10 июня в Москве пройдет ежегодная конференция MES 2024, организованная нашим партнером Индасофт. На этот раз темой станет «Отечественная гибкость или low-code для импортозамещения».

Экспертизу AXENIX на конференции представят Сергей Баранчиков, менеджер практики Industry X, и Виктор Трапицын, старший менеджер практики Industry X.

Виктор Трапицын выступит с докладом «Тренды развития MES-систем и промышленной автоматизации». Вы узнаете:

⓵ Как MES становятся основой для развития Диспетчеризации и создания Центров Управления Производством

⓶ Почему от MES ожидают больше платформенности и гибкости

⓷ Что означает смещение фокуса на L1 & L2

⓸ Из-за чего матбалансы обрели второе дыхание, и для каких индустрий это особенно актуально

AXENIX обладает огромным опытом в области разработки MES — с 2011 года мы выполнили более 70 проектов и не собираемся останавливаться на достигнутом.

Вы можете подробнее узнать о нашей экспертизе в области MES на официальном сайте, и, конечно, мы будем рады продолжить наше общение на конференции MES 2024!

Для участия пройдите регистрацию по ссылке >

#AXmining

Лишь 24% российских компаний нефтегазового и металлургического секторов внедряют решения на основе ИИ, сообщают Ведомости.

При этом согласно исследованию Strategy Partners, данные которого приводит издание, хотя в 76% компаний существует хранилище данных, 75% из них по-прежнему работают с Excel, а треть продолжает обрабатывать более половины исходной информации вручную.

При этом эксперты отмечают, что нефтегазовым и металлургическим компаниям мешают внедрять решения с ИИ как объективные причины, такие как нехватка компетенций, отсутствие квалифицированных провайдеров, высокая стоимость разработки, неочевидный эффект от внедрения, бюрократизированность процессов, так и общая консервативность отрасли.

Почему ИИ все же необходим промышленности, прокомментировал эксперт AXENIX Владимир Кравцев:

ИИ в промышленности позволяет снизить затраты на разработку и сократить время вывода продуктов на рынок. Он используется для оптимизации параметров печей, контроля температуры, давления и других характеристик, предсказания поломок оборудования, оптимизации энергопотребления, оптимизации процесса хранения и перемещения сырья и готовой продукции, предсказания возможных неисправностей бурового оборудования и насосов. Также нейросеть может мониторить условия труда, состояние окружающей среды и предотвращать аварии.

Как именно промышленные компании Росиии внедряют технологии на основе ИИ, вы можете узнать из полной версии статьи >

#AXmining #AXai

«Яндекс» ведет работу над нейросетевой мультимодальной моделью SpeechGPT, которая должна будет воспринимать текст и звук и отвечать при их же помощи.

Пока разработка официально не анонсирована, но в сети уже появились вакансии в соответствующую команду. Внимание на это обратил Коммерсантъ.

Отметим, что нейросетевые сервисы «Яндекса» уже обрабатывают как речь, так и текст, но сейчас процесс происходит с преобразованием данных из одного вида в другой.

Мультимодальные сети способны улавливать детали, которые теряются при такой конвертации, например, эмоции и сарказм, причем без задержек во времени. Самым известным примером сети такого типа является, конечно, GPT-4o.

Очевидно, что Яндексу эти технологии необходимы для развития ИИ и ассистентов, включая «Алису».

Владимир Кравцев, эксперт AXENIX в области ИИ и продвинутой аналитики, полагает, что MVP (минимально жизнеспособный продукт) SpeechGPT, вероятно, появится в ближайшие месяцы, а дальше пойдет процесс непрерывных улучшений.

Говоря о возможном функционале SpeechGPT, Владимир Кравцев отметил:

SpeechGPT будет прежде всего встраиваться в уже существующие сервисы, связанные с каналами коммуникации с клиентами, партнерами «Яндекса», то есть будет происходить постепенная замена текущих, более простых моделей на современные.

Подробнее >

#AXai

Генеративный ИИ относительно недавно превратился в технологию, способную решать реальные бизнес-задачи, и сегодня переживает период динамичного развития. Большие языковые модели (LLM), как наиболее яркая часть этой технологии, особенно востребованы в IT, образовании, здравоохранении, финансах, HR, ритейле и других областях.

Этот инструмент успешно используется для первичных консультаций и ответов на вопросы клиентов, перевода на другие языки, генерации текста и саммаризации, создания драфтовых версий документов, презентаций, кодогенерации и так далее.

Всё более актуальными становятся мультимодальные большие языковые модели (MLLM), работающие сразу в нескольких модальностях, таких как текст, образы, анимированное изображение и звук.

Опираясь на возможности LLM, наши эксперты готовы предложить партнерам целый ряд передовых решений в различных областях:
🔸 Генеративный ИИ в разработке кода: документирование кода, написание юнит-тестов, code-sketching, использование ИИ как ассистента разработчика-программиста
🔸 HR-аналитика: определение карьерного трека, рекомендации по развитию, помощь в подборе на роль, рутинные задачи
🔸 Обработка клиентских и пользовательских обращений: автоматизация взаимодействия, маршрутизация, обработка обращений на базе генеративного ИИ
🔸 Кастомизированные агенты: интерактивный сервис с использованием LLM для взаимодействия с корпоративной информационной базой или внешними источниками знаний

Подробнее о возможностях AXENIX можно узнать на нашем официальном сайте.

#AXai