В последнее время искусственный интеллект (ИИ) появился в качестве эволюционной силы почти во всех отраслях, демонстрируя свой потенциал радикально изменить существующие процессы. Это относится к изучению систем, которые искусственно построены людьми и могут интерпретировать окружающую среду, в которой они находятся, делать выводы и предпринимать на их основе действия, которые максимизируют их успех в достижении заранее определенных целей. Логика принятия таких решений может быть либо явно запрограммирована, либо именоваться системой на основе правил, либо автоматически извлекаться из среды.
В целом, существующие системы управления освещением основаны на убеждении, что мы знаем, что произойдет сейчас, то есть где-то есть вдохновитель (специалист или разработчик), который может разработать правила, регулирующие, как освещение должно работать в различных ситуациях. Реальность такова, что такого человека нет ни в одном профессиональном световом проекте. Проблема была решена путем повторного ввода в эксплуатацию или изменения конфигурации, для чего нужен эксперт. Эксперт должен постоянно следить за освещением, пространством, пользователями и их задачами, чтобы всегда иметь возможность обеспечить оптимальное световое решение. К сожалению, это не доступно или практически невозможно в большинстве ситуаций.
Область применения искусственного интеллекта в светотехнической промышленности чрезвычайно широка, затрагивая различные этапы жизненного цикла, такие как проектирование, установка, ввод в эксплуатацию и настройка. Например, самообучающаяся сеть компонентов освещения может связываться и настраиваться самостоятельно, не требуя вмешательства человека, подобно системам автоматического ввода в эксплуатацию, используемым в ИТ-индустрии. Это уменьшит время и затраты, необходимые для ввода в эксплуатацию новых осветительных установок. Наблюдая и измеряя внутреннюю среду, система освещения на основе искусственного интеллекта может оптимизировать и настраивать параметры освещения в соответствии с потребностями пользователя и его благополучием.
Полезность такой системы не ограничивается конечными пользователями или арендаторами, но распространяется и на другие заинтересованные стороны, такие как владельцы зданий и руководители объектов. Управляемая данными сеть компонентов освещения непрерывно генерирует данные, которые собираются и хранятся на централизованном сервере. Алгоритмы искусственного интеллекта могут быть разработаны для работы с исходным компонентом, таким как датчик, для децентрализованных решений в режиме реального времени или на сервере для принятия централизованных решений. Кроме того, собранные данные могут быть использованы для других систем управления зданием (BMS), таких как отопление, вентиляция и кондиционирование воздуха (HVAC), или для управления доступом.
Однако технология не лишена своих предостережений. Камеры, дополненные искусственным интеллектом, могут точно определять занятость и движения в комнате или пространстве, но для визуальной подачи требуется строгое соблюдение законов о конфиденциальности. Еще одной важной проблемой является ограниченное понимание ИИ человеком, что препятствует его скорости принятия. Таким образом, обращая внимание на конфиденциальность, существует множество возможностей для применения ИИ в светотехнической промышленности, что существенно влияет на улучшение работы пользователей, комфорт, производительность и, в конечном итоге, прибыльность.
HELVAR Author: Omar NasirСоблюдение перечисленных требований гарантирует надежную защиту данных и предотвращает случаи утечек или злоупотреблений в государственном секторе.
Большие языковые модели (Large Language Models, LLM) продолжают стремительно развиваться, меняя наши представления о возможностях искусственного интеллекта.
Крупнейший игрок российского строительства — АО «СтройТрансНефтеГаз» (АО «СТНГ») — объявил о выборе отечественного продукта ContentReader PDF от компании Content AI для работы с файлами PDF. Это решение принято в рамках политики цифровой трансформации предприятия.
Специалисты «Лаборатории Касперского» провели исследование активности хакерской группировки Stan Ghouls, выявив новую волну нападений на ключевые отрасли стран СНГ, включая Россию
Основная масса предсказаний базируется на разумных предположениях о развитии технологий
Преступники распространяют фишинговые письма с опасными файлами, способными заразить компьютеры сотрудников
Спецпроект «Агент будущего» «Российской газеты» представил мнение Антона Хаймовского, руководителя разработки и владельца продукта ContentCapture, о современных тенденциях перехода юридической сферы от традиционного ручного анализа к интеллектуальной автоматизации. Специалист подробно осветил перспективы, преимущества и существующие ограничения новых технологий применительно к таким направлениям, как оценка правовых рисков, комплексная проверка контрагентов (due diligence), мониторинг соблюдения нормативных требований (комплаенс) и создание юридических документов с использованием автоматизированных решений.
Согласно статистике детектирований антивируса Dr.Web, в IV квартале 2025 года общее число обнаруженных угроз увеличилось на 16,05% по сравнению с III кварталом. Число уникальных угроз при этом снизилось на 1,13%. Наибольшее распространение получили нежелательные рекламные приложения, вредоносные скрипты и различные вредоносные программы, в том числе загрузчики и рекламные трояны.
Большинство российских предприятий обеспокоено возможностью раскрытия секретных сведений вследствие внедрения искусственного интеллекта. Глава технологического подразделения Content AI Сергей Юдин поделился своим мнением с изданием «Российская газета», раскрыв причины, по которым публичные нейросети представляют собой потенциальный источник серьёзных утечек информации, и предложил рекомендации по осторожному внедрению ИИ-технологий внутри корпораций
Ваши контактные данные не публикуются на сайте.