Маркетинговые исследования "Текарт" в области робототехники:

Перспективы производства промышленных роботов в России

Пандемия ускоряет цифровую трансформацию и автоматизацию бизнеса, стимулируя интерес инвесторов и предпринимателей к робототехнике.

Анализ рынка устройств визуализации с подавлением засветки

Аналитиками «Текарт» завершен проект, посвященный анализу рынка устройств визуализации, оснащенных функцией компенсации встречной засветки.

Обзор рынка промышленной автоматики

Департаментом маркетингового анализа «Текарт» завершен проект, посвященный анализу рынка промышленной автоматики (системы АСУ ТП и КИПиА) в Воронежской области. В рамках исследования была определена потенциальная емкость рынка промавтоматики, оценена структура спроса в разрезе основных отраслей потребителей, выявлены крупнейшие потребители промавтоматики в фокусном регионе.

Маркетинговое исследование рынка робототехники

Объектом исследования является российский рынок робототехники. Рынок робототехники делится на два значимых сегмента: бытовые (домашние роботы) и роботы профессиональные (промышленные/сервисные). В данном маркетинговом исследовании рассматривался именно сегмент профессиональных роботов.

Категории новостей

Искусственный интеллект

31.05.2024

Учёные Сбера, лаборатории Fusion Brain Института AIRI и Сколтеха обнаружили принципиально новое свойство больших языковых моделей и научились контролировать его. Это позволит оптимизировать модели-трансформеры на 10–15% без потери в качестве, экономя вычислительные мощности.

27.04.2024

Использование ИИ на промышленных предприятиях должно решать вопросы эффективности бизнеса и производительности труда. В Росатоме искусственному интеллекту отводится роль «второго пилота», который помогает сотрудникам избегать ошибок и повышать качество работы.

07.02.2024

ИИ становится ключевым инструментом в химических исследованиях, предлагая новые методы для решения сложных задач, с которыми не справляются традиционные подходы. Машинное обучение, которое использует алгоритмы и статистические модели для принятия решений на основе данных и выполнения задач, находит все большее применение в химии.

06.02.2024

Учёные кафедры нейротехнологий Университета Лобачевского построили нейросеть на принципах взаимодействия клеток головного мозга. Впервые в искусственном интеллекте были использованы цифровые аналоги вспомогательных клеток мозга – астроцитов. В результате производительность нейросети выросла на 20%.

01.02.2024

Ученые Самарского университета им. Королёва разработали и испытали скоростную нейросеть, способную в режиме реального времени анализировать поступающий видеопоток и практически мгновенно распознавать и находить в этом видеопотоке заданные объекты и изображения.

31.01.2024

Ученые из Сколтеха и МФТИ с коллегами из Германии, Австрии и Норвегии предложили и верифицировали новый способ для компьютерного моделирования магнитных сплавов с помощью машинно-обучаемых потенциалов.

26.01.2024

Разработка поможет офтальмологам диагностировать диабетическую ретинопатию на раннем этапе ее прогрессирования по изображениям сетчатки глаза. Данное заболевание также может служить одним из первых признаков развития сахарного диабета.

20.12.2023

Предложенная модель описывает процессы, происходящие в специальном химическом реакторе, разработанном учеными СПбГЭТУ «ЛЭТИ». В перспективе может использоваться при разработке физических нейросетей, то есть компьютерной архитектуры, которая одновременно хранит и обрабатывает данные.

05.12.2023

Разработка международного коллектива исследователей увеличит быстродействие и качество рекомендательных систем, поисковых сервисов, онлайн-переводчиков и многих других программных комплексов, которые задействуют алгоритмы машинного обучения. Кроме того, новшество позволит снять нагрузку с пользовательских устройств (смартфонов, планшетов, компьютеров), которые участвуют в процессе.

28.11.2023

Коллектив ученых из AIRI и МФТИ в партнерстве с Центром робототехники Сбера работает над созданием системы планирования действий роботов, которая позволит им выполнять обыденные для человека задачи по командам на естественном языке, а не по фиксированным сценариям.