическое тестирование,

функциональные пробы,

биомеханическое тестирование (использовался программно-аппаратный комплекс Motion Trace);

педагогическому эксперименту.

В третьей главе описано применение информационных технологий в тренировочном процессе пауэрлифтеров. Информационные технологии по мнению авторов должны выполнять следующие функции: регистрировать выполненную спортсменом тренировочную нагрузку, извлекать из базы данных информацию для статистического анализа, прогнозировать прирост спортивных достижений, создавать план тренировок. Также в третьей главе описаны факторы, определяющие управленческие решения: медико-биологические (8 показателей), психофизические (7 показателей), функциональные (1 показатель), биомеханические (4 показателя), тесты специальной подготовленности (25 показателей), параметры тренировочной нагрузки (60 показателей). В третьей главе представлена структура тренировочной нагрузки, коэффициенты корреляции спортивного результата с основными значимыми показателями спортсмена, надежность и информативность тестов, оценивающих уровень спортивной подготовленности пауэрлифтеров. Отдельный параграф посвящен составу, структуре и программной реализации технологии управления тренировочным процессом пауэрлифтеров.

Четвертая глава посвящена экспериментальному обоснованию управления тренировочным процессом в пауэрлифтинге с использованием информационных технологий.

Особую ценность монографии составляют приложения. В приложении приведены индивидуальные ежедневные планы тренировок квалифицированных пауэрлифтеров, составленные тренером высшей категории; данные спортсменов контрольной и экспериментальной групп, изменение результатов спортсменов, параметры тренировочной нагрузки, применяемые упражнения, экранные формы компьютерной программы, используемой в исследовании.

Более подробно ознакомиться с содержанием монографии можно на сайте издательства Кинетика

С уважением, А.В. Самсонова

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
Алла Самсонова

# data[].attributes.attachment_link.title
Искусственный интеллект в спортивной тренировке

# data[].attributes.attachment_link.description
Описана система комплексного контроля в спорте, построенная на основе искусственного интеллекта. Разработанная система внедрена в подготовку пауэрлифтеров высокой квалификации. Она помогает регистрировать выполненную спортсменом тренировочную нагрузку, извлекать из базы данных информацию для статистического анализа, прогнозировать прирост спортивных достижений, разрабатывать план тренировки. Первая глава монографии посвящена обзору современного состояния управления спортивной тренировкой.

# data[].attributes.headline
РПД "Информационная безопасность"

# data[].attributes.subject
РПД "Информационная безопасность"

# data[].attributes.body
Если с самого начала уделить ИБ должное внимание и реализовать комплексную программу шифрования больших данных с несколькими полными кольцами защиты, то это поможет минимизировать риски для бизнеса и избавить от многочисленных и неприятных последствий, к которым могут привести утечки данных – как пользователей, так и компаний в целом.

# data[].attributes.headline
РПД "Информационная безопасность"

# data[].attributes.subject
РПД "Информационная безопасность"

# data[].attributes.body
Технологии искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения уже сейчас широко применяются в информационных системах для увеличения производительности труда, повышения продаж, обучения. Их использование в защите от кибератак становится одним из ключевых направлений в информационной безопасности.

# data[].attributes.headline
РПД "Информационная безопасность"

# data[].attributes.subject
РПД "Информационная безопасность"

# data[].attributes.body
С помощью технологии блокчейна (технологии для обеспечения информационной безопасности) предприятия могут осуществлять проверку подлинности устройств и аутентификацию пользователей, не прибегая к использованию паролей. Это позволяет исключить вмешательство человека в процесс проверки подлинности как одно из возможных направлений атаки.
С помощью технологии блокчейна система безопасности организации сможет улучшить инфраструктуру проверки подлинности, используемую для проверки подлинности устройств и аутентификации пользователей. Так, для каждого устройства система генерирует не пароль, а отдельный SSL-сертификат. Эти сертификаты управляются в блокчейне, что делает использование злоумышленниками поддельных сертификатов практически невозможным.

# data[].attributes.body
https://cdto.wiki/Развитие_цифровых_сквозных_технологий
Создание презентации по данной теме с использованием материала с данной ссылкой

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Сквозные цифровые технологии - передовые научно-технические отрасли, обеспечивающие создание высокотехнологичных продуктов и сервисов и наиболее сильно влияющие на развитие экономики, радикально меняя ситуацию на существующих рынках и(или) способствуя формированию новых рынков.

Сквозные технологии универсальны, используются не только в частном (коммерческом), но и в государственном секторе экономики. Поэтому применение сквозных технологий является одной из профессиональных компетенций участника команды цифровой трансформации в государственном управлении. Государственная поддержка по стимулированию развития сквозных технологий осуществляется в рамках федерального проекта "Цифровые технологии" национальной программы "Цифровая экономика РФ".

Цель проекта "Цифровые технологии" - обеспечение технологической независимости России, возможности коммерциализации отечественных разработок, ускорение технологического развития российских компаний, обеспечение конкурентоспособности разрабатываемых ими продуктов и решений на глобальном рынке.

В программе "Цифровая экономика Российской Федерации", утвержденной премьер-министром России Дмитрием Медведевым в 2017 году и ныне уже не действующей, был приведен перечень основных сквозных цифровых технологий: большие данные, нейротехнологии и искусственный интеллект, системы распределенного реестра, квантовые технологии, новые производственные технологии, промышленный интернет, компоненты робототехники и сенсорика, технологии беспроводной связи, технологии виртуальной и дополненной реальностей.

В новой национальной программе "Цифровая экономика Российской Федерации", утвержденной в конце 2018 года, перечень сквозных технологий не приводится, но в рамках федерального проекта "Цифровые технологии" были разработаны дорожные карты по развитию сквозных цифровых технологий. Правительственная комиссия по цифровому развитию под председательством вице-премьера Максима Акимова одобрила семь дорожных карт по развитию сквозных технологий цифровой экономики. Ниже представлены семь технологий и входящие в них субтехнологии, описанные в дорожных картах.

Перечень технологий и субтехнологий

# data[].attributes.attachment_link.title
Развитие цифровых сквозных технологий

# data[].attributes.attachment_link.description
Сквозные цифровые технологии - передовые научно-технические отрасли, обеспечивающие создание высокотехнологичных продуктов и сервисов и наиболее сильно влияющие на развитие экономики, радикально меняя ситуацию на существующих рынках и(или) способствуя формированию новых рынков. Сквозные технологии универсальны, используются не только в частном (коммерческом), но и в государственном секторе экономики.

# data[].attributes.body
https://selectel.ru/blog/what-is-big-data/
рассказать в лекции о больших данных. Материал можновзять по данной ссылке.

# data[].attributes.attachment_link.provider_name
Блог компании Селектел

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Big Data простыми словами - структурированные, частично структурированные или неструктурированные большие массивы данных. В статье мы расскажем о характеристиках и классификации больших данных, методах обработки и хранения, областях применения и возможностях работы с Big Data, которые дает Selectel.

Характеристики больших данных

Несмотря на актуальность для многих сфер, границы термина размыты и могут отличаться в зависимости от конкретной задачи. Тем не менее существуют три основных признака, определенные еще в 2001 году Meta Group. Они получили аббревиатуру VVV:

Volume. Объем данных чаще всего измеряется терабайтами, петабайтами и даже эксабайтами. Нет точного понимания, с какого объема данные становятся "большими". Существуют задачи, когда информация занимает меньше терабайта, но из-за неоднородной структуры их обработка требует мощности кластера из пяти серверов.

Velocity. Скорость прироста и обработки данных. Яркий пример - новые данные для анализа появляются с каждым сеансом пользователя "ВКонтакте". Подобные потоки информации требуют высокоскоростной обработки. Если для обработки данных достаточно одной машины, это не Big Data. Число серверов в кластере всегда превышает единицу.

Variety. Разнообразие данных. Даже если информации очень много, но она имеет четкую и ясную структуру - это не Big Data. Возвращаясь к примеру с "ВКонтакте", биографии пользователей соцсети структурированные и легко поддаются анализу. А вот данные о реакциях на посты или времени, проведенном в приложении, не имеют точной структуры.

И еще два V

В дальнейшем появилась интерпретация c "пятью V":

Viability. Жизнеспособность данных. При большом разнообразии данных и переменных, необходимо проверять их значимость при построении модели прогнозирования. Например, факторы предсказывающие склонность потребителя к покупке: упоминания товара в соцсетях, геолокация, доступность товара, время суток, портрет покупателя.

Value. Ценность данных. После подтверждения жизнеспособности специалисты Big Data изучают взаимосвязи данных. Например, поставщик услуг может попытаться сократить отток клиентов, анализируя продолжительность звонков в колл-центр. После оценки дополнительных переменных прогнозная модель становится сложнее и эффективнее. Пример итогового вывода - повышенную склонность к оттоку в течение 45 дней после своего дня рождения демонстрируют клиенты попадающие в категории:

геопозиция - юго-запад России с теплой погодой,

образование - степень бакалавра,

имущество - владельцы автомобилей 2012 года выпуска или более ранних моделей,

кредитная история без просрочек.

Классификация данных

Структурированные данные. Как правило, хранятся в реляционных базах данных. Упорядочивают данные на уровне таблиц - например, Excel. От информации, которую можно анализировать в самом Excel, Big Data отличается большим объемом.

Частично структурированные. Данные не подходят для таблиц, но могут быть иерархически систематизированы. Под такую характеристику подходят текстовые документы или файлы с записями о событиях.

Неструктурированные. Не обладают организованной структурой: аудио- и видеоматериалы, фото и другие изображения.

Источники данных

Генерируемые людьми социальные данные, главные источники которых - соцсети, веб, GPS-данные о перемещениях. Также специалисты Big Data используют статистические показатели городов и стран: рождаемость, смертность, уровень жизни и любую другую информацию, отражающую показатели жизни людей.

Транзакционная информация появляется при любых денежных операциях и взаимодействии с банкоматами: переводы, покупки, поставки.

Источником машинных данных служат смартфоны, IoT-гаджеты, автомобили и другая техника, датчики, системы слежения и спутники.

Как данные забирают из источника

Начальная стадия - Data Cleaning - выявление, очистка и исправление ошибок, нерелевантной информации и несоответствий данных. Процесс позволяет оценить косвенные показатели, погрешности, пропущенные значения и отклонения. Как правило, во время извлечения данные преобразуются. Специалисты Big Data добавляют дополнительные метаданные, временные метки или геолокационные данные.

Существует два подхода к извлечению структурированных данных:

Полное извлечение, при котором нет потребности отслеживать изменения. Процесс проще, но нагрузка на систему выше.

Инкрементное извлечение. Изменения в исходных данных отслеживают с момента последнего успешного извлечения. Для этого создают таблицы изменений или проверяют временные метки. Многие хранилища имеют встроенную функцию захвата данных об изменениях (CDC), которая позволяет сохранить состояния данных. Логика для инкрементального извлечения более сложная, но нагрузка на систему снижается.

При работе с неструктурированными данными большая часть времени уйдет на подготовку к извлечению. Данные очищают от лишних пробелов и символов, удаляют дубликаты результатов и определяют способ обработки недостающих значений.

Подходы к хранению Big Data

Для хранения обычно организуют хранилища данных (Data Warehouse) или озера (Data Lake). Data Warehouse использует принцип ETL (Extract, Transform, Load) - сначала идет извлечение, далее преобразование, потом загрузка. Data Lake отличается методом ELT (Extract, Load, Transform) - сначала загрузка, следом преобразование данных.

Существуют три главных принципа хранения Big Data:

Горизонтальное масштабирование. Система должна иметь возможность расширяться. Если объем данных вырос - необходимо увеличить мощность кластера путем добавления серверов.

Отказоустойчивость. Для обработки требуются большие вычислительные мощности, что повышает вероятность сбоев. Большие данные должны обрабатываться непрерывно в режиме реального времени.

Локальность. В кластерах применяется принцип локальности данных - обработка и хранение происходит на одной машине. Такой подход минимизирует расходы мощностей на передачу информации между серверами.

Анализ больших данных: от web mining до визуализации аналитики

Интеллектуальный анализ данных представляет из себя совокупность подходов к классификации, моделированию и прогнозированию.

Анализ может включать в себя добычу различных видов информации, будь то текст, изображения, аудио- и видеоданные. Отдельно выделяют web mining и social media mining, работающие с интернетом и соцсетями. Для работы с реляционными базами данных используется язык программирования SQL, подходящий для создания, изменения и извлечения хранимых данных.

Нейронные сети. Обученная нейросеть может обрабатывать огромные объемы данных с большой скоростью и точностью. Чтобы использовать нейросеть в анализе, ее необходимо обучить.

Машинное обучение - наука о том, как обучить ИИ самостоятельной работе и расширению своих знаний и возможностей. Сфера ML изучает, как создавать системы, которые автономно улучшаются с приобретением опыта. Алгоритмы машинного обучения обобщают уже имеющиеся примеры для выполнения более сложных задач. С помощью этой технологии искусственный интеллект проводит анализ, строит прогнозы, воспроизводит и улучшает модели.

После анализа данные представляют в виде аналитического отчета с предложениями о возможных решениях. Методы перевода больших данных в читаемую форму называются Business intelligence. Главный инструмент BI - дашборды, интерпретация и визуализация аналитики в виде изображений и диаграмм. Дашборды помогают фокусировать внимание на KPI, создавать бизнес-модели и отслеживать результаты принятых решений.

Эта обратная связь и дает возможности для роста бизнеса, которые можно получить с помощью Big Data. Неочевидные раньше закономерности способствуют улучшению бизнес-процессов и росту прибыли.

Инструменты для обработки больших данных

Один из способов распределенных вычислений - разработанный Google метод параллельной обработки MapReduce. Фреймворк организовывает данные в виде записей. Функции работают независимо и параллельно, что обеспечивает соблюдение принципа горизонтальной масштабируемости. Обработка происходит в три стадии:

1. Map. Функцию определяет пользователь, map служит начальной обработке и фильтрации. Функция применима к одной входной записи, она выдает множество пар ключ-значение. Применяется на том же сервере, на котором хранятся данные, что соответствует принципу локальности.

2. Shuffle. Вывод map разбирается по "корзинам". Каждая соответствует одному ключу вывода первой стадии, происходит параллельная сортировка. "Корзины" служат входом для третьей стадии.

3. Reduce. Каждая "корзина" со значениями попадает на вход функции reduce. Ее задает пользователь и вычисляет финальный результат для каждой "корзины". Множество всех значений функции reduce становится финальным результатом.

Для разработки и выполнения программ, работающих на кластерах любых размеров, используется набор утилит, библиотек и фреймворк Hadoop. ПО Apache Software Foundation работает с открытым исходным кодом и служит для хранения, планирования и совместной работы с данными. Об истории и структуре проекта Hadoop можно почитать в отдельном материале.

Apache Spark - open-source фреймворк, входящий в экосистему Hadoop, используется для кластерных вычислений. Набор библиотек Apache Spark выполняет вычисления в оперативной памяти, что заметно ускоряет решение многих задач и подходит для машинного обучения.

NoSQL - тип нереляционных СУБД. Хранение и поиск данных моделируется отличными от табличных отношений средствами. Для хранения информации не требуется заранее заданная схема данных. Главное преимущество подобного подхода - любые данные можно быстро помещать и извлекать из хранилища. Термин расшифровывается как "Not Only SQL".

Примеры подобных СУБД

Все базы данных относятся к "семейству" Amazon:

DynamoDB - управляемая бессерверная БД на основе пар "ключ-значение", созданная для запуска высокопроизводительных приложений в любом масштабе, подходит для IoT, игровых и рекламных приложений.

DocumentDB - документная БД, создана для работы в каталогах, пользовательских профилях и системах управления контентом, где каждый документ уникален и изменяется со временем.

Neptune - управляемый сервис графовых баз данных. Упрощает разработку приложений, работающих с наборами сложносвязанных данных. Подходит для работы с рекомендательными сервисами, соцсетями, системами выявления мошенничества.

Самые популярные языки программирования для работы с Big Data

R. Язык используется для обработки данных, сбора статистики и работы с графикой. Загружаемые модули связывают R с GUI-фреймворками и позволяют разрабатывать утилиты анализа с графическим интерфейсом. Графика может быть экспортирована в популярные форматы и использована для презентаций. Статистика отображается в виде графиков и диаграмм.

Scala. Нативный язык для Apache Spark, используется для анализа данных. Проекты Apache Software Foundation, Spark и Kafka, написаны в основном на Scala.

Python. Обладает готовыми библиотеками для работы с AI, ML и другими методами статистических вычислений: TensorFlow, PyTorch, SKlearn, Matplotlib, Scipy, Pandas. Для обработки и хранения данных существуют API в большинстве фреймворков: Apache Kafka, Spark, Hadoop.

Про то, как устроен и работает брокер сообщений Apache Kafka мы писали в отдельной статье.

Примеры использования аналитики на основе Big Data: бизнес, IT, медиа

Большие данные используют для разработки IT-продуктов. Например, в Netflix прогнозируют потребительский спрос с помощью предиктивных моделей для новых функций онлайн-кинотеатра. Специалисты стриминговой платформы классифицируют ключевые атрибуты популярности фильмов и сериалов, анализируют коммерческий успех продуктов и фич. На этом построена ключевая особенность подобных сервисов - рекомендательные системы, предсказывающие интересы пользователей.

В геймдеве используют большие данные для вычисления предпочтений игроков и анализа поведения в видеоиграх. Подобные исследования помогают совершенствовать игровой опыт и схемы монетизации.

Для любого крупного производства Big Data позволяет анализировать доходы и обратную связь от заказчиков, детализировать сведения о цепочках производства и логистике. Подобные факторы улучшают прогноз спроса, сокращают расходы и простои.

Big Data помогает со слабоструктурированными данными о запчастях и оборудовании. Записи в журналах и сведения с датчиков могут быть индикаторами скорой поломки. Если ее вовремя предсказать, это повысит функциональность, срок работы и эффективность обслуживания техники.

В сфере торговли анализ больших данных дает глубокие знания о моделях поведения клиентов. Аналитика информации из соцсетей и веб-сайтов улучшает качество сервиса, повышает лояльность и решает проблему оттока покупателей.

В медицине Big Data поможет с анализом статистики использования лекарств, эффективности предоставляемых услуг, с организацией работы с пациентами.

В банках используют распределенные вычисления для работы с транзакционной информацией, что полезно для выявления мошенничества и улучшения работы сервисов.

Госструктуры анализируют большие данные для повышения безопасности граждан и совершенствования городской инфраструктуры, улучшения работы сфер ЖКХ и общественного транспорта.

Это лишь часть сфер, где растет востребованность аналитики больших данных. В интересантах не только технические направления, но и медиа, маркетинг, социология, сфера найма, недвижимость.

Управление большими данными - кто занимается

Люди, работающие с большими данными, разделяются по многим специальностям:

аналитик Big Data,

дата-инженер,

Data Scientist,

ML-специалист и др.

Учитывая высокий спрос, для работы в сфере требуются специалисты разных компетенций. Например, существует направление data storytelling - умение эффективно донести до аудитории информацию из набора данных с помощью повествования и визуализации. Для понимания контекста используются сюжетные линии и персонажи, графики и диаграммы, изображения и видео.

Рассказы о данных используют внутри компании, чтобы на основе представленной информации донести до сотрудников необходимость улучшения продукта. Другое применение - презентация потенциальным клиентам аргументов в пользу покупки продукта.

# data[].attributes.attachment_link.title
Big Data: что такое большие данные и где они применяются. Характеристики больших данных, аналитика и управление BD простыми словами

# data[].attributes.attachment_link.description
Big Data простыми словами - структурированные, частично структурированные или неструктурированные большие массивы данных. В статье мы расскажем о характеристиках и классификации больших данных, методах обработки и хранения, областях применения и возможностях работы с Big Data, которые дает Selectel. Несмотря на актуальность для многих сфер, границы термина размыты и могут отличаться в зависимости от конкретной задачи.

# data[].attributes.body
https://selectel.ru/blog/what-is-big-data/

# data[].attributes.attachment_link.provider_name
Блог компании Селектел

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Big Data простыми словами - структурированные, частично структурированные или неструктурированные большие массивы данных. В статье мы расскажем о характеристиках и классификации больших данных, методах обработки и хранения, областях применения и возможностях работы с Big Data, которые дает Selectel.

Характеристики больших данных

Несмотря на актуальность для многих сфер, границы термина размыты и могут отличаться в зависимости от конкретной задачи. Тем не менее существуют три основных признака, определенные еще в 2001 году Meta Group. Они получили аббревиатуру VVV:

Volume. Объем данных чаще всего измеряется терабайтами, петабайтами и даже эксабайтами. Нет точного понимания, с какого объема данные становятся "большими". Существуют задачи, когда информация занимает меньше терабайта, но из-за неоднородной структуры их обработка требует мощности кластера из пяти серверов.

Velocity. Скорость прироста и обработки данных. Яркий пример - новые данные для анализа появляются с каждым сеансом пользователя "ВКонтакте". Подобные потоки информации требуют высокоскоростной обработки. Если для обработки данных достаточно одной машины, это не Big Data. Число серверов в кластере всегда превышает единицу.

Variety. Разнообразие данных. Даже если информации очень много, но она имеет четкую и ясную структуру - это не Big Data. Возвращаясь к примеру с "ВКонтакте", биографии пользователей соцсети структурированные и легко поддаются анализу. А вот данные о реакциях на посты или времени, проведенном в приложении, не имеют точной структуры.

И еще два V

В дальнейшем появилась интерпретация c "пятью V":

Viability. Жизнеспособность данных. При большом разнообразии данных и переменных, необходимо проверять их значимость при построении модели прогнозирования. Например, факторы предсказывающие склонность потребителя к покупке: упоминания товара в соцсетях, геолокация, доступность товара, время суток, портрет покупателя.

Value. Ценность данных. После подтверждения жизнеспособности специалисты Big Data изучают взаимосвязи данных. Например, поставщик услуг может попытаться сократить отток клиентов, анализируя продолжительность звонков в колл-центр. После оценки дополнительных переменных прогнозная модель становится сложнее и эффективнее. Пример итогового вывода - повышенную склонность к оттоку в течение 45 дней после своего дня рождения демонстрируют клиенты попадающие в категории:

геопозиция - юго-запад России с теплой погодой,

образование - степень бакалавра,

имущество - владельцы автомобилей 2012 года выпуска или более ранних моделей,

кредитная история без просрочек.

Классификация данных

Структурированные данные. Как правило, хранятся в реляционных базах данных. Упорядочивают данные на уровне таблиц - например, Excel. От информации, которую можно анализировать в самом Excel, Big Data отличается большим объемом.

Частично структурированные. Данные не подходят для таблиц, но могут быть иерархически систематизированы. Под такую характеристику подходят текстовые документы или файлы с записями о событиях.

Неструктурированные. Не обладают организованной структурой: аудио- и видеоматериалы, фото и другие изображения.

Источники данных

Генерируемые людьми социальные данные, главные источники которых - соцсети, веб, GPS-данные о перемещениях. Также специалисты Big Data используют статистические показатели городов и стран: рождаемость, смертность, уровень жизни и любую другую информацию, отражающую показатели жизни людей.

Транзакционная информация появляется при любых денежных операциях и взаимодействии с банкоматами: переводы, покупки, поставки.

Источником машинных данных служат смартфоны, IoT-гаджеты, автомобили и другая техника, датчики, системы слежения и спутники.

Как данные забирают из источника

Начальная стадия - Data Cleaning - выявление, очистка и исправление ошибок, нерелевантной информации и несоответствий данных. Процесс позволяет оценить косвенные показатели, погрешности, пропущенные значения и отклонения. Как правило, во время извлечения данные преобразуются. Специалисты Big Data добавляют дополнительные метаданные, временные метки или геолокационные данные.

Существует два подхода к извлечению структурированных данных:

Полное извлечение, при котором нет потребности отслеживать изменения. Процесс проще, но нагрузка на систему выше.

Инкрементное извлечение. Изменения в исходных данных отслеживают с момента последнего успешного извлечения. Для этого создают таблицы изменений или проверяют временные метки. Многие хранилища имеют встроенную функцию захвата данных об изменениях (CDC), которая позволяет сохранить состояния данных. Логика для инкрементального извлечения более сложная, но нагрузка на систему снижается.

При работе с неструктурированными данными большая часть времени уйдет на подготовку к извлечению. Данные очищают от лишних пробелов и символов, удаляют дубликаты результатов и определяют способ обработки недостающих значений.

Подходы к хранению Big Data

Для хранения обычно организуют хранилища данных (Data Warehouse) или озера (Data Lake). Data Warehouse использует принцип ETL (Extract, Transform, Load) - сначала идет извлечение, далее преобразование, потом загрузка. Data Lake отличается методом ELT (Extract, Load, Transform) - сначала загрузка, следом преобразование данных.

Существуют три главных принципа хранения Big Data:

Горизонтальное масштабирование. Система должна иметь возможность расширяться. Если объем данных вырос - необходимо увеличить мощность кластера путем добавления серверов.

Отказоустойчивость. Для обработки требуются большие вычислительные мощности, что повышает вероятность сбоев. Большие данные должны обрабатываться непрерывно в режиме реального времени.

Локальность. В кластерах применяется принцип локальности данных - обработка и хранение происходит на одной машине. Такой подход минимизирует расходы мощностей на передачу информации между серверами.

Анализ больших данных: от web mining до визуализации аналитики

Интеллектуальный анализ данных представляет из себя совокупность подходов к классификации, моделированию и прогнозированию.

Анализ может включать в себя добычу различных видов информации, будь то текст, изображения, аудио- и видеоданные. Отдельно выделяют web mining и social media mining, работающие с интернетом и соцсетями. Для работы с реляционными базами данных используется язык программирования SQL, подходящий для создания, изменения и извлечения хранимых данных.

Нейронные сети. Обученная нейросеть может обрабатывать огромные объемы данных с большой скоростью и точностью. Чтобы использовать нейросеть в анализе, ее необходимо обучить.

Машинное обучение - наука о том, как обучить ИИ самостоятельной работе и расширению своих знаний и возможностей. Сфера ML изучает, как создавать системы, которые автономно улучшаются с приобретением опыта. Алгоритмы машинного обучения обобщают уже имеющиеся примеры для выполнения более сложных задач. С помощью этой технологии искусственный интеллект проводит анализ, строит прогнозы, воспроизводит и улучшает модели.

После анализа данные представляют в виде аналитического отчета с предложениями о возможных решениях. Методы перевода больших данных в читаемую форму называются Business intelligence. Главный инструмент BI - дашборды, интерпретация и визуализация аналитики в виде изображений и диаграмм. Дашборды помогают фокусировать внимание на KPI, создавать бизнес-модели и отслеживать результаты принятых решений.

Эта обратная связь и дает возможности для роста бизнеса, которые можно получить с помощью Big Data. Неочевидные раньше закономерности способствуют улучшению бизнес-процессов и росту прибыли.

Инструменты для обработки больших данных

Один из способов распределенных вычислений - разработанный Google метод параллельной обработки MapReduce. Фреймворк организовывает данные в виде записей. Функции работают независимо и параллельно, что обеспечивает соблюдение принципа горизонтальной масштабируемости. Обработка происходит в три стадии:

1. Map. Функцию определяет пользователь, map служит начальной обработке и фильтрации. Функция применима к одной входной записи, она выдает множество пар ключ-значение. Применяется на том же сервере, на котором хранятся данные, что соответствует принципу локальности.

2. Shuffle. Вывод map разбирается по "корзинам". Каждая соответствует одному ключу вывода первой стадии, происходит параллельная сортировка. "Корзины" служат входом для третьей стадии.

3. Reduce. Каждая "корзина" со значениями попадает на вход функции reduce. Ее задает пользователь и вычисляет финальный результат для каждой "корзины". Множество всех значений функции reduce становится финальным результатом.

Для разработки и выполнения программ, работающих на кластерах любых размеров, используется набор утилит, библиотек и фреймворк Hadoop. ПО Apache Software Foundation работает с открытым исходным кодом и служит для хранения, планирования и совместной работы с данными. Об истории и структуре проекта Hadoop можно почитать в отдельном материале.

Apache Spark - open-source фреймворк, входящий в экосистему Hadoop, используется для кластерных вычислений. Набор библиотек Apache Spark выполняет вычисления в оперативной памяти, что заметно ускоряет решение многих задач и подходит для машинного обучения.

NoSQL - тип нереляционных СУБД. Хранение и поиск данных моделируется отличными от табличных отношений средствами. Для хранения информации не требуется заранее заданная схема данных. Главное преимущество подобного подхода - любые данные можно быстро помещать и извлекать из хранилища. Термин расшифровывается как "Not Only SQL".

Примеры подобных СУБД

Все базы данных относятся к "семейству" Amazon:

DynamoDB - управляемая бессерверная БД на основе пар "ключ-значение", созданная для запуска высокопроизводительных приложений в любом масштабе, подходит для IoT, игровых и рекламных приложений.

DocumentDB - документная БД, создана для работы в каталогах, пользовательских профилях и системах управления контентом, где каждый документ уникален и изменяется со временем.

Neptune - управляемый сервис графовых баз данных. Упрощает разработку приложений, работающих с наборами сложносвязанных данных. Подходит для работы с рекомендательными сервисами, соцсетями, системами выявления мошенничества.

Самые популярные языки программирования для работы с Big Data

R. Язык используется для обработки данных, сбора статистики и работы с графикой. Загружаемые модули связывают R с GUI-фреймворками и позволяют разрабатывать утилиты анализа с графическим интерфейсом. Графика может быть экспортирована в популярные форматы и использована для презентаций. Статистика отображается в виде графиков и диаграмм.

Scala. Нативный язык для Apache Spark, используется для анализа данных. Проекты Apache Software Foundation, Spark и Kafka, написаны в основном на Scala.

Python. Обладает готовыми библиотеками для работы с AI, ML и другими методами статистических вычислений: TensorFlow, PyTorch, SKlearn, Matplotlib, Scipy, Pandas. Для обработки и хранения данных существуют API в большинстве фреймворков: Apache Kafka, Spark, Hadoop.

Про то, как устроен и работает брокер сообщений Apache Kafka мы писали в отдельной статье.

Примеры использования аналитики на основе Big Data: бизнес, IT, медиа

Большие данные используют для разработки IT-продуктов. Например, в Netflix прогнозируют потребительский спрос с помощью предиктивных моделей для новых функций онлайн-кинотеатра. Специалисты стриминговой платформы классифицируют ключевые атрибуты популярности фильмов и сериалов, анализируют коммерческий успех продуктов и фич. На этом построена ключевая особенность подобных сервисов - рекомендательные системы, предсказывающие интересы пользователей.

В геймдеве используют большие данные для вычисления предпочтений игроков и анализа поведения в видеоиграх. Подобные исследования помогают совершенствовать игровой опыт и схемы монетизации.

Для любого крупного производства Big Data позволяет анализировать доходы и обратную связь от заказчиков, детализировать сведения о цепочках производства и логистике. Подобные факторы улучшают прогноз спроса, сокращают расходы и простои.

Big Data помогает со слабоструктурированными данными о запчастях и оборудовании. Записи в журналах и сведения с датчиков могут быть индикаторами скорой поломки. Если ее вовремя предсказать, это повысит функциональность, срок работы и эффективность обслуживания техники.

В сфере торговли анализ больших данных дает глубокие знания о моделях поведения клиентов. Аналитика информации из соцсетей и веб-сайтов улучшает качество сервиса, повышает лояльность и решает проблему оттока покупателей.

В медицине Big Data поможет с анализом статистики использования лекарств, эффективности предоставляемых услуг, с организацией работы с пациентами.

В банках используют распределенные вычисления для работы с транзакционной информацией, что полезно для выявления мошенничества и улучшения работы сервисов.

Госструктуры анализируют большие данные для повышения безопасности граждан и совершенствования городской инфраструктуры, улучшения работы сфер ЖКХ и общественного транспорта.

Это лишь часть сфер, где растет востребованность аналитики больших данных. В интересантах не только технические направления, но и медиа, маркетинг, социология, сфера найма, недвижимость.

Управление большими данными - кто занимается

Люди, работающие с большими данными, разделяются по многим специальностям:

аналитик Big Data,

дата-инженер,

Data Scientist,

ML-специалист и др.

Учитывая высокий спрос, для работы в сфере требуются специалисты разных компетенций. Например, существует направление data storytelling - умение эффективно донести до аудитории информацию из набора данных с помощью повествования и визуализации. Для понимания контекста используются сюжетные линии и персонажи, графики и диаграммы, изображения и видео.

Рассказы о данных используют внутри компании, чтобы на основе представленной информации донести до сотрудников необходимость улучшения продукта. Другое применение - презентация потенциальным клиентам аргументов в пользу покупки продукта.

# data[].attributes.attachment_link.title
Big Data: что такое большие данные и где они применяются. Характеристики больших данных, аналитика и управление BD простыми словами

# data[].attributes.attachment_link.description
Big Data простыми словами - структурированные, частично структурированные или неструктурированные большие массивы данных. В статье мы расскажем о характеристиках и классификации больших данных, методах обработки и хранения, областях применения и возможностях работы с Big Data, которые дает Selectel. Несмотря на актуальность для многих сфер, границы термина размыты и могут отличаться в зависимости от конкретной задачи.

# data[].attributes.body
https://cdto.wiki/Нейротехнологии_и_Искусственный_интеллект_(ИИ)
Посещение технопарка с приборами ИИ

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Обзор задач и вопросов связанных с технологиями искусственного интеллекта, машинного обучения, нейротехнологий, которые имитируют, использующих или помогающих понять работу мозга, мыслительные процессы, высшую нервную деятельность.

Искусственный интеллект (ИИ) - комплекс технологических решений, имитирующий когнитивные функции человека (включая самообучение и поиск решений без заранее заданного алгоритма) и позволяющий при выполнении задач достигать результаты, как минимум сопоставимые с результатами интеллектуальной деятельности человека. Комплекс технологических решений включает информационно- коммуникационную инфраструктуру, программное обеспечение, в котором в том числе используются методы машинного обучения, процессы и сервисы по обработке данных и выработке решений.

Нейротехнологии - технологии, которые используют или помогают понять работу мозга, мыслительные процессы, высшую нервную деятельность, в том числе технологии по усилению, улучшению работы мозга и психической деятельности.

В Российской Федерации программными нормативными документами по ИИ являются:

Оператор разработки дорожной карты - Сбербанк. Искусственный интеллект может применяться для реализации новых возможностей человека во всех сферах деятельности, в том числе для:

освобождения человека от монотонной работы путем автоматического создания программного обеспечения;

поддержки в принятии решений;

автоматизации опасных видов работ;

поддержки коммуникаций между людьми

Применение искусственного интеллекта необходимо во всех экономических и социальных отношениях для повышения качества жизни и улучшения благосостояния - общества.

Основными тенденциями развития рынка искусственного интеллекта являются:

Развитие роботизированных сервисов с помощью ИИ и избавление от человеческого фактора и освобождения человека от монотонной работы путем автоматического создания программного обеспечения.

Расширение вычислительных и функциональных возможностей программных продуктов.

Новые методы машинного обучения, которые ускоряют разработку и реализацию решений в области ИИ в условиях ограниченного количества данных

Повсеместное применение ИИ.

Основными драйверами рынка искусственного интеллекта являются:

Увеличение объема данных для анализа и повышение доступности данных надлежащего качества.

Развитие вычислительной архитектуры следующего поколения.

Развитие перспективных методов анализа данных.

Субтехнологии

Согласно протоколу заседания Наблюдательного совета АНО "Цифровая экономика" от 24 мая 2019 г. No 13 было рекомендовано исключить Нейротехнологии (Нейропротезирование, Нейроинтерфейсы, нейростимуляция и нейросенсинг) из перечня приоритетных субтехнологий и продолжить их развитие в рамках Национальной Технологической Инициативы.

Применение технологий ИИ

Дополнительные материалы

# data[].attributes.attachment_link.title
Нейротехнологии и Искусственный интеллект (ИИ)

# data[].attributes.attachment_link.description
Обзор задач и вопросов связанных с технологиями искусственного интеллекта, машинного обучения, нейротехнологий, которые имитируют, использующих или помогающих понять работу мозга, мыслительные процессы, высшую нервную деятельность. Искусственный интеллект (ИИ) - комплекс технологических решений, имитирующий когнитивные функции человека (включая самообучение и поиск решений без заранее заданного алгоритма) и позволяющий при выполнении задач достигать результаты, как минимум сопоставимые с результатами интеллектуальной деятельности человека.

# data[].attributes.body
https://cdto.wiki/Технологии_распределенного_реестра/Технологии_обеспечения_консенсуса
Материал в лекцию на основе данной ссылки

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Совокупность методов и инструментов, направленных на приведение в соответствие имеющихся данных в децентрализованной сети к единой внутренней логике и структуре по заранее определенным правилам, а также обеспечение синхронизации и согласования данных между узлами децентрализованной сети

Консенсус в блокчейне

Процесс достижения соглашения по вопросу значения распределенных данных.

Роль консенсусных алгоритмов заключается в достижении уровня надежности сети, построенной на серии узлов (устройств, соединённых с другими устройствами как часть компьютерной сети). Это означает, что, если совершена транзакция, то алгоритм начнет работать - обмениваться данными по сети, чтобы проверить, может ли данное действие иметь место. Тот же процесс также применяется для создания новых узлов данных в блокчейне или при синхронизации сетевого оборудования, чтобы обеспечить согласованность всего консенсуса. Алгоритм автоматически предположит, что некоторые процессы и системы будут недоступны и что в результате этого некоторые коммуникации будут потеряны. Чтобы противостоять этому, консенсусный алгоритм должен быть отказоустойчивым и работать для достижения заранее определенного консенсуса или одобрения, по крайней мере, от большинства машин в сети.

Не все блокчейны создаются одинаковыми, и многие сильно различаются в зависимости от типа алгоритма консенсуса, который они используют:

Дополнительные материалы

# data[].attributes.attachment_link.title
Технологии обеспечения целостности и непротиворечивости данных (консенсус)

# data[].attributes.attachment_link.description
Совокупность методов и инструментов, направленных на приведение в соответствие имеющихся данных в децентрализованной сети к единой внутренней логике и структуре по заранее определенным правилам, а также обеспечение синхронизации и согласования данных между узлами децентрализованной сети Процесс достижения соглашения по вопросу значения распределенных данных.

# data[].attributes.body
https://scienceforum.ru/2018/article/2018004664
Материал в лекцию на основе данной ссылки

# data[].attributes.body
https://www.expocentr.ru/ru/articles-of-exhibitions/17045/
Материал в лекцию на основе данной ссылки

# data[].attributes.body
https://www.youtube.com/watch?v=KU4kBhTkxEM
Показ презентации по квантовым технологиям в информатике

# data[].attributes.body
http://dialog-e.ru/market-news/837/
Подготовка доклада студентами на данную тему. В качестве одного из материалов - использование данной ссылки

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Что такое Industrial Internet of Things

Общепринятая терминология

Интернет Вещей (IoT, Internet of Things) - система объединенных компьютерных сетей и подключенных физических объектов (вещей) со встроенными датчиками и ПО для сбора и обмена данными, с возможностью удаленного контроля и управления в автоматизированном режиме, без участия человека.

Индустриальный (часто Промышленный) Интернет Вещей (Industrial Internet of Things, IIoT) ? интернет вещей для корпоративного / отраслевого применения - система объединенных компьютерных сетей и подключенных промышленных (производственных) объектов со встроенными датчиками и ПО для сбора и обмена данными, с возможностью удаленного контроля и управления в автоматизированном режиме, без участия человека.

В промышленном применении используется термин "Промышленный интернет". Далее по тексту для упрощения восприятия вместо написания ?индустриальный интернет вещей? используется термин ?интернет вещей? в данном контексте.

Как работает промышленный интернет вещей

Принцип работы технологии заключается в следующем: первоначально устанавливаются датчики, исполнительные механизмы, контроллеры и человеко-машинные интерфейсы на ключевые части оборудования, после чего осуществляется сбор информации, которая впоследствии позволяет компании приобрести объективные и точные данные о состоянии предприятия. Обработанные данные доставляются во все отделы предприятия, что помогает наладить взаимодействие между сотрудниками разных подразделений и принимать обоснованные решения.

Помимо этого, компании могут заменить быстро устаревающую бумажную документацию, а также аккумулировать экспертные знания специалистов.

Полученная информация может быть использована для предотвращения внеплановых простоев, поломок оборудования, сокращения внепланового техобслуживания и сбоев в управлении цепочками поставок, тем самым позволяя предприятию функционировать более эффективно.

При обработке огромного массива неструктурированных данных их фильтрация и адекватная интерпретация является приоритетной задачей для предприятий. В данном контексте особую значимость приобретает корректное представление информации в понятном пользователю виде, для чего сегодня на рынке представлены передовые аналитические платформы, предназначенные для сбора, хранения и анализа данных о технологических процессах и событиях в реальном времени.

Согласно исследованию консалтинговой компании IDC, в 2011 году человечеством было сгенерировано 1,8 зеттабайт информации. В 2012 году объем ценных данных увеличился почти в два раза и составил 2,8 зеттабайт. К 2020 году эта цифра достигнет 40 зеттабайт. Такие большие объемы данных требуют обработки для того, чтобы быть использованными в процессе принятия решений.

Во избежание простоев и для сохранения безопасности на предприятии необходимо внедрение технологий, позволяющих обнаруживать и прогнозировать риски. Непрерывный проактивный мониторинг ключевых показателей дает возможность определить проблему и принять необходимые меры для ее решения. Для удобства операторов современные системы позволяют визуализировать условия протекания технологических процессов и выявлять факторы, оказывающие на них влияние, посредством любого веб-браузера. Оперативный анализ помогает пользователям быстрее находить причины неполадок.

Благодаря таким решениям производственные данные превращаются в полезную информацию, которая необходима для безопасного и рационального управления предприятием.

Внедрение таких технологий дает возможность предприятиям из разных отраслей экономики получить определенные преимущества: увеличить эффективность использования производственных активов на 10% за счет сокращения количества незапланированных простоев; снизить затраты на техническое обслуживание на 10%, усовершенствовав процедуры прогнозирования и предотвращения катастрофических отказов оборудования и выявляя неэффективные операции; повысить производительность на 10%, увеличить уровень энергоэффективности и сократить эксплуатационные расходы на 10% за счет более эффективного использования энергии.

Таким образом, новые технологии позволяют предприятиям разных отраслей промышленности добиться существенных конкурентных преимуществ.

Как промышленный интернет вещей трансформирует экономику

Новые подходы и модели

Индустриальный интернет вещей кардинально изменяет всю экономическую модель взаимодействия ?поставщик ? потребитель?. Это позволяет:

автоматизировать процесс мониторинга и управления жизненным циклом оборудования;

организовать эффективные самооптимизирующиеся цепочки от предприятий ? поставщиков до компаний ? конечных потребителей;

перейти к моделям ?экономики совместного использования? и многое другое.

В наиболее продвинутых случаях индустриальный Интернет вещей позволяет не только повысить качество технической поддержки оборудования с использованием развитых средств телеметрии, но и обеспечить переход к новой бизнес-модели его эксплуатации, когда оборудование оплачивается заказчиком по факту использования его функций.

Внедрение сетевого взаимодействия между машинами, оборудованием, зданиями и информационными системами, возможность осуществлять мониторинг и анализ окружающей среды, процесса производства и собственного состояния в режиме реального времени, передавача функции управления и принятия решений интеллектуальным системам приводят к смене ?парадигмы? технологического развития, называемой также ?четвертой промышленной революцией?.

Зарубежные эксперты признают интернет вещей технологией, которая вносит необратимую трансформацию в организацию современных производственных и бизнес-процессов и порождает новые бизнес-модели.

Проведенный консультантами J`son & Partners Consulting анализ опыта внедрения интернета вещей в мире показывает, что переход на концепцию IIoT происходит за счет формирования кросс-индустриальных открытых (по горизонтали и вертикали) производственно-сервисных экосистем, объединяющих множество различных информационных систем управления разных предприятий и задействующих множество различных устройств.

Такой подход позволяет реализовать в виртуальном пространстве сколь угодно сложные сквозные бизнес-процессы, которые способны в автоматическом режиме осуществлять оптимизационное управление (сквозной инжиниринг) различного рода ресурсами через всю цепочку поставок и создания стоимости продукции - от разработки идеи, дизайна, проектирования до производства, эксплуатации и утилизации.

Для реализации такого подхода требуется, чтобы вся необходимая информация о фактическом состоянии ресурсов (сырье и материалы, электроэнергия, станки и промышленное оборудование, транспортные средства, производство, маркетинг, продажи) как внутри одного, так и на разных предприятиях, была доступна автоматизированным системам управления разных уровней (приводы и сенсоры, контроль, управление производством, реализацией и планированием).

Таким образом, можно сказать, что индустриальный интернет вещей представляет собой организационно-технологическую трансформацию производства, базирующуюся на принципах ?цифровой экономики?, позволяющую на уровне управления объединять реальные производственные, транспортные, человеческие, инженерные и иные ресурсы в практически неограниченно масштабируемые программно-управляемые виртуальные пулы ресурсов (shared economy) и предоставлять пользователю не сами устройста, а результаты их использования (функции устройств) за счет реализации сквозных производственных и бизнес-процессов (сквозного инжиниринга).

Отличием экосистемы IoT от традиционных рынков является трансформация предприятий из изолированных самодостаточных систем, внутри которых реализованы все необходимые для производства товара или услуги производственные и бизнес-процессы, в открытые системы интегрированных высокоавтоматизированных процессов. Такие открытые системы реализованы по модели облачных сервисов, в которых различные участники рынка объединены в единую платформу предоставления услуг конечному потребителю, для создания которой основными средствами производства выступает не персонал, а облачные сервисы, автоматически управляющие объединенными в пулы программно-определяемыми устройствами (Рис. 4).

Другими словами, для традиционных предприятий и их систем (рынков) базовым ресурсом, необходимым для непосредственного управления всеми остальными видами ресурсов, является персонал, и, как следствие, основным видом информационного обмена в таких системах является обмен голосовой информацией и данными между людьми. А для экосистем IoT, которые не используют ручной труд непосредственно при исполнении производственных процессов, и система управления которых автоматически обращается напрямую к необходимым исполнительным устройствам и сенсорам, базовым ресурсом является информация и автоматические средства ее обработки.

Внедрение интернета вещей требует изменения подходов к созданию и использованию автоматизированных информационных систем управления (АСУ) и общих подходов к управлению предприятиями и организациями. Устаревшие производственные линии, которые по разным причинам не могут быть автоматизированы с помощью IoT, могут быть заменены на новое автоматизированное и роботизированное оборудование в будущем. Другим препятствием, ограничивающим развитие IoT, является отсутствие или недостаточно высокое развитие традиционных корпоративных информационных систем управления ( ERP), тогда решения IoT будут локальными и решать нишевые функции и задачи.

IoT может последовательно эволюционировать от подключения отдельных продуктов и объектов с целью их диагностики и контроля до объединения различных продуктов и более сложных технологических объектов управления в сети IoT, а сети IoT - в более сложные сетевые платформы и комплексные производственные решения.

В части технологий управления и обработки информации эти изменения состоят в следующем:

реализация программной логики АСУ как взаимодействующих между собой облачных сервисов (?облако управления?, ?платформа IoT?);

переход от жестко иерархически выстроенных информационно изолированных АСУ на непосредственное, без участия человека и промежуточных АСУ, подключение объектов управления в ?облако управления?.

При этом ?облако управления? исполняет весь необходимый функционал (программные алгоритмы обработки данных и управления) как низовых систем управления, так и систем управления уровня предприятия и выше. Другими словами, ?облако управления? одновременно выполняет функции универсального средства интеграции и функции исполнения сколь угодно сложных и разнообразных алгоритмов управления.

За счет использования механизма открытых прикладных интерфейсов программирования (Application Programming Interface, API) реализуется возможность подключения к ?облаку управления? любых устройств и любых АСУ без необходимости внесения изменений в подключаемые устройства и системы, и возможность реализации логики обработки поставляемых в ?облако управления? данных с использованием готовых шаблонов и, при их отсутствии, с использованием встроенных средств разработки программных приложений.

Эффект ? Больших данных?, накапливаемых в таких платформах IoT, и применение технологий машинного обучения позволяет автоматизировать процессы совершенствования программно исполняемых ?облаком управления? алгоритмов, то есть оптимизировать алгоритмы управления по мере накопления исторических данных, поступающих от широкой номенклатуры устройств и АСУ, что в принципе невозможно в информационно изолированных АСУ.

Накопленный в мире опыт внедрения IoT показывает, что переход на концепцию IoT позволяет оперативно реализовывать сколь угодно сложные сквозные полностью автоматизированные бизнес-процессы. Такие процессы охватывают множество различных АСУ различных предприятий и организаций и задействуют множество различных устройств, что при использовании традиционного подхода к автоматизации в большинстве случаев невозможно реализовать в разумные сроки и за экономически обоснованный бюджет.

При переходе на принципы IoT сквозные полностью автоматизированные процессы могут охватить все виды взаимодействий производителей товаров и услуг и их потребителей. Это, например, управление дорожным движением и транспортной инфраструктурой, управление коммунальной инфраструктурой, процессы промышленного производства и эксплуатации изделий, обеспечение безопасности и многое другое.

Такая трансформация предприятий из закрытых самодостаточных ?черных ящиков? в элементы открытых экосистем, в свою очередь, требует кардинального пересмотра бизнес-моделей предприятий и организаций всех отраслей экономики, особенно в части изменения характера взаимодействия в цепочке ?поставщик-потребитель?, что, собственно и происходит в последние годы в мировой экономике.

Технологический фактор, отмечаемый менеджментом компаний на протяжении уже четырех лет как оказывающий наибольшее влияние на изменение предприятий, ? это изменение технологий управления, а не технологий производства. Именно стек технологий управления и автоматизации управления, в отличие от предыдущих технологических (промышленных) революций, определяет переход к новому технологическому укладу ? четвертой промышленной революции.

С точки зрения макроэкономики рост эффективности процессов в цепочке ?поставщик-потребитель? означает переход от инфляционного развития, состоящего в перекладывании растущих издержек (рост выручки поставщика ? это рост издержек потребителя) на ?следующего в цепочке?, а от конечного потребителя - назад к производителям (работодателям) через требования о росте зарплат, - к дефляционному. Дефляционное развитие базируется на росте эффективности всех участников экосистемы IoT, включая конечных потребителей, что является беспрецедентным для истории развития мировой экономики.

Когда ресурсы экстенсивного роста экономики за счет наращивания производства новых товаров и услуг на предыдущем цикле технологического развития замедляются (это происходит сейчас в большинстве развитых экономик), ключевым фокусом развития становится рост эффективности производственно-сбытовых процессов. Этим, прежде всего, и характеризуется эпоха активного развития интернет-сервисов и внедрения ИТ-технологий.

Отдельным сегментом роста национальных экономик являются не потребители интернет-услуг, а сами производители и провайдеры интернет-сервисов, продуктов и решений, которые захватывают традиционные отраслевые ниши и переформатирывают их на основе облачных технологий. Типичными примерами являются интернет-медиа, электронная коммерция и онлайн-заказ такси.

Преимущества промышленного интернета вещей для экономики

По мнению J?son & Partners Consulting, за количественным ростом интернета вещей и организационно-технологической трансформацией производства стоят важные качественные изменения в экономике:

данные, которые раньше были не доступны, с ростом проникновения встроенных устройств представляют собой ценную информацию о характере использования продукта и оборудования для всех участников производственного цикла, являются основной формирования новых бизнес-моделей и обеспечивают дополнительный доход от предложения новых услуг, таких как, например: контракт жизненного цикла на промышленное оборудование, контрактное производство как сервис, транспорт как сервис, безопасность как сервис и другие;

виртуализация производственных функций сопровождается формированием ?экономики совместного использования? (shared economy), характеризующейся существенно более высокой эффективностью и производительностью за счет повышения использования имеющихся ресурсов, изменения функционала устройств без внесения изменений в физические объекты, путем изменения технологий управления ими;

моделирование технологических процессов, сквозное проектирование и, как результат, оптимизация цепочки создания стоимости на всех этапах жизненного цикла продукта в режиме реального времени, позволяют производить штучный или мелкосерийный продукт по минимальной цене для Заказчика и с прибылью для производителя, что в традиционном производстве возможно только при массовом производстве;

эталонная архитектура, стандартизированные сети и модель аренды вместо оплаты полной стоимости владения, делают совместную производственную инфраструктуру доступной для среднего и малого бизнеса, что облегчает их усилия по управлению производством, позволяет ускорить реагирование на изменяющиеся требования рынка и сокращение жизненного цикла продукции, и влечет за собой разработку и появление новых приложений и сервисов;

анализ данных о пользователе, его производственных объектах (машинах, зданиях, оборудовании) и характере потребления открывают возможности для поставщика услуги по улучшению клиентского опыта, созданию большего удобства пользования, лучшего решения и сокращению затрат клиента, что ведет к повышению удовлетворенности и лояльности от работы с данным поставщиком;

функционирование различных отраслей экономики будет непрерывно усложняться под воздействием развития технологий и все больше осуществляться за счет автоматического принятия решений самими машинами на основе анализа большого объема данных с подключенных устройств, что приведет к постепенному снижению роли производственного персонала, в том числе квалифицированного. Потребуется качественное профессиональное образование, включая инженерное, специальные обучающие программы для работников и тренинги.

Оценка эффективности использования

В конечном счете, внедрение любых средств автоматизации, в том числе и согласно концепции интернета вещей, будет оправдано, если это дает экономический эффект по сравнению с принятыми формами производства и бизнес-процессов. В связи с этим, консультанты J'son & Partners Consulting провели анализ кейсов по применению интернета вещей в различных отраслях в мире и проанализировали численные значения показателей эффективности.
Перечень некоторых показателей эффективности по рассмотренным кейсам в разрезе основных отраслей

Применение IIoT в различных отраслях

IIoT на производстве

Условия для внедрения IIoT

Анализ лучших мировых практик внедрения IIoT в исследовании J?son & Partners Consulting показывает, что основными сферами применения решений в сфере промышленного интернета являются производства, характеризующиеся наличием одного либо нескольких следующих важных условий:

выпуск широкой номенклатуры продукции, использование значительного перечня комплектующих;

потребность в повышении качества выпускаемой продукции и снижении степени брака;

потребность в обеспечении эффективного сервисного обслуживания ранее поставленной продукции;

потребность в снижении эксплуатационных затрат производства;

значительная энергоемкость производства;

сложные производственные условия;

потребность в оперативной диагностике неисправностей технологического оборудования для снижения незапланированных остановок производства;

потребность в обеспечении высокой производительности персонала;

потребность в обеспечении безопасности персонала;

необходимость системной интеграции широкого спектра.

Типовые результаты внедрения IIoT в промышленности

Исследование J`son & Partners Consulting показало, что, во-первых, применение датчиков контроля работы оборудования с выходом в сеть позволяет производителю оборудования удаленно контролировать его работу, своевременно проводить регламентные работы, предсказывать аварии и проводить планово-предупредительный ремонт или заранее подготовить необходимые детали на замену и т. п. Таким образом, мы говорим о том, что Интернет вещей является эффективным инструментом управления жизненным циклом продукции.

Во-вторых, знание о фактической и планируемой загрузке производственного оборудования, соединенного с сетью, позволяет организовать автоматическую сеть заказов между различными производствами в длинной цепочке от поставщиков материалов до потребителей конечной продукции. Это достигается путем подключения всех производственных площадок к единой программной платформе, причем ее участниками могут являться юридически разные компании.

Такая модель кардинально оптимизирует транзакционные издержки в кооперационных цепочках, которые приобретают качество самооптимизирующихся. Другими словами, применение концепции Интернета вещей позволяет максимально оптимизировать кооперационные связи для всей цепочки предприятий-участников с целью достижения наиболее экономически эффективного результата для конечного потребителя.

В-третьих, это касается перехода от модели продажи устройств и оборудования, измеряемых количеством поставленного оборудования, к модели продажи функционала (результатов использования) устройств и оборудования ?по требованию?. Например, когда компания продает не просто компрессоры, а сжатый воздух с четко определенными и гарантированными параметрами.

Таким образом, в наиболее продвинутых случаях речь может идти не просто о новом качестве технической поддержки оборудования (с использованием развитых средств телеметрии), но и об иной бизнес-модели его эксплуатации, когда оборудование вообще не передается в собственность заказчика, а оплачивается им по факту использования его функций. По такому принципу работают, например:

крупнейший поставщик промышленных компрессоров Kaeser ? оплата компрессорного оборудования происходит по объему произведенного им сжатого воздуха;

производитель сельскохозяйственной техники John Deere ? оплата фактического времени использования сельскохозяйственной техники (тракторов);

многие другие ведущие производители промышленного оборудования и потребительской техники, описанные в отчете.

Важно отметить, что продажа ?по требованию? ? это ключевая характеристика облачного сервиса. Интернет вещей выступает в качестве необходимой технической компоненты для расширения облачной модели за рамки информационно-коммуникационной индустрии. В тех отраслях экономики, где ИКТ-оборудование не является конечным продуктом, а вычислительные и коммуникационные системы применяются как вспомогательные (для компьютеризации управления другими видами оборудования и устройств, так называемые встроенные системы), модель облачных вычислений приобретает формат контракта жизненного цикла, то есть новой модели взаимоотношений в цепочке ?поставщик ? потребитель?.

Типовой результат проекта IoT ? кратное повышение эффективности всех участников экосистемы IoT не только в сфере ИКТ и финансов, где продукт может быть создан и потреблен в полностью цифровом виде, но и в отраслях материального производства. Причем по мере роста масштаба этих экосистем их эффективность растет, а не снижается, в отличие от построенных по традиционному принципу кооперационных цепочек, где рост издержек пропорционален квадрату роста численности персонала взаимодействующих предприятий, - отмечают в J`son & Partners Consulting.

Следствием такого типового результата проектов IoT является рост конкурентоспособности участников экосистем IoT в глобальной системе разделения труда и рост их акционерной стоимости, когда претерпевающая IoT-трансформацию ?традиционная? компания, достигая сравнимой с ?технологическими? компаниями эффективности, начинает оцениваться инвесторами по коэффициентам облачных/технологических компаний, таких как Google, Amazon и других аналогичных.

IIoT в системах энергоснабжения

В электроэнергетике под определение ?интернета вещей? обычно попадают ?умные? или ?интеллектуальные? сети ( smart grids) и счетчики (smart meters). Новые технологии особенно актуальны для России, обладающей исторически сложившейся масштабной централизованной системой энергоснабжения, а это свыше 2,5 млн км линий электропередач, около 500 тыс. подстанций, 700 электростанций мощностью более 5 МВт. Однако на сегодняшний день проникновение ?интернета вещей? в российскую энергетику находится на начальном уровне.

На уровне управления системой, балансами и режимами в электроэнергетике шаг в направлении цифровой обвязки активов может дать возможность более оптимально планировать загрузку генерирующих мощностей и, главное, их объем. Так как российская энергосистема построена на резервировании, создание интеллектуальной модели распределения позволило бы вывести часть неэффективной генерации из эксплуатации и частично решить вопрос перепроизводства генерирующих мощностей (рост с 215 ГВт в 2008 г. до 235 ГВт в 2016 г. при отсутствии коррелирующего роста потребления). Одновременно это позволило бы более широко внедрить современные стимулы снижения потребления электроэнергии: например, управление спросом (demand response).

В электросетевом хозяйстве более широкое внедрение интеллектуальных технологий, особенно с учетом протяженности линейных объектов, могло бы привести к повышению надежности и снижению операционных расходов. Это наконец-то позволило бы перейти к управлению сетью ?по состоянию?, а не проводить ремонты в соответствии с жесткими регламентными сроками.

В целях нормативного закрепления такой возможности Минэнерго России в начале 2017 г. предложило закрепить постановлением правительства изменение соответствующих ремонтных нормативов для компаний Холдинга ? Россети?. В России есть ряд успешных примеров внедрения интеллектуальных сетевых технологий, например, в регионах присутствия ?Россети?, Татарстане и ряде других районов. Большая часть нового оборудования (трансформаторы, выключатели) уже обладает системами дистанционной диагностики.

С передачей информации также не должно возникнуть проблем, так как сетевой комплекс, по сути, является крупнейшим оператором связи в России: например, на всех подстанциях (ПС) 110 кВт есть каналы связи (в подавляющем большинстве оптоволоконные), все новые ПС 35 кВт имеют выход в интернет. Интеллектуальная электрическая сеть также позволит интегрировать различные объекты производства электроэнергии, в том числе на основе возобновляемых источников энергии (ВИЭ ? солнце, ветер и др.), распределенную генерацию.

Пока объемы ВИЭ в России незначительны, а объем распределенной генерации составляет около 5,5% установленной мощности (чуть менее 13 ГВт), однако опыт других стран показывает, что эти показатели будут расти.

В Северной Америке и Западной Европе ?интеллектуальные сети? также позволяют организовать движение электроэнергии в двух направлениях, делая возможной продажу излишков электричества, произведенного домохозяйствами (в основном солнечными панелями на крышах домов).

В генерации элементы ?интернета вещей? также используются ? это системы управления активами класса АСУТП(автоматизированные системы управления технологическими процессами). Они установлены в различных комбинациях на всех электростанциях нашей страны и позволяют дистанционно управлять и получать информацию о работе ключевых систем. При этом доля отечественного оборудования, что отрадно, достаточно велика. С целью развития IoT в генерации Минэнерго совместно с РОСНАНО и Ростелекомом формирует национальный проект по ?Индустриальному интернету? на основе пилотного проекта развития системы удаленного мониторинга и диагностики парогазовых установок.

Некоторые частные энергетические компании также активно оснащают свои объекты системами удаленного контроля и диагностики с целью повысить надежность и снизить расходы на эксплуатацию.

Безусловно, более интеллектуальная энергетика принесла бы очевидные выгоды как потребителям и производителям электроэнергии, так и отечественной экономике в целом. Соответствующие цели обозначены в ряде программных документов (утвержденная энергетическая стратегия России на период до 2030 г., проект новой стратегии до 2035 г., в документах Energy.net (которая является частью Национальной технологической инициативы)). Однако, по нашему мнению, необходима более четкая, предметная стратегия государства в развитии интеллектуальной энергетики.

ЕС, например, ставит целью обеспечение 80% потребителей ?умными счетчиками? к 2020 г. (200 млн электрических и 45 млн газовых счетчиков). В США каждый штат самостоятельно определяет политику по их внедрению, однако число ?умных счетчиков? в целом по стране уже приближается к 50% от общего числа (в шести штатах доля ?умных счетчиков? составила более 80%).

IIoT в транспортной отрасли

В транспорт интернет вещей проник намного глубже. В отрасли, где протяженность различных видов путей превышает 1,6 млн км, а количество грузового транспорта (автомобильного, железнодорожного и прочих) ? 7 млн единиц, в принципе невозможно обойтись без систем удаленного мониторинга.

Наибольшее развитие IoT получил в автомобильном транспорте благодаря распространению тех же смартфонов, которые водители берут с собой в дорогу и доля которых приблизилась к 50 % сотовых устройств в России. Благодаря им построены системы мониторинга загруженности дорог на картах Яндекс, Google и др. Вокруг смартфонов в автомобиле ? целые экосистемы программных решений (например, Uber, Яндекс Такси, [GetTaxi]] и др.).

Данные решения полностью изменили рынок такси в крупных городах. Такие сервисы уже не ограничиваются только сферой такси и проникают в сферу логистики: подобно UberCargo и Trucker path в России появились стартапы GoCargo и iCanDrive, в основе которых лежит как раз использование IoT.

Более серьезные системы интеллектуального мониторинга транспорта внедряются благодаря установке в автомобили систем удаленного мониторинга передвижения на базе датчиков ГЛОНАСС/ GPS и систем контроля за расходом топлива. Такие устройства позволяют существенно сократить затраты и контролировать целевое использование транспорта, анализировать и оптимизировать маршруты движения, что крайне важно для логистики. Без таких устройств не обходится, наверное, ни одно более или менее крупное транспортное предприятие. При этом они используются не только для внешних перевозок, но и внутри предприятий: ?Северсталь?, например, таким образом отслеживает массу и передвижение грузов, маршруты погрузчиков на своих заводах. В России появилось уже довольно много производителей устройств дистанционного мониторинга транспорта ? Omnicom, ? АвтоГРАФ Система спутникового мониторинга и контроля транспорта?, ГалилеоСкай, ?Форт?, Naviset, ? Инкотекс?, ? Штрих-ТахоRUS?, ? Гранит Навигатор?, M2M Cyber и др. На рынке также много программных продуктов, позволяющих анализировать получаемые данные и оптимизировать затраты и процессы.

Материал подготовлен Новости ИТ-рынка России от TAdviser

# data[].attributes.attachment_link.title
Промышленный интернет вещей

# data[].attributes.attachment_link.description
Интернет Вещей (IoT, Internet of Things) - система объединенных компьютерных сетей и подключенных физических объектов (вещей) со встроенными датчиками и ПО для сбора и обмена данными, с возможностью удаленного контроля и управления в автоматизированном режиме, без участия человека. Индустриальный (часто Промышленный) Интернет Вещей (Industrial Internet of Things, IIoT) ?

# data[].attributes.body
https://myslide.ru/presentation/sensorika-i-elementy-robototexniki
Показ презентации

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Вы можете изучить и скачать доклад-презентацию на тему Сенсорика и элементы робототехники. Презентация на заданную тему содержит 14 слайдов. Для просмотра воспользуйтесь проигрывателем, если материал оказался полезным для Вас - поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте наш сайт презентаций в закладки!

Слайды и текст этой презентации

Обратная связь

Если не удалось найти и скачать доклад-презентацию, Вы можете заказать её на нашем сайте. Мы постараемся найти нужный Вам материал и отправим по электронной почте. Не стесняйтесь обращаться к нам, если у вас возникли вопросы или пожелания:

Не стесняйтесь обращаться к нам, если у вас возникли вопросы или пожелания:

Email: my-slide@ya.ru

Мы в социальных сетях

Социальные сети давно стали неотъемлемой частью нашей жизни. Мы узнаем из них новости, общаемся с друзьями, участвуем в интерактивных клубах по интересам
ВКонтакте >

Что такое Myslide.ru?

Myslide.ru - это сайт презентаций, докладов, проектов в формате PowerPoint. Мы помогаем учителям, школьникам, студентам, преподавателям хранить и обмениваться своими учебными материалами с другими пользователями.

Для правообладателей >

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
сенсорика и элементы робототехники

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
скачать презентацию на тему

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
скачати презентацію

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
шаблон презентации

# data[].attributes.attachment_link.title
Сенсорика и элементы робототехники - презентация, доклад, проект

# data[].attributes.attachment_link.description
Вы можете изучить и скачать доклад-презентацию на тему Сенсорика и элементы робототехники. Презентация на заданную тему содержит 14 слайдов. Для просмотра воспользуйтесь проигрывателем, если материал оказался полезным для Вас - поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте наш сайт презентаций в закладки!

# data[].attributes.body
https://scienceforum.ru/2016/article/2016025074
Технологии беспроводной связи в образовании. Подготовка сообщения студентами с презентацией

# data[].attributes.body
https://habr.com/ru/post/582558/
Технологии виртуальной и дополненной реальности в уголовной системе

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Как мы писали в одной из наших статей, сегодня многие делают ставку на то, что за технологиями AR/VR наше будущее. Фантастический роман "Лавина" Нила Стивенсона, приведенный в той статье, становится в определенной степени пророческим. Сюжет книги, основанный на жизни Хиро Протагониста - главного героя, который вместе с соседом по комнате живет в небольшом контейнере внутри огромного унылого мира, очень хорошо иллюстрирует сегодняшнюю тему для обсуждения - внедрение системы виртуальной реальности в уголовную систему.

Итак, начнем с последней новости: корпорация Global Tel Link (обеспечивающая связью американские места отбывания наказания) получила патент на систему виртуальной реальности "Offender Management System" (OMS), которую планируется устанавливать в тюрьмах для организации возможности взаимодействия со внешним миром. В этой статье мы порассуждаем о востребованности и перспективах такого рода технологий в будущем, акцентрируясь, прежде всего, на социальном аспекте.
Патент "Offender Management System"
В патенте OMS говорится, что в контролируемой среде, такой как исправительное учреждение, заключенные имеют очень ограниченные возможности для взаимодействия со внешним миром, и данная разработка позволит им представить свое существование в более свободной форме. Она включает в себя две подсистемы: в первой хранятся виртуальные профили заключенных, во второй реализована сама виртуальная реальность, которая извлекает их профили, инициирует сеанс с использованием устройств связи, сконфигурированных для передачи информации, и персонализирует сеанс на основе выбранного профиля. OMS может быть использована для взаимодействия со вторым пользователем виртуальной реальности за пределами тюрьмы. Также технология отправляет информацию о сеансе в "систему мониторинга" для отслеживания коммуникации между заключенным и его собеседником на случай совершения каких-либо неприемлемых действий.

Разумеется, идея о внедрении такой разработки воспринялось обществом очень неоднозначно. Старший технолог активистской организации Electronic Frontier Foundation (EFF) Купер Квинтин прокомментировал это следующим образом: "Патент Global Tel Link на замену личных посещений тюрем виртуальной реальностью раскрывает конечную цель компании - посредничество во всех взаимодействиях между заключенными и внешним миром с использованием инновационных способов получения бо́льшей прибыли"; "эти технологии разрушают все остатки приватной связи между заключенными и их близкими снаружи и предоставляют тюрьмам еще один способ наблюдения". Примечательно, что в 2015 году на компанию Global Tel Link (GTL) был направлен коллективный иск, в котором семьи заключенных утверждали что они вынуждены платить за один 15-минутный звонок из тюрьмы значительно больше, чем за обычные телефонные услуги". GTL контролирует примерно 46-53% контрактов на телекоммуникационную связь в тюрьмах США, и по различным данным за 15-минутный звонок из окружных или городских тюрем они взимали до 25 долларов в разных штатах.

Новая форма наказания исправления
Нужно сказать, что виртуальная реальность и раньше использовалась в тюрьмах для различных целей - обучение определенным навыкам, подготовка заключенных к освобождению (в случае вероятности факта их потенциальной дезориентации в обществе после длительного пребывания в условиях отсутствия свободы). Но внедрение такой технологии именно для организации коммуникаций пока кажется рассчитанным по большей части только на финансовую и информационную выгоду как самого подрядчика, так и тюремных управленческих органов.

Интересным кейсом является продолжение развития применения технологий виртуальной реальности в местах заключения, связанное с ее использованием непосредственно в качестве меры наказания - то есть помещение преступника в виртуальную среду, имитирующую уже сложившуюся физическую. В этом случае он по-прежнему будет находится в камере, не представляя опасности окружающим, но благодаря VR/AR-устройствам, на него может производиться различного рода воздействие. Например в исследовании Школы права и социального равенства штата Индиана на данную тематику в 2020 году приводился пример добавления пауков в виртуальную среду заключенным с арахнофобией в качестве меры наказания за несоответствующее поведение.

Но что, если рассмотреть виртуальные тюрьмы с точки зрения совершенно новой формы заключения, которая заменит существующие? Основополагающая цель исправительных учреждений - это реабилитация оступившегося человека посредством изоляции его, как источника опасности окружающему миру. Функционирование современных тюрем, во-первых, является очень дорогим (например, в Великобритании содержание заключенного обходится примерно в 80 000 фунтов стерлингов в год с учетом огромных капитальных затрат на строительство и содержание таких учреждений), а во-вторых - в плане исправительного воздействия на заключенного, возможно, не самым эффективным. Заключенные живут в замкнутом пространстве с постоянными напоминаниями о прошлых и нынешних неудачах рядом с максимально антисоциальными элементами общества. Действительно ли такой контекст самый подходящий для развития жизненных навыков? По статистике, около 44% заключенных в США возвращаются обратно в тюрьму в течение 1 года после освобождения, примерно 68% через 3 года, а 77% - в течение 5 лет. Что, если использование технологий виртуальной реальности в данном случае может оказать более качественный эффект?

Например, произошла кража со взломом (скажем, в достаточно небольшом стоимостном выражении). Мы можем отправить преступника под домашний арест со специальным GPS-трекером для отслеживания и шлемом виртуальной реальности, в котором он обязан находится бо́льшую часть дня. В виртуальной тюрьме он не находится в одиночной камере, думая о суициде и бросаясь на стены, у него не возникает паранойя из-за выходов во двор на дневную прогулку, кроме того, он огорожен от антисоциального поведения вокруг. В своем шлеме он проходит программу психологического восстановления, в результате чего возвращается к реалиям. Виртуальная работа может быть технически реализована в виде различных программ - образовательных, философских, способствующих снижению уровня возбужденности и т.п.

Разумеется, разные категории преступлений - разные условия прохождения этого восстановления. Мы не говорим, что особо опасные преступники должны отбывать срок наказания под домашним арестом с VR-устройствами. Для них все также могут быть предназначены реальные тюрьмы, но опять же с использованием технологий виртуальной реальности, что повышает шанс реабилитации.
Заключение
С момента зарождения цивилизации формы наказаний были неразрывны связаны с общественными взглядами. То, что считалось когда-то социально приемлемым, с течением времени становилось, наоборот, все более недопустимым. Сегодня благодаря развитию технологий перед нами открываются новые горизонты, они позволяют вносить большие изменения в нашу жизнь, меняя устаревшие убеждения и взгляды. Вполне возможно, что использование VR-технологий в уголовной системе подарит многим людям шанс на возвращение, а ужасающие современные методы уйдут в прошлое.

# data[].attributes.attachment_link.title
Технологии виртуальной и дополненной реальности в уголовной системе

# data[].attributes.attachment_link.description
Как мы писали в одной из наших статей, сегодня многие делают ставку на то, что за технологиями AR/VR наше будущее. Фантастический роман "Лавина" Нила Стивенсона, приведенный в той статье, становится в определенной степени пророческим.