Категории новостей
Ученые Казанского государственного аграрного университета разработали инновационный аппаратно-программный комплекс системы ADAS 4 уровня для машинно-тракторных агрегатов. Стоимость этой беспилотной системы, использующей передовые технологии машинного зрения, искусственного интеллекта и анализа больших данных, начинается от 2 млн рублей в зависимости от используемых функций. Внедрение комплекса позволит значительно повысить эффективность и рентабельность растениеводства за счет снижения себестоимости производства.
Ученые российской ИИ-компании Smart Engines представили и запатентовали в США принципиально новую модель нейросетей – биполярные морфологические сети. Они позволят создать ускоритель для нейросетевых моделей, который может обеспечить 30-40% улучшение аппаратных характеристик практически без снижения качества работы. БМ-сети способны вытеснить классические нейросети и значительно повлиять на развитие технологий ИИ в ближайшем будущем.
Ученые Пермского Политеха разработали программно-аппаратный комплекс БПЛА с мультиспектральной камерой, который обеспечит инновационный подход к ведению сельского хозяйства и точечного земледелия. Использование дрона сократит расходы воды, удобрений и средств защиты растений, а также на 20% повысит урожайность посевов.
Московский Политех внедряет технологии искусственного интеллекта для трансформации ключевых процессов вуза - от приемной кампании до образовательной деятельности. Пилотные ИИ-проекты повысят эффективность работы университета и вывести качество услуг на новый уровень.
На Петербургском международном экономическом форуме правительство Самарской области и ООО «Тесвел» подписали соглашение о реализации инвестиционного проекта по строительству завода по производству промышленных роботов на территории Самарской области.
Ученые российской компании Smart Engines и ФИЦ ИУ РАН обучили искусственный интеллект извлекать содержимое хрупких свитков, не разворачивая их. Теперь получить восстановленный текст из манускрипта можно нажатием одной кнопки. Разработка позволит изучать тексты бумажных, берестяных и серебряных свитков и печатных книг, которые пострадали вследствие естественного старения, воздействия влажности или пожаров и хранятся в особых условиях.
Проект направлен на достижение технологического суверенитета в сфере массового производства компонентов для «умных систем», за счёт использования при производстве антенн экономически эффективных технологий изготовления и доступной в России компонентной базы.
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.