# 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.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.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
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
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
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
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
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
Промышленный интернет

# data[].attributes.subject
Промышленный интернет

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

# 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
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
Квантовые технологии

# data[].attributes.subject
Квантовые технологии

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

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

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

# data[].attributes.body
https://research-journal.org/technical/besprovodnye-datchiki-v-neftegazovoj-otrasli/

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Научная статья
Никонова Е.З.¹, Яковлева А.А.²
¹ ORCID 0000-0003-4416-2629;

² ORCID 0000-0002-1106-2026;

1, 2 Нижневартовский государственный университет; Нижневартовск, Россия

* Корреспондирующий автор (nastyaya15[at]mail.ru)
Аннотация
В статье рассматриваются вопросы организации беспроводных сенсорных сетей приборов в нефтегазовой отрасли, программное обеспечение, необходимое для их работы, доказывается преимущество такой сети с точки зрения ее экономической сети, приводится пример практической реализации беспроводной технологии SmartWireless на месторождении Западной Сибири, а также анализируются преимущества и недостатки рассматриваемой технологии. Предлагается один из подходов отслеживания заряда аккумулятора беспроводных датчиков на базе стандарта Wireless HART с помощью мобильного приложения для оператора АСУ ТП.

Ключевые слова: системы сбора данных, мониторинг, беспроводные сети датчиков, программное обеспечение, стандарт Wireless HART.
WIRELESS SENSORS IN OIL AND GAS INDUSTRY
Research Article
Nikonova E.Z.¹, Yakovleva A.A.²
1 ORCID 0000-0003-4416-2629;

2 ORCID 0000-0002-1106-2026;

1, 2 Nizhnevartovsk State University; Nizhnevartovsk, Russia

* Corresponding author (nastyaya15[at]mail.ru)
Abstract
The paper discusses the organization of wireless sensor device networks in the oil and gas industry, the software required for their operation, and proves the advantage of this network from the point of view of its economic network, provides an example of the practical implementation of SmartWireless technology in a field in Western Siberia and analyzes the advantages and disadvantages technology under consideration. The authors propose one of the approaches for tracking the battery charge of wireless sensors based on the Wireless HART standard using a mobile application for the operator of industrial control systems.

Keywords: data acquisition systems, monitoring, wireless sensor networks, software, Wireless HART standard.

Компании нефтяной отрасли стремятся применять новые технологии, которые направлены на повышение эффективности, снижение затрат и безопасность технологически процессов. Оборудование, использованное в данной отрасли, как и сами процессы, требует построения распределенных систем сбора данных и непрерывной регистрации данных. Элементами систем мониторинга выступают датчики - средства измерений, вырабатывающие сигналы измерительной информации в форме, удобной для передачи, дальнейшего преобразования, хранения и обработки, но не поддающейся непосредственному восприятию наблюдателем. При этом, передача этой информации осуществляется по кабельной эстакаде, на строительство которой требуются существенные материальные затраты, т.к. зачастую нефтегазовые объекты расположены в труднодоступной местности и распределены на обширной территории в несколько километров (см. рисунок 1) [3].

Рис. 1 - Распределенный нефтегазовый комплекс

Среди основных недостатков кабельной эстакады выделяются высокая материалоемкость, трудоемкость монтажа, использование резки и сварки несущих элементов эстакад, а так же их небольшая кабельная емкость, обусловленная ограниченностью ассортимента кабельных конструкций, монтируемых на горизонтальных прогонах кабельных эстакад (см. рисунок 2).

Рис. 2 - Кабельная эстакада

Одно из основных решений данной проблемы - примение беспроводных сенсорных сетей приборов (Wireless Sensor Networks, WSN), которые могут применяться на нефтехимических и нефтеперерабатывающих заводах, скважинах, пробуренных с берега, накопительных станциях, подводной разработки месторождений и на морских платформах нефтегазодобычи.

Технология беспроводных сенсорных сетей промышленной автоматизации построена на стандарте Wireless HART (IEC 62591). В основу работы стандарта Wireless HART положена технология самоорганизующихся ячеистых сетей (Mesh network). Последние образуются на основе множества соединений типа "точка-точка", находящихся в области радиопокрытия друг друга. Технология, построена таким образом, позволяет беспроводным полевым приборам взаимодействовать друг с другом самостоятельно, что экономит время запуска системы [6], [8].

Ключевыми преимуществами стандарта Wireless HART являются:

соединение между датчиками автоматическое и исключает необходимость настройки прибора и администрирования сети.

способность любого датчика выполнять функции маршрутизатора для других рядом расположенных приборов, что обеспечивает высокую надежность сети благодаря наличию резервных маршрутов передачи данных: при выводе одного из датчиков из эксплуатации данные будут передаваться через другой - в обход по резервному пути [6], [9].

Измерительная информация, полученная беспроводным датчиком, передается в шлюз, который оснащен интегрированной или выносной антенной и может находится в полевых условиях или операторной. Прямая видимость между беспроводным прибором и шлюзом не требуется. Шлюз представляет собой беспроводной вариант коммутационных панелей и распределительных коробок. Он подключается к контроллеру посредством стандартных промышленных протоколов, таких как Modbus и ОРС (Open Platform Communications), через Ethernet-соединение, последовательную шину RS-485 или другую существующую сеть передачи данных (см. рисунок 3). Контроллер, в свою очередь, передает информацию в разные информационные системы: Web-браузер, архив данных, систему AMS Device Manager или систему управления [3].

Электрическое питание датчиков обеспечивается модулем питания с искробезопасным исполнением. Периодичность зарядки в среднем составляет до одного раза в год и напрямую зависит от частоты опроса датчика.

Рис. 3 - Структура беспроводной сет и на основе стандарта Wireless HART

Главным недостатком беспроводных датчиков является срок службы модуля питания. Заявленный срок жизни такого модуля составляет до 10 лет по данным компании Emerson - главного производителя беспроводных приборов и создателя Wireless HART.

Второй недостаток - беспроводные приборы относятся к устройствам малого радиуса действия и способны передать информацию на расстояние до 300 м без использования ретрансляторов. На сегодняшний день беспроводные датчики набирают популярность, но в SCADA-системах отсутствует контроль срока службы модуля питания беспроводного датчика, который является необходимым параметром для обеспечения работы системы управления и своевременной регистрации измеряемой информации.

Срок эксплуатации модуля питания зависит от периодичности опроса датчика, которая составляет порядка одной секунды. Если датчик работает как ретранслятор, т.е. помимо собственных показаний принимает и передает показания соседнего прибора, то срок жизни батареи питания уменьшается. Помимо этого, эксплуатация беспроводного прибора в районах Крайнего Севера при температурах до минус 60 сокращает срок службы батареи до 4-6 лет.

Для запуска сети с беспроводными датчиками необходимо три различных программных сегмента. Первый программный сегмент - программное обеспечение для координации связи между датчиками. Данное программное обеспечение разрабатывает поставщик аппаратного обеспечения.

Второй сегмент содержит команды прикладного уровня и записывается в узле датчиков. Этот код обеспечивает регулирование приема аналоговых сигналов от различных датчиков и оцифровывает данные сигналы в цифровые сообщения, которые содержат информацию о параметрах контролируемой среды. Измерение параметров и передача сообщений в центральную станцию осуществляется с установленной периодичностью.

Третий программный сегмент, необходимый для работы беспроводной сети датчиков, представлен программой, выполняющейся на главном компьютере, принимающим все данные. Пункт сбора данных запрограммирован на выгрузку принимаемых сообщений в персональный компьютер, в котором они вносятся в текстовые файлы. Программа написана на главном компьютере и предназначена для обработки данных [10].

Программное обеспечение датчика разрабатывается и устанавливается заводом-изготовителем. В нем содержится рабочие параметры датчика, конфигурирование которых осуществляется с помощью портативного коммуникатора:

вид физических единиц;

значение времени демпфирования (от 0 до 25,6 с - по выбору пользователя);

тэг: 8 алфавитно-цифровых знаков;

сообщение: 32 алфавитно-цифровых знака;

дескриптор: 16 алфавитно-цифровых знаков;

дата и др.параметры [5].

Так же программное обеспечение содержит защищенную от перезаписи информацию: тип датчика, предельные значения измерения, минимальная шкала, заполняющая жидкость, изоляционные материалы, серийный номер модуля и номер версии программного обеспечения [10].

Беспроводные датчики предназначены для установки на промышленных предприятиях, где даже небольшие расстояния труднодоступны или затратны для покрытия классическими проводными сетями. Применение беспроводных датчиков дает компаниям ряд преимуществ:

сокращение сроков запуска оборудования, потому что необходимость в прокладке кабельных трасс отсутствует;

получение доступа к той информации, которую ранее было невозможно получить вообще, или для доступа к которой требовались большие вложения;

возможность добавления новых точек измерения без значительных трудозатрат.

Расходы на стандартное проводное подключение типичного проекта автоматизации с учетом стоимости дополнительного оборудования и трудозатрат человека, повышают стоимость любого проекта автоматизации вне зависимости от его типа и размеров.

Рассчитаем смету минимальных затрат на материалы, необходимые для строительства ста метров кабельной эстакады для одного прибора.

Стойки проложим с шагом 0,7 м. На каждую стойку потребуется 2 полки и два ряда лотков, соответственно: одна для прокладки силового кабеля, вторая - для контрольного согласно ПУЭ [4]. Для расчета взята средняя стоимость материалов (см. таблицу 10) в ценах за 2020 год [2].

Таблица 1 - Расчет затрат на материалы

Помимо затрат на материалы, требуются затраты на проектирование, строительство и техническое обслуживание.

Стоимость одного модуля питания составляет около 20000 руб. Следовательно, для эксплуатации беспроводного датчика со сроком службы десять лет в условиях Крайнего Севера с учетом замены модуля питания каждые четыре года потребуется закупить три модуля питания. Затраты составят 60000 руб.

На нефтегазовом месторождении в Западной Сибири специалистами предприятия были применены беспроводные датчики [7]. Перед компанией стояла задача оптимизации процесса нефтегазодобычи за счет управления продуктивностью добывающих скважин и создания условий для эффективной и своевременной регистрации возможных аварийных ситуаций и неполадок. Для этого необходимо было обеспечить мониторинг параметров скважин: линейного, затрубного и буферного давления фонтанной арматуры, и температуры за штуцером скважин.

При больших расстояниях, в условиях болотистой местности применение традиционных проводных датчиков было экономически невыгодным. Чтобы подключить и обслуживать в дальнейшем проводные контрольно-измерительные приборы, было бы необходимо построить кабельные эстакады и проложить кабельные трассы непосредственно до каждой скважины. Вероятность обрыва линий на этапе освоения месторождения была высокой. Другим немаловажным фактором являлись сроки реализации и ввода в эксплуатацию проекта как на стадии проектирования, так и в процессе монтажных работ. Оптимальным выбором стало применение беспроводного оборудования благодаря минимальной стоимости монтажа и обслуживания [3].

Датчики установили непосредственно на оборудовании устья скважин (см. рисунок 4). Для контроля линейного, затрубного и буферного давления скважин использовали беспроводные преобразователи давления Rosemount 3051S, для контроля температуры на линии - датчики температуры Rosemount 648.

Рис. 4 - Бепроводные датчики, установленные на устье скважины

Датчики оборудованы термочехлами без обогрева для обеспечения работоспособности при низких температурах в зимний период.

По беспроводному каналу информация с приборов передается на шлюз SmartWireless, который установлен в отапливаемом блоке контроля и управления и подключен к шкафу телемеханики по протоколу Modbus RTU.

Беспроводные датчики эксплуатировались четыре года в условиях Крайнего Севера, работали исправно и не потребовали замены модулей питания. В дальнейшем предприятием было автоматизировано более пяти месторождений с использованием беспроводных датчиков, а общий парк беспроводных приборов составил порядка тысячи единиц [7].

Этот опыт еще раз доказал, что внедрение беспроводной технологии SmartWireless позволяет:

сократить капитальные затраты как на этапах проектирования и ввода в эксплуатацию, так и на плановое обслуживание оборудования;

повысить качество установки, исключив проблемы, характерные для проводных кабельных линий;

провести монтаж беспроводного оборудования в минимальные сроки.

Таким образом, на сегодняшний день беспроводные датчики - это экономичный и разумный подход к автоматизации процессов, удовлетворяющий современным требованиям, установленным в промышленности. Эффективность их применения доказана на примере зарубежных и отечественных нефтегазодобывающих производств.

С каждым годом популярность беспроводных решений увеличивается. В будущем тенденция к распространению беспроводных технологий не только на отдельные объекты, но и на все производство сохранится и будет только усиливаться.

Несмотря на то, что технология беспроводных датчиков считается одной из самых передовых и интересных, существует еще множество нерешенных проблем. Как уже было отмечено, одним из недостатков беспроводных датчиков является срок службы модуля питания, который зависит от частоты опроса датчика. Кроме того, если датчик работает как ретранслятор, т.е. помимо собственных показаний принимает и передает показания соседнего прибора, то срок жизни батареи питания уменьшается. Возникает необходимость отслеживания и своевременной замены аккумуляторных батарей сети беспроводных датчиков.

Существуют алгоритмы расчета времени автономной работы беспроводного датчика, которые можно использовать для определения времени замены батареи датчика.

Поэтому одним из решений задачи отслеживания заряда аккумулятора для корректной работы АСУ технологического процесса в нефтегазовой отрасли с использованием беспроводных датчиков на базе стандарта Wireless HART может быть программа мобильного отслеживания заряда аккумулятора беспроводного датчика для АРМ-оператора АСУ ТП кустовой площадки.
Список литературы / References

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
системы сбора данных

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
беспроводные сети датчиков

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
программное обеспечение

# data[].attributes.attachment_link.title
БЕСПРОВОДНЫЕ ДАТЧИКИ В НЕФТЕГАЗОВОЙ ОТРАСЛИ

# data[].attributes.attachment_link.description
В статье рассматриваются вопросы организации беспроводных сенсорных сетей приборов в нефтегазовой отрасли, программное обеспечение, необходимое для их работы, доказывается преимущество такой сети с точки зрения ее экономической сети, приводится пример практической реализации беспроводной технологии SmartWireless на месторождении Западной Сибири, а также анализируются преимущества и недостатки рассматриваемой технологии.

# 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.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://iot.ru/promyshlennost/kak-internet-veshchey-minimiziruet-ubytki-neftyanikov

# data[].attributes.attachment_link.title
Как Интернет вещей минимизирует убытки нефтяников | iot.ru Новости Интернета вещей

# data[].attributes.attachment_link.description
Большинство нефтегазовых компаний инвестирует средства в технологии Интернета вещей, чтобы увеличить показатели операционной эффективности. Предприятия нефтегазовой отрасли могут столкнуться с различными проблемами, которые могут привести к дорогостоящему простою оборудования. Концепция Интернета ве…

# 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.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=fuel

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

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

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

# 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.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
Умный город
https://russiasmartcity.ru/

# 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
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.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
Электронные карты городов
https://2gis.ru/kazan

# data[].attributes.headline
РПД Геоурбанистика

# data[].attributes.subject
РПД Геоурбанистика

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

# 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
Смарт контракты для облегчения процедуры признания квалификаций

# 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
Мобильные приложения по оценке качества воздуха
(AirVisual), уровня шума (Шумомер) и др.

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

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

# data[].attributes.body
https://hightech.fm/2021/07/13/quantum-qubits

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Исследования и разработки
Австралийские исследователи разработали сверхбыстрые дырочные спиновые кубиты
Одной из проблем при разработке спиновых кубитов является потеря их когерентности при увеличении скорости работы. Новое исследование австралийских ученых (FLEET, CQC2T) совместно с коллегами из Университета Британской Колумбии (Канада) указывает на то, что компромисс между скоростью работы и когерентностью может быть достигнут при использовании в качестве кубита дырок, ведущих себя как положительно заряженные электроны. Дырочные кубиты, в отличие от электронных, в значительно меньшей степени подвергаются воздействию нежелательных флуктуирующих электрических полей, которые существуют в любом материале. Более того, "золотая середина", в которой дырочный кубит наименее чувствителен к такому шуму, также является точкой, где с ним можно работать быстрее всего. Такой подход открывает возможность потенциального масштабирования кубитов до мини-квантового компьютера, основанного на "массиве" битов.
Ученые из Штутгарта усомнились в существовании квантовых спиновых жидкостей
Спиновая жидкость - очень редкое магнитное состояние вещества, в котором, в отличие от большинства материалов, спины не упорядочиваются даже при сверхнизких температурах, а образуют коллективные запутанные состояния. По этой причине спиновые жидкости рассматриваются в качестве перспективной среды для создания топологического (защищенного от ошибок) квантового компьютера.

До сих пор существование спиновых жидкостей было подтверждено лишь косвенными измерениями и определенными теоретическими допущениями. Ученые из Университета Штутгарта с помощью техники широкополосной спин-резонансной спектроскопии впервые исследовали процесс упорядочивания в спиновой жидкости и обнаружили, что при снижении температуры происходит неожиданный процесс формирования пространственно-разделенных пар спинов, что, вероятно, опровергает взгляды на фундаментальные свойства этой экзотической формы материи.
"Кошачьи" кубиты сделали квантовый компьютер более отказоустойчивым
Группа ученых из Amazon под руководством Фернандо Брандао разработала новую схему квантового компьютера, устойчивого к ошибкам. Они использовали так называемые кошачьи кубиты, или кубиты в суперпозиции когерентных состояний с противоположными фазами. Идея заключается в том, что после стабилизации такого кубита ошибки с переворотом битов становятся чрезвычайно редкими, а ошибки переворота фазы - более частыми. А для того, чтобы защититься от ошибок переворота фазы, можно использовать активную коррекцию ошибок.

Исследователи выполнили полное моделирование шума, включая углубленное исследование редких процессов переворота битов. Использование архитектуры, предложенной в работе, и активной коррекции ошибок позволяет достичь логической ошибки 2,7×10-8, используя всего девять кубитов кода данных - это улучшение более чем на пять порядков по сравнению с полностью незащищенными кубитами.
Новый код коррекции ошибок позволяет работать в условиях повышенных шумов
Среди множества кодов коррекции ошибок существуют так называемые поверхностные коды. Для их представления используется двумерная решетка, на ребрах которой расположены кубиты. Часть их них участвует в вычислениях, а другая часть помогает выявлять и исправлять ошибки. Поверхностные коды использует, например, компания Google в своих сверхпроводящих устройствах.

Исследователям из Университета Сиднея под руководством Бенджамина Брауна удалось разработать код, который оказался в два раза эффективнее существующих. Авторы протестировали его на небольших системах и показали, что новый код требует меньше дополнительных физических кубитов для коррекции ошибок и в некоторых случаях превосходит теоретическую оценку. Благодаря устойчивости к шуму, новые коды оказываются перспективны для применения в больших системах, где они будут требовать значительно меньше дополнительных кубитов.

Национальные квантовые программы
Запуск отечественных облачных платформ для доступа к квантовым компьютерам
Российский квантовый центр открыл облачный доступ к эмулятору квантовых вычислений SimCIM, использующему классические алгоритмы, которые моделируют поведение квантовых систем. Облачная платформа будет полезна для решения задач дискретной оптимизации, а также для анализа экономического эффекта от внедрения квантовых вычислительных архитектур.

В перспективе платформа обеспечит доступ к новейшим квантовым компьютерам, создаваемым в рамках реализации Дорожной карты по квантовым вычислениям, а также к квантовым вычислителям сторонних международных компаний. Для удобства компаний-клиентов из различных индустрий сформирован комплекс готовых приложений для финансовой оптимизации, квантовой химии, биоинформатики, логистики и пр., а также набор инструментов для сравнительного анализа алгоритмов.

Физической основой для второй платформы, разработанной в Центре квантовых технологий МГУ, служат две системы: квантовый процессор на нейтральных атомах в оптических ловушках и линейно-оптический квантовый вычислитель. В настоящий момент пользователям доступны классические симуляторы квантовых процессоров, в ближайшем будущем можно будет получить доступ к реальному оптическому чипу. Платформа позволяет реализовывать и тестировать практически любые квантовые и гибридные квантово-классические алгоритмы.
Канадский институт выпустил отчет о национальных квантовых стратегиях 46 стран
57-страничный отчет содержит анализ существующих в мире квантовых инициатив. По уровню развития национальных программ страны разделены на четыре категории: 17 стран со скоординированной квантовой стратегией (в том числе Россия, США, Китай, Германия, Франция), три страны с развивающейся квантовой стратегией (Канада), 12 стран без формально принятой стратегии, но с существенной долей правительственных инициатив в квантовой области (Австралия, Дания, Финляндия) и 14 стран, принимающих участие в международных программах (страны Прибалтики, Турция, Польша).

Среди различных мер государственной поддержки: создание исследовательских центров и R&D-хабов, конкурсы на получение правительственных грантов, прямые инвестиции в квантовые проекты и венчурное финансирование. По мнению авторов отчета, в России реализовано большинство подобных мер, за исключением организации специализированных грантовых конкурсов в области квантовой науки и технологий.
Названы лучшие университеты в области квантовых вычислений
Эксперты портала The Quantum Daily назвали 12 лучших исследовательских университетов мира, добившихся успехов в разработке квантовых вычислительных систем.

Среди них пять американских университетов и институтов (Гарвард, MIT, университеты Мэриленда, Беркли и Чикаго) и по одному университету из Китая (Университет науки и технологий), Канады (Ватерлоо), Сингапура (Наньянский технологический университет), Австралии (Сидней), Германии (Людвига и Максимилиана в Мюнхене) и Австрии (Инсбрук).
Правительство Канады инвестирует в квантовые исследования $288 млн за семь лет
Канада является одним из мировых лидеров в области квантовых исследований и разработок, занимая первое место среди стран G7 по расходам в этой области на душу населения. Тем не менее, в отличие от других стран, в Канаде нет формально принятой квантовой программы.

В рамках мер по восстановлению экономики после пандемии COVID-19 правительство сформулировало предложения по бюджету на 2021 год под названием "План восстановления рабочих мест, роста и устойчивости". В частности предполагается выделение $288 млн на разработку и финансирование национальной квантовой стратегии. Программа предполагает скоординированное развитие фундаментальных и прикладных исследований и укрепление лидерства страны в этом прорывном направлении.
Правительство США анонсирует новые программы финансирования квантовых исследований
Министерство энергетики выделяет $25 млн на фундаментальные работы по развитию квантового интернета, предполагающие создание первого испытательного стенда регионального масштаба.

Также две новые программы поддержаны U.S. Army Research Office: первая предполагает разработку принципиально новых методов проектирования, изготовления и управления кубитами для улучшения их стабильности по сравнению с современными устройствами. Вторая программа нацелена на адресную поддержку талантливых аспирантов и исследователей из числа граждан США в области квантовой обработки информации и квантового зондирования.
Министерство обороны Австралии выбрало NEC и D-Wave для решения задач военной логистики
В результате проведенного конкурса коллаборация австралийского представительства корпорации NEC - NEC Australia - и компании D-Wave Systems Inc. (Канада) выбрана исполнителем проекта по использованию гибридных квантовых вычислений в решении проблемы "последней мили" в логистике. Разработанная технология призвана оптимизировать использование автономных транспортных средств для пополнения запасов различных подразделений с центральной базы снабжения.

NEC и D-Wave заключили соглашение о партнерстве в ноябре 2019 года для совместной разработки квантовых приложений. Это первое подобное взаимодействие компаний с клиентами за пределами Японии.
В Финляндии создан новый институт для координации работ в области квантовых технологий
Университет Аалто, Университет Хельсинки и Центр технических исследований Финляндии VTT подписали соглашение о сотрудничестве в области квантовой науки и технологий под эгидой созданного Финского квантового института InstituteQ. Объединив усилия, стороны стремятся удержать Финляндию в авангарде все более конкурентной глобальной области технологий.

В настоящее время VTT совместно с финским стартапом IQM работает над созданием первого квантового компьютера в Финляндии. Этот проект станет начальной платформой для дальнейших исследований, инноваций и коммерческой деятельности в области квантовых технологий.

Квантовая индустрия
PsiQuantum и GlobalFoundries начинают массовое производство компонентов фотонного процессора
Калифорнийский стартап PsiQuantum является лидером по привлеченным инвестициям среди всех квантовых компаний ($508,5 млн). Его целью является разработка первого в мире фотонного квантового процессора Q1, состоящего из миллиона кубитов.

Вместе с компанией GlobalFoundries, занимающейся контрактным производством полупроводниковой продукции, PsiQuantum продемонстрировал возможность производства и интеграции на стандартном оборудовании основных компонентов фотонного процессора, включая оптическую схему, источники и детекторы одиночных фотонов. Специальное оборудование, необходимое для массового производства фотонных процессоров, уже установлено на двух фабриках GlobalFoundries в Нью-Йорке (кремниевая фотоника) и Дрездене (электронные компоненты) и скором времени планируется массовый выпуск этих изделий.
NTT и Токийский технологический институт изучают приложения машины Изинга в медицине
Когерентная машина Изинга использует квантовые эффекты в системе взаимодействующих между собой спинов, но не является в полной мере квантовым компьютером. Ее основное предназначение - решение задач комбинаторной оптимизации. NTT Research совместно с Токийским технологическим институтом используют машину Изинга для создания новых лекарств. Вычислительная задача состоит в поиске оптимального соответствия между колоссальным количеством комбинаций молекул лекарственных средств и целевых белков.

Вторая область применения - так называемое сжатое зондирование - позволит обрабатывать огромные наборы данных с высокой скоростью, быстро отбрасывая фрагменты, не содержащие полезную информацию. Этот подход может быть использован для анализа снимков магнитно-резонансной и компьютерной томографии.
Quantum Brilliance и Quantum South разработают решения для оптимизации логистики
Австралийский стартап Quantum Brilliance разрабатывает квантовую платформу на базе азотных вакансий в алмазе, способную работать при комнатных температурах. Сотрудничество с Quantum South (Уругвай) началось в 2018 году и было первоначально нацелено на разработку логистических решений с использованием программного эмулятора процессора. Компании стали финалистами конкурса Airbus Quantum Computing Challenge.

Сейчас компании устанавливают двухкубитный квантовый вычислитель в суперкомпьютерном центре Pawsey в Перте, Австралия, для интеграции с классическим суперкомпьютером и решения задач логистики в гибридной среде. Ожидается, что по мере увеличения размерности процессора и развития программного обеспечения вычислительная система значительно превзойдет классические устройства по вычислительной мощности.
Q-CTRL исследует оптимизацию движения транспорта в Австралии
Министерство транспорта австралийского штата Новый Южный Уэльс объявило о начале сотрудничества с компанией Q-CTRL по использованию квантового компьютера для управления сложной транспортной сетью. Также Q-CTRL займется решением одной из актуальных задач для крупнейшего австралийского города Сидней - обновлением расписаний общественного транспорта при проведении массовых общественных мероприятий. Возможность скорректировать расписание в реальном времени может значительно повысить эффективность городской транспортной сети и уменьшить проблемы с заторами.
Первый IBM Q System One установлен в Европе
Первый квантовый компьютер IBM за пределами США был установлен в рамках совместного проекта с Обществом Фраунгофера (Fraunhofer-Gesellschaft). Машина установлена в подразделении IBM в городе Энинген, недалеко от Штутгарта, для исключительного использования Обществом Фраунгофера и его партнерами в рамках деятельности Центра компетенций по квантовым вычислениям Баден-Вюртемберга.

IBM Q System One будет использоваться в соответствии с законодательством Германии, что является важным преимуществом для пользователей с точки зрения защиты данных и безопасности интеллектуальной собственности. Установка второго квантового компьютера IBM за пределами США планируется в этом году в Токийском университете.
Создан квантовый сенсор, способный контролировать весь радиочастотный диапазон
Квантовые сенсоры на основе Ридберговских атомов лишь совсем недавно стали использоваться в качестве детекторов электромагнитного излучения. Впервые их начали разрабатывать американские военные с целью контроля радиочастотного пространства с использованием единственного широкополосного детектора для всех радиоволновых диапазонов.

В новой работе военные исследователи US Army Research Lab продемонстрировали высокую чувствительность компактного (1 см) сенсора в диапазоне от 1 кГц до 1ТГц, а также провели его сравнение с альтернативными широкополосными приемниками на основе электрооптических кристаллов и дипольных антенн.
Квантовый лидар поможет обнаружить утечки метана при добыче нефти и природного газа
QLM Technology (Великобритания) разработала сверхчувствительный атмосферный лидар с квантовым однофотонным детектором, способный визуализировать и количественно определять утечки метана при добыче и использовании нефти и природного газа.

Проект поддерживается компаниями BP, National Grid, AMETEK Land и правительством Великобритании, а лидар стал одним из первых коммерческих продуктов в рамках национальной программы квантовых технологий Великобритании. Первая версия лидара доступна для коммерческих испытаний уже в этом году, а тесты камер, установленных на беспилотных летательных аппаратах, начнутся в 2022 году.
Читать далее: Туманности, кометы и звездные ясли: показываем лучшие астрофотографии года Данные со спутников-шпионов помогли выяснить причину таяния ледников в Азии Коронавирус в пещере: все о китайских шахтерах, которые болели странной пневмонией в 2012 году

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
Руслан Юнусов руководитель, Национальная квантовая лаборатория

# data[].attributes.attachment_link.title
Как устроена квантовая реальность: "кошачьи" кубиты, МРТ и добыча газа

# data[].attributes.attachment_link.description
Квантовые технологии все чаще находят практическое применение не только в финансах, логистике и медицине: международные игроки заговорили об использовании квантов для определения утечки метана при добыче нефти. Специально для "Хайтека" глава Национальной квантовой лаборатории Руслан Юнусов собрал самые интересные и значимые новости об исследованиях и разработках.

# 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
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.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