AI News

🇷🇺 🤖 ИИ уже диагностирует и возит: как Петербург внедрил нейросети в реальные сервисы Петербург запустил ИИ не в лабораториях — в поликлиниках, на дорогах и в транспорте. Пилоты закончились, работает в боевом режиме. Нейросети анализируют рентгены в муниципальных больницах. Система выявляет патологии быстрее врачей-рентгенологов и снижает пропуски диагнозов. Параллельно ИИ оптимизирует маршруты трамваев — предсказывает пиковые нагрузки и перераспределяет составы за часы до часа пик. В системе видеонаблюдения города работает видеоаналитика. Камеры выявляют нарушения ПДД, припаркованные авто в неположенных местах и потенциальные инциденты безопасности. Операторы получают алерты, а не смотрят тысячи часов видео вручную. Ещё один кейс — предиктивное обслуживание коммунальной инфраструктуры. ИИ анализирует данные датчиков в ЖКХ и предупреждает о сбоях водоснабжения или отопления за дни до аварии. 💡 Для цифровых регионов это шаблон: ИИ окупается на второй год, если начать с высокоболевых точек (здравоохранение, транспорт, безопасность). Петербург показал — не нужно ждать идеальных данных. Начните с того, что есть, и улучшайте по ходу. Источник #ИИ #нейросети #цифровойрегион This message was sent automatically with n8n

🇷🇺 🤖 Российский ИИ упирается в железо: где брать чипы, если запад закрыл кран Вычислительные мощности для ИИ стали узким местом номер один. Без них даже лучшие алгоритмы не запустишь. Российский бизнес столкнулся с острой нехваткой специализированных GPU и TPU для обучения нейросетей. Западные производители (NVIDIA, AMD) либо прекратили поставки, либо резко подняли цены. Результат: компании вынуждены либо арендовать мощности в облаке, либо искать альтернативы на азиатском рынке. Артем Каранович, эксперт в области ИИ-инфраструктуры, указывает на три пути решения: развитие отечественных вычислительных центров, покупка подержанного оборудования и переход на более эффективные архитектуры моделей, которые требуют меньше мощности. Проблема касается всех — от стартапов до крупных корпораций. Даже государственные проекты цифровизации (умные города, видеоаналитика, ГИС) натыкаются на дефицит мощностей при развертывании локальных ИИ-сервисов. 💡 Для региональных цифровых проектов это означает: нельзя просто взять и развернуть ИИ-решение для видеонаблюдения или анализа данных ЖКХ — нужно заранее планировать вычислительную инфраструктуру и бюджет на облачные сервисы или собственные серверные комнаты. Регионы, которые инвестировали в собственные дата-центры, сейчас в выигрыше. 🔗 Источник: Ведомости #ИИ #нейросети #цифровизация This message was sent automatically with n8n