Почему архитектура данных важна для аналитики и ИИ и где этому обучиться. Смотрите подробнее по ссылке ниже в ФБ наших партнеров DAMA Kazakhstan.

https://www.facebook.com/share/p/GcBahTdhMxpo2jMi/?mibextid=WC7FNe

Это надо видеть. Комментировать без полезно. 🤯

https://x.com/elonmusk/status/1815187468691316946?s=46&t=q6WnNPcIB0Fr3KpsBziURg

⚡️300 педагогов обучаются AI и GameDev, 19 тысяч учеников получили доступ к курсам программирования

По поручению Главы государства на базе международного технопарка Astana Hub была запущена образовательная онлайн-платформа для обучения школьников со всего Казахстана. Также стартовал пилотный проект, направленный на обучение 300 казахстанских педагогов искусственному интеллекту (AI) и разработке игр (Game Development).

На Digital Bridge 2023 Глава государства подчеркнул важность адаптации системы образования к потребностям будущего рынка труда и поручил создать образовательную платформу для школьников на базе Astana Hub. Мы запустили образовательную онлайн-платформу. Также в рамках данной инициативы было принято решение о необходимости обучения педагогов в рамках существующей программы Tech Orda с целью дальнейшего обучения учащихся организаций среднего образования, - сообщила Дания Ахметова, управляющий директор Astana Hub.

Подробности на платформе https://astanahub.com/ru/article/300-pedagogov-obuchaiutsia-ai-i-gamedev-19-tysiach-uchenikov-poluchili-dostup-k-kursam-programmirovaniia

ИИ в BMW: от производства до автосервисов.

BMW активно внедряет передовые ИИ-технологии как в процесс производства своих автомобилей, так и в их обслуживание.

На производственных линиях BMW использует роботизированные оптические сканеры, которые значительно ускоряют и улучшают процесс сборки автомобилей. Эти сканеры выполняют точные измерения и проверки компонентов, обеспечивая высокое качество сборки на всех этапах. Система автоматизированных камер непрерывно следит за качеством сборки и способна мгновенно выявлять любые дефекты, что позволяет немедленно их устранить и избежать проблем на более поздних этапах производства.
Оптические сканеры применяются для проверки геометрии кузова, точности установки деталей и их соответствия проектным требованиям. Система использует сложные алгоритмы машинного зрения и глубокого обучения для анализа полученных данных, что позволяет выявлять даже мельчайшие отклонения от нормы. Это не только ускоряет процесс проверки, но и исключает человеческий фактор, уменьшая вероятность ошибок.

ИИ в качестве контроля качества.

ИИ также используется для контроля качества на различных этапах производства. Специальные системы анализируют акустические и вибрационные характеристики автомобилей, выявляя потенциальные проблемы еще до того, как они станут очевидными для человеческого глаза или уха. Это позволяет проводить более глубокую диагностику и устранять проблемы на ранних стадиях, что снижает количество брака и повышает общую надежность продукции.

Диагностика в автосервисах.

Теперь даже в автосервисах BMW, (пока только на Гавайях почему то😳) внедрены ИИ-сканеры, которые проводят полную диагностику автомобиля за считанные секунды. Автомобиль проезжает через специальный сканер, который выполняет 360-градусное сканирование за 5 секунд. Система проверяет все узлы и агрегаты автомобиля, включая ходовую часть, и создает детальный визуальный отчет, который можно сразу отправить клиенту. Как МРТ тела человека😳. Эта технология значительно ускоряет процесс диагностики. Традиционные методы проверки, требующие участия человека и множества инструментов, заменяются быстрым и точным автоматизированным процессом. ИИ-сканеры анализируют состояние кузова, шасси, двигателя и других систем автомобиля, выявляя даже мельчайшие дефекты и отклонения. Система предоставляет клиентам прозрачный отчет о состоянии их автомобиля, что исключает возможность ненужных или завышенных ремонтных работ. Это повышает доверие клиентов и делает обслуживание более честным и справедливым.

🔔 Понравилась статья? Ставьте лайк и делитесь с друзьями!

Глобальные ИТ расходы в 2024 году: что ожидать?

По прогнозу Gartner, в 2024 году мировые расходы на ИТ достигнут 5,06 трлн долларов, что на 8% больше по сравнению с 2023 годом. Этот рост обусловлен увеличением инвестиций в ИТ-услуги и программное обеспечение, что связано с переходом на облачные технологии и автоматизацию.

ИТ-услуги станут крупнейшим сегментом, достигнув 1,52 трлн долларов (рост на 9,7%). Программное обеспечение также покажет значительный рост до 1,04 трлн долларов (увеличение на 13,9%).

Затраты на устройства начнут восстанавливаться, увеличившись на 3,6% до 688 млрд долларов. Системы центров обработки данных возрастут на 10% до 259 млрд долларов благодаря подготовке к внедрению генеративного ИИ.

Основные драйверы роста: облачные услуги, автоматизация и меры по кибербезопасности. Затраты на публичные облачные сервисы вырастут на 20,4%.

Несмотря на усталость от изменений среди ИТ-директоров, инвестиции в традиционные и облачные технологии будут ключевыми факторами роста ИТ-расходов в 2024 году.

🔔 Подписывайтесь на наш канал, чтобы быть в курсе последних новостей и трендов в ИТ!

Хотите увеличить продуктивность? Встречайте PLAUD NOTE!

Plaud — это компания, разрабатывающая передовые устройства и сервисы на базе искусственного интеллекта. Их первый продукт, PLAUD NOTE, это голосовой рекордер с интеграцией технологий ChatGPT. Устройство позволяет не только записывать и транскрибировать разговоры, но и автоматически создавать заметки, майнд-карты и списки дел.

Этот инновационный подход направлен на повышение эффективности работы и удобство пользователей объединяя передовые алгоритмы ИИ для преобразования речи в текст и создания резюме разговоров.

Подробнее смотрите по ссылке:
https://youtu.be/-itIPlcaZlI?si=qct-i380N1CRv_5S](https://youtu.be/-itIPlcaZlI?si=qct-i380N1CRv_5S)

🌍 Как страны регулируют искусственный интеллект?

Вот что происходит в разных странах мира:

1. Европейский Союз 🇪🇺
- Инициативы: Закон о ИИ (AI Act) делит ИИ на категории по уровням риска и устанавливает строгие требования для высоких рисков.
- Цели: Защита прав человека и обеспечение этических стандартов.

2. США 🇺🇸
- Инициативы: Нет единого федерального закона; регулируют различные агентства, такие как NIST.
- Цели: Поддержка инноваций и рекомендации по этическим стандартам.

3. Китай 🇨🇳
- Инициативы: Национальная стратегия по ИИ.
- Цели: Национальная безопасность и контроль за данными, развитие технологий в рамках государственной политики.

4. Великобритания 🇬🇧
- Инициативы: Центр по этике ИИ и другие органы разрабатывают рекомендации и стратегии.
- Цели: Обеспечение этических норм и стимулирование инноваций.

5. Канада 🇨🇦
- Инициативы: Закон о конфиденциальности и защите данных включает аспекты ИИ.
- Цели; Защита данных и прозрачность алгоритмов.

6. Россия 🇷🇺
- Инициативы: В России разработан проект "Национальная стратегия по ИИ", включающий меры по регулированию и развитию ИИ, а также создание новых нормативных актов.
- Цели: Поддержка научных исследований и разработок, обеспечение безопасного использования ИИ и развитие технологий в соответствии с национальными интересами.

Как видите, каждая страна выбирает свой путь в регулировании ИИ, исходя из своих приоритетов и вызовов.

Ставьте лайк 👍. Следите за обновлениями, чтобы быть в курсе последних тенденций и изменений!

Технологические ИИ-ассистенты Microsoft революционизируют офис — когда-нибудь.

Ранние пользователи говорят, что развертывание Copilot-ботов компании требует очистки корпоративных данных и значительного обучения сотрудников.

Microsoft Corp. делает ставку на то, что искусственные интеллектуальные ассистенты изменят рабочие процессы по всему миру, принося новый уровень эффективности и креативности в офисную жизнь. Эти ИИ-ассистенты, называемые Copilots, способны автоматизировать множество рутинных задач и предоставлять интеллектуальную поддержку в различных приложениях Microsoft 365, таких как Word, Excel, PowerPoint, Outlook и Teams.

Преимущества и возможности Copilot

1. Автоматизация задач: Copilot помогает выполнять повторяющиеся задачи, такие как создание отчетов, презентаций и писем. Это позволяет сотрудникам сосредоточиться на более сложных и креативных задачах, что увеличивает общую продуктивность компании.

2. Помощь в работе с текстами: Copilot может генерировать и обобщать тексты, редактировать и улучшать их качество. Это особенно полезно в приложениях Word и Outlook, где важно поддерживать высокий уровень грамотности и стиля.

3. Улучшение встреч и коммуникаций: В Teams и Outlook Copilot помогает организовывать встречи, создавать резюме и планировать действия. Он также улучшает презентации в PowerPoint и создает креативные материалы с помощью инструментов ИИ, таких как DALL-E.

4. Улучшение поиска и управления данными: Copilot использует семантический индекс для повышения релевантности и полезности результатов поиска, что помогает быстрее находить нужную информацию и улучшать управляемость данными внутри организации.

5. Креативные задачи: Copilot генерирует идеи для мозговых штурмов и создает визуальные и текстовые материалы, что полезно для маркетинговых и креативных команд.

Проблемы внедрения

Несмотря на все преимущества, ранние пользователи сталкиваются с рядом трудностей при внедрении Copilot. Основные проблемы включают необходимость очистки корпоративных данных и проведения значительного обучения сотрудников. Для эффективного использования Copilot компании должны подготовить свою технологическую инфраструктуру, что включает наличие соответствующих лицензий и интеграцию с существующими системами управления данными.

Некоторые организации также отмечают высокую стоимость лицензий на Copilot. Минимальное требование к развертыванию составляет 300 пользователей, что может быть сложно для небольших компаний. Стоимость лицензий достигает $30 за пользователя в месяц, что увеличивает расходы на использование Microsoft 365 на 50-80%.

Хотя Microsoft Copilot имеет потенциал революционизировать офисную работу, его внедрение требует значительных усилий и ресурсов. Однако ранние отзывы показывают, что Copilot может значительно повысить продуктивность и креативность сотрудников, что делает его ценным инструментом для компаний, готовых инвестировать в его внедрение и развитие.

Таким образом, Copilot представляет собой важный шаг вперед в области ИИ, предлагая множество возможностей для улучшения работы в офисе, но требующий тщательного планирования и подготовки для полного раскрытия своего потенциала.

🔍 Что такое узкое горло Неймана и почему это важно?

Вы когда-нибудь задумывались, почему ваш мощный компьютер иногда “задумывается” при выполнении задач? Встречайте, узкое горло Неймана – скрытый враг вашей производительности! 🖥️⚡

Архитектура фон Неймана, лежащая в основе большинства современных компьютеров, имеет один большой недостаток. Процессор и память общаются через узкий канал передачи данных. И вот тут начинается веселье! Представьте себе единственную дорогу с одной полосой, по которой едут и данные, и инструкции. Пробки неизбежны! 🚗🚗🚗

Почему это проблема:

1. Ограниченная пропускная способность: Данные и инструкции передаются поочередно, создавая задержки.
2. Последовательное выполнение: Вместо одновременной обработки, процессор вынужден ждать.
3. Зависимость от памяти: Быстродействие системы упирается в скорость доступа к памяти.

🔍 Пример из жизни:

Представьте, что вы находитесь в ресторане, где всего один официант обслуживает всех посетителей. Официант должен сначала принять заказ у одного стола, затем передать его на кухню, потом принести еду и только потом может принять заказ у следующего стола. Если в ресторане много гостей, обслуживание затягивается. Точно так же и компьютер: процессор должен ждать, пока данные и инструкции передаются через один узкий канал.

Но не все так мрачно! Современные технологии, такие как кэш-память, конвейерная обработка и многозадачность, помогают бороться с этим узким горлышком. 💪

Хотите узнать больше о том, как преодолеваются эти барьеры и какие инновации ждут нас впереди? Подписывайтесь на наш канал! 🚀📲

Зачем ИТ-компаниям и ИТ-проектам нужен структурированный подход к управлению изменениями?

Использование методологии управления изменениями, ориентированной на людей, наряду с лучшими практиками ITIL помогает раскрыть ряд преимуществ для компаний в ИТ-сфере, включая:

Улучшение качества услуг – управление изменениями помогает устранить сопротивление и обеспечить высокое качество обслуживания, значительно сокращая время простоя и снижая их потенциальное воздействие на непрерывность бизнеса. 📈

Повышение удовлетворенности клиентов – организации, которые быстро принимают изменения, могут сосредоточиться на предоставлении надежных и стабильных услуг, что естественным образом повышает удовлетворенность клиентов. 😊

Повышение гибкости – развитие возможностей изменения в технических и нетехнических отделах помогает компаниям быстро адаптироваться и использовать новые технологии и рыночные разработки. 🔄

Снижение затрат и рисков – длительные или неудачные цифровые трансформации влекут за собой большие финансовые и упущенные возможности, поэтому компании могут значительно сэкономить, если управление изменениями будет успешным. 💰

Более подробно читайте по ссылке :
https://andchange.kz/blog/kak-raskryt-potencial-v-it

Развитие ЦОДов в Казахстане для задач ИИ.

В Казахстане наблюдается тренд на развитие искусственного интеллекта, что не может не радовать. Та страна, которая вовремя не включится в это направление, рискует сильно отстать в развитии. В связи с этим стоит обратить внимание на отрасль центров обработки данных (ЦОДов). Казахстан, географически находящийся на перекрестке всех дорог, мог бы стать центром ЦОДов для всего региона.

ЦОДы, предназначенные для задач ИИ, используют высокопроизводительные серверы различных производителей, таких как NVIDIA, Google, IBM, Microsoft, Amazon и Huawei. Рассмотрим особенности и технические характеристики этих решений.

Особенности ЦОДов с высокопроизводительными серверами

1. Высокая производительность и эффективность
- NVIDIA DGX и HGX: Серверы, оснащенные графическими процессорами A100 на архитектуре Ampere, предоставляют до 20 петафлопс мощности, что ускоряет обучение и инференс моделей ИИ.
- Google TPU: Собственные чипы Google для ускорения задач машинного обучения и ИИ.
- IBM Power Systems: Серверы, оснащенные графическими процессорами NVIDIA Tesla V100, обеспечивают высокую производительность для задач ИИ и анализа больших данных.
- Microsoft Azure AI: Серверы NDv2 и NCv3 используют графические процессоры NVIDIA V100 для ускорения вычислений в задачах машинного обучения и ИИ.
- AWS EC2 P Instances: Серверы P4d и P3 оснащены графическими процессорами NVIDIA A100 и V100 для задач машинного обучения.
- Huawei Atlas Series: Серверы, такие как Atlas 900 AI Cluster и Atlas 300 AI Accelerator Card, обеспечивают высокую производительность для задач ИИ.

2. Уменьшение энергопотребления
Серверы разработаны с учетом энергоэффективности. Например, NVIDIA DGX A100 потребляет около 6 кВт на стойку, что позволяет снизить энергопотребление и повысить производительность.

3. Гибкость и масштабируемость
Серверы поддерживают динамическую настройку, адаптируясь к изменяющимся потребностям, что обеспечивает высокую гибкость и масштабируемость ЦОДов.

Компании, использующие высокопроизводительные серверы в ЦОДах:

- Google: Использует серверы TPU и NVIDIA для облачных сервисов и задач машинного обучения.
- Microsoft Azure: Применяет серверы NVIDIA для ускорения вычислительных задач ИИ и HPC.
- Amazon Web Services (AWS): Предлагает решения на базе серверов NVIDIA для обучения и инференса моделей ИИ.
- Facebook: Использует серверы NVIDIA для задач машинного обучения и анализа данных.
- Китайские компании: Alibaba, Tencent и Baidu активно внедряют серверы NVIDIA и Huawei, несмотря на ограничения на поставки некоторых моделей.

Для эффективного управления и эксплуатации ЦОДов с высокопроизводительными серверами требуется специализированный стек ПО:
- NVIDIA NGC: Контейнеры с ИИ и HPC приложениями.
- Google TensorFlow: Платформа для машинного обучения.
- IBM Watson: ПО для анализа данных и ИИ.
- Microsoft Azure Machine Learning: Сервис для разработки и развертывания моделей ИИ.
- AWS SageMaker: Платформа для построения, обучения и развертывания моделей машинного обучения.
- Huawei MindSpore: Платформа для разработки ИИ.
Традиционные системы, такие как VMware и OpenStack, могут не удовлетворять потребности таких ЦОДов.

Тренды задают и накопили уже опыт такие гиганты, как Google, Microsoft Azure, AWS, Facebook, Alibaba, Tencent и Baidu. Казахстану необходимо активно перенимать их опыт и налаживать взаимодействие для успешного развития ИИ и ЦОДов в регионе.

🚀 Историческое Решение: Олимпийские Киберспортивные Игры.

Голосование об учреждении первых в истории киберспортивных Олимпийских игр прошло в Париже в рамках летних соревнований 2024 года.

Это решение ознаменует важный шаг в эволюции спорта и подтверждает признание киберспорта как неотъемлемой части современного цифрового мира.

Поздравляем Qazaq Cybersport Federation (QCF) с этим значимым событием.

Хотели бы напомнить читателям достижения наших киберспортсменов:

•⁠ ⁠Dota 2:
- Команда Virtus.pro с участием казахстанских игроков регулярно показывала высокие результаты на международных турнирах.
- Natus Vincere (Na'Vi) с участием казахстанского игрока Виктора "GeneRaL" Нигрина добивалась высоких результатов в крупных турнирах.

•⁠ ⁠Counter-Strike: Global Offensive (CS:GO):
- Команда AVANGAR дошла до финала на StarLadder Berlin Major 2019, что стало историческим достижением.
- Gambit Esports, с казахстанскими игроками в составе, неоднократно побеждала на крупных турнирах, включая IEM Katowice 2021.

•⁠ ⁠League of Legends:
- Команда Nomad Gaming и другие казахстанские коллективы демонстрировали стабильные результаты в региональных лигах и международных турнирах.

•⁠ ⁠PUBG:
- Казахстанские команды и игроки, такие как Zeus Esports, добивались успехов в турнирах по PUBG, завоевывая высокие места и призы.

Думаем в том числе и благодаря вкладу казахстанских киберспортсменов в развитие глобального киберспорта дисциплина была признана на официальном уровне.

🌐 Будущее спорта - в цифровом формате!

#Олимпиада #Киберспорт #Технологии #Цифровизация #Esports #Olympics #Казахстан

Доброе утро друзья и отличной всем недели !


Давайте с утра разберемся что такое квантовый компьютер?

Квантовый компьютер — это вычислительная машина, использующая принципы квантовой механики для обработки информации. В отличие от классических компьютеров, работающих с битами (0 или 1), квантовые компьютеры оперируют кубитами. Кубиты могут находиться в состоянии 0, 1 или в суперпозиции обоих состояний одновременно, что значительно увеличивает вычислительные возможности.

Представьте лабиринт с множеством путей. Классический компьютер должен попробовать каждый путь последовательно, чтобы найти выход. Квантовый компьютер может идти по всем путям одновременно, мгновенно находя решение.

Отличия от классических компьютеров

Основное различие между классическими и квантовыми компьютерами заключается в способности последних обрабатывать огромные объемы данных параллельно. Это достигается за счет суперпозиции и запутанности кубитов. В то время как классические компьютеры выполняют операции последовательно, квантовые компьютеры могут выполнять множество вычислений одновременно.

Память квантового компьютера.

Квантовые компьютеры используют кубиты, которые могут представлять гораздо больший объем информации. Один кубит может содержать два числа (вероятности состояния 0 и 1), что эквивалентно 128 обычным битам. Память обычного ноутбука эквивалентна 15 кубитам, а 50-60 кубитов превышают суммарную память всех вычислительных центров мира.

Потенциальные применения.

Квантовые компьютеры могут сделать прорыв в различных областях:

- Криптография: Разработка новых методов шифрования и взлом существующих систем.
- Медицина: Моделирование сложных биологических процессов и ускорение разработки лекарств.
- Искусственный интеллект: Улучшение алгоритмов машинного обучения и обработки больших данных.
- Материаловедение: Создание новых материалов с уникальными свойствами.

Текущие достижения и перспективы

На данный момент квантовые компьютеры находятся на стадии активных исследований и разработок. Уже существуют прототипы, которые демонстрируют потенциал технологии. Например, Google разработала квантовый компьютер Sycamore, а китайские ученые из Университета науки и технологий Китая (USTC) создали квантовый компьютер Jiuzhang. Эти устройства демонстрируют выдающиеся результаты в решении определенных задач.

Основные игроки и проекты.

Ключевыми игроками на поле квантовых вычислений являются Google, IBM, Microsoft и несколько стартапов, таких как Rigetti Computing и D-Wave Systems. Эти компании инвестируют миллиарды долларов в исследования и разработки, стремясь первыми создать функциональные квантовые компьютеры, способные решать практические задачи.

❗️Подписывайтесь на наш канал, чтобы не пропустить самые интересные новости из мира технологий!

https://t.me/digitalreal