Индустрия 4.0.. Страница 18

Япония объединяется с Uber, Boeing и Airbus для создания летающих автомобилей в течение десяти лет

Эту страну не назовешь мировым лидером в области автономного или электрического транспорта, но она планирует заставить автомобили летать. Вот ведь в чем дело: сегодня Япония объявила, что собирает 21 компанию и организацию, включая таких гигантов, как Uber, Boeing, Airbus, Cartivator и Japan Airlines, чтобы вывести транспорт в небо в течение 10 лет.
Правительство Японии пообещало, что займется основной проблемой, сдерживающей появление летающих автомобилей: регулированием. «Японское правительство окажет соответствующую поддержку, чтобы помочь реализовать концепцию летательных аппаратов, такую как создание приемлемых правил», заявили в министерстве. Если Япония сможет быстро создать правовую систему, в которой могут функционировать летательные аппараты, она сможет обойти такие страны, как США, в которой Федеральная авиационная ассоциация, как известно, решаете подобные вопросы очень медленно.
Зачем Японии летающие автомобили?
Летающие автомобили определенно пока не готовы к тому, чтобы стать вездесущими, но в последнее время произошел значительный прогресс в этой области. Kitty Hawk, стартап летающего такси, принадлежащий Ларри Пейджу, тестирует свои большие летающие такси над Новой Зеландией и продемонстрировал первые варианты своего Flyer в начале этого года. Uber планирует выпустить летающие такси уже через пять лет и открыть хаб для своего флота в Париже в 2023 году.

Новый российский экзоскелет даст возможность стрелять из пулемета одной рукой

Любая технология применяется не только в гражданской, но и в военной сфере. И вот сейчас поступили первые подробности об отечественном экзоскелете для солдат, который может увеличить силу настолько, что позволит стрелять из тяжелого пулемета всего одной рукой.
За разработку отвечает Центральный Научно-Исследовательский Институт «Точмаш», входящий в состав госкорпорации «Ростех». Как сообщила пресс-служба института в интервью ТАСС, новый экзоскелет является частью боевой экипировки «Ратник» третьего поколения, которая должна поступить на вооружение в 2025 году. В основе конструкции экзоскелета лежит титановый каркас, а также система электромоторов и стабилизаторов для увеличения физической силы носителя. Как заявил главный конструктор по системе жизнеобеспечения боевой экипировки военнослужащих ЦНИИ «Точмаш» Олег Фаустов,
«У нас уже прошли испытания прототипа активного экзоскелета. Он действительно увеличивает физические возможности военнослужащего. Например, испытатель смог стрелять из пулемета с использованием только одной руки и при этом достаточно точно поражал мишени.»
Новые экзоскелеты позволят солдатам быстрее передвигаться, переносить больше снаряжения и вооружения и выполнять боевые задачи эффективнее. Экипировка получит шлем со встроенными тепловизорами и камерами, а также другими датчиками, которые будут оценивать обстановку на поле боя.
«Каждый военнослужащий будет как самостоятельный «датчик» на поле боя, получающий информацию и целеуказания. Все будет делаться автоматически, а боец будет только принимать решение на поражение цели.»
Однако на данный момент широкому распространению экипировки подобного рода мешает несовершенство аккумуляторных батарей, которые обеспечивали бы достаточное время автономной работы и при этом были бы довольно легкими. Но, по словам Олега Фаустова, «работы по совершенствованию аккумуляторных батарей уже ведутся.»

LG представила экзоскелет для разгрузочно-погрузочных работ

Совсем незаметно экзоскелеты перестали быть чем-то, что описывается в лишь фантастических произведениях и существует лишь в виде прототипов в лабораториях крупных корпораций. Сейчас как энузиасты, так и военные разрабатывают и внедряют свои экзоскелеты. Планирует присоединиться к этой гонке и LG, которая недавно представила свой промышленный вариант экзоскелета.
Разработка получила название CLOi SuitBot. И он предназначен в первую очередь для поддержки ног и поясницы при выполнении тяжелой физической работы. Помимо этого, устройство будет собирать различные биометрические данные о пользователе вроде давления, пульса, температуры тела и так далее для того, чтобы обезопасить пользователя от перенапряжения. Помимо этого встроенный компьютер будет также анализировать и характер деятельности для того, чтобы максимально эффективно оказывать поддержку и помогать в выполнении работ.
Экзоскелет состоит из основного блока управления, закрепляющегося на поясе, соединенного с парой ног на палатформе. Использование максимально просто: пользователь встает на платформу, подключает блок управления застегивает ремень на блоке и на ногах, после чего можно приступать к работе. Все остальное экзоскелет сделает сам. Помимо этого, CLOi SuitBot обладает возможностью самообучения. На основании данных, полученных от пользователя, экзоскелет выстраивает максимально эффективный алгоритм для работы каждого конкретного человека.
Полноценной презентации экзоскелета следует ожидать на выставке IFA 2018, которая пройдет с 31 августа по 5 сентября, а релиз экзоскелета состоится, по заявлению LG, до лета следующего 2019 года.

В Колумбии используют дроны для борьбы с кокаиновыми плантациями

Благодаря широкой популярности радиоуправляемых дронов, они «захватили» даже самые нижние ценовые сегменты, став продуктом, доступным самым широким массам. При этом беспилотники стали восприниматься не иначе как «игрушкой для баловства и съемки роликов», но можно найти им и более интересное применение. Например, правительство Колумбии решило использовать дроны для борьбы с кокаиновыми плантациями. Причем, банальным видеонаблюдением эта борьба не ограничивается.
О весьма интересном применении сообщает редакция The Wall Street Journal. Идея, по большому счету, не нова, а лишь слегка модифицирована: сейчас для борьбы с выращиванием наркотика используются легкие пилотируемые самолеты – «кукурузники», которые патрулируют отдаленные районы в поисках посадок коки. После обнаружения, на эти поля сбрасывается гербицид глифосат – мощное средство для борьбы с сорняками, уничтожающее их на длительный срок. Однако в использовании самолетов есть проблема: они летают на большой высоте и после сброса глифосата он разносится потоками ветра и воды. Часть его не просто не попадает «в цель», но и может повредить полезные сельскохозяйственные культуры и лесные угодья. Не говоря уже о вреде для животных.
Беспилотники помогают решить эту проблему. Они сбрасывают вещество с высоты в 2 метра. Более того, система распознавания сельскохозяйственных культур может сама определить места посадки коки, выделив ее среди кофе, кукурузы и других культур, которыми часто маскируют это растение. Помимо этого, система также будет избегать распыления вредных веществ вблизи водоемов и национальных парков, сообщая об этих местах посадок в правоохранительные органы.

Самолет на солнечной энергии совершил свой первый полет

Солнечная энергия, вне всяких сомнений, рано или поздно получит широкое распространение. Однако если к небольшим транспортным средствам мы уже начали привыкать, то солнечные самолеты все еще воспринимаются как диковинка. И недавно один из таких самолетов от компании Bye Aerospace совершил первый успешный полет. Помимо этого стали известны и некоторые подробности о будущих разработках компании.
Самолет носит название StratoAirNet семейства Solesa, а испытания проходили в окрестностях регионального аэропорта Северного Колорадо (Northern Colorado Regional Airport). После первого пилотируемого полета, самолет совершил еще несколько вылетов из аэропорта. Первый полет продолжался около часа, а остальные были совершены для того, чтобы отработать посадку и взлет и проследить за поведением приборов.
StratoAirNet имеет размах крыльев в 15 метров, а выскоэффективные фотоэлементы от компании SolAero, установленные на крыльях, позволяют находится ему в воздухе сколь угодно долго. Первый тестовый полет был пилотируемым, но в планах компании сделать самолет беспилотным, или, как говорят сами разработчики, «атмосферным спутником». Он будет использоваться для разведки, раздачи интернета, поисково-спасательных миссий, картографирования и так далее.
Помимо этого стало известно, что Bye Aerospace разрабатывает солнечный самолет Sun Flyer 2 (напомним, что Sun Flyer первой версии в апреле этого года успешно завершил серию тестовых испытаний). Sun Flyer 2 будет разрабатываться совместно с компанией Siemens и будет предназначаться для перевозки двух пассажиров.

— одна из причин, по которым предсказывать погоду трудно — яркий пример из физики. Подавляющее большинство проблем из биологии, из запутанных структур в других структурах, также не поддаются объяснению при помощи простых принципов объединения и упрощения.
Хотя нет никаких сомнений в том, что атомы и химия, а значит и простые принципы, лежащие в основе этих систем, описываются при помощи универсально эффективных уравненрий, это довольно неэффективный способ генерации полезных предсказаний.
В то же время становится очевидным, что эти проблемы легко поддаются методам машинного обучения.
Так же, как древние греки искали ответы у мистического дельфийского оракула, мы будем искать ответы на сложнейшие вопросы науки у всезнающих оракулов с искусственным интеллектом.
Такие оракулы уже управляют автономными автомобилями и выбирают объекты для инвестиций на рынке акций, а очень скоро будут предсказывать, какие лекарства будут эффективны против бактерий — и какой будет погода через две недели.
Они будут делать эти предсказания с высочайшей точностью, какая нам и не снилась, не используя никакие математические модели и уравнения.
Не исключено, что, вооружившись данными о миллиардах столкновений на Большом адронном коллайдере, они лучше справятся с предсказаниями исхода эксперимента с частицами, чем даже любимая физиками Стандартная модель.
Подобно необъяснимым источникам откровения жриц из Дельфы, наши пророки искусственного интеллекта также вряд ли смогут объяснить, почему они предсказывают именно так, а не иначе. Их выводы будут основаны на многих микросекундах того, что можно назвать «опытом». Они будут походить на необразованного фермера, который умеет точно предсказывать, как изменится погода, «потому что кости ноют» или по другим предчувствиям.
Наука без понимания?
Последствия работы машинного интеллекта в области науки и философии науки могут быть потрясающими.
Например, перед лицом все более точных прогнозов, хоть и полученных методами, непонятными человеку, будем ли мы отрицать, что машины обладают лучшим знанием, нежели мы?
Если прогнозирование на самом деле является главной целью науки, как мы должны модифицировать научный метод, алгоритм, который на протяжении веков позволял нам выявлять ошибки и исправлять их?
Если мы откажемся от понимания, есть ли смысл заниматься наукой, которой мы занимались?
Никто не знает. Но если мы не можем сформулировать, почему наука — это больше, чем способность делать хорошие предсказания, ученые вскоре обнаружат, что «обученный искусственный интеллект делает их работу лучше их самих».

Может ли машинное обучение положить конец «понятной» науке?

К большому огорчению отдыхающих, планирующих летний пикник, погода — невероятно капризная и непредсказуемая штука. Небольшие изменения в осадках, температуре, влажности, скорости ветра или его направлении могут изменить уличные условия за какие-то часы или дни. Поэтому прогнозы погоды обычно не делаются больше чем на семь дней в будущее — и поэтому же пикники требуют запасных планов.


Но что, если бы мы могли понять хаотическую систему достаточно хорошо, чтобы предсказывать, как она будет вести себя далеко в будущем?
Можно ли спрогнозировать погоду на год?
В январе 2018 года ученым это удалось. Они использовали машинное обучение для точного прогнозирования исхода хаотической системы на протяжении намного более длительного времени, чем считалось возможным. И машина сделала это просто наблюдая за динамикой системы, не имея никакого представления об уравнениях, стоящих за ней.
Трепет, страх и волнение
Мы уже начали привыкать к невероятным проявлениям способностей искусственного интеллекта.
В прошлом году программа под названием AlphaZero обучилась правилам игры в шахматы с нуля всего за день, а затем одолела лучшие в мире программы для игры в шахматы. Также она обучилась игре в го и превзошла бывшего кремниевого чемпиона, алгоритм AlphaGo Zero, который совершенствовался в игре в процессе проб и ошибок после того, как ему скормили правила.
Многие из этих алгоритмов начинают с чистого состояния блаженного невежества и быстро набирают знания, наблюдая за процессом или играя против самих себя, совершенствуясь на каждом шаге тысячи раз в секунду. Их способности внушают чувства страха, благоговения, волнения. Зачастую мы слышим о хаосе, в который они могут повергнуть человечество однажды.
Но куда интереснее, что сделает искусственный интеллект с наукой в будущем, с ее «пониманием».
Идеальное прогнозирование означает понимание?
Большинство ученых, вероятно, сойдутся во мнении, что предсказание и понимание — не одно и то же. Причина кроется в мифе о происхождении физики — и, можно сказать, современной науки в целом.
Дело в том, что больше тысячи лет люди использовали методы, предложенные греко-римским математиком Птолемеем, чтобы предсказывать движение планет по небу.
Птолемей не знал ничего о теории гравитации или о том, что солнце было центром Солнечной системы. Его методы включали ритуальные расчеты с использованием кругов внутри кругов внутри кругов. И хотя они предсказывали планетарное движение довольно хорошо, никто не понимал, почему это работает и почему планеты подчиняются таким, казалось бы, сложным правилам.
Затем были Коперник, Галилей, Кеплер и Ньютон.
Ньютон открыл фундаментальные дифференциальные уравнения, которые управляют движением каждой планеты. С их помощью можно было описать каждую планету в Солнечной системе. И это было прекрасно, потому что мы поняли, почему планеты двигаются.
Решение дифференциальных уравнение оказалось более эффективным способом прогнозирования планетарного движения в сравнении с алгоритмом Птолемея. Что более важно, впрочем, это то, что наша вера в этот метод позволила нам открыть новые невидимые планеты, благодая закону универсальной гравитации. Он объяснял, почему ракеты летают и яблоки падают, а также почему существуют луны и галактики.
Этот базовый шаблон — поиск набора уравнений, описывающих объединяющий принцип — использовался успешно в физике снова и снова. Так мы определили Стандартную модель, кульминацию полувека исследований физики частиц, которая точно описывает структуру каждого атома, ядра или частицы. Так мы пытаемся понять высокотемпературную сверхпроводимость, темную материю и квантовые компьютеры. (Неоправданная эффективность этого метода даже вызвала вопросы о том, почему вселенная так прекрасно поддается математическому описанию).
Во всей науке понятие понимания чего-то означает возвращение к изначальной схеме: если вы можете сократить сложное явление до простого набора принципов, вы его поняли.
Исключения из правил
И все же, существуют досадные исключения, которые портят этот красивый рассказ. Турбулентность

Китай строит флот автономных подлодок с искусственным интеллектом. Зачем?

Флотилия автономных подводных лодок под управлением искусственного интеллекта выдвигается в густо населенные азиатские водяные пути. Транспорт будет принадлежать китайским вооруженным силам, а его миссия определенно заставит ближайшие страны удивленно поднять брови. Как сообщает китайский ресурс SCMP, подлодки смогут выполнять «задачи широкого диапазона, от рекогносцировки до размещения мин и даже самоубийственных атак на вражеские суда».


Если все пойдет по плану, первые субмарины будут запущены в 2020 году.
Зачем Китаю флот умных подлодок?
Хотя детали проекта остаются разрозненными, один из неназванных ученых рассказал SCMP, что подлодки «будут без ядерного вооружения».
Перед бортовыми системами ИИ будет стоять задача принимать решения по курсу и глубине, чтобы избежать обнаружения, а также определять любое судно, которое пройдет мимо. Одна из тем, которая вызывает некоторую озабоченность, касается того, будут ли системы ИИ запрашивать информацию в ходе миссии. Другими словами, смогут ли они самостоятельно принимать решения о том, кого атаковать.
Соседи Китая определенно будут удивлены этими новостями. Подлодки, скорее всего, будут патрулировать зоны в Южно-Китайском море и Тихом океане. В этих зонах спорные воды, которые Китай, Япония и Вьетнам делят между собой. Не так давно китайские военные создали искусственные острова в этой области, чтобы разместить на них военные базы.
Локальные роботизированные подлодки можно рассматривать как дальнейшую эскалацию этой ситуации.
Региональная тревога может быть усилена тем фактом, что ИИ кораблей сможет учиться у подобных кораблей. Другими словами, подводные лодки смогут осуществлять непрерывную стратегическую подстройку и развитие, если будут развернуты в конфликте.
Битва роботов за море
Это не единственный военный проект с участием автономных судов в море. Лин Янг из Института автоматизации Шэньяна при Китайской академии наук рассказал SCMP, что китайский проект был запущен в ответ на подобные меры, предпринимаемые США.
В начале этого года DARPA передала ВМС США экспериментальное судно ASWACTUW. По окончании разработки «Морской охотник» также сможет осуществлять автономные миссии до трех месяцев длительностью.
США также работает с крупными оборонными подрядчиками над двумя прототипами систем для автономных подлодок, которые будут готовы к 2020 году: Orca от Lockheed Martin и Echo Voyager от Boeing.
Мутные воды боевого интеллекта
Эти разработки подливают масла в огонь ожесточенных дебатов, окружающих использование боевых систем при поддержке искусственного интеллекта. В случае с подлодками, остаются вопросы касательно того, можно ли эти лодки будет угнать или взломать, чтобы затем применить не по назначению.
Если мы однажды дойдем до момента, когда беспилотным станет весь боевой транспорт, мы все станем наблюдателями. Но военный конфликт — это обычно социальная проблема, которая задействует людей и их решения. Многие призывают запретить создание вооружения на основе искусственного интеллекта.
«Смертоносное автономное оружие угрожает стать третьей революцией в военном деле», писали авторы письма с призывом запретить ИИ в разработке оружия. «После разработки оно позволит вести вооруженные действия в масштабах, которые больше, чем когда-либо, и быстрее, чем люди могут понять. Это может быть оружие террора, оружие, которое деспоты и террористы используют против невинных людей, и оружие, взломанное для использования нежелательным образом. Времени осталось немного. Как только ящик Пандоры откроется, его будет сложно закрыть».

В MIT разработали «GPS» для перемещающихся в человеческом организме роботов

В последнее время все больше разработчиков медицинской техники ведут исследования в области создания передвигающихся внутри человеческого организма диагностических имплантов и роботов. Но при всех плюсах подобных технологий есть и проблема: за этими «микроскопическими диагностами» очень сложно уследить. Именно для этих целей эксперты из Массачусетского технологического института (MIT) разработали способ отслеживания микроботов и небольших имплантов внутри человеческого организма.
Новая система получила название ReMix, причем работает она весьма элегантно: метод основан не на испускании сигнала имплантом и его регистрации, а на отражении маломощных беспроводных сигналов. Для тестирования технологии группа ученых во главе с профессором Диной Катаби имплантировала лабораторным животным небольшой маркер, который передвигался по току крови. При помощи отражающей технологии удалось довольно четко отследить положение предмета в теле животного в сердце, по ходу сосудов, в печени и так далее. После получения отраженного сигнала, специальный компьютерный алгоритм, основываясь на «анатомической карте» носителя вычисляет точное местополоежение маркера.
Ожидается, что система ReMix может быть использована не только для диагностики различных состояний крови и желудочно-кишечного тракта, но и в качестве средства для таргетированной терапии при лечении онкологических заболеваний. Помимо этого, эксперты утверждают, что ReMix может дать возможность не только следить за микроботом, но и давать ему команды.

анения данных. И любое современное предприятие может накапливать данные и проводить их аналитику для извлечения полезной для производства информации, не опасаясь завышенных трат на ИТ-оборудование.

Ум­ные сис­те­мы хра­нения данных для ус­пешно­го предприятия

Сегодня информационные системы задействованы во всей цепочке производства конечного изделия: от закупки необходимых входных деталей до продажи конечному потребителю и последующего сервисного обслуживания. При этом эти системы создают огромные объемы данных, которые нужно обработать и впоследствии хранить для оперативного и архивного доступа к ним.
На каждой стадии производства, как правило, задействованы либо свои собственные ИТ-системы, либо модули какой-либо глобальной системы управления производством, которые постоянно собирают и обрабатывают огромные потоки данных. Например, на этапе подготовки к производству собственное ПО предприятия создаёт и заполняет Bill of Material (BOM). А входными данными по закупаемым компонентам служит информация из модуля информационной системы SAP SCM. В процессе производства собирается информация об окружающей среде, о времени, потраченном на изготовление единицы продукции, о технических сбоях при работе конвейера и о многом другом. Не менее большой поток данных можно наблюдать при отгрузке произведенного товара на склад и последующем его хранении.
Ко всем этим данным о производстве изделия, которые нужны для оперативного контроля, в будущем с огромной вероятностью будут добавляться "извлеченные" данные. То есть данные из данных. Это, как правило, данные, полученные в результате анализа производственных процессов с помощью современных методов цифровой трансформации производства, таких как машинное обучение, машинное зрение, искусственный интеллект.
Сбор и анализ данных, безусловно, жизненно необходим любому предприятию, идущему в ногу со временем. Но когда внедряются современные и нужные методы аналитики разнородных данных, вопрос о том, где их хранить, ставится в последнюю очередь. И бюджеты на ИТ-инфраструктуру для хранения также выделяются по остаточному принципу.
Так где же хранить все эти наборы данных?
Лучше всего для хранения разнородных данных подходят умные системы хранения данных (СХД). Под словом "умные" здесь подразумеваются СХД, которые могут не только надежно хранить и обрабатывать данные, но также имеют дополнительный функционал. Он позволяет быстрее работать с данными и при этом экономить дисковое пространство.
Что же это за функционал? Тонкие тома, компрессия, дедупликация, SSD кэширование, онлайн-тиринг – всё это позволяет снизить затраты на хранение однотипной информации. Так, СХД AERODISK ENGINE не только имеют все обозначенные признаки "умных" систем, но и могут выполнять различные виды типовых задач хранения. Например, небольшие одноконтроллерные системы ENGINE N1 идеально подойдут для хранения бэкапов и видеоархивов. А ENGINE 8 позволит работать с большими объемами данных до 28 ПБ с максимальной скоростью и надежностью. Что немаловажно при работе с ERP системами и высоконагруженной аналитикой. Любая из описанных СХД может быть представлена как в гибридной конфигурации (SSD+HDD), так и в All-Flash конфигурации, в том числе All-Flash NVMe. И, что немаловажно, предприятие может выбрать любую конфигурацию под свои нужды, не переплачивая за ненужные функции.
Еще одним актуальным вопросом сейчас является быстрое внедрение новых сервисов по анализу и обработке данных. Для этого нужна унифицированная ИТ-инфраструктура. Самый продвинутый метод унификации ИТ-инфраструктуры - это внедрение гипергонвергентной системы. То есть такой системы, которая в своем составе в едином корпусе содержит все необходимые ресурсы для работы сервисов предприятия.
С помощью гиперконвергентых систем можно создавать очень гибкие и легко масштабируемые ИТ-инфраструктуры. Гиперконвергентные системы AERODISK VAIR отвечают всем современным требованиям к такому классу систем и могут работать как на своем гипервизоре, так и интегрироваться в уже существующую инфраструктуру виртуализации, такую как Microsoft Hyper-V или Vmware ESXi. А это – прямая оптимизация издержек на ИТ-службы любого производства.
Таким образом, гибкая ИТ-инфраструктура и умные СХД могут значительно ускорить процесс анализа данных, при этом сократив затраты на единицу хр

ий университет (ДГТУ), который в этом учебном году запускает две новых магистерских программы - "Интеллектуальные системы на основе блокчейн-технологий" и "Цифровой бухгалтерский учет и менеджмент". "Мы готовим сейчас пакет на следующий год в других отраслях - в строительстве, транспорте, робототехнике и мехатронике. «…планируем добавить еще 20 программ", - рассказал ТАСС проректор по учебной работе и подготовке кадров высшей квалификации ДГТУ Алексей Бескопыльный.
Дальневосточный федеральный университет (ДВФУ) уже в этом году запускает магистратуру по праву кибербезопасности. Как сообщили ТАСС в пресс-службе ДВФУ, ее выпускники смогут оказывать юридическое сопровождение компаний, которые разрабатывают, внедряют и используют новейшие технологии искусственного интеллекта, виртуальной и дополненной реальности (VR/AR), блокчейна, а также просчитывать правовые риски при создании стартапов на основе этих технологий.
Уральский федеральный университет (УрФУ) ведет базовую подготовку специалистов в области информационных технологий по программам бакалавриата, а на уровне магистратуры занимается узкой специализацией. "Программы в магистратуре нацелены на формирование более специальных и глубоких компетенций, например, по анализу больших данных, цифровому моделированию физических систем, проектированию геоинформационных систем, искусственному интеллекту и другим актуальным специализациям", - рассказал ТАСС первый проректор УрФУ Сергей Кортов.

на 15%, а в перспективе позволит бюджету экономить около 30 - 50 млн рублей в год.
В Северной Осетии, как рассказал ТАСС руководитель регионального управления по информационным технологиям и связи Алан Салбиев, первые проекты в этой сфере будут запущены уже осенью 2018 года.
"Проекты будут касаться транспорта, ЖКХ. Они будут реализовываться в пилотном режиме в Моздокском районе республики, после чего распространятся по всей Северной Осетии. Один из проектов предполагает создание интеллектуальной платформы в сфере ЖКХ, которая позволит вести прозрачный учет начисления стоимости за потребленные ресурсы. Оплачивать их также можно будет не выходя из дома", - рассказал Салбиев, отметив, что с помощью смартфонов жители Северной Осетии смогут отслеживать и передвижение общественного транспорта, узнавать время прибытия к нужной остановке.
Подобными разработками занимается и Тюменский индустриальный университет (ТИУ) в рамках проекта Smart City ("Умный город"). Как сообщили в пресс-службе вуза, проект включает в себя городскую систему информирования пассажиров о расписании движения автобусов, адаптивные светофоры, которые подстраивают свою работу под текущую дорожную обстановку, технологию создания систем интеллектуального освещения.
Правительство Рязанской области взяло курс на цифровизацию региона около года назад. "Бумажные носители на заседаниях областного правительства уже заменены на планшеты, ведется разработка проекта электронного бюджета. Одним из крупных проектов в этом направлении станет научно-технологический IT-центр, который объединит в Рязани ведущих IT-разработчиков страны и программистов", - сказал ТАСС губернатор Рязанской области Николай Любимов.
Сельское хозяйство и туризм
Другие регионы с помощью цифровых технологий в прямом смысле развивают экономику. Так, в аграрном Алтайском крае они используются в сельском хозяйстве для мониторинга состояния пахотных земель со спутников. "Это дало возможность полнее выполнять контроль за оборотом земель сельскохозяйственного назначения. Система содержит сведения о более чем 135 тыс. участков, из них 75% актуализированы по пользователю и планируемой культуре", - пояснил директор АИРР Иван Федотов.
Спутники отслеживают и ход полевых работ на полях. По предварительным оценкам, внедрение таких технологий позволит снизить себестоимость производственных процессов на 17%, считает Федотов.
Калужская область, по словам Федотова, реализует пилотный проект по созданию национальной системы управления данными. "Это позволит в итоге представлять в любой момент времени актуальные данные для всех участников цифровой трансформации, в том числе на возмездной основе. А это дополнительные источники пополнения казны и диверсификации региональной экономики", - пояснил собеседник агентства.
Новгородская область с помощью новых технологий подсчитывает количество туристов в регионе, получая информацию от мобильных телефонов, которые привозят с собой туристы. "Мы используем технологию так называемых больших данных как один из инструментов помощи в развитии туризма. Эти большие данные порождаются каждым из нас: имея всегда с собой мобильный телефон, мы оставляем цифровой след, а система весь этот набор информации обрабатывает в нужном нам ключе", - пояснил Курмышев, добавив, что персональная информация абонентов при этом обезличена.
Образование для цифровой экономики
Развитие цифровой экономики требует мощного кадрового резерва. Так, по словам врио губернатора Самарской области Дмитрия Азарова, регион остро нуждается в IT-специалистах. "В Самарской области доля IT-специалистов от всего занятого населения региона составляет сейчас 0,87%. Чтобы увеличить этот показатель до значения стран с развитой рыночной экономикой, в ближайшие десять лет необходим приток IT-специалистов в экономику Самарской области в количестве почти 6 тыс. человек в год, наша система образования выпускает около 3 тыс. человек в год", - рассказал Азаров.
Предложение для растущего спроса формируют многие крупные российские вузы. В Южном федеральном округе на цифровых технологиях специализируется Донской государственный техническ

Как российские регионы развивают цифровую экономику


ТАСС, 20 августа. Умные города, цифровизация ЖКХ и транспорта являются перспективными сферами для развития цифровой экономики в российских регионах. Для оценки таких проектов и развития этого направления в субъектах в целом секретарь генерального совета "Единой России" Андрей Турчак ранее предложил создать рейтинг цифровизации регионов, который позволит продвигать лучшие примеры. Однако опрошенные ТАСС эксперты федеральных структур, занимающихся цифровизацией, отмечают - пока регионы выступают лишь "донорами" идей и кадров для центра, а нишу цифрового развития занимают федеральные игроки, которые пока не готовы вкладывать средства в развитие региональных проектов.
Новые технологии и проблемы развития
Цифровая экономика в России развивается в рамках целевой программы, утвержденной правительством РФ в 2017 году. Она предусматривает создание в стране сетей связи, цифровых платформ работы с различными данными, а также образовательной и исследовательской базы. Как рассказал ТАСС директор Ассоциации инновационных регионов России (АИРР) Иван Федотов, программа нацелена на взаимодействие федерального центра с регионами, но по факту субъекты находятся в пассивной роли - из них "вымываются" идеи и кадры, что губительно для цифрового бизнеса в регионах.
"Они [регионы] рассматриваются лишь как источник информации для федеральных структур и крупного бизнеса, а также в качестве однотипных, не имеющих собственных интересов, платежеспособных потребителей предложенных решений федеральных органов исполнительной власти и крупного федерального бизнеса", - отметил директор АИРР.
По его мнению, это приводит к вымыванию регионального и межрегионального бизнеса с занимаемых ими рынков в пользу крупных федеральных игроков. Решить вопрос, по его мнению, могла бы соответствующая нормативная база, разработкой которой займется АИРР. "Данная работа будет организована в ближайшее время в соответствии с поручениями вице-премьера Максима Акимова на площадке Ассоциации инновационных регионов России (АИРР) совместно с федеральными органами власти и проектным офисом по реализации программы "Цифровая экономика Российской Федерации", - подытожил Федотов.

Куратор направления "Кадры и образование" программы "Цифровая экономика" Агентства стратегических инициатив (АСИ) Олег Подольский отмечает, что более активное участие регионов и проводимая ими грамотная кадровая политика могли бы поспособствовать удержанию "на местах" талантливых молодых специалистов. "Хорошая новость заключается в том, что многие регионы уже активно решают эту задачу... хочется верить, результаты не заставят себя долго ждать", - отметил Подольский.
Руководитель проектного центра по интеграции Национальной технологической инициативы с программой "Цифровая экономика" АСИ Вера Адаева рассказала ТАСС, что одна из основных проблем, которые возникают на пути органов власти при реализации инициатив цифровой экономики, - это прежде всего кадры. "Далее можно отметить отсутствие ресурсов и проблему, связанную с данными, а конкретно - с их качеством, количеством качественных данных и отсутствием четких механизмов работы с данными", - пояснила она.
Цифровой транспорт и ЖКХ
В регионах, отмечают эксперты, уже сегодня много перспективных проектов, которые можно отнести к программе "Цифровой экономики". Одним из самых распространенных сегодня направлений становится внедрение новых технологий в систему ЖКХ и городской транспортной инфраструктуры. Развитием собственных проектов в этой сфере занимаются, в частности, Тюменская и Новгородская области, Республика Северная Осетия.
В Новгородской области первыми цифровизацию ЖКХ тестируют государственные учреждения, рассказал ТАСС замруководителя администрации региона Николай Курмышев. В них устанавливается умная система контроля приборов учета коммунальных услуг. "В 2017 году пилотный проект был успешно опробован на 200 учреждениях образования. Сейчас проект будет масштабирован на 600 госучреждений", - рассказал собеседник агентства, отметив, что такая система уже позволила снизить затраты на оплату услуг ЖКХ

ВЭФ предупреждает: ИИ может дестабилизировать финансовую систему

Искусственный интеллект определенно изменит финансовый мир в ближайшем будущем, автоматизировав инвестирование и другие услуги — но он также может внести дисбаланс в систематические слабости и риски, сообщает Мировой экономический форум (МЭФ).
В докладе, сделанном на основе интервью с десятками ведущих финансовых экспертов и лидеров отрасли, делается вывод о том, что искусственный интеллект разрушит отрасль, позволив первопроходцам получить конкурентное преимущество. Из этого также следует, что технологии приведут к появлению более удобных продуктов для потребителей, таких как сложные инструменты для управления личными финансами и инвестициями.
Что будет с банками в будущем?
Но самое главное то, что в докладе указывается возможность для крупных финансовых учреждений создавать сервисы на основе машинного обучения, которые находятся в облаке и к которым обращаются другие учреждения.
«Динамика машинного обучения создает сильный стимул к объединению бэк-офиса», говорит главный автор доклада Джесси МакУотерс. «Более сетевой мир более уязвим для рисков кибербезопасности, а также создает риски концентрации».
Другими словами, финансовые системы, которые включают машинное обучение и доступны через облако многим учреждениям, могут представлять собой вкусную цель для хакеров и единую точку системного сбоя.
Уолл-Стрит уже стремительно развивает машинное обучение — технологию, которая находится в центре бума искусственного интеллекта. У финансовых компаний есть много данных и много стимулов к инновациям. Хедж-фонды и банки нанимают специалистов в области ИИ как можно быстрее, а финансовая отрасль экспериментирует с полной автоматизацией бэк-офиса. Автоматизация высокочастотного трейдинга всегда создавала системные риски. Система в целом может быть намного более уязвимой из-за своей сложности.

Дети более подвержены влиянию со стороны роботов, чем взрослые

Современные дети очень легко подвергаются влиянию со стороны. Родители, воспитывая своего ребенка, надеются, что он будет противостоять этому влиянию, но как правило это оказывается не так просто. Психологи объясняют: если успехи ребенка признаются окружающими, то улучшается отношение к нему со стороны сверстников. Проблема усугубляется тем, что чем дальше мы движемся по волнам технологического прогресса, тем больше появляется источников влияния на детей. Например, согласно выводам последнего исследования, дети легко поддаются влиянию со стороны роботов. Об этом сообщает статья журнала Science Robotics.
Выводы исследования ученых Билефельдского университета (Германия) говорят о том, что дети легко поддаются влиянию со стороны социальных роботов – машин, предназначенных для общения с людьми. Эти роботы все активнее входят в нашу повседневную жизнь: их используют в качестве гидов в музеях, в качестве ассистентов в больницах, детских садах и школах и многих других сферах. При этом ученым на данный момент неизвестно, какое влияние роботы способны оказывать на человека.
Чтобы попытаться в этом разобраться, ученые решили провести эксперимент Аша, направленный на демонстрацию власти конформизма в группах. В классическом варианте в этом эксперименте принимают участие только люди. Для его участников эксперимент представляется как «проверка зрения», но в действительности целью исследования является проверка реакции одного человека на ошибочное поведение большинства.
Как правило, в этом эксперименте все участники, кроме одного (того, кого проверяют), являются «актерами», но испытуемый об этом не знает. В ходе эксперимента человеку демонстрируют две карточки: на одной изображена одна вертикальная линия, на другой— три. При этом только одна из линий имеет такую же длину, как и линия на первой карточке. Задача испытуемого — сказать, какая из трех линий на второй карточке имеет такую же длину, что и линия, изображенная на первой карточке. Уловка в том, что каждый раз этот человек отвечает последним в группе, после «актеров». «Актеры» в свою очередь отвечают первыми. При этом первые два раза они дают правильный ответ, а последний, третий раз – неправильный. Эксперименты с людьми показали, что такая ситуация сильно влияет на реальных участников — до 75 процентов испытуемых допускают те же ошибки, что и «актеры», полагаясь на заведомо ошибочное представление большинства.
Группа исследователей под руководством Анны-Лизы Волльмер решила повторить этот эксперимент, но для участия привлекла не только людей, но и социальных роботов. Эксперимент разделили на две части. Для участия в одной пригласили 60 взрослых добровольцев (средний возраст 31 год). Для второй части эксперимента пригласили 43 ребенка (от 7 до 9 лет). В ходе первой части эксперимента людей разделили на три группы: первая группа отвечала на вопрос с тремя поставными актерами-людьми, другая — с тремя человекоподобными роботами. Третья группа была контрольной. Детей поделили на две группы. Одна была контрольной, другая – отвечала на вопрос вместе с роботами.
Результаты эксперимента показали, что взрослые не подверглись значительному влиянию со стороны роботов. А вот дети в свою очередь оказались более уязвимы к влиянию машин: в 74 процентах случаев их ответы оказывались такими же неверными, как и ответы роботов.
Поскольку выборка для эксперимента оказалась не очень большой, ученые не могут дать однозначного ответа на то, какие факторы сыграли важную роль в конформизме детей. Например, непонятно, что дети думали о роботах и как их воспринимали. Взрослые в свою очередь могли воспринимать роботов иначе, а дети просто не хотели противоречить машинам.

В процессорах Intel найдено еще 3 уязвимости. Они позволяют красть данные

Сегодня компания Intel объявила о трех новых уязвимостях их процессоров. По словам американской компании, эти уязвимости могут быть использованы злоумышленниками для получения доступа к некоторым данным, хранящимся в памяти компьютеров. Под угрозой процессоры Core и Xeon.
В своем блоге компания сообщила следующее:
У нас нет информации о том, что кто-либо воспользовался одной из этих уязвимостей для каких-либо реальных действий, но это лишь подчеркивает необходимость придерживаться лучших практик в отношении безопасности.
Компания Intel уже выпустила обновление, которое закрывает найденные уязвимости. В противном случае, она бы не торопилась открыто делиться информацией о них. Вышедшее обновление снижает риск атак для персональных компьютеров и центров обработки данных, в которых используются процессоры Intel.
Стоит ожидать повышенного внимания компании Intel к безопасности их чипов после того, как группа исследователей обнаружила в них серьезные недостатки. В январе были найдены уязвимости, которые позволяли хакерам красть конфиденциальную информацию практически с любого устройства, оснащенного чипом от Intel, AMD или ARM Holdings.

Биткоин торгуется в районе шести тысяч долларов


Курс биткоина заметно слабеет после того, как в конце прошлой — начале этой недели, казалось, он закрепился выше отметки в 6,4 тысячи долларов, и теперь торгуется в районе 6 тысяч долларов, свидетельствуют данные торгов.
По данным портала CoinMarketCap, высчитывающего среднюю цену по более чем 20 биржам, по состоянию на 10.18 мск биткоин терял 6,35%, опускаясь до 6,013 тысячи долларов. На крупнейшей по объему торгов криптовалютами бирже Binance биткоин снижался в цене на 6,93%, достигая 5,966 тысячи долларов.

Другие криптовалюты обваливаются еще сильнее: Ethereum дешевел на 17,08%, до 264,74 доллара, Ripple — на 13,37%, до 0,2637 доллара, Bitcoin Cash – на 14,65%, до 493,99 доллара. По данным CoinMarketCap, капитализация рынка криптовалют составляет на данный момент 191,94 миллиарда долларов. На долю биткоина приходится примерно 53,9% всего рынка криптовалют.


Биткоин начал дешеветь с начала месяца, когда опустился ниже 8 тысяч долларов. За последнюю неделю криптовалюта потеряла почти 1 тысячу долларов, или около 14% стоимости. При этом в пятницу утром криптовалюта перестала было дешеветь, остановившись в районе отметки 6,4 тысячи долларов.

"Никаких значимых новостей за ослаблением первой цифровой монеты не стояло. Падение вызвано циклическими факторами и закрытием крупными спекулянтами открытых позиций на биржах СМЕ и CBOE", — рассказал РИА Новости аналитик "Альпари" Владислав Антонов.

"Ближайшая целевая зона находится на уровне 5,45 тысячи долларов. Если она не устоит, то для многих покупателей наступит черная полоса. Защитные стопы, размещенные под ним, вызовут новую волну продаж биткоина, на которой падение цены ускорится до 3,575 тысячи долларов. Это произойдет очень быстро… никто не успеет опомниться", — добавляет аналитик.