Цифровая трансформация
«А какой смысл покупать машину, чтобы разъезжать по асфальту? Там, где асфальт, ничего интересного, а где интересно, там нет асфальта»
Аркадий и Борис Стругацкие
(«Понедельник начинается в субботу»)
Сельское хозяйство выходит на космический уровень
В базу кейсов АНО «Цифровая экономика», рекомендованных к тиражированию, включен облачный онлайн-геосервис «КосмосАгро». Это разработка московской Группы компаний «СКАНЭКС». Решение предназначено для ведения непрерывного мониторинга состояния и использования сельскохозяйственных угодий (включая получение точных данных о границах полей, площадях посевов, состоянии сельскохозяйственных культур), оперативного выявления неблагоприятных стихийных воздействий (таких как засуха, вредители и болезни), а также для информационной поддержки процесса прогнозирования урожайности. В основе геосервиса лежит технология полностью автоматизированного тематического анализа материалов космической съемки, позволяющая получать значения индекса условий вегетации, оценивать динамику развития посевов, посевных и уборочных работ, получать ряд дополнительных параметров состояния сельскохозяйственных угодий. Все результаты работы сервиса отображаются на карте и оформляются в виде отчетных материалов, что обеспечивает удобство анализа получаемых данных и позволяет накапливать статистическую информацию о состоянии посевов.
«КосмосАгро» позволяет государственным контролирующим органам определять фактическую площадь земель, используемых для сельскохозяйственного производства, выявлять неиспользуемые земли и случаи их нецелевого использования. Сельхозпроизводители могут воспользоваться новым сервисом, чтобы оперативно контролировать состояние посевов, проведение агротехнических мероприятий, своевременно определять наступление неблагоприятных явлений, определять нанесенный ими ущерб, принимать управленческие решения. Страховые компании, используя данную разработку, смогут определять перспективы страхования, рассматривать страховые случаи и оценивать риски, а банки — оценивать стабильность производства, эффективность использования финансовых средств, выделенных для обеспечения сельскохозяйственной деятельности, принимать решения о возможности кредитования и субсидирования.
Как это работает
Доступ к сервису спутникового мониторинга «КосмосАгро» осуществляется через интернет.
В решении используются открытые материалы спутниковой съемки среднего пространственного разрешения. Работа пользователя с данными упрощается за счет применения геопортальных технологий с простым и понятным интерфейсом. Результат анализа кадра формируется в пределах одного дня. Разработчик решения предлагает пользователям сервисную модель: подписку с ежемесячной или ежегодной оплатой. Стоимость годовой подписки на территорию интереса составляет от 30 тыс. рублей (стоимость за один гектар — от 4 рублей).
Магистерская программа УрФУ в сфере искусственного интеллекта получила аккредитацию
Проверку программы «Прикладной анализ данных» провела ассоциация «Альянс в сфере искусственного интеллекта» / Фото: Илья Сафаров
В реестр аккредитованных образовательных программ в сфере искусственного интеллекта внесена магистерская программа «Прикладной анализ данных», реализуемая Институтом радиоэлектроники и информационных технологий (ИРИТ-РтФ) Уральского федерального университета совместно со Сбербанком. Как отметили в пресс-службе УрФУ, смежный статус программы, включающий разработку корпоративных приложений и анализ данных, позволяет подготовить специалистов более широкого профиля. Учиться на ней будет проще тем, кто обладает навыками разработки на одном из промышленных языков программирования, при этом программа открывает доступ для ребят со схожих гуманитарных специальностей. Для кого-то это шанс оказаться в большом мире информационных технологий, при этом не имея серьезного технического бэкграунда.
— Профессионально-общественная аккредитация от Альянса в сфере искусственного интеллекта — это знак качества для вуза, свидетельство того, что его образовательные программы соответствуют не только профессиональным стандартам в сфере ИИ, но и реальным бизнес-потребностям работодателей. Такая аккредитация — это эффективный инструмент независимой оценки вузовских программ и их маркетинга, — прокомментировал первый заместитель председателя правления Сбербанка Александр Ведяхин. — Уверен, что количество вузов, прошедших аккредитацию, будет расширяться, это положительно скажется и на рынке образования, и на рынке труда дата-сайентистов, и в конечном счете на скорости развития ИИ в России.
По словам исполнительного директора по исследованию данных Регионального
центра компетенций по аналитике Сбербанка Олега Артюгина, аккредитация станет дополнительным фактором привлечения к специальности более квалифицированных абитуриентов: «В планах дойти до бакалавриата в формате спецкурсов, чтобы получать прокачанных абитуриентов магистратуры. А еще разнообразить нашу программу лекциями с приглашенными спикерами, уже занятыми в бизнесе. Мы получили стажерские позиции и надеемся на развитие направления стажировок в Сбере, возможно, с прохождением практики, чтобы ребята получили не только теоретический, но и практический опыт внутри периметра банка».
В центре развития ИИ
Альянс в сфере искусственного интеллекта объединяет ведущие технологические компании для
совместного развития их компетенций и ускоренного внедрения ИИ в образовании, научных исследованиях и в практической деятельности бизнеса. Среди компаний-участниц альянса — Сбер, «Газпром нефть», «Яндекс», VK Group, МТС, РФПИ. Миссия альянса — быть центром развития ИИ в России и обеспечивать технологическое лидерство нашей страны и компаний-участниц альянса на глобальном технологическом рынке. Уральский федеральный университет стал одним из трех российских вузов, программы которых прошли профессионально-общественную аккредитацию Альянса в сфере искусственного интеллекта. Основные критерии оценки — участие работодателей в реализации образовательных программ, наличие необходимой квалификации у преподавателей, обеспеченность техническими ресурсами и соответствие компетенций выпускников требованиям работодателей.
Немецкая нейросеть оптимизирует транспортные потоки
Искусственный интеллект поможет бороться с пробками на дорогах / Фото: Павел Кобер
Немецкие ученые провели эксперимент в городе Лемго (Германия), где установили систему с радарами и камерами высокого разрешения. Система фиксировала среднюю скорость машин, с которой они проезжали данный перекресток, а также сколько транспортных средств ожидают переключения светофора и какое вообще время ожидания для каждого авто. Далее для снижения времени ожидания на перекрестке в работу вступил искусственный интеллект, который на основе собранных данных смоделировал виртуальные схемы регулирования движения. Искусственному интеллекту удалось оптимизировать поток транспортных средств на 10 — 15%.
Как сообщает Iot.ru, данный эксперимент осуществлен в рамках научного проекта KI4LSA, финансируемого Федеральным министерством транспорта и цифровой инфраструктуры ФРГ. В перспективе ученые намерены продолжить исследование, усложнив его таким фактором, как пешеходы, и добавив в качестве оборудования лидары. В рамках эксперимента ученые собираются сократить на 30% время ожидания при большом количестве людей и уменьшить на 25% количество опасных переходов, не соответствующих правилам дорожного движения.
А что у нас?
Два года назад ТАСС сообщил о готовящемся запуске сервиса для водителей FreeLine, информирующего о загруженности автомобильных полос. Его использование позволит повысить среднюю скорость на дорогах на 15 — 20%. Технология разрабатывается в НП «ГЛОНАСС». Предполагается, что дорожные датчики и камеры фиксации начнут передавать информацию на платформу «Автодата». В ней данные будут обогащены информацией с навигационных устройств. На выходе потребитель получит процентное соотношение загруженности ряда на 500 м и километр. Воспользоваться данными водители смогут с помощью мобильного приложения в смартфоне. При желании эту информацию также можно будет вывести через V2X на борт автомобиля.
Разработчики заявляли, что главным отличием нового сервиса от «Яндекс.Пробок» станет использование большего количества источников данных. «Яндекс. Пробки» основываются на данных геолокации ГЛОНАСС/GPS, а система FreeLine будет также использовать данные видеофиксации с камер наблюдения. Внедрение нового сервиса планировали начать внедрять с 2022 года в небольших городах, в частности, в Самаре, Курске, Новосибирске и Орше. Но пока информации об этом нет.
