DX space
Каждая новая теория в своем жизненном цикле проходит путь от борьбы за интеллектуальное выживание среди других и завоевание последователей. Дальше, через большое количество исследовательских разработок получает корпус материалов, часто разрозненных, которые…
Если вам удалось просмотреть силлабус по Active Inference и не пропустить часть по ML, то приложения фреймворка для Reinforcement Learning должны вас заинтересовать.
На стримах семинаров 10 и 17 ноября наше исследовательское сообщество будет обсуждать статью Alexander Tschantz et al 2019 "Scaling active inference":
In reinforcement learning (RL), agents often operate in partially observed and uncertain environments. Model-based RL suggests that this is best achieved by learning and exploiting a probabilistic model of the world. 'Active inference' is an emerging normative framework in cognitive and computational neuroscience that offers a unifying account of how biological agents achieve this. On this framework, inference, learning and action emerge from a single imperative to maximize the Bayesian evidence for a niched model of the world. However, implementations of this process have thus far been restricted to low-dimensional and idealized situations. Here, we present a working implementation of active inference that applies to high-dimensional tasks, with proof-of-principle results demonstrating efficient exploration and an order of magnitude increase in sample efficiency over strong model-free baselines. Our results demonstrate the feasibility of applying active inference at scale and highlight the operational homologies between active inference and current model-based approaches to RL.
Сейчас доступна запись вводной лекции, задающей контекст обсуждения. Если вы видите актуальность этой работы для себя, свяжитесь по контактам под видео чтобы подключиться к семинарам.
youtu.be/kXw1CPRkJCw
На стримах семинаров 10 и 17 ноября наше исследовательское сообщество будет обсуждать статью Alexander Tschantz et al 2019 "Scaling active inference":
In reinforcement learning (RL), agents often operate in partially observed and uncertain environments. Model-based RL suggests that this is best achieved by learning and exploiting a probabilistic model of the world. 'Active inference' is an emerging normative framework in cognitive and computational neuroscience that offers a unifying account of how biological agents achieve this. On this framework, inference, learning and action emerge from a single imperative to maximize the Bayesian evidence for a niched model of the world. However, implementations of this process have thus far been restricted to low-dimensional and idealized situations. Here, we present a working implementation of active inference that applies to high-dimensional tasks, with proof-of-principle results demonstrating efficient exploration and an order of magnitude increase in sample efficiency over strong model-free baselines. Our results demonstrate the feasibility of applying active inference at scale and highlight the operational homologies between active inference and current model-based approaches to RL.
Сейчас доступна запись вводной лекции, задающей контекст обсуждения. Если вы видите актуальность этой работы для себя, свяжитесь по контактам под видео чтобы подключиться к семинарам.
youtu.be/kXw1CPRkJCw
YouTube
Active Inference podcast #008.0: “Scaling active inference" (2019)
Solo contextualizing discussion of the article of Tschantz et al 2019 “Scaling active inference" https://arxiv.org/abs/1911.10601
#ActiveInference #ReinforcementLearning #FreeEnergyPrinciple #ActInfStream #ActiveInference #ActInf #EcoEvoDevo #Evolution #Communication…
#ActiveInference #ReinforcementLearning #FreeEnergyPrinciple #ActInfStream #ActiveInference #ActInf #EcoEvoDevo #Evolution #Communication…
Forwarded from Neural Shit
Сберовская GPT-3 и удивительные факты о лягушках.
Поспрашивал GPT-3 о лягушках. Оказывается, я много не знал...
Вопрос: Кто такие лягушки?
RuGPT: это мы. Лягушки - это мы, которые живут у нас внутри, они - наше тело. Они нас питают и защищают от всего остального. А все, что мы делаем - это просто платим за них. И мы платим за них, потому что нам не нужно ничего другого. Сила лягушек в том, что они помогают нам жить, когда мы этого совсем не хотим. Мы хотим, чтобы они умерли и превратились в прах, но они живут и помогают нам. Когда мы их теряем, они возвращаются снова, мы снова их находим и платим. Так и происходит бесконечное число раз.
Вопрос: Как выглядят лягушки?
RuGPT: Это огромные, покрытые перьями усатые существа с квадратным туловищем, длинной и широкой шеей, коротким хвостом и сильными, мощными ногами. Они не могут плавать, как другие животные, и передвигаются по морскому дну на маленьких ластах или на хвосте, подобно дельфинам.
Вопрос: Чем обычно лягушки занимаются?
RuGPT: Лягушки не любят сидеть в своих берлогах и предпочитают плавать по волнам. Их любимые занятия – плавать с крупами, в качестве которых может выступать и мусор (отсюда, кстати, происходит их имя «лягушинный помет»), или, что еще более удивительно, лягушки, как правило, вдыхают китовую сперму.
Вопрос: Что ещё следует знать о лягушках?
RuGPT:
Лучше всего о этом расскажет такой стих
В час, как на суше, как в глубине моря,
Лягушек много, и все они равны.
Они не боятся никого,
В час, когда они плывут к земле, как в небе.
В час, как в час, в минуту, когда в море,
В час, когда лягушки плывут на берег,
В час, когда они идут вброд к реке,
В час, когда жабы в море плывут вброд
Назад в океан, на дно, на дно, в глубину.
Поспрашивал GPT-3 о лягушках. Оказывается, я много не знал...
Вопрос: Кто такие лягушки?
RuGPT: это мы. Лягушки - это мы, которые живут у нас внутри, они - наше тело. Они нас питают и защищают от всего остального. А все, что мы делаем - это просто платим за них. И мы платим за них, потому что нам не нужно ничего другого. Сила лягушек в том, что они помогают нам жить, когда мы этого совсем не хотим. Мы хотим, чтобы они умерли и превратились в прах, но они живут и помогают нам. Когда мы их теряем, они возвращаются снова, мы снова их находим и платим. Так и происходит бесконечное число раз.
Вопрос: Как выглядят лягушки?
RuGPT: Это огромные, покрытые перьями усатые существа с квадратным туловищем, длинной и широкой шеей, коротким хвостом и сильными, мощными ногами. Они не могут плавать, как другие животные, и передвигаются по морскому дну на маленьких ластах или на хвосте, подобно дельфинам.
Вопрос: Чем обычно лягушки занимаются?
RuGPT: Лягушки не любят сидеть в своих берлогах и предпочитают плавать по волнам. Их любимые занятия – плавать с крупами, в качестве которых может выступать и мусор (отсюда, кстати, происходит их имя «лягушинный помет»), или, что еще более удивительно, лягушки, как правило, вдыхают китовую сперму.
Вопрос: Что ещё следует знать о лягушках?
RuGPT:
Лучше всего о этом расскажет такой стих
В час, как на суше, как в глубине моря,
Лягушек много, и все они равны.
Они не боятся никого,
В час, когда они плывут к земле, как в небе.
В час, как в час, в минуту, когда в море,
В час, когда лягушки плывут на берег,
В час, когда они идут вброд к реке,
В час, когда жабы в море плывут вброд
Назад в океан, на дно, на дно, в глубину.
Roam Research недавно привлек $9 млн долларов, при оценке в $200. Такой результат можно считать отличным примером стратегии работы через сообщество, чтобы в итоге продавать достаточно простой продукт дороже Office без затрат на маркетинг. Но для этого понадобилось "учредить" целый Roamcult вокруг их knowledge management system и вариантов ее использования. При этом под капотом у них networked notebooks и markdown.
При правильном подходе подобные продукты, которые сейчас развиваются в количестве, действительно могут сильно повысить личную и командную эффективность. Но для этого может вполне подойти и одна из бесплатных открытых альтернатив, без необходимости вступать в культ. Например просто в виде плагина к VSCode www.dendron.so/
При правильном подходе подобные продукты, которые сейчас развиваются в количестве, действительно могут сильно повысить личную и командную эффективность. Но для этого может вполне подойти и одна из бесплатных открытых альтернатив, без необходимости вступать в культ. Например просто в виде плагина к VSCode www.dendron.so/
www.dendron.so
Dendron is a note taking tool that helps technical teams organize and reference any amount of information.
Инвестиции в российское сельское хозяйство приносят прорывные результаты
youtu.be/8HZ4DnVfWYQ
youtu.be/8HZ4DnVfWYQ
YouTube
RUSSIAN CYBERPUNK FARM // РУССКАЯ КИБЕРДЕРЕВНЯ
#cyberpunk #russia #robots #birchpunk
They say that Russia is a technically backward country, there are no roads, robotics do not develop, rockets do not fly, and mail goes too long. It’s a bullshit.
Говорят, что Россия – технически отсталая страна, нет…
They say that Russia is a technically backward country, there are no roads, robotics do not develop, rockets do not fly, and mail goes too long. It’s a bullshit.
Говорят, что Россия – технически отсталая страна, нет…
DX space
Инвестиции в российское сельское хозяйство приносят прорывные результаты youtu.be/8HZ4DnVfWYQ
Ролик про русскую кибердеревню уже транслируют по радио, что добавляет киберпанка и превращает его в самый успешный арт-проект 2020г.
А вот вышедший в тот же день семинар про настоящую групповую робототехнику с докладом "Модели подражательного поведения и социального обучения аниматов" Валерия Карпова, доц., к.т.н., начальника лаборатории робототехники НИЦ "Курчатовский институт" посмотрел буквально никто.
Срочно наверстываем!
Доклад youtu.be/hVQBUm1-E-g
Обсуждение youtu.be/cdzUE_GLKkI
А вот вышедший в тот же день семинар про настоящую групповую робототехнику с докладом "Модели подражательного поведения и социального обучения аниматов" Валерия Карпова, доц., к.т.н., начальника лаборатории робототехники НИЦ "Курчатовский институт" посмотрел буквально никто.
Срочно наверстываем!
Доклад youtu.be/hVQBUm1-E-g
Обсуждение youtu.be/cdzUE_GLKkI
YouTube
Семинар по ТУОС 12 ноября 2020 года. Часть 1.
Доклад Карпова Валерия Эдуардовича, доц., к.т.н., начальник лаборатории робототехники НИЦ "Курчатовский институт". Название доклада: Модели подражательного поведения и социального обучения аниматов.
Forwarded from Малоизвестное интересное
Ваш мозг не для того, чтобы думать
Так называется превосходная вчерашняя статья проф. Лизы Барретт в NYT. Эта статья приняла эстафету моего апрельского поста «Назначение интеллекта — не думать. А облегчать жизнь тела в среде». Но помимо тематической переклички с моим постом об истинном назначении мозга и интеллекта, статья Барретт весьма актуальна еще и в контексте навалившейся на нас пандемии.
Но сначала несколько ключевых тезисов о назначении мозга (по Барретт).
Мозг – это главный командный пункт управления телом. Он эволюционировал вовсе не для интеллектуальных прорывов, творческих взлетов или ощущения счастья. И даже не для точного восприятия мира таким, каков он есть (этого нет и в помине). Главная задача мозга – обеспечить, чтобы организм был жив и здоров: как физически, так и душевно.
Любой мозг выполняет одну и ту же основную задачу: эффективно обеспечивать ресурсы для физиологических систем в теле животного (то есть его внутренней среды), чтобы животное могло расти, выживать и размножаться. Этот важнейший для живого существа процесс называется аллостазом. Посредством его мозг регулирует работу организма в соответствии с затратами и выгодами. "Эффективность" этого процесса требует способности предвидеть потребности организма и удовлетворять их до того, как они возникнут.
Барретт уподобляет аллостаз – контролю за «бюджетом тела» (динамикой его доходов и расходов).
Каждое действие организма (стояние и бег, обучение и сон, воображение и драка …) требует расхода ресурсов - имеющихся в организме запасов воды, соли, глюкозы и т.д.). Это расходование ресурсов подобно снятию средств со счета.
Пополняется счет другой группой действий. В первую очередь, это еда и сон.
Задача мозга – обеспечить, чтобы на счете всегда был достаточный запас ресурсов, необходимых для роста, выживания и размножения существа.
Теперь про мозг, аллостаз и проблемы с пандемией
Мы все проходим через трудные времена, когда мы подвержены высокому риску нарушения «бюджета тела».
Если вы чувствуете усталость от пандемии и боретесь с отсутствием мотивации, рассмотрите свою ситуацию с точки зрения “бюджета тела”.
Дело в том, что с точки зрения “бюджета тела”, различия между ментальным и физическим не имеют смысла. Чувство тревоги и боли в животе - это два способа, с помощью которых мозг воспринимает физический дискомфорт. Нет такой вещи, как чисто ментальная причина, потому что каждое ментальное переживание имеет корни в физической структуре вашего тела. Это одна из причин, по которой физические действия (напр. глубокий вдох или более продолжительный сон) могут быть удивительно полезны в решении проблем, которые мы традиционно рассматриваем как психологические.
Поэтому, при душевном дискомфорте, попробуйте представить его, как нечто физическое.
Например, когда вам в голову приходит неприятная мысль - “я больше не могу терпеть это сумасшествие”, - задайте себе вопросы, касающиеся бюджета тела:
- Я достаточно выспался прошлой ночью?
- У меня обезвоживание?
- Может, мне прогуляться?
- А может стоит позвонить другу?
Все это – средства пополнения “бюджета тела”, и лучший способ ему помочь.
И самое важное. Предложенное – вовсе не семантическая игра.
Речь идет об извлечении из ваших физических ощущений новых смыслов, помогающих направлять ваши действия в нужном для мозга направлении.
Ибо все, к чему стремится мозг, находится на службе телесного бюджета.
Так не пытайтесь помочь своему мозгу размышлениями и рефлексией. Он создан вовсе не для того, чтобы думать. Дайте ему то, зачем он создан эволюцией – помогите ему восполнить “бюджет тела”.
Подробней и в деталях см. эту научную работу Барретт
#Мозг #Интеллект #Разум
Так называется превосходная вчерашняя статья проф. Лизы Барретт в NYT. Эта статья приняла эстафету моего апрельского поста «Назначение интеллекта — не думать. А облегчать жизнь тела в среде». Но помимо тематической переклички с моим постом об истинном назначении мозга и интеллекта, статья Барретт весьма актуальна еще и в контексте навалившейся на нас пандемии.
Но сначала несколько ключевых тезисов о назначении мозга (по Барретт).
Мозг – это главный командный пункт управления телом. Он эволюционировал вовсе не для интеллектуальных прорывов, творческих взлетов или ощущения счастья. И даже не для точного восприятия мира таким, каков он есть (этого нет и в помине). Главная задача мозга – обеспечить, чтобы организм был жив и здоров: как физически, так и душевно.
Любой мозг выполняет одну и ту же основную задачу: эффективно обеспечивать ресурсы для физиологических систем в теле животного (то есть его внутренней среды), чтобы животное могло расти, выживать и размножаться. Этот важнейший для живого существа процесс называется аллостазом. Посредством его мозг регулирует работу организма в соответствии с затратами и выгодами. "Эффективность" этого процесса требует способности предвидеть потребности организма и удовлетворять их до того, как они возникнут.
Барретт уподобляет аллостаз – контролю за «бюджетом тела» (динамикой его доходов и расходов).
Каждое действие организма (стояние и бег, обучение и сон, воображение и драка …) требует расхода ресурсов - имеющихся в организме запасов воды, соли, глюкозы и т.д.). Это расходование ресурсов подобно снятию средств со счета.
Пополняется счет другой группой действий. В первую очередь, это еда и сон.
Задача мозга – обеспечить, чтобы на счете всегда был достаточный запас ресурсов, необходимых для роста, выживания и размножения существа.
Теперь про мозг, аллостаз и проблемы с пандемией
Мы все проходим через трудные времена, когда мы подвержены высокому риску нарушения «бюджета тела».
Если вы чувствуете усталость от пандемии и боретесь с отсутствием мотивации, рассмотрите свою ситуацию с точки зрения “бюджета тела”.
Дело в том, что с точки зрения “бюджета тела”, различия между ментальным и физическим не имеют смысла. Чувство тревоги и боли в животе - это два способа, с помощью которых мозг воспринимает физический дискомфорт. Нет такой вещи, как чисто ментальная причина, потому что каждое ментальное переживание имеет корни в физической структуре вашего тела. Это одна из причин, по которой физические действия (напр. глубокий вдох или более продолжительный сон) могут быть удивительно полезны в решении проблем, которые мы традиционно рассматриваем как психологические.
Поэтому, при душевном дискомфорте, попробуйте представить его, как нечто физическое.
Например, когда вам в голову приходит неприятная мысль - “я больше не могу терпеть это сумасшествие”, - задайте себе вопросы, касающиеся бюджета тела:
- Я достаточно выспался прошлой ночью?
- У меня обезвоживание?
- Может, мне прогуляться?
- А может стоит позвонить другу?
Все это – средства пополнения “бюджета тела”, и лучший способ ему помочь.
И самое важное. Предложенное – вовсе не семантическая игра.
Речь идет об извлечении из ваших физических ощущений новых смыслов, помогающих направлять ваши действия в нужном для мозга направлении.
Ибо все, к чему стремится мозг, находится на службе телесного бюджета.
Так не пытайтесь помочь своему мозгу размышлениями и рефлексией. Он создан вовсе не для того, чтобы думать. Дайте ему то, зачем он создан эволюцией – помогите ему восполнить “бюджет тела”.
Подробней и в деталях см. эту научную работу Барретт
#Мозг #Интеллект #Разум
NY Times
Opinion | Your Brain Is Not for Thinking
In stressful times, this surprising lesson from neuroscience may help to lessen your anxieties.
Команда Kernel вероятно вполне заслуженно взяла своим лозунгом "A new era of neuroscience", создав устройство способное заменить огромные FMRI сканнеры для получения картины работы мозга, в моменте и ретроспективе, которое может отслеживать внимание, когнитивную нагрузку, возрастные изменения и другие его состояния.
Кроме медицинских применений, вполне логично скорое появление таких шлемов у работников опасных специальностей, можно же прямо в каски интегрировать. А дальше и обычные корпораты подтянутся. Вот Microsoft уже предлагает решение для отслеживания "Productivity Score" работников. Пока по использованию их софта, а на следующем шаге и использованию мозга в эти моменты.
А дальше уже и в B2C, через рынок Health and Wellbeing размером в 5 трлн долларов.
Кроме медицинских применений, вполне логично скорое появление таких шлемов у работников опасных специальностей, можно же прямо в каски интегрировать. А дальше и обычные корпораты подтянутся. Вот Microsoft уже предлагает решение для отслеживания "Productivity Score" работников. Пока по использованию их софта, а на следующем шаге и использованию мозга в эти моменты.
А дальше уже и в B2C, через рынок Health and Wellbeing размером в 5 трлн долларов.
Epic chess match youtu.be/Hi0BzqV_b44
Quantum is Calling youtu.be/UR-eHmNpicM
Active Inference Lab 2021 ~ Call for collaboration
We are curating and developing real life applications of Active Inference framework to different fields, including online team management, Artificial Intelligence, Robotics, psychology, and more. We use transdisciplinary and participatory approaches based on Systems Thinking and Complexity Science.
For 2021, we are calling for collaboration with all interested parties. Our focus is on reducing our uncertainty about finding architectural solutions that result in working products. The best architectures will survive. We can provide educational services, methodological support, research & publishing experience, promotion of shared activities, and more. We are looking for collaborators who are interested in working on things like simulation, ontologies, machine learning, communication, accessibility, outreach, and databases.
We have several major area of work and collaboration open for 2021:
1. Our cornerstone project is a community-developed, open-source Active Inference Book of Knowledge (AIBoK) and educational courses as a result. This project will entail ontological, methodological, and pedagogical research & development.
2. We plan to continue the weekly Active Inference Livestream (youtube.com/c/ActiveInference) as an accessible and participatory space for learning about Active Inference. We are also developing new formats here, such as seminar, presentation, dialogue, and working group.
3. Following our work on Active Inference in online teams (zenodo.org/record/4021163), we will continue development on tooling such as knowledge management systems, collaborative research models, simulation of digital workspaces, and onboarding tools.
If you would like to participate in Active Inference Lab in 2021, whether in the projects listed above or on some other work, please let us know by filling out this survey: forms.gle/9Q4L8Ud9RmcWAxAn8
Let us know if you have any other questions/comments/feedback. Also feel free to share this message with anyone you think might be interested in the work. Otherwise, we hope to see your positive response to the form above, and we will be in touch with you soon!
Thank you,
Active Inference Lab
www.activeinference.org
We are curating and developing real life applications of Active Inference framework to different fields, including online team management, Artificial Intelligence, Robotics, psychology, and more. We use transdisciplinary and participatory approaches based on Systems Thinking and Complexity Science.
For 2021, we are calling for collaboration with all interested parties. Our focus is on reducing our uncertainty about finding architectural solutions that result in working products. The best architectures will survive. We can provide educational services, methodological support, research & publishing experience, promotion of shared activities, and more. We are looking for collaborators who are interested in working on things like simulation, ontologies, machine learning, communication, accessibility, outreach, and databases.
We have several major area of work and collaboration open for 2021:
1. Our cornerstone project is a community-developed, open-source Active Inference Book of Knowledge (AIBoK) and educational courses as a result. This project will entail ontological, methodological, and pedagogical research & development.
2. We plan to continue the weekly Active Inference Livestream (youtube.com/c/ActiveInference) as an accessible and participatory space for learning about Active Inference. We are also developing new formats here, such as seminar, presentation, dialogue, and working group.
3. Following our work on Active Inference in online teams (zenodo.org/record/4021163), we will continue development on tooling such as knowledge management systems, collaborative research models, simulation of digital workspaces, and onboarding tools.
If you would like to participate in Active Inference Lab in 2021, whether in the projects listed above or on some other work, please let us know by filling out this survey: forms.gle/9Q4L8Ud9RmcWAxAn8
Let us know if you have any other questions/comments/feedback. Also feel free to share this message with anyone you think might be interested in the work. Otherwise, we hope to see your positive response to the form above, and we will be in touch with you soon!
Thank you,
Active Inference Lab
www.activeinference.org
200 тысяч роботов за 8 лет начали работу на складах Amazon. Подразделение amazonrobotics.com стало мощным королевством в империи Безоса, поглощая стартапы и специалистов в количестве.
В 2021г будет запущена новая робототехническая лаборатория стоимостью $40 млн. Что характерно, специалистов в нее набирают из аэрокосмической области. Таких и сейчас уже много в компании, а значит без системной инженерии там не обходятся.
Ролик рассказывает историю становления, актуальное состояние и перспективы Amazon Robotics.
youtu.be/AKCJsvZdBmI
В 2021г будет запущена новая робототехническая лаборатория стоимостью $40 млн. Что характерно, специалистов в нее набирают из аэрокосмической области. Таких и сейчас уже много в компании, а значит без системной инженерии там не обходятся.
Ролик рассказывает историю становления, актуальное состояние и перспективы Amazon Robotics.
youtu.be/AKCJsvZdBmI
YouTube
Amazon's Robotic Empire: Jeff Bezos' Smart Warehouses
A 200,000 strong robotic empire is running Amazon's warehouses. From rolling robots, to robotic arms - they all work together in Amazon's smart warehouse system.
This documentary video takes a look at the automation technology working inside of Amazon's…
This documentary video takes a look at the automation technology working inside of Amazon's…
Forwarded from Мастерская инженеров-менеджеров
#ТеорияШСМ
«СТАРОВАЦИИ» В КРУГОЗОРНЫХ ДИСЦИПЛИНАХ.
Теория ограничения систем Элияху Голдратта — одна из самых популярных сегодня в операционном менеджменте школ мысли. Публикация первого труда по этой теории, книги «Цель», была в 1984 году, 36 лет назад. Термин lean («бережливое производство»), другое популярное в операционном менеджменте направление, был впервые упомянут John Krafcik в его статье «Triumph of the Lean Production System» в 1988 года, это была его магистерская диссертация в MIT Sloan School of Management. С тех пор прошло 32 года!
Теория ограничений систем, бережливое производство и прочие отсылки к древней Toyota manufacturing system (это всё один комплекс идей), подающиеся как «менеджерские инновации» — это уже «старовации»!
Сегодня книги по операционному менеджменту уже работают не с относительно лёгким сборочным производством или складской логистикой, но и с более трудным случаем знаниевой работы, разработки.
Сегодня говорят о lean for development (в отличии от lean for manufacturing), и о втором его поколении...
Продолжение в блоге Школы.
«СТАРОВАЦИИ» В КРУГОЗОРНЫХ ДИСЦИПЛИНАХ.
Теория ограничения систем Элияху Голдратта — одна из самых популярных сегодня в операционном менеджменте школ мысли. Публикация первого труда по этой теории, книги «Цель», была в 1984 году, 36 лет назад. Термин lean («бережливое производство»), другое популярное в операционном менеджменте направление, был впервые упомянут John Krafcik в его статье «Triumph of the Lean Production System» в 1988 года, это была его магистерская диссертация в MIT Sloan School of Management. С тех пор прошло 32 года!
Теория ограничений систем, бережливое производство и прочие отсылки к древней Toyota manufacturing system (это всё один комплекс идей), подающиеся как «менеджерские инновации» — это уже «старовации»!
Сегодня книги по операционному менеджменту уже работают не с относительно лёгким сборочным производством или складской логистикой, но и с более трудным случаем знаниевой работы, разработки.
Сегодня говорят о lean for development (в отличии от lean for manufacturing), и о втором его поколении...
Продолжение в блоге Школы.
blog.system-school.ru
«Старовации» в кругозорных дисциплинах |
Теория ограничения систем Элияху Голдратта — одна из самых популярных сегодня в операционном менеджменте школ мысли. Публикация первого труда по этой теории,
DX space
200 тысяч роботов за 8 лет начали работу на складах Amazon. Подразделение amazonrobotics.com стало мощным королевством в империи Безоса, поглощая стартапы и специалистов в количестве. В 2021г будет запущена новая робототехническая лаборатория стоимостью…
Не Амазоном единым создаются новые роботы для ритейла. При этом естественно, что по-настоящему новационные инженерные решения прорастают там, где нет бездонных бюджетов, а есть комбинация уникальных экспертиз. В нескольких, а часто и в одной голове на всю планету.
Вот, например, для того чтобы создать роботов, которые будут не только перевозить грузы по складу, но и забираться на стеллажи чтобы работать напрямую с полкой, нужно было иметь knowledge base from cutting edge military & defense tactical robots, AGVs, UAVs and complex command & control systems.
youtu.be/EUOz-csu6gE
Вот, например, для того чтобы создать роботов, которые будут не только перевозить грузы по складу, но и забираться на стеллажи чтобы работать напрямую с полкой, нужно было иметь knowledge base from cutting edge military & defense tactical robots, AGVs, UAVs and complex command & control systems.
youtu.be/EUOz-csu6gE
YouTube
SqUID 2020 movie
У нас в Active Inference Lab началась серия стримов по возможностям моделирования в рамках фреймворка.
youtu.be/H5AolqFl2Nw
Сегодня презентация от Ryan Smith и Christopher Whyte, авторов "A Step-by-Step Tutorial on Active Inference and its Application to Empirical Data".
https://psyarxiv.com/b4jm6/
"In this paper we offer a step-by-step tutorial on how to build POMDPs, run simulations using standard MATLAB routines, and fit these models to empirical data. We assume a minimal background in programming and mathematics, thoroughly explain all equations, and provide exemplar noscripts that can be customized for both theoretical and empirical studies. Our goal is to provide the reader with the requisite background knowledge and practical tools to apply active inference to their own research. We also provide optional technical sections and several appendices, which offer the interested reader additional technical details. This tutorial should provide the reader with all the tools necessary to use these models and to follow emerging advances in active inference research."
youtu.be/H5AolqFl2Nw
Сегодня презентация от Ryan Smith и Christopher Whyte, авторов "A Step-by-Step Tutorial on Active Inference and its Application to Empirical Data".
https://psyarxiv.com/b4jm6/
"In this paper we offer a step-by-step tutorial on how to build POMDPs, run simulations using standard MATLAB routines, and fit these models to empirical data. We assume a minimal background in programming and mathematics, thoroughly explain all equations, and provide exemplar noscripts that can be customized for both theoretical and empirical studies. Our goal is to provide the reader with the requisite background knowledge and practical tools to apply active inference to their own research. We also provide optional technical sections and several appendices, which offer the interested reader additional technical details. This tutorial should provide the reader with all the tools necessary to use these models and to follow emerging advances in active inference research."
YouTube
ActInf ModelStream #001.1: "A Step-by-Step Tutorial on Active Inference"
"A Step-by-Step Tutorial on Active Inference and its Application to Empirical Data"
Ryan Smith Karl Friston Christopher Whyte
https://psyarxiv.com/b4jm6/
Published final version in 2022: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0022249621000973…
Ryan Smith Karl Friston Christopher Whyte
https://psyarxiv.com/b4jm6/
Published final version in 2022: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0022249621000973…
DX space
У нас в Active Inference Lab началась серия стримов по возможностям моделирования в рамках фреймворка. youtu.be/H5AolqFl2Nw Сегодня презентация от Ryan Smith и Christopher Whyte, авторов "A Step-by-Step Tutorial on Active Inference and its Application to…
Если вам интересны новые модели развития artificial intelligence и агентов на их базе смотрите второй Active Inference ModelStream в 20:00 Мск (или в записи позже) и задавайте вопросы в чате трансляции youtu.be/bDJbEofbvyk
YouTube
ActInf ModelStream #001.2: "A Step-by-Step Tutorial on Active Inference"
Part 2 on: "A Step-by-Step Tutorial on Active Inference and its Application to Empirical Data" by Ryan Smith, Karl Friston, Christopher Whyte -- https://psyarxiv.com/b4jm6/
Published final version in 2022: https://www.sciencedirect.com/science/article/p…
Published final version in 2022: https://www.sciencedirect.com/science/article/p…
OMG Essence_Corp system_t.me it_ace geronimus.docx
41.2 KB
Как делать ИТ-решение успешным не зависимо от используемой методологии и людей
У нас ИТ-решения создаются по разным методологиям и разными людьми)) Как быть уверенным, что ИТ-решение будет успешным?
Рекомендую стандарт OMG Essence
Суть применения проста:
1️⃣ чек-листы из стандарта относим на наши этапы создания ИТ-системы
2️⃣ следим за этими чек-листами: если какой-нибудь пункт не выполняется - даём задачу сделать действия, чтобы пункт стоял
❗️Также хороши дашборды на базе этих чек-листов - сразу понятно где проблема
Детальнее как применять 👉 здесь
Узнал о стандарте от 🎓 http://system-school.ru, когда разбирался что делать с планово-минусовым проектом. В результате применения OMG Essence проект из минусового стал прибыльным, ИТ-решение запустили раньше на 19 дней, и ещё получили “Проект года Global CIO”. О проекте 👉 здесь
Во вложении чек-листы на русском на одном из наших проектов (в самом стандарте есть для Waterfall и Scrum).
#практика #итменеджмент #кейс #геронимус
via 📢@it_ace
💬 Комментировать
У нас ИТ-решения создаются по разным методологиям и разными людьми)) Как быть уверенным, что ИТ-решение будет успешным?
Рекомендую стандарт OMG Essence
Суть применения проста:
1️⃣ чек-листы из стандарта относим на наши этапы создания ИТ-системы
2️⃣ следим за этими чек-листами: если какой-нибудь пункт не выполняется - даём задачу сделать действия, чтобы пункт стоял
❗️Также хороши дашборды на базе этих чек-листов - сразу понятно где проблема
Детальнее как применять 👉 здесь
Узнал о стандарте от 🎓 http://system-school.ru, когда разбирался что делать с планово-минусовым проектом. В результате применения OMG Essence проект из минусового стал прибыльным, ИТ-решение запустили раньше на 19 дней, и ещё получили “Проект года Global CIO”. О проекте 👉 здесь
Во вложении чек-листы на русском на одном из наших проектов (в самом стандарте есть для Waterfall и Scrum).
#практика #итменеджмент #кейс #геронимус
via 📢@it_ace
💬 Комментировать