Использование машинного обучения при диагностике КИП и динамического оборудования
ВведениеПричина, по которой в современных АСУ ТП по старинке используют чётко сформулированные алгоритмы управления и защиты а не искусственный интеллект, сводится к двум тезисам.Простота и понятность: инженер-технолог может чётко описать допустимые режимы работы оборудования и законы регулирования. Эксплуатирующий персонал в любой момент может проверить соответствие поведения системы управления описанным алгоритмам. Если же температура на реакторе растёт, а нейросеть странным образом добавляет топлива, никто не сможет объяснить это решение.Предсказуемость и надёжность
Технологическая сингулярность. От 2 месяцев до 2 дней — Claude и n8n сократили разработку в промышленной IoT
Писать надо только тогда, когда не можешь не писать (С) Л.Н. ТолстойНа самом деле я работал над статьей о Claude Code, но тут пальцы сами открыли ноут на начали набивать буквы. Извините!ПриквелНачну издалека, с темы, максимально далекой от предмета статьи. У меня есть друг, который постоянно норовит втянуть меня в свои хобби. За десятилетие я попробовал стать фанатом ножей, огнестрельного и пневматического оружия, охоты, выживания в БП, полетах на самолетах. Ни одно хобби не зашло.
Проактивный риск-ориентированный подход в управлении технологическими процессами
Что такое проактивный риск-ориентированный подход в управлении, в чем его преимущество перед классическим реактивным подходом?Реактивный подход предусматривает реагирование на произошедшие события. При этом управляющие воздействия не всегда могут быть своевременны, так как сами события, за частую, являются следствием ранее возникших процессов.
Анализ возможности применения модели OpenThinker2-32B в автоматизированных системах прогнозируемого обслуживания
Постановка проблемы.
Корпоративные стандарты АСУ ТП в пищевой, энергетической и горнодобывающей отраслях
Пищевая промышленность (Nestlé, PepsiCo и др.)Программное обеспечение и стандарты кодированияКрупные пищевые компании внедряют унифицированные подходы к программированию ПЛК и SCADA, чтобы обеспечить повторяемость решений на разных заводах. Nestlé, например, разработала собственный инструмент Nestlé Engineering Automation Toolbox (NEAT)
Облачный GITEX 2025
С 13 по 17 октября Дубай снова стал тех-точкой притяжения. GITEX Global обновил планку: 6800+ компаний, около 2000 стартапов, делегации из 180 стран. 45-й выпуск прошёл под знаком ИИ и киберустойчивости.Мы с командой Хайстекс провели на площадке два дня. Про первый уже писала тут, а во второй я постаралась сфокусироваться на бэкапе, DR и всём, что касается устойчивости и непрерывности ИТ-инфраструктуры. Под катом про то, куда двигаются лидеры, какие решения показали и что из этого ложится на наш локальный рынок.
Неделя в российском AI: от управления «мыслями» нейросетей до победы человека над ИИ
Собрали главные события недели с 21 по 26 июля 2025 года в российском AI-сегменте: технические прорывы, корпоративные внедрения и неожиданные результаты соревнований человека с машиной.TabM от Yandex Research превзошел градиентный бустинг на табличных данныхКоманда Артема Бабенко из Yandex Research представила TabM (Tabular Mixer) — архитектуру, специально разработанную для табличных данных. В отличие от попыток адаптировать трансформеры, исследователи создали решение с нуля.Результаты впечатляют:На 46 benchmark-датасетах TabM показал средний ранг 1.8 против 2.4 у XGBoost
Почему промышленность — это второе лучшее применение для AI (первое — создание мемов с котами)
AI — это дикий хайп. Все про него говорят. Если ты на этой неделе еще не сказал хоть что-то про нейросети, то ты как Брежнев: медленный, смешной и ретро. Помнят тебя только бумеры, да и то не все. Но значит ли это, что AI не приносит пользу? Доказываю: приносит. Причем в таких тяжелых областях, как энергетика, производство и металлообработка.
Проектирование Информационных систем. Часть 3. Инфраструктура (ландшафт) для организации проектной деятельности
Содержание курсаВВЕДЕНИЕВведение в процесс формирования требований Инфраструктура (ландшафт) для организации проектной деятельности Управление целями заинтересованных лиц Формализация потребностей заказчика Выявление функции системы и управления границами проекта Инжиниринг бизнес-процессов заказчика Разработка логической структуры данных целевой Информационной системы(ИС)
