В этом выпуске дайджеста #ВобъективеИИ поговорим о глобальной промышленной роботизации, намерениях китайского производителя снизить цены на лидары, изменении восприятия медицинского ИИ в России, новом инструменте для ИИ-визуализации потенциальных наводнений от MIT и отчете Intel по использованию AI PC.
По числу промышленных роботов на 10 тыс. сотрудников лидируют Южная Корея, Сингапур и Китай
Согласно последнему отчету Международной федерации робототехники, лидерами промышленной роботизации стали Южная Корея, Сингапур и Китай. В этих странах на 10 тысяч работников производственных предприятий приходится 1012, 770 и 470 роботов соответственно. Примечательно, что Китай впервые вошел в десятку лидеров по плотности промышленной роботизации (количество промышленных роботов на 10 тыс. работников отрасли) лишь в 2019 году, и ему потребовалось менее 5 лет, чтобы удвоить этот показатель и войти в топ-3, вытеснив оттуда на четвертое место Германию. В десятке стран-лидеров по уровню роботизации промышленности также оказались Япония, Швеция, Дания, Словения, Швейцария и США.
Китайские лидары для систем беспилотного вождения станут в два раза дешевле в следующем году
Китайская Hesai Group, мировой лидер в производстве лидаров для систем беспилотного вождения, планирует снизить цены на свой ключевой продукт, сообщает Reuters. Новый лидар ATX от Hesai поступит в продажу в следующем году по цене менее 200 долларов США, что в два раза ниже стоимости текущей модели — AT128. Это стало возможным за счет использования для лидарных датчиков чипов собственной разработки и повышения производительности завода, отметил руководитель Hesai Group Дэвид Ли (David Li) в эксклюзивном интервью агентству. Ожидается, что такое снижение цен приведет к более широкому распространению лидаров. Например, их станут чаще применять для недорогих электромобилей (стоимостью до 20 тыс. долларов США), потому что это станет экономически целесообразным.
Ученые из MIT научили ИИ визуализировать последствия потенциальных наводнений
Ученые из Массачусетского технологического института разработали генеративный ИИ-инструмент на базе GAN, который может визуализировать, как будет выглядеть местность в случае наводнения. Об этом пишет MIT News. Главная фишка этой инновации — опора на основанную на физике модель стихийного бедствия, которая включает такие параметры, как траектория приближающегося урагана, штормовой нагон и прочие. Это и способствует большей точности визуализации. Тестирование проводили на примере Хьюстона. Ученые поставили ИИ задачу сгенерировать спутниковое изображение последствий урагана, схожего по характеристикам с ураганом «Харви» 2017 года, а затем сравнили результаты с реальными спутниковыми снимками региона после стихийного бедствия. Выяснилось, что без использования основанной на физике модели наводнений искусственный интеллект генерировал затопления в тех местах, где их по факту не было, то есть галлюцинировал. А с ней его результаты были значительно ближе к действительности. Разработка пока носит демонстрационный характер: таким образом исследовали хотели показать, что генеративный ИИ в сочетании с физическими моделями может создавать реалистичный и заслуживающий доверия контент для принятия решений. Для практического применения — предсказания последствий наводнений в разных регионах — требуется дообучение.
В России формируется позитивное восприятие медицинского ИИ
В России постепенно растет число людей, считающих, что применение искусственного интеллекта в медицине приведет к улучшению здоровья пациентов. Это показал недавний опрос ВЦИОМ. Так, плюсы от применения ИИ-технологий в медицине видят 43% опрошенных, и это на 3% больше, чем годом ранее. 27% не ожидают никаких перемен в здравоохранении от развития ИИ, а 12% — предрекают негативное влияние технологии и, соответственно, ухудшение здоровья населения. Отмечается, что доля скептиков по сравнению с прошлым годом снизилась на 5%, что тоже подтверждает формирование более позитивного восприятия ИИ в медицине. Подробности здесь.
Intel: Пока AI PC не экономит время — требуется обучение пользователей
Персональные компьютеры и ноутбуки с возможностями ИИ, интегрированными непосредственно в аппаратное и программное обеспечение (AI PC), могут экономить людям несколько часов в неделю на решении повседневных компьютерных задач. Однако пока у пользователей AI PC компьютерная рутина в среднем отнимает больше времени, чем у владельцев традиционных персональных девайсов. Это показывают результаты недавнего исследования Intel среди пользователей персональных компьютеров и ноутбуков в Германии, Франции и Великобритании. Причина, как считают эксперты, в недостаточном обучении в области использования ИИ для реализации всего потенциала технологии. Отмечается, что, в частности, много времени уходит на постановку ИИ-системам задач так, чтобы получить нужный ответ или реакцию. Для решения проблемы требуется большее внимание к обучению потребителей со стороны поставщиков интеллектуальных продуктов. И в целом не помешало бы увеличить общую осведомленность о самом существовании и возможностях компьютеров с поддержкой ИИ, так как опрос показал, что 86% пользователей ПК никогда об AI PC не слышали. Подробнее об исследовании тут.
