APMTEAM | Digital Digest

Статистика значимых катастроф в энергетике за 100 лет В докладе про диагностику АЭС ссылался на инциденты в атомной отрасли из этой статьи. Коротко о статье: авторы собрали значительные инциденты в энергетике, произошедшие за сто лет с 1907 по 2007. Получилось 279 инцидентов с ущербом $41 миллиард и 182156 смертей. В статье есть и методолгия анализа, и разбор причин происшествий, и конкретные примеры, и даже довольно жуткое (и кинематографичное) начало статьи:

On a quiet school day afternoon in March 1937, hundreds of students were preparing for the final hour of class in New London, Texas. A few minutes before the last bell, an undetected natural gas leak caused an explosion that completely destroyed the Consolidated High School and killed 294 of its students.

Для меня самая большая ценность статьи в агрегированной статистике и возможности ссылаться на нее, обсуждая и поднимая вопросы безопасности и надежности сложных технических систем. Картинки на эту самую статистику я прилагаю к посту, но статью рекомендую все-таки прочитать полностью, она небольшая. Пара мыслей: 🟢Думаю, что статистика занижена. Как минимум не все любят делиться и стараются по возможности скрыть инциденты. К тому же, довольно сложно оценить всё влияние от аварий, например, в атомной отрасли. От последствий могут страдать несколько поколений людей, у всех разная степень восприятия воздействующих факторов, воздействие может быть долгосрочным и тд. 🟡Интересно посмотреть на вред окружающей среде, который нанесли инциденты и аварии в разных отраслях. ❓В статистику не попала Фукусима, а из 4067 людей погибших от ядерных катастроф — 4056 погибли из-за Чернобыльской, хотя всего зарегистрировано 63 инцидента. 👻Напоследок байка со времен учебы в бауманке на кафедре ядерных реакторов: говорят, что во время первой (из трех) катастрофы на АЭС - Three Mile Island (про которую, кстати, мало кто знает) умер только 1 человек — рыбак, который рыбачил в пруде-охладителе, услышал сирены на АЭС, испугался и получил сердечный приступ

🗺 Цифровые двойники месторождений, автомобили, которым не нужны водители, тренажеры с виртуальной и дополненной реальностью 🎮 Мы используем цифровые технологии повсеместно 👍 Как они помогают искать и добывать нефть, создавать моторные масла и заправлять самолеты — рассказывает председатель правления «Газпром нефти» Александр Дюков 👆 #Лекция_о_нефти

Сертификацию авиадвигателя ПД-8 ускорят с помощью «цифровых двойников» Рыбинское предприятие «ОДК-Сатурн» Объединенной двигателестроительной корпорации внедряет концепцию цифровой сертификации. Применение технологий цифрового двойника и компьютерное моделирование помогут сократить объем натурных испытаний и ускорить сертификацию авиационного двигателя ПД-8 для импортозамещенного пассажирского лайнера SJ-100. В перечень доказательной документации для прохождения сертификации авиадвигателя ПД-8 включены результаты компьютерного моделирования. Оно позволяет проводить виртуальные испытания как отдельных компонентов силовой установки, так и системы в целом. Цифровые испытания могут применяться для подтверждения соответствия требованиям по охлаждению и пожарной безопасности двигателя, его работоспособности при неблагоприятных атмосферных условиях, таких как дождь, град и обледенение. Также компьютерное моделирование позволяет проверить работоспособность силовой установки при попадании посторонних предметов, например птиц. «Двигатель ПД-8 создается в беспрецедентно короткие сроки, и при его сертификации мы применяем самые современные технологии. Смысл цифровой сертификации не в том, чтобы заменить реальные сертификационные испытания двигателя, а чтобы сократить их объем и не тратить на это дополнительные ресурсы. Сначала новый двигатель обкатывается с помощью цифровых двойников и виртуальных испытаний. И только потом, когда все отточено, наступает черед испытаний натурных. Валидационный базис для сертификации формируется с учетом результатов компьютерного моделирования. В будущем это позволит также существенно сократить объем стендовых испытаний при создании новых модификаций двигателя ПД-8», – отметил заместитель начальника ОКБ-1 по расчетно-исследовательским работам «ОДК-Сатурн» Кирилл Виноградов.

😏Опубликованы шокирующие инсайды о будущем ИИ от бывшего сотрудника OpenAI. Этот человек слил 165-страничный документ с точными прогнозами, опираясь на свой опыт и глубокое понимание внутренней кухни разработки ИИ. Самые важные моменты: — AGI (искусственный общий интеллект) к 2027 году - это не фантастика, а реальность; — AGI станет ключевым геополитическим ресурсом. Забудьте про ядерное оружие - это уже история. Каждая страна сделает всё, чтобы первой получить AGI, как когда-то стремились создать атомную бомбу; — Для создания AGI потребуется собрать единый вычислительный кластер стоимостью триллион долларов. Что-то подобное уже строит Microsoft для OpenAI; — Этот монстр будет потреблять электроэнергии больше, чем сейчас вырабатывает вся планета; — Финансирование AGI придёт от крупных технологических компаний. Уже сегодня Nvidia, Microsoft, Amazon и Google закладывают расходы в 500 млрд долларов за квартал только на ИИ; — К 2030 году в ИИ ежегодно будут вкладывать по 30 трлн долларов; — Если вам кажется, что это звучит как безумие, вспомните о масштабах Манхэттенского проекта и Промышленной революции - тогда тоже были сопоставимые расходы и глобальные изменения; — AGI - это только начало. После его создания произойдёт практически мгновенный переход к ASI (сверхинтеллекту). AGI будет настолько умён, что научится улучшать сам себя, и этот процесс будет почти мгновенным. #chatgpt #openai #чатгпт 📢 PulseGPT - AI Assistant. Запустить

ИИ создал магнит 🧲 Лондонская компания Materials Nexus разработала новый постоянный магнит MagNex без использования редкоземельных элементов. Разработка была осуществлена с помощью платформы искусственного интеллекта, которая быстро анализирует сочетания элементов с нужными свойствами. В результате исследования нейросетью было протестировано более 100 миллионов композиций материалов, что позволило создать новый магнит за 20% от стоимости и в 200 раз быстрее традиционных методов. При этом удалось сократить выбросы углекислого газа на 70%. Эта инновация может значительно повлиять на всю область материаловедения и помочь решить проблемы цепочки поставок и экологии. Источник

На пути к совершенству...

Искусственный интеллект изучил стандарт и описывает то, что должен знать и уметь инженер по надежности: Специалист по надежности, согласно ГОСТ Р МЭК 60300-1-2017, должен обладать определенными знаниями и навыками для эффективного выполнения своих обязанностей. Вот основные компетенции, которые должны быть у такого специалиста: ### Знания: 1. Основы надежности - Понимание ключевых понятий и терминов надежности. - Знание различных аспектов надежности, таких как отказоустойчивость, ремонтопригодность, доступность и т.д. 2. Нормативные документы и стандарты - Знание стандартов и нормативных документов, связанных с надежностью, таких как ГОСТы, МЭК и ISO стандарты. 3. Методы и инструменты анализа надежности - Понимание методов анализа надежности, таких как FMEA, FTA, RBD и др. - Знание инструментов для расчета и анализа надежности. 4. Менеджмент риска - Знание принципов и методов менеджмента риска. - Умение идентифицировать, оценивать и управлять рисками, связанными с надежностью. 5. Жизненный цикл продукта - Понимание стадий жизненного цикла продукта и их влияния на надежность. - Знание методов обеспечения надежности на различных стадиях жизненного цикла. ### Умения: 1. Планирование и организация - Умение планировать и организовывать мероприятия по обеспечению надежности. - Способность разрабатывать и внедрять программы надежности. 2. Анализ данных - Умение собирать, анализировать и интерпретировать данные о надежности. - Способность использовать статистические методы для анализа данных. 3. Проведение тестов и испытаний - Навыки проведения тестов и испытаний для оценки надежности продукции. - Умение интерпретировать результаты испытаний и делать выводы. 4. Коммуникация и отчетность - Способность эффективно общаться с различными заинтересованными сторонами. - Умение готовить и представлять отчеты по надежности. 5. Обеспечение качества - Навыки контроля и обеспечения качества продукции. - Способность разрабатывать и внедрять меры по улучшению надежности. 6. Использование программного обеспечения - Умение работать с программным обеспечением для анализа надежности и управления рисками. ### Личностные качества: - Внимание к деталям. - Аналитическое мышление. - Способность к системному подходу. - Умение работать в команде. - Ответственность и надежность в выполнении своих обязанностей. Эти знания и умения помогут специалисту по надежности эффективно выполнять свои обязанности и способствовать повышению надежности продукции, систем или услуг.

ИИ оказался слишком прожорлив 🤧 Исследователи группы Epoch предупреждают, что из-за быстрого роста вычислительных мощностей больших языковых моделей, таких как GPT, созданный человеком контент исчерпается между 2026 и 2032 годами. Это приведет к замедлению роста ИИ и изменению стратегии их обучения. Возможные решения включают использование конфиденциальных или синтетических данных, которые будут генерировать сами ИИ. Однако у таких подходов куча недостатков, например, риск возникновения "коллапса модели" при обучении на собственных данных. По мнению экспертов, в будущем ценность человеческого контента, созданного на таких платформах, как Wikipedia и Reddit, значительно возрастет, превращаясь в "природный ресурс" для обучения ИИ. Источник

Датабриз и Мейнтекс ведут проект внедрения новых модулей искусственного интеллекта для управления капремонтами на Надеждинском МЗ (Норникель ЗФ). «Лицом» проекта стала виртуальная помощница Оксана, которая утром и вечером помогает получить объективную картину ремонта. Оксана в умах ремонтного персонала обрела черты настоящей личности, которая не может врать, говорит только правду и с ней не поспоришь. Об этом и многом другом компания Databriz планирует рассказать на ближайших мероприятиях в Сколково. Отзыв заказчика и его впечатления можете узнать из новостей : https://news.sgnorilsk.ru/2024/06/06/novyj-etap-bolshogo-remonta/?ysclid=lx5ne2f1om288987274

Потерялись? Вас спасёт ИИ! 🔥 Инженеры из Университета Глазго разработали систему ИИ-дронов, которая значительно ускорит поиск туристов, заблудившихся в дикой местности. Новый подход основан на анализе данных о предыдущих случаях потерявшихся людей и их маршрутах, что позволит ИИ предсказывать наиболее вероятные пути передвижения. Систему уже протестировали. Она показала более высокую эффективность по сравнению с традиционными методами, такими как метод «газонокосилки», при котором территория обследуется по полосам. Исследователи уверены, что дальнейшее обучение ИИ позволит еще больше повысить точность и оперативность поисковых операций, что может спасти множество жизней. Источник

Старт движения беспилотных грузовиков КАМАЗ на скоростной магистрали М-11 стал первым этапом федерального проекта «Беспилотные логистические коридоры». Сейчас ведётся работа по расширению участия ПАО «КАМАЗ» в этом проекте: в этом году дополнительно будут подготовлены ещё 12 автомобилей, которые будут существенно модернизированы по сравнению с первыми запущенными шестью транспортными средствами КАМАЗ. https://vk.com/video-1191183_456241251?list=afb1c9d4dacc77ae9f

Сергей Когогин протестировал беспилотный магистральный тягач КАМАЗ на трассе М-11 Вчера, 5 июня, в день старта Петербургского международного экономического форума генеральный директор ПАО «КАМАЗ» Сергей Когогин оценил эффективность коммерческих перевозок в беспилотном режиме, проехав на беспилотном магистральном тягаче КАМАЗ по федеральной трассе М-11 «Нева». Развитие беспилотного транспорта – один из актуальных трендов автомобильной отрасли. «КАМАЗ» занимает лидирующие позиции в этой области. Компанией разработана линейка грузового беспилотного транспорта различного применения. В июне 2023 года в рамках Петербургского международного экономического форума состоялся запуск движения беспилотных магистральных тягачей КАМАЗ по федеральной трассе М-11 «Нева». Сейчас на трассе эксплуатируются шесть единиц высокоавтоматизированных транспортных средств КАМАЗ. В результате проекта отработаны основы управления парком высокоавтоматизированных транспортных средств и модель перевозок. Цифровой магистральный тягач, на котором лично проехал руководитель «КАМАЗа», уже год в составе автопоезда с полуприцепом осуществляет грузоперевозки между Москвой и Санкт-Петербургом. Автомобиль создан на базе магистрального тягача КАМАЗ-54901. Модель оснащена шестицилиндровым рядным двигателем КАМАЗ 910.10-550 рабочим объёмом 12 л. Колёсная формула – 4х2. В качестве дополнительных опций грузовик оборудован системами связи, навигации, технического зрения, обработки входящей информации: в частности, установлены 2 D- и 3D-лидары c интерфейсным блоком, камера кругового обзора, различные антенны (УКВ, LTE, Wi-Fi), навигационная антенна, вычислительный блок и другие компоненты. Управление тормозной и рулевой системы, двигателя и АКПП осуществляется с применением электронной кан-шины. «Введение экспериментально-правового режима на трассе М-11 «Нева» дало возможность запустить беспилотные магистральные тягачи КАМАЗ и позволило нам протестировать наши разработки в области беспилотного грузового транспорта на дорогах общего пользования. За прошедший с момента запуска год проведена большая работа по совершенствованию алгоритмов и программного обеспечения управления автономными автомобилями, по разработке собственных высокоточных карт маршрутов движения автомобилей и подбору аппаратного обеспечения автономного движения. Сегодня я лично оценил работу высокоавтоматизированного транспортного средства КАМАЗ и целесообразность коммерческого использования технологии беспилотных грузовиков», – прокомментировал генеральный директор ПАО «КАМАЗ» Сергей Когогин. Цифровые машины эксплуатируются дочерней компанией автогиганта «NATCAR» и работают между логистическими терминалами Москвы и Санкт-Петербурга. Напомним, движение высокоавтоматизированных транспортных средств КАМАЗ на трассе М-11 было запущено в рамках введённого экспериментально-правового режима (ЭПР) для беспилотного грузового автотранспорта. В соответствии с программой ЭПР, во время движения в кабине беспилотника находится инженер-испытатель, готовый перехватить управление в экстренных ситуациях. Общая протяжённость маршрута, на котором работают беспилотные магистральные тягачи, составляет 650 км. Сергей Когогин совершил поездку из Бологого до Санкт-Петербурга – по одному из участков этого маршрута. В результате рейса магистральный тягач КАМАЗ доставил груз компании Wildberries в сортировочный центр в Санкт-Петербурге. После поездки руководитель «КАМАЗа» поделился впечатлениями. По оценке Сергея Когогина, беспилотный автомобиль уменьшает нагрузку на водителя, в результате снимается напряжение. «Скучно ехать. Машина держит полосу, совершает маневры, – прокомментировал он. – Ты можешь спокойно понимать, что она не допустит наезда и столкновения не будет». В один из моментов поездки беспилотный грузовик обогнал автомобиль Mercedes. КАМАЗ своевременно отреагировал: сбросил скорость и начал торможение.

Ученые из Гонконга придумали новую систему искусственного зрения для роботов Ученые из Гонконгского университета науки и технологий, вдохновленные структурой глаз насекомых, разработали уникальную безлинзовую систему искусственного зрения для робототехники. Она комбинирует напечатанную на 3D-принтере сотовую оптическую структуру с выпуклым полусферическим датчиком изображения, содержащим массив перовскитных нанопроволок высокой плотности. Это тонкие (диаметром несколько нанометров) проволочки из весьма редкого минерала с уникальными оптическими и электронными свойствами – перовскита, – собранные в пучки наподобие «нано-спагетти». Разработка отличается сверхшироким полем зрения и выдающимися показателями по точности позиционирования цели наблюдения и отслеживания ее движения. За подробностями – в эту статью на Science Robotics.

Tripod Beta — это «золотой стандарт» методологии расследования и анализа инцидентов В конце 1980-х и начале 1990-х годов компания Shell Oil поручила Лейденскому и Манчестерскому университетам, а также Университету Виктории изучить роль поведенческих факторов человека в авариях. На основе анализа была разработана модель Tripod бета. Изначально модель была направлена на выявление потенциальных причин до того, как произошло происшествие. В дальнейшем Tripod бета стал методом анализа и расследования происшествий. Анализ состоит из 3 частей: 1. Что произошло – последовательность событий моделируется как серия разветвляющихся «троек», каждая из которых содержит событие, опасность (агент) и объект (т.е. вещь или человека, на которого было воздействовано). 2. Как это произошло: Tripod Beta специально определяет барьеры (т. е. средства контроля рисков), которые не сработали или отсутствовали (или сработали в случае потенциальной опасности). Метод Tripod Beta будет более понятен тем, кто понимает и использует метод галстук-бабочка. 3. Почему это произошло. Для каждого барьера Tripod Beta специально помогает исследователю выявить непосредственную причину (человеческое действие или решение, которое привело к отказу барьера), факторы, влияющие на производительность, которые привели к такому поведению или решению, а также организационные факторы (система, лидерство, культура и т. д.), которые создали факторы, влияющие на производительность. В 2018 году появилась версия Tripod дельта. Согласно этой версии, воздействующую среду на рабочем месте можно определить через 11 основных факторов риска: дизайн; аппаратное обеспечение; управление техническим обслуживанием; обслуживание; ошибка при соблюдении условий; процедуры; обучение; общение; несовместимые цели; организация; защита. Эти основные факторы риска помогают предвидеть факторы, которые могут привести к «небезопасным действиям» - небезопасному поведению при планировании работы или ее выполнении. Небезопасные действия часто являются непосредственными причинами происшествий. Tripod дельта состоит из базы данных в 1500 вопросов, при этом компаниям предлагается ответить на случайно выбранные 275. Каждый вопрос касается наступления небезопасного действия, и при изучении ответов можно определить, какие факторы риска являются основными. В автопереведенном видеоролике вы можете познакомится с методикой анализа Tripod бета. Оригинал видео смотрите на канале Energy Institute. https://youtu.be/u48Jw3_KcH4?si=qgPYurTrplqtc82i

ИИ-трактор едет к нам 🚜 Российская компания Cognitive Pilot представила первый в мире полностью беспилотный роботизированный мини-трактор. Этот трактор, спроектированный с нуля и выпущенный на фабрике в Томске, способен самостоятельно выполнять все основные сельхозоперации с помощью навесного оборудования и датчиков. Основной особенностью трактора является полное отсутствие кабины. А встроенное ПО передает владельцу необходимую информацию в режиме реального времени. Разработчики отмечают, что использование ИИ в агропромышленном комплексе поможет решить множество актуальных проблем отрасли. Источник

Коптер с грузоподъемностью 150 кг запущен в производство Шотландская компания Flowcopter разработала многофункциональный беспилотник с двигателем внутреннего сгорания. Беспилотник FC100 может нести до 150 кг груза на расстояние до 200 км, на одном баке бензина. В разработке находятся и более крупные модели, способные поднимать до 350 кг.

Евросоюз дал зеленый свет первому в мире закону об ИИ Европейский союз окончательно и бесповоротно одобрил первый в мире основополагающий закон, регулирующий сферу искусственного интеллекта. В документе много страниц, но вот самое важное, что выделяет CNBC: Автономные автомобили, медицинские устройства, а также ряд финансовых и образовательных сервисов с искусственным интеллектом, отнесены к системам высокого риска. Их будут проверять с точки зрения влияния на здоровье и безопасность граждан.  Запрещены приложения для «социального рейтинга», которые ранжируют граждан на основе их данных. В Европе также будет нельзя распознавать эмоции в школах и на рабочих местах, а полиция не сможет использовать прогностическое моделирование для своих задач.  На разработчиков генеративного ИИ возложены обязательства по соблюдению авторского права ЕС, раскрытию информации о методах обучения моделей и защите своих LLM.  За нарушение – штрафы на сумму до 35 млн евро или 7% годовой глобальной выручки. Отмечается, что под действие закона попадают практически все, кто задействован в разработке, продвижении, продаже и использовании сервисов с искусственным интеллектом на территории ЕС. У создателей ИИ-систем общего назначения есть год с момента вступления акта в силу, чтобы привести свою деятельность и продукты в соответствие с новыми требованиями. Для технологических гигантов типа OpenAI, Google и Microsoft переходный период продлен до трех лет.