В университете Джона Хопкинса разработали адаптивное сопло для 3D-печати

Работа команды под названием "Многомасштабная 3D-печать с помощью активного управления размером и формой сопла" опубликована в журнале Science Advances.

"В традиционных 3D-принтерах используются фиксированные сопла, которые ограничивают либо разрешение, либо скорость. Маленькие сопла улучшают разрешение, но замедляют печать, а большие сопла увеличивают скорость, но снижают детализацию. Конструкция AN3DP решает эту проблему, подстраиваясь под конкретные требования каждой печатаемой детали, обеспечивая высокое разрешение и скорость печати", - говорит автор исследования Йохен Мюллер, доцент кафедры гражданского и системного строительства Уайтинговской школы инженерии, который работал над проектом вместе с постдокторантом Сок Вон Кангом.

Принцип работы адаптивного сопла AN3DP был позаимствован у механизмов выдвижных хватательных инструментов и сухожилий у людей и животных. Устройство использует восемь подвижных штифтов, управляемых моторами, для изменения своей формы и размера. Штифты соединяет эластичная мембрана, которая позволяет материалу, выходящему из сопла, сохранять гладкую форму. По словам инженеров, подобная конструкция позволяет с высокой точностью создавать очень сложные структуры.

Отмечается, что одним из главных преимуществ адаптивного сопла является его способность уменьшить эффект "ступеньки", который часто встречается в традиционной 3D-печати. К недостаткам устройства относится необходимость его ручной сборки и очистки, а также тот факт, что сейчас оно может быть использовано только для одного типа процесса 3D-печати

Источник: https://www.3dpulse.ru/news/nauchnye-razrabotki-tehnologii/v-universitete-dzhona-hopkinsa-razrabotali-adaptivnoe-soplo-dlya-3d-pechati/

В Китае выпущено первое в мире руководство по безопасному использованию гуманоидных роботов

Оно было опубликовано во время Всемирной конференции по искусственному интеллекту (WAIC) 1 июля, которая проходила в Шанхае. Особое внимание в документе уделяется уважению человеческого достоинства и обеспечению человеческой безопасности.

Согласно руководству, производители человекоподобных роботов должны гарантировать, что их продукция не угрожает безопасности человека и эффективно защищает его достоинство. Документ был разработан пятью отраслевыми организациями, базирующимися в Шанхае, в том числе Шанхайским юридическим обществом и Национальным и местным инновационным центром гуманоидных роботов, сообщает газета South China Morning Post.

В нем обозначены несколько ключевых областей, на которых следует сосредоточиться производителям роботов-гуманоидов:

- Меры по контролю рисков: компаниям рекомендуется разработать комплексные протоколы оценки рисков для выявления и смягчения потенциальных угроз, исходящих от роботов-гуманоидов.
- Системы реагирования на чрезвычайные ситуации: создание надежных систем реагирования на чрезвычайные ситуации для устранения любых непредвиденных инцидентов, связанных с роботами-гуманоидами.
- Гарантии человеческого достоинства: обеспечение того, чтобы конструкция и функциональность роботов-гуманоидов не ущемляли человеческое достоинство и права.
Эти меры призваны предотвратить любые сценарии, в которых роботы-гуманоиды могут представлять угрозу для людей, как физическую, так и психологическую. Подчеркивается, что внедряя эти рекомендации, Шанхай устанавливает стандарт, которому должны следовать другие города и страны в ответственном развитии технологий искусственного интеллекта.

Помимо мер безопасности, в руководстве подчеркивается необходимость обучения пользователей этичному и законному использованию роботов-гуманоидов с учетом соблюдения прав человека и правовых стандартов.

Инициативы по обучению пользователей включают следующие пункты:

- Этическое взаимодействие: обучение пользователей важности уважительного отношения к роботам-гуманоидам, признания их потенциального воздействия на человеческое общество.
- Правовые стандарты: предоставление рекомендаций по юридическим последствиям использования роботов-гуманоидов, обеспечение соблюдения существующих законов и правил.
- Предотвращение неправомерного использования: реализация стратегий по предотвращению неправомерного использования роботов-гуманоидов, особенно в чувствительных или потенциально опасных ситуациях.
Отмечается, что вводя эти руководящие принципы, Шанхай создает прецедент не только для остального Китая, но и потенциально для всего мира. Этот шаг подчеркивает стремление города стать лидером в области инноваций в области искусственного интеллекта, уделяя при этом приоритетное внимание безопасности человека и этическим соображениям. Решая ключевые вопросы безопасности, достоинства и этичного использования, Шанхай прокладывает путь к будущему, в котором роботы-гуманоиды смогут быть интегрированы в общество таким образом, чтобы это приносило пользу всем.

Источник: https://robogeek.ru/zakonodatelstvo/v-kitae-vypuscheno-pervoe-v-mire-rukovodstvo-po-bezopasnomu-ispolzovaniyu-gumanoidnyh-robotov

На «ИННОПРОМЕ-2024» топливный дивизион «РОСАТОМА» подписал соглашение об открытии центра аддитивных технологий в Уральском Федеральном Университете

Центр будет решать производственные задачи, осуществлять научные исследования в области аддитивных технологий, опережающую подготовку специалистов для предприятий Госкорпорации «Росатом» и предприятий реального сектора экономики Уральского федерального округа. Открытие планируется до конца 2024 года. ЦАТОД в УрФУ станет четвертым из аналогичных центров, открытых при содействии «Росатома».

Центр будет оснащен российским оборудованием для трехмерной печати. Среди них – установка типа RusMelt 310М для 3D-печати из металлопорошковых композиций методом селективного лазерного плавления SLM (Selective Laser Melting) и комплект установок FORA для 3D-печати из пластиковых и композитных материалов методом послойного создания объекта – FDM (Fused Deposition Modeling). Таким образом, в центре будет реализован полный производственный цикл от проектирования до контроля качества напечатанных изделий.

Трехмерный принтер RusMelt 310М, который «Росатом» намерен передать в ЦАТОД УрФУ, продемонстрировали на стенде АНО «Моспром». На выставке также был представлен уникальный экспонат – макет выгородки атомного реактора ВВЭР диаметром 2 м при массе 420 кг, изготовленный на самом крупном 3D-принтере в России по технологии прямого лазерного выращивания (ПЛВ/DMD). Устройство работает в Центре аддитивных технологий «Росатома» в Москве.

«Принимая во внимание распоряжение Правительства РФ “Об утверждении Стратегии развития аддитивных технологий в РФ на период до 2030 года” “Росатом” объединяется с ведущими вузами страны для открытия Центров аддитивных технологий общего доступа. Все предприятия в регионе, где есть подобный ЦАТОД, теперь имеют возможность оперативно получать сложные детали, ускорять импортозамещение, внедрять аддитивные технологии в свои производственные процессы и получать высококвалифицированные инженерные кадры, которые умеют работать на российском оборудовании. Трехмерная печать позволяет промышленникам не только сэкономить время изготовления комплектующих со сложной геометрией и длительным производственным циклом по традиционной технологии, но и минимизировать упущенную выгоду в случае длительного простоя производственных мощностей. Поэтому мы планируем до конца этого года открыть еще несколько ЦАТОДов и наращиваем темпы производства 3D-принтеров, а лучшие вузы страны обеспечивают опережающую подготовку специалистов аддитивной отрасли, которые обеспечат нам технологический суверенитет», – отметил Илья Кавелашвили, директор бизнес-направления «Аддитивные технологии» Топливного дивизиона «Росатома».

«Росатом» намерен открыть сеть Центров 3D-печати во всех регионах страны. При содействии компании-интегратора по аддитивным технологиям атомной отрасли работают уже три: в Удмуртском государственном университете в Ижевске, в Томском Политехническом Университете и аддитивный класс в АНОО «Город детства» в Красногорске, который нацелен на раннюю профориентацию. В ближайшие дни начнет работу центр в Белгородском ГАУ, и до конца 2024 года запланирован запуск еще нескольких ЦАТОДов.

Источник: https://www.3dpulse.ru/news/3d-sobytiya/na-innoprome-2024-toplivnyi-divizion-rosatoma-podpisal-soglashenie-ob-otkrytii-tsentra-additivnyh-tehnologii-v-uralskom-federalnom-universitete/

Российские ученые нашли способ ускорить считывание платежных QR-кодов до 40 миллисекунд

Достичь такой скорости удалось за счет использования новой прорывной технологии – 4,6-битной квантизации нейронных сетей, - разработанной учеными Smart Engines.

Клиенты 10 из 13 системно значимых банков смогут значительно быстрее совершать платежи в интернет-банках с технологией российской компании Smart Engines. Теперь время, необходимое для распознавания платежного QR-кода, сократилось вдвое и составляет в среднем 40 миллисекунд. Достичь такой скорости удалось за счет использования новой прорывной технологии – 4,6-битной квантизации нейронных сетей, - разработанной учеными компании. Разработка будет доступен всем клиентам в новой версии программного продукта Smart Code Engine 2.4.0.

Задача распознавания платежных QR-кодов является значительно более сложной, нежели считывание классических линейных штрих-кодов. Они физически больше и содержат десятки реквизитов, что делает их распознавание и декодирование более времязатратным. К тому же чем больше в коде элементов – тем сложнее его корректно распознать.

"Квантование нейросетей – это завершающий этап построения быстрых и экономичных ИИ-решений. Это вершина айсберга. Вопрос минимально необходимого объема вычислительных ресурсов для задач ИИ – интереснейший научный вопрос, далекий от решения. Известно, что большие нейросети учить легче, чем маленькие, но это не значит, что маленькие потенциально хуже. И чем больше вы уже сэкономили, тем хуже работают все остальные технологии ускорения и уменьшения ИИ. А наши модели мы ускоряем годами. И даже на таких "высушенных" нейросетях новая технология 4,6-битного квантования дала значительный эффект. Это по-настоящему интересно", – комментирует технический директор Smart Engines, доктор технических наук Дмитрий Николаев.

4,6-битные сети – это качественное улучшение 8-битной модели, предложенное учеными Smart Engines. Она работает быстрее 8-битной модели на 40%, но практически не уступает ей по качеству за счет более эффективного использования особенностей центральных процессоров мобильных устройств. Для этого входные данные и коэффициенты модели квантуются таким образом, чтобы их произведения помещались в 8-битные регистры. Суммирование результатов сделано с помощью двухуровневой системы 16- и 32-битных аккумуляторов для достижения максимальной эффективности. В результате в среднем на одно значение приходится 4,6-бита информации.

Ранее в среднем на распознавание одного платежного QR у ИИ Smart Engines уходило 100 миллисекунд. Теперь – вдвое меньше. Более того, считывание платежных QR-кодов — это всего лишь одна задача, для решения которой применяется модель 4,6-битных нейронных сетей. И на эту технологию у компании есть большие планы.

"В ежедневном банкинге скорость – это удобство. А удобство – это причина, по которой пользователи выбирают современные банки. Мы стараемся обеспечить нашим клиентам максимальное удобство для пользователя, используя разработанные нами передовые методы искусственного интеллекта, такие как малобитные сети, 4,6-битные сети и специальные сверхкомпактные модели нейронных сетей", – комментирует генеральный директор Smart Engines, доктор технических наук Владимир Арлазаров.

Совершать покупки подобным образом могут и клиенты тех банков, чьи приложения были удалены из магазинов App Store и Google Play. Для сканирования баркодов через интернет-браузер используется технология WebAssembly, позволяющая запускать программы непосредственно на веб-странице интернет-банка на смартфоне. Решение позволяет владельцам смартфонов использовать привычный способ оплаты, если нет возможности сделать это через мобильное приложение.

Технологиям Smart Engines доверяют Газпромбанк, ВТБ, Альфа-Банк, МКБ, «Открытие», Росбанк, Т-Банк (Тинькофф), Промсвязьбанк, Райффайзен Банк, Совкомбанк.

Источник: https://robogeek.ru/iskusstvennyi-intellekt/rossiiskie-uchenye-nashli-sposob-uskorit-schityvanie-platezhnyh-qr-kodov-do-40-millisekund

На «ИННОПРОМЕ-2024» обсудили перспективы развития аддитивных технологий в России

Модератором конференции выступила исполнительный директор Ассоциации развития аддитивных технологий Ольга Оспенникова. С приветственным словом выступили директор Департамента станкостроения и тяжелого машиностроения Минпромторга РФ Валерий Пивень, главный экономист ВЭБ.РФ, председатель Наблюдательного совета АРАТ Андрей Клепач.

«Структура российского рынка аддитивных технологий значительно отличается от мирового: наш сформирован в большей степени за счет оборудования и материалов, а зарубежный – за счет услуг по печати. Это изменится в ближайшем будущем, потому что в России усиливается проникновение аддитивных технологий во многие отрасли промышленности. Теперь мы должны думать в большей степени уже не об оборудовании, ведь благодаря членам Ассоциации и ведущим отечественным производителям 3D-принтеров решение задач по замещению иностранной техники уже на завершающей стадии. Нам нужны высококвалифицированные специалисты, инженеры аддитивного производства, которые смогут работать с этой техникой, усовершенствовать её и сами технологии. В связи с этим новости об открытии ЦАТОДа на Урале нашими коллегами из «Росатома» весьма актуальны. Это значит, что дорожная карта развития и внедрения технологий трехмерной печати в России, утвержденная на правительственном уровне, реализуется своевременно и успешно» – отметил исполнительный директор АРАТ Ольга Оспенникова.

Приглашенные спикеры конференции – лидеры рынка и развития 3D-печати в России, поделились успешными кейсами на примере реальных производственных задач. В дискуссии также участвовал директор бизнес-направления «Аддитивные технологии» Топливного дивизиона «Росатома» Илья Кавелашвили.

«Тренд аддитивных технологий в России сегодня – это промышленная печать металлами. Учитывая этот факт, наша компания занимается металлическими 3D-принтерами в приоритетном порядке. На выставке мы представили обновленную модель RusMelt 310M, который на 70% состоит из отечественных компонентов, работает на российском ПО и внесён в реестр отечественных товаров Минпромторга. На основе обратной связи от потребителей мы доработали технические характеристики устройства, и обновленная модель пошла в серийное производство. Одна из этих моделей будет работать в новом Центре аддитивных технологий общего доступа в Уральском федеральном университете, который планируется открыть в сентябре этого года. Это решит потребности промышленных предприятий Свердловской области в сложных дорогостоящих комплектующих, которые теперь можно будет изготовить прямо здесь, в регионе, а не ждать из-за рубежа. Также ЦАТОД поможет сформировать тот самый кадровый ресурс инженеров аддитивного производства, которые будут очень востребованы в перспективе ближайших 3-5 лет для обеспечения технологического суверенитета России», - отметил Илья Кавелашвили.

Источник: https://www.3dpulse.ru/news/3d-sobytiya/na-innoprome-2024-obsudili-perspektivy-razvitiya-additivnyh-tehnologii-v-rossii/

Cognitive Pilot в ТОП мирового рынка систем автопилотирования

Одно из ведущих американских и мировых маркетинговых и аналитических агентств Verified Market Reports опубликовало обзор мирового рынка систем автопилотирования сельскохозяйственной техники за 2024 год, в котором представлено 14 компаний-лидеров в этом сегменте.

Наряду с крупнейшими мировыми компаниями, такими, как Trimble, в их число вошел российский разработчик искусственного интеллекта для автономного транспорта Cognitive Pilot (дочернее предприятие Сбера и Cognitive Technologies). Компания оказалась единственным российским представителем в этом списке. Авторы исследования провели подробный анализ функционала, конкурентных возможностей систем автопилотирования, их позиций на мировом рынке, а также стратегий развития продуктовых линеек.

Авторы отчета отмечают, что одной из последних тенденций рынка агропилотов является интеграция алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения в системы управления, что позволяет им принимать решения в реальном времени и автономно адаптироваться к изменяющимся полевым условиям.

«Это во многом определило нашу победу. Cognitive Agro Pilot не только является первой в мире промышленной системой управления на основе компьютерного зрения, но и решением, способным работать в отсутствие сигнала-GPS. Это важнейшие конкурентные преимущества, которые сегодня подтверждает практика применения автопилотов по всему миру. Многие GPS-навигаторы деградируют при неблагоприятных погодных условиях, вспышках на Солнце, при воздействии технических средств, таких как РЭБ, а также при наличии других факторов.

Кроме того, мы задали высокую планку в и стратегических направлениях развития систем автопилотирования. Мы представили в этом году предпромышленный образец полностью автономного, бескабинного мини-трактора, управляемого искусственным интеллектом и не имеющего аналогов в мире. Его использование призвано кардинально изменить концепцию применения сельхозтехники, это новый уровень качества и эффективности работ», говорит генеральный директор Cognitive Pilot Ольга Ускова.

Источник: https://robogeek.ru/avtonomnyi-transport/cognitive-pilot-v-top-mirovogo-rynka-sistem-avtopilotirovaniya

FUGO PRECISION 3D выпустила центробежную систему стереолитографической 3D-печати

Идея Fugo Precision 3D заключается в использовании центробежной силы для распределения фотополимера по стенкам вращающего цилиндрического чана. По словам компании, подобный подход позволяет достичь субмикронной точности менее 30 мкм и обеспечить производительность "в десять раз быстрее, чем традиционные SLA-принтеры" - детали в принтере печатаются в цилиндрическом объеме от стенки к центру чана со скоростью до 1 мм в минуту. Затем в том же модуле осуществляется промывка, сушка и последующее отверждение полученных отпечатков.

Транспортировка печатного материала в рабочую зону с помощью центробежной силы также позволяет использовать принтер в условиях невесомости.

Запатентовав технологию, компания Fugo Precision 3D нацеливает свою модель Fugo Model A на "современных крупносерийных производителей", для которых 3D-печать является "критически важным элементом их производственных линий".

Компания утверждает, что машина представляет собой многофункциональный принтер, который хорошо работает с различными фотополимерами. В настоящее время принимаются заказы на модель A, а первые машины для коммерческого производства начнут поставляться в 1 квартале 2025 года.

"Наша запатентованная технология центробежной печати - это не просто улучшение существующих систем, это полное переосмысление того, чего может достичь 3D-печать, - говорит Брайан Оллред, основатель Fugo 3D. - С помощью Fugo Model A мы надеемся помочь производителям создавать детали более высокого качества по более низкой цене".

"С момента появления технологий SLA и DLP самой большой проблемой этих принтеров была необходимость в механических средствах для нанесения бесконечно тонких слоев. С Fugo Model A мы решили эту проблему, поскольку наша технология не использует никаких механических средств для создания слоев во время печати", - добавил Саша Школьник, технический директор.

Источник: https://www.3dpulse.ru/news/promyshlennost/fugo-precision-3d-vypustila-tsentrobezhnuyu-sistemu-stereolitograficheskoi-3d-pechati/

KUKA разрабатывает ИИ-чатбота для преобразования голосовых команд в программный код для роботов

В своем пресс-релизе робототехническая компания привела пример команды типа "взять компоненты по одному и расположить их на столе в форме буквы U", которая может быть преобразована в исполняемый код с помощью модели искусственного интеллекта.

С появлением ChatGPT тема искусственного интеллекта (ИИ) стала социально значимой и широко обсуждаемой. Промышленный сектор также активно изучает возможности генеративного ИИ, в частности для программирования роботов.

По словам Роланда Риттера, руководителя программы моделирования платформы в компании KUKA: "В значительной степени программирование робота для выполнения той или иной задачи по-прежнему остается уделом экспертов. Именно поэтому мы работаем над ИИ-чатботом, который переводит простую голосовую команду в программный код".

На данный момент все это происходит в симулированной среде. "Мы могли бы перенести сгенерированный ИИ код на контроллер робота, но сейчас это еще слишком небезопасно. С этим согласна вся промышленность", - объясняет Риттер. Вместо этого для проверки сгенерированной ИИ программы на наличие ошибок используется цифровой двойник робота.

Kuka обучает ИИ-чатбота, используя данные из своего собственного языка программирования Kuka Robot Language (KRL), который используется уже несколько десятилетий. На следующем этапе чатбот будет общаться с клиентами, чтобы получить представление о том, как они произносят голосовые команды.

"Интересно отметить, что модели ИИ не обязательно становятся лучше с увеличением количества тренировок. Здесь важно найти правильный баланс, чтобы обучающие данные оставались на высоком уровне качества", - отмечает Риттер.

Источник: https://robogeek.ru/iskusstvennyi-intellekt/kuka-razrabatyvaet-ii-chatbota-dlya-preobrazovaniya-golosovyh-komand-v-programmnyi-kod-dlya-robotov

На предприятии ОДК внедрено отечественное оборудование для электронно-лучевой сварки

Установка спроектирована и изготовлена томской компанией по техническому заданию ОДК-Сатурн. Новое отечественное оборудование имеет ряд преимуществ в сравнении с используемой ранее установкой. Данная модель позволяет сократить время изготовления корпусных деталей и обеспечить высокое качество сварного соединения.

«Одно из решений Ростеха для энергетического комплекса – газовая турбина большой мощности ГТД-110М. Это современная российская разработка, которая позволит импортозаместить иностранное генерирующее оборудование. ГТД-110М производится серийно, первая турбина уже установлена на новой ТЭС «Ударная» в Краснодарском крае. Сегодня потребность только российского рынка составляет несколько десятков единиц такого оборудования. Чтобы удовлетворить спрос, мы планируем выйти на выпуск до четырех турбин ежегодно. Для этого уже расширяются производственные мощности», – рассказали в Ростехе.

Новое оборудование позволяет выполнять сварку корпусных деталей с толщиной стенки до 100 мм и массой до 10 тонн. Контроль процесса сварки осуществляет один сварщик-оператор. Единый пульт управления как энергоблоком, так и электромеханическим комплексом позволяет специалисту перемещаться между иллюминаторами для осуществления визуального контроля, а наличие трёх видеокамер высокой чёткости – обеспечивать наблюдение за всем процессом и выполнять осмотр шва после сварки.

«При планировании технического задания мы учли все замечания по работе аналогичного оборудования, используемого в ОДК-Сатурн. Апробация установки прошла успешно. Мы провели сварку барабана компрессора ГТД-110М – качество соединения соответствует техническим требованиям, никаких дефектов не выявлено. Изготовление турбин большой мощности ГТД-110М является одной из приоритетных задач для ОДК-Сатурн. В этой связи мы регулярно работаем над совершенствованием технологической подготовки производства», – сказал главный сварщик ОДК-Сатурн Алексей Поляков.

В 2024 году ОДК-Сатурн продолжает оснащать производство уникальным высокопроизводительным оборудованием. Ранее на предприятии был внедрен российский пятикоординатный станок для лазерной сложно-контурной резки, прошивки мелкоразмерных отверстий и сварки деталей газотурбинных двигателей.

Источник: https://www.3dpulse.ru/news/promyshlennost/na-predpriyatii-odk-vnedreno-otechestvennoe-oborudovanie-dlya-elektronno-luchevoi-svarki/

От первокурсников к выпускникам: как меняется отношение студентов к ИИ в процессе обучения

90% первокурсников активно используют ИИ-сервисы в своей учебной деятельности, несмотря на то, что эти технологии стали доступны относительно недавно - от года до двух. Однако к выпускному курсу этот показатель снижается до 59%. Такие данные были получены в результате опроса, проведенного среди 450 студентов различных уровней обучения Московского городского педагогического университета (МГПУ).

Опрос МГПУ дает представление о динамике отношения студентов к использованию ИИ в обучении на различных этапах их академического пути, а также о наиболее востребованных функциях ИИ-сервисов среди студентов и преподавателей. Комментируя результаты опроса, ректор МГПУ Игорь Реморенко отметил: "Я думаю, что так же будет и с искусственным интеллектом, потому что его куда проще освоить, чем компьютер. Ну и да, всю жизнь надо чему-то учиться. Как учителя будут учить других, если сами не учатся?"

Ректор Московского городского подчеркнул, что речь не идет о полной замене человека в сфере образования: "Многое из того, что делает учитель можно автоматизировать (проверка тетрадей, составление тестовых заданий, натаскивание на какие-то алгоритмы и пр.), но это далеко не вся работа педагога. Высвободившееся от рутинных операций время можно потратить на творчество, общение, дискуссии и многое другое полезное".

Эта тенденция может быть связана с различными факторами, влияющими на восприятие и использование студентами новых технологий в процессе обучения. Одним из возможных объяснений является то, что первокурсники, будучи "цифровыми аборигенами", более открыты к внедрению инновационных инструментов в свою учебную рутину. Они выросли в эпоху стремительного развития технологий и воспринимают ИИ как естественную часть своей жизни. Кроме того, находясь в начале своего академического пути, они могут быть более склонны экспериментировать с новыми методами обучения и выполнения заданий.

С другой стороны, по мере приближения к выпуску студенты старших курсов могут становиться более избирательными в использовании ИИ-сервисов. Возможно, накопленный опыт и знания позволяют им критически оценивать эффективность и целесообразность применения ИИ в конкретных учебных ситуациях. Кроме того, на старших курсах студенты часто сталкиваются с более сложными и специфическими задачами, требующими углубленных знаний и навыков, которые ИИ-сервисы пока не всегда способны обеспечить.

Среди преподавателей, которые начали использовать ИИ-сервисы относительно недавно, разница в использовании ИИ в зависимости от педагогического стажа не столь значительна: 42,9% преподавателей со стажем 1-3 года и 41,5% со стажем более 20 лет прибегают к помощи ИИ-сервисов в своей работе. Это может свидетельствовать о том, что внедрение ИИ в образовательный процесс зависит не от возраста и опыта преподавателей, а от их понимания и готовности осваивать и применять новые технологии.

Опрос выявил наиболее востребованные функции ИИ-сервисов среди студентов и преподавателей. Генерация текстов является самой популярной функцией как среди студентов (91,6%), так и среди преподавателей (80,6%). За ней следуют поиск информации и ответов на фактологические вопросы (78,3% среди студентов и 71,8% среди преподавателей), генерация идей и решений для учебных задач (65,2% среди студентов и 54,8% среди преподавателей), перевод текстов на другие языки (43,8% среди студентов и 63,7% среди преподавателей) и создание изображений, видео и звука (44% среди студентов и 58,1% среди преподавателей).

Результаты опроса также показывают, что и студенты, и преподаватели признают несовершенство текущих ИИ-сервисов и необходимость их доработки (около 80% в обеих группах). Несмотря на растущую популярность отечественных разработок, таких как YandexGPT и GigaChat, зарубежный сервис ChatGPT остается наиболее востребованным среди студентов (53,3%) и преподавателей (48%).

Источник: https://robogeek.ru/iskusstvennyi-intellekt/ot-pervokursnikov-k-vypusknikam-kak-menyaetsya-otnoshenie-studentov-k-ii-v-protsesse-obucheniya

Создан новый подкомитет ASTM по робототехнике для решения вопросов растущей автоматизации в разных отраслях

Подкомитет разработает набор стандартов, включающий спецификации, руководства и методы испытаний. Эти стандарты будут отвечать потребностям различных областей применения робототехники, автоматизации и автономных систем, включая, в частности, нефтегазовую отрасль, сельское хозяйство и строительство.

Комитет ASTM International по робототехнике, автоматизации и автономным системам (F45) одобрил создание нового подкомитета по приложениям (F45.07). Орган создан в ответ на расширение использования робототехники и автоматизации во многих отраслях промышленности. Цель нового подкомитета - создать место, где представители различных отраслей смогут разрабатывать стандарты робототехники, характерные именно для их секторов.

По словам председателя комитета Адама Нортона, создание нового органа позволит членам ASTM F45 разрабатывать отраслевые стандарты для многих актуальных областей применения робототехники, автоматизации и автономных систем. К ним относятся, в частности, нефтегазовая отрасль, сельское хозяйство, строительство, солнечная энергетика и атомная промышленность.

Для разработки стандартов в рамках нового подкомитета будут созданы целевые группы под руководством профильных экспертов по каждой области применения, а также для консультирования других подкомитетов F45 по прикладным стандартам, которые они могли бы разработать для конкретных нужд.

Подкомитет планирует начать работу с первоначальным фокусом на солнечной энергетике, строительстве и сельском хозяйстве.

"Портфель стандартов F45 на сегодняшний день был намеренно разработан как общий, чтобы их можно было легко адаптировать к конкретным приложениям, - говорит Нортон, помощник директора NERVE Center, Университет Массачусетса Лоуэлл. - Это создает предпосылки для того, чтобы новый подкомитет использовал существующий набор стандартов для разработки новых спецификаций, руководств, практик и собственных методов испытаний, специфичных для конкретного применения. В настоящее время формируется несколько целевых групп для каждой области применения, возглавляемых экспертами в предметной области (SME), которые будут не только разрабатывать стандарты в рамках подкомитета, но и консультировать в качестве SME другие подкомитеты".

Источник: https://robogeek.ru/zakonodatelstvo/sozdan-novyi-podkomitet-astm-po-robototehnike-dlya-resheniya-voprosov-rastuschei-avtomatizatsii-v-novyh-otraslyah

Мы подготовили новый инсайт на нашем сайте CaseStudy: «Цифровые компетенции поколения Z. Что будет через 3 года?». Поколение Z – это люди, родившиеся после 1997 года, которые уже сейчас начинают занимать рабочие места и активно влияют на экономику. В ближайшие годы они будут играть ключевую роль в развитии технологий и инноваций.

Этот инсайт интересен тем, что он позволяет понять, какие навыки и знания нужны для успешной работы в будущем. Он также помогает разобраться в том, как изменится рынок труда и какие профессии будут наиболее востребованы.

Поэтому предлагаю ознакомиться с этим инсайтом и поделиться своими мыслями по данной теме. Будем рады услышать Ваше мнение!

«Росатом» открыл центр аддитивных технологий общего доступа в Белгороде

ЦАТОД создан совместными усилиями БелГАУ и бизнес-направления «Аддитивные технологии» в структуре Топливного дивизиона «Росатома». Он оснащен современным отечественным оборудованием для промышленной 3D-печати, в том числе двумя 3D-принтерами FORA с рабочей камерой 300х300х300 мм, которые «выращивают» изделия методом послойного нанесения расплавленного пластика и композитных материалов (FDM, Fused Deposition Modeling). В ближайшее время в центре планируется также создать участок металлической трехмерной печати методом селективного лазерного плавления SLM (Selective Laser Melting), где будет работать принтер RusMelt 310М.

Ключевые задачи ЦАТОД заключаются в разработке отечественных технологий аддитивного производства для ускорения импортозамещения и продвижения российского 3D-оборудования для обеспечения технологической независимости России. Центр будет выполнять исследовательскую и практическую работу в интересах предприятий, выполнять заказы по 3D-печати, тестировать продукты аддитивных технологий по заказам промышленного сектора и позволит студентам получить новую востребованную профессию – инженер аддитивного производства. Центр уже готов принимать заказы на 3D-печать и реверс-инжиниринг от различных предприятий, включая сельскохозяйственные. Также планируется разработка и внедрение образовательных программ повышения квалификации сотрудников предприятий Белгородской области.

ЦАТОД на базе БелгГАУ станет частью концептуальной экосистемы «Росатома» «Детский сад – школа – университет – производство». Это позволит проводить раннюю профориентацию, развивать у детей «аддитивное мышление», стимулировать развитие кадрового потенциала в области аддитивных технологий, отвечая на потребности отечественных промышленных компаний.

«Правительство Белгородской области и «Росатом» в рамках заключённых соглашений о сотрудничестве совместно реализуют проекты, связанные с внедрением новых современных технологий в различных сферах. Один из примеров успешного сотрудничества - открытие Центра аддитивных технологий. Деятельность данного центра в нашем регионе позволяет решить сразу несколько важных задач. С одной стороны, это решение вопросов и проблем предприятий, связанных с обеспечением бесперебойного функционирования, путём изготовления в короткие сроки необходимых запчастей. С другой стороны - вовлечение в процесс обучения, подготовка новых кадров и передача новых компетенций, проведение научно-исследовательских и опытно конструкторских работ», - отметил врио министра экономического развития и промышленности области Максим Гусев.

Источник: https://www.3dpulse.ru/news/promyshlennost/rosatom-otkryl-tsentr-additivnyh-tehnologii-obschego-dostupa-v-belgorode/

UPNANO совместно с GLASSOMER разработала процесс двухфотонной 3D-печати макроразмерных деталей из кварца

Процесс основан на инновациях компании Glassomer GmbH (Фрайбург, Германия) и модифицирован для 3D-печати методом двухфотонной полимеризации (2PP) с использованием системы печати высокого разрешения NanoOne компании UpNano.

По словам Маркуса Лунцера, руководитель группы материалов и применения в UpNano: "Это трехступенчатый процесс. Первый шаг - разработка и печать желаемой структуры с использованием всех преимуществ 3D-печати 2PP. Второй шаг - удаление органического связующего материала, а затем высокотемпературный процесс спекания, третий шаг"

В основе новой технологии лежит недавно разработанный нанокомпозит UpQuartz. Помимо наночастиц SiO2, он содержит специально разработанную полимерную матрицу, которая позволяет использовать композит для 2PP 3D-печати.

Сначала в процессе печати получается "зеленая деталь", которая уже имеет форму конечной структуры. Далее полимерная матрица удаляется путем нагрева зеленой детали до 600°C и остается "коричневая деталь", состоящая из наночастиц SiO2 в форме конечного продукта. Структура спекается и сплавляется после воздействия температуры 1 300°C. Во время последующей обработки объект подвергается изотропной усадке примерно на 30%, что компенсируется соответствующим увеличением масштаба зеленой детали с помощью программного обеспечения UpNano.

"Разработанный нами инновационный производственный процесс, - говорит Маркус Лунцер, - идеально подходит для изготовления крупных 3D-печатных стеклянных деталей, требующих высокого разрешения и точности, в области машиностроения, химической, медицинской или исследовательской промышленности".

Плавленый кварц обладает превосходными оптическими свойствами, биосовместимостью, а также высокой химической инертностью и исключительной термостойкостью, что делает его идеальным материалом для широкого спектра применений. Эта новая разработка знаменует собой значительное развитие потенциала 2PP 3D-печати, после недавнего успеха UpNano в тестировании материалов для двухфотонной 3D-печати с использованием принтеров UpNano и смол для макроскопических образцов для испытаний.

Источник: https://www.3dpulse.ru/news/novosti-kompanii/upnano-sovmestno-s-glassomer-razrabotala-protsess-dvuhfotonnoi-3d-pechati-makrorazmernyh-detalei-iz-kvartsa/

Ученые разработали инновационный метод планирования движения беспилотного автомобиля

Разработка увеличит маневренные возможности транспортного средства и поможет избегать опасных ситуаций на дороге. Кроме того, новый алгоритм призван сделать поездки более комфортными за счет плавности управления машиной.

Исследователи из Центра когнитивного моделирования Московского физико-технического института и Института искусственного интеллекта AIRI предложили инновационный алгоритм планирования траектории при движении в плотном потоке для беспилотного автомобиля. Исследование опубликовано в IEEE Robotics and Automation Magazine — международном академическом журнале, посвященном созданию роботизированной техники, а также вопросам ее взаимодействия с человеком.

Новая разработка дает возможность транспортному средству в процессе автономного вождения эффективно и безопасно выполнять критически важные маневры на дороге. Такие, как смена полосы движения (что требует однократного перестроения), обгон движущегося препятствия (двукратное перестроение) и другие.

По словам создателей, предложенный метод позволяет интегрировать два плана решения задачи: постановку проблемы на высоком уровне и планирование движения на низком уровне. Совмещение этих планов дает возможность избегать выбора заведомо неосуществимых с физической и технической точек зрения траекторий движения.

Вместе с тем новый алгоритм уменьшает чрезмерные ограничения, заложенные в традиционных моделях управления, что делает более свободным выбор бортовым компьютером оптимального маршрута в каждой конкретной ситуации. При этом акцент делается на тщательном анализе окружающей динамической среды и предсказании действий других участников движения.

В ходе исследований предложенный метод был апробирован в ряде имитационных экспериментов. Их сценарии охватывали поездки по двухполосной магистрали со встречным движением и по шоссе с несколькими полосами с односторонним движением. При этом для всех участников дорожного движения задавались разные скоростные режимы.

Компьютерное моделирование продемонстрировало, что новый алгоритм позволяет управляющему устройству беспилотных транспортных средств с эффективностью, близкой к 100%, выполнять планирование маневров и реализовывать их, учитывая существующие технические ограничения и избегая недопустимых траекторий.

Источник: https://robogeek.ru/avtonomnyi-transport/uchenye-razrabotali-innovatsionnyi-metod-planirovaniya-dvizheniya-bespilotnogo-avtomobilya

Московский Политех разрабатывает гибридный прототип спортивного болида FDR12

Проект FDR12 реализуется в рамках программы стратегического академического лидерства "Приоритет-2030" и направлен на создание научно-технологического задела в области разработки гибридных силовых установок. Гибридный спортпрототип FDR12 разрабатывают участники инженерно-гоночной команды FDR Moscow (Formula Dream Russia Moscow). На данный момент в проекте задействованы 16 студентов и 4 специалиста Передовой инженерной школы электротранспорта Московского Политеха, которые являются выпускниками университета. Руководителем команды является Ирина Слесарева, выпускница 2019 года, а ведущим инженером – Роман Зимов, выпускник 2017 года.

Помимо участия основной рабочей группы, проект в реализации поддержан всеми структурами Передовой инженерной школы электротранспорта Московского Политеха — опытными инженерами, технологами и маркетинговым составом. Этот проект служит мощным инструментом для повышения уровня профессионализма инженеров и студентов Московского Политеха.

"Особенностью проекта является широкое применение аддитивных технологий", - комментирует Ирина Слесарева, руководитель команды FDR Moscow. "Команда использует REC PLA-пластик - самый популярный материал для 3D-печати. Он полностью безвреден и прост в использовании, не требует специальных температурных условий. Важно отметить, что модели из PLA не выгибаются и не трескаются при изменении температуры окружающей среды благодаря отсутствию эффекта термоусадки. Для более ответственных деталей используется REC RELAX - прозрачный пластик на основе PET-G для очень прочной 3D-печати. Этот материал отлично подходит для крупногабаритных изделий, его усадка даже меньше, чем у сухого PLA. Благодаря высокой адгезии между слоями даже тонкостенные модели, напечатанные из REC RELAX, обладают впечатляющей прочностью."

Использование 3D-печати в процессе создания спортпрототипа имеет ряд существенных преимуществ. Эта технология позволяет значительно сократить время производства, так как 3D-принтеры быстро создают детали, снижая нагрузку на металлообрабатывающее производство. Кроме того, 3D-печать дает возможность создавать детали сложной формы и структуры, чего зачастую невозможно достичь при использовании традиционных методов производства. Важным преимуществом является и возможность быстрой адаптации к изменениям: 3D-печать позволяет оперативно вносить корректировки в конструкцию деталей, что критически важно на стадии разработки. Инженеры команды также используют 3D-печать для создания прототипов деталей перед их производством в металле, что позволяет валидировать их соответствие 3D-модели, примерить к уже изготовленным деталям и исключить возможные ошибки.

Благодаря Московскому Политеху у команды есть возможность производить прототипы в лабораториях университета. 80% комплектующих автомобиля создаются в стенах Московского Политеха в новейших лабораториях Центра технологического сопровождения Передовой инженерной школы электротранспорта.

Гибридный спортпрототип FDR12 создается для участия в гонках на выносливость, таких как Russian Endurance Challenge. Кроме того, инженерные разработки, полученные в ходе проекта, найдут применение в других проектах университета и его индустриальных партнеров, включая совместный проект с "Автотор Холдинг".

После презентации осенью 2024 года команду ожидает много работы по настройке и тестированию автомобиля на треке. Проект FDR12 нацелен как на развитие российского автоспорта, так и на создание основы для инноваций в автомобильной промышленности в России.

Источник: https://www.3dpulse.ru/news/interesnoe-o-3d/moskovskii-politeh-razrabatyvaet-gibridnyi-prototip-sportivnogo-bolida-fdr12/

Бостонский стартап провел первую в мире стоматологическую процедуру на человеке с помощью роботизированной системы

Это событие знаменует собой значительный скачок вперед в области стоматологии, объединяя передовую визуализацию, искусственный интеллект и робототехнику для установления нового стандарта стоматологического обслуживания, отмечаяется в заявлении компании.

Компания Perceptive, стартап из Бостона, занимается разработкой автоматизированных стоматологических технологий на базе ИИ и робототехники. 30 июля она объявила об завершении полностью автоматизированной операции, проведенной на человеке с помощью своей роботизированной стоматологической системы.

Инновационное решение объединяет в себе программное обеспечение для трехмерной визуализации, управляемое искусственным интеллектом, и роботизированный манипулятор для выполнения стоматологических процедур, начиная с реставрационных.

Как отмечается в пресс-релизе, "запатентованная система позволяет выполнять такие задачи, как установка коронок, всего за 15 минут, что значительно меньше, чем при нынешнем методе, требующем двух визитов в кабинет продолжительностью не менее часа каждый".

Для диагностики и планирования лечения роботизированная система Perceptive использует объемные 3D-данные. Процедура начинается с оптической когерентной технологии (ОКТ) сканирования зубов и полости рта пациента с помощью портативного интраорального сканера Perceptive, который позволяет получать 3D-изображения под линией десны, через жидкости и под поверхностью зуба.

Затем система использует алгоритмы искусственного интеллекта для анализа 3D-данных и высокоточного планирования стоматологической процедуры, снижая потребность в ручном труде.

В настоящее время ОКТ система компании не имеет разрешения FDA на продажу по стандарту 510(k) и не доступна для продажи в США. Как отмечается на ее сайте, одобренные FDA роботизированные системы в имплантологии имеют точность 1100 микрон. Реставрационная стоматология требует более высокой точности, и прототипы Perceptive могут резать с точностью до 100 микрон, что было продемонстрировано в ходе внутренних испытаний.

Отметим, что компания сообщает только о проведении внутренних и пробных испытаниях своей системы на бодрствующих пациентах, тогда как испытания с одобрения контролирующих органов для одобрения FDA еще не проводились. В настоящее время система не имеет разрешения FDA на продажу по стандарту 510(k) и не доступна для продажи в США.

Источник: https://robogeek.ru/roboty-v-meditsine/bostonskii-startap-provel-pervuyu-v-mire-stomatologicheskuyu-protseduru-na-cheloveke-s-pomoschyu-robotizirovannoi-sistemy

Ученые ТУСУРа напечатали образец литиевого феррита для СВЧ-техники

Исследования проводились совместно с учеными Проблемной научно-исследовательской лаборатории электроники, диэлектриков и полупроводников Томского политехнического университета (ПНИЛ ЭДиП ТПУ), которые занимаются синтезом ферритовых материалов с помощью традиционных термических и уникальных электронно-пучковых технологий и исследованием их электромагнитных свойств.

"В настоящее время происходит быстрое развитие новых аддитивных технологий, направленных на получение изделий как с более сложной формой, так и с различными по свойствам функциональными слоями, – рассказал заведующий лабораторией печатной электроники ТУСУРа Сергей Артищев. – Для этого в нашей лаборатории разрабатываются методы экструзионной печати материалов на различных подложках для их применения в электронной технике".

По словам ученого, коллеги из ТПУ обратились в лабораторию ТУСУРа с гипотезой о том, что если применить технологию печати на принтере, то можно получить ферритовую керамику с определенным уровнем электромагнитных свойств, позволяющих интегрировать ее с электронными компонентами, включая сверхвысокочастотные приложения. При этом встает проблема получения ферритовых структур с высокой плотностью, что может быть достигнуто с помощью разработки керамических суспензий с высоким содержанием ферритового порошка.

На основе синтезированного порошка литиевого феррита, переданного в лабораторию ТУСУРа, ученые изготовили пасту для печати на принтере, а в дальнейшем и тестовый образец. Полученный в ходе печати феррит проходил ряд исследований и тестов в ТУСУР и ТПУ, в частности измерялись механические, магнитные и электрические свойства.

"В результате было подтверждено, что, во-первых, такая технология позволяет получать литиевый феррит, то есть с помощью принтера можно изготовить такое изделие, – добавил заведующий лабораторией. – Во-вторых, что сами связующие, которые мы подбирали, не изменяют критичным образом свойства феррита, то есть эту технологию можно применять. В дальнейшем планируется подбирать составы с точки зрения концентрации связующих, режимы нанесения, чтобы повысить качество слоев, их однородность, нарастить толщину".

Результаты совместного исследования ученых опубликованы в журнале "Russian Physics Journal" статья "Structural and Electromagnetic Properties of Lithium Ferrite Manufactured by Extrusion Printing".

"До этого мы в лаборатории пробовали наносить проводниковые, диэлектрические и резистивные материалы для отработки изготовления многослойных печатных плат, элементов гибридных интегральных схем (планарные резисторы, конденсаторы, катушки индуктивности), а также микрополосковые элементы СВЧ-техники, - рассказал ученый. - Благодаря совместным исследованиям с ТПУ мы можем увеличить номенклатуру материалов, доступных для печати".

Лаборатория печатной электроники была создана в 2022 году в рамках гранта Минобрнауки РФ. Ее сотрудники занимаются проработкой и исследованием технологии принтерной печати толстопленочных гибридных интегральных схем. Изготовленный макет принтера уже прошел опытную эксплуатацию на производстве АО "НПЦ "Полюс".

"В нашей лаборатории сейчас трудятся не только научные сотрудники, но и студенты, в основном, радиоконструкторского факультета, – сказал Артищев. – Начиная со второго курса, студенты у нас занимаются проектной деятельностью, проходят практику и дипломирование. Каждый студент может внести свою лепту в разработку конструкции принтера и материалов, которые мы изготавливаем для печати".

Источник: https://www.3dpulse.ru/news/nauchnye-razrabotki-tehnologii/uchenye-tusura-napechatali-obrazets-litievogo-ferrita-dlya-svch-tehniki/

Студенты НИУ ВШЭ успешно защитили дипломы, в работе над которыми применили YandexGPT

Этим летом студенты нескольких направлений подготовки НИУ ВШЭ — «Философия», «Медиакоммуникации», «Международные отношения» и «Востоковедение» — впервые использовали нейросеть в процессе написания дипломных и курсовых работ.

Университет разрешил применять возможности YandexGPT, генеративной технологии Яндекса, для решения заранее определённого перечня задач, на которые обычно у студента уходит много времени. Она помогала собирать, анализировать и обобщать информацию, проверять текст на ошибки и править оформление, а также разбираться в сложных темах и структурировать ход размышлений.

Больше половины студентов, обратившихся к ИИ во время подготовки, получили высший балл. Это первый подобный опыт системной интеграции ИИ-технологии бигтеха в учебный процесс. НИУ ВШЭ считает эксперимент успешным и со следующего года увеличит число направлений, где можно будет использовать YandexGPT.

«Очевидно, что генеративные модели используются повсеместно — в том числе и студентами при выполнении тех или иных заданий. Я уверен, что в части проектной и исследовательской работы стоит поощрять применение больших языковых моделей. Нам важно, чтобы студент получил успешный результат или создал новый продукт, и если инструменты ИИ помогли ему в этом, ускорили работу и повысили её качество, — мы только за. Поэтому мы в НИУ ВШЭ в целом разрешаем применять генеративные инструменты в дипломных работах, а также с радостью приняли участие в пилотном проекте с Яндексом», — комментирует Евгений Соколов, руководитель департамента больших данных и информационного поиска ФКН НИУ ВШЭ.

В рамках проекта студенты научились грамотно использовать генеративные технологии и смогли глубже погрузиться в исследования, сократив время на рутинные задачи и освободив на творческие. В своих работах студенты отмечали, где именно применяли нейросетевые инструменты, а на защитах подробнее рассказывали, для решения каких задач обращались к ИИ-помощнику и как проводили фактчекинг.

По результатам опросов, самой популярной функцией стал поиск ошибок и опечаток, на втором месте — суммаризация данных. Помимо этого, студенты использовали нейросеть для ведения дискуссии о различных аспектах работы, обращались к ней для генерации изображений и за помощью в оформлении. При этом студенты самостоятельно делали выводы в своих дипломных проектах. Качество выполненной работы и то, насколько глубоко студент погружён в тему, проверялись во время защиты перед комиссией.

«Когда-то появление интернета ускорило поиск информации и изменило образовательный процесс. Подобные изменения мы наблюдаем сегодня — нейросети помогают студентам и преподавателям лучше ориентироваться в потоке информации. Наш совместный проект с Вышкой — шаг к осмысленному применению ИИ-технологий в учебном процессе. Этот опыт пригодится студентам в дальнейшей работе, где навыки использования ИИ-инструментов и критическое мышление становятся всё востребованней, вне зависимости от сферы. Наша задача — обеспечить условия и дать доступ к технологиям, которые создаются прямо сейчас», — поделилась Дарья Козлова, директор Яндекс Образования.

Помимо проведения исследований и успешной защиты дипломов, студенты получили представление о том, как в будущей профессиональной деятельности можно работать в тандеме с AI-ассистентами и инструментами.

Источник: https://robogeek.ru/iskusstvennyi-intellekt/studenty-niu-vshe-uspeshno-zaschitili-diplomy-v-rabote-nad-kotorymi-primenili-yandexgpt

Стали прочнее: ученые Пермского Политеха улучшили технологию аддитивного производства деталей

Заготовки из металлических материалов создают с помощью технологий, основанных на плавлении. Однако из-за перегрева и непостоянной температуры в процессе работы они не обеспечивают нужного качества деталей. Существует еще один способ получения таких изделий — с помощью послойной плазменной металлизации. В настоящее время он почти не изучен, но разработка технологии формирования материала таким способом решит проблему изготовления габаритных изделий (например, коленчатых валов, корпусов подшипника) и обеспечит высокую производительность процесса. Ученые ПНИПУ проработали на практике технологию аддитивного формирования стальных заготовок таким способом. Результаты исследования позволят получать промышленные детали без дефектов с высокими эксплуатационными характеристиками.

Исследование опубликовано в журнале «СТИН», № 6 за 2024 год. Работа выполнена при финансовой поддержке Правительства Пермского края в рамках научного проекта № С-26/694 от 24.03.2022.

Аддитивные технологии позволяют получать детали разнообразной формы с особыми свойствами. При таком способе материал слоями наносят на подложку или на часть готового изделия по цифровой модели. Это упрощает работу и сокращает затраты на производство. Существует более 20 способов аддитивного производства металлических изделий. По большей части они основываются на технологиях плавления исходного материала. Чтобы получить заготовку с высокими характеристиками, нужно обеспечить необходимую структуру и свойства металла.

В качестве источников нагрева в аддитивных технологиях в основном применяют электронный луч, лазер, электрические и плазменные дуги. Исходным сырьем для послойной наплавки могут быть проволоки и их комбинации. Существуют также технологии послойного формирования изделий без плавления наносимого материала. Например, спекание, диффузионное нанесение и другие. Но они трудоемки и применяются в специфических областях.

Качественного изделия при аддитивном формировании габаритных заготовок с помощью послойной плазменной металлизации в мире еще не получали, однако ученые ПНИПУ провели исследование и выяснили, что получить металлическую заготовку c минимальной дефектностью и заданными характеристиками таким способом возможно. Политехники провели опыты на основе комбинированной аддитивной технологии: холодного газодинамического напыления проволоки с последующим лазерным и плазменным переплавом.

Плазменную металлизацию можно выполнять с использованием одной, двух или нескольких проволок, они могут подаваться одновременно или последовательно. При этом появляется уникальная возможность управлять химическим составом, структурой и свойствами получаемых материалов.

Ученые Пермского Политеха проводили исследования на жаростойкой и коррозионностойкой стали. Она широко применяется для изготовления конструкций в различных отраслях машиностроения. В качестве исходного материала для металлизации использовали проволоку. Ее плавление и распыление производили плазменной дугой. Однородность частиц заготовки и их равномерное распределение обеспечили с помощью управления газодинамическими процессами. Испытания полученных образцов на растяжение показали хорошие характеристики — предел прочности оказался близким к требованиям ГОСТ, а предел текучести — повышенным.

Ученые ПНИПУ разработали способ получения качественных металлических изделий с повышенными эксплуатационными характеристиками. Разработка позволит применять технологии аддитивного производства изделий, состоящих из нескольких материалов и с производительностью до 10 кг/час.

Источник: https://www.3dpulse.ru/news/nauchnye-razrabotki-tehnologii/ctali-prochnee-uchenye-permskogo-politeha-uluchshili-tehnologiyu-additivnogo-proizvodstva-detalei/

Анализ больших данных и «умный» компас для выбора локаций магазинов: новые продукты AI-лаборатории ИТМО и Х5Tech

В рамках объединенной AI-лаборатории X5 Tech и AI Talent Hub разработали MVP системы с использованием моделей машинного обучения для внедрения в процессы ритейлера X5 Group.

Совместная магистратура по искусственному интеллекту ИТМО и Napoleon IT – AI Talent Hub в сентябре 2023 года запустила лабораторию по искусственному интеллекту c компанией X5 Tech на базе института. В течение 9 месяцев молодые ML-инженеры работали в одной команде с опытными экспертами X5 Tech и представили несколько новых продуктов для одного из крупнейших ритейлеров страны — X5 Group. По итогам стажировки, лучшие магистранты стали сотрудниками X5 Tech.

В рамках объединенной AI-лаборатории X5 Tech и AI Talent Hub разработали MVP системы с использованием моделей машинного обучения для внедрения в процессы ритейлера X5 Group.

Первый продукт, который создала команда, стал сервис с RAG (генерация с расширенным поиском). Сервис включает в себя генерацию ответа пользователям с учетом дополнительной релевантной информации из больших текстовых документов. Результат анализа больших данных формируется на основе технологии машинного обучения.

«Специалисты AI-лаборатории улучшили некоторые бизнес-метрики на 40% и встроили алгоритм RAG в нашу систему. Обновленная система позволит ускорить проверку актуальности информации в больших системах и автоматизировать QA-системы», — пояснил руководитель команды по разработке генеративных сетей в Х5 Group Мичил Егоров.

Вторым продуктом, который разработала объединенная команда, стала платформа Shop Placement Platform. Она позволяет прогнозировать выручку в определенной локации на основе геоданных и информации о продажах. Модель, наподобие компаса, помогает определить оптимальное местоположение новых магазинов для торговых сетей X5 Group, эффективно учитывая риски при планировании торговых точек.

«Для компании крайне важно эффективно прогнозировать плотность продаж нового магазина. Во-первых, чтобы определить наиболее удачную локацию для размещения будущего магазина, а, во-вторых, для четкого планирования финансовых показателей. Благодарим студентов лаборатории за вовлеченность и вклад в совместную работу», — прокомментировала старший менеджер по работе с большими данными X5 Tech Диана Ульянова.

В рамках сотрудничества X5 Tech выделила лучших студентов AI Talent Hub и пригласила для работы в компании. Например, магистрант первого курса Александр Потехин через проектный семинар присоединился к команде X5 и теперь занимается большими языковыми моделями (LLM). Студент Даниил Соловьев стал частью команды X5 Tech, где занимается модельным риском в качестве Fullstack-разработчика, а Максим Головин стал Data Scientist в CVM и занимается анализом данных, подготовкой тренировочных датасетов, обучением моделей и интерпретацией результатов.

Само обучение в магистратуре AI Talent Hub проходит в течение двух лет. За это время начинающие IT-специалисты могут стать профессионалами в искусственном интеллекте мирового уровня, развиваясь благодаря работе на реальных бизнес-задачах и набираясь опыта у специалистов именитых компаний, которые являются партнерами образовательной площадки.

Источник: https://robogeek.ru/iskusstvennyi-intellekt/analiz-bolshih-dannyh-i-umnyi-kompas-dlya-vybora-lokatsii-magazinov-novye-produkty-ai-laboratorii-itmo-i-h5tech