- Видео 90
- Просмотров 26 588
Digital Rosatom
Россия
Добавлен 21 июн 2021
Канал создан для освещения деятельности Росатома в области цифровизации и обсуждения современного развития Цифры в целом.
Цифровая стратегия корпорации, участие в построении цифровой экономики в РФ, развитие современных цифровых технологий и создание конкурентных цифровых продуктов…
#ЦифровойРосатом - это уникальные эксперты, масштабные проекты, колоссальный опыт атомной отрасли, который в новом - цифровом - качестве продолжает служить стране и человеку.
#ЦифровойРосатом - это предприятия и организации Росатома, создающие цифровые решения для промышленности и вступившие в глобальную научно-техническую гонку по направлениям, определяющим будущее человечества.
#ЦифровойРосатом - это сообщество, которое верит в большой потенциал Цифры и стремится использовать его на основе ценностей гуманизма: Цифра для Человека!
Всех, кто не стоит на месте, приглашаем присоединиться к нам на этой площадке! #ВремяДействоватьВместе
САЙТ digitalrosatom.ru/
Цифровая стратегия корпорации, участие в построении цифровой экономики в РФ, развитие современных цифровых технологий и создание конкурентных цифровых продуктов…
#ЦифровойРосатом - это уникальные эксперты, масштабные проекты, колоссальный опыт атомной отрасли, который в новом - цифровом - качестве продолжает служить стране и человеку.
#ЦифровойРосатом - это предприятия и организации Росатома, создающие цифровые решения для промышленности и вступившие в глобальную научно-техническую гонку по направлениям, определяющим будущее человечества.
#ЦифровойРосатом - это сообщество, которое верит в большой потенциал Цифры и стремится использовать его на основе ценностей гуманизма: Цифра для Человека!
Всех, кто не стоит на месте, приглашаем присоединиться к нам на этой площадке! #ВремяДействоватьВместе
САЙТ digitalrosatom.ru/
Лекторий Сообщества по математическому моделированию на AtomSkills-2024
Лекторий Сообщества по математическому моделированию на AtomSkills-2024
Тема: Турбулентность и моделирование турбулентности
Направление: теплофизика
На лекции вы познакомитесь с понятием турбулентности, узнаете об имеющихся математических моделях турбулентности, их преимуществах и недостатках.
Спикер: Волков Василий Юрьевич, главный эксперт АО «ТВЭЛ»
AtomSkills - отраслевой чемпионат профессионального мастерства Госкорпорации «Росатом», который проводится c 2016 года. Это масштабное отраслевое чемпионатное движение, объединяющее все конкурсы профессионального мастерства, проводимые в атомной отрасли, и их участников - специалистов и ветеранов атомной отрасли рабочих и инженерных профессий,...
Тема: Турбулентность и моделирование турбулентности
Направление: теплофизика
На лекции вы познакомитесь с понятием турбулентности, узнаете об имеющихся математических моделях турбулентности, их преимуществах и недостатках.
Спикер: Волков Василий Юрьевич, главный эксперт АО «ТВЭЛ»
AtomSkills - отраслевой чемпионат профессионального мастерства Госкорпорации «Росатом», который проводится c 2016 года. Это масштабное отраслевое чемпионатное движение, объединяющее все конкурсы профессионального мастерства, проводимые в атомной отрасли, и их участников - специалистов и ветеранов атомной отрасли рабочих и инженерных профессий,...
Просмотров: 143
Видео
Лекторий Сообщества по математическому моделированию на AtomSkills-2024
Просмотров 843 месяца назад
Лекторий Сообщества по математическому моделированию на AtomSkills-2024 Тема: Применение системного моделирования для проверки АСУТП АЭС Направление: системное моделирование На лекции вы узнаете о способе сокращения сроков введения в эксплуатацию АЭС за счёт системного моделирования для проектирования и тестирования АСУТП АЭС по сравнению с классическим подходом программирования и наладки АСУТП...
Лекторий Сообщества по математическому моделированию на AtomSkills-2024
Просмотров 953 месяца назад
Лекторий Сообщества по математическому моделированию на AtomSkills-2024 Тема: Основы вычислительной механики деформируемого твердого тела Направление: механика твердого деформируемого тела На лекции через простые примеры вы узнаете о применении метода конечных элементов для численного решения системы уравнений теории упругости. Спикер: Гаев Александр, начальник отдела прочностных расчетов тепло...
Лекторий Сообщества по математическому моделированию на AtomSkills-2024
Просмотров 763 месяца назад
Лекторий Сообщества по математическому моделированию на AtomSkills-2024 Тема: Процессы расчетного обоснования оборудования реакторных установок Направление: теплофизика На лекции вы узнаете об основных этапах разработки эскизного или технического проекта РУ. Узнаете о роли различных CFD методов в обосновании проектов РУ, а также о нагрузках, учитываемых при обосновании прочности. Спикер: Курнос...
Лекторий Сообщества по математическому моделированию на AtomSkills-2024
Просмотров 713 месяца назад
Лекторий Сообщества по математическому моделированию на AtomSkills-2024 Тема: Разработка цифрового двойника сложного физического объекта Направление: цифровые двойники Лекция о проверенном на практике подходе разработки цифрового двойника физического объекта, обеспечивающего получение достоверных результатов математического моделирования. Спикер: Гаев Александр, начальник отдела прочностных рас...
Лекторий Сообщества по математическому моделированию на AtomSkills-2024
Просмотров 1833 месяца назад
Лекторий Сообщества по математическому моделированию на AtomSkills-2024 Тема: Применение Scikit-learn для аппроксимации моделей REPEAT на языке программирования Python Направление: анализ данных На лекции через простой пример вы узнаете о применении Python библиотеки Scikit-learn для аппроксимации модели REPEAT. Спикер: Макаревич Дмитрий, старший разработчик ООО «ДЖЭТ Лаб» (Росатом) AtomSkills ...
Лекторий Сообщества по математическому моделированию на AtomSkills-2024
Просмотров 683 месяца назад
Лекторий Сообщества по математическому моделированию на AtomSkills-2024 Тема: Введение в разработку модулей этапов сценария «Логос Платформа» на языке программирования Python Направление: анализ данных Лекция об основных шагах создания пользовательских блоков для вычислений и обработки данных с применением Python в модуле Логос Платформе. Спикер: Макаревич Дмитрий, старший разработчик ООО «ДЖЭТ...
Подай заявку на премию «ВЫЗОВ»
Просмотров 1606 месяцев назад
Национальная Премия в области будущих технологий «ВЫЗОВ» учреждена в 2023 году по итогам Форума будущих технологий для чествования авторов фундаментальных прорывных идей и изобретений, меняющих ландшафт современной науки и жизнь каждого человека. Учредителем Премии является Фонд развития научно-культурных связей «Вызов» совместно с Газпромбанком при поддержке Правительства Москвы. Госкорпорация...
Лекторий Сообщества по математическому моделированию на АТОМЭКСПО-2024
Просмотров 1227 месяцев назад
Лекторий Сообщества по математическому моделированию на АТОМЭКСПО-2024 по теме «Развитие вычислительных технологий и ИИ: настоящее и будущее» в формате лекции-интервью. Модератор-интервьюер: Фомичев Дмитрий, к.т.н., эксперт по математическому моделированию и вычислительным технологиям Госкорпорации «Росатом» (руководитель программ, директор по математическому моделированию), советник министра ц...
День цифрового Росатома в МИФИ: робототехника. Конструирование
Просмотров 577 месяцев назад
День цифрового Росатома в МИФИ: робототехника Тема: «Особенности конструирования БПЛА» Спикер: Ненашев Анатолий (Университет «Сириус») Читай нас в Telegram: t.me/digitalRosatom Подпишись на канал: ruclips.net/channel/UCIhhkJTYW_y3BXtH2NM15sA #ЦифровойРосатом #ДиджиталРосатом #Росатом
День цифрового Росатома в МИФИ: робототехника в медицине
Просмотров 237 месяцев назад
День цифрового Росатома в МИФИ: робототехника Тема: «Робототехника в медицине» Спикер: Синюхин Андрей (Университет «Сириус») Читай нас в Telegram: t.me/digitalRosatom Подпишись на канал: ruclips.net/channel/UCIhhkJTYW_y3BXtH2NM15sA #ЦифровойРосатом #ДиджиталРосатом #Росатом
День цифрового Росатома в МИФИ: робототехника.Математическая робототехника и искусственный интеллект
Просмотров 1127 месяцев назад
День цифрового Росатома в МИФИ: робототехника Тема: «Математическая робототехника и искусственный интеллект: компьютерное зрение для подводных роботов» Спикер: Шипатов Андрей (Университет «Сириус») Читай нас в Telegram: t.me/digitalRosatom Подпишись на канал: ruclips.net/channel/UCIhhkJTYW_y3BXtH2NM15sA #ЦифровойРосатом #ДиджиталРосатом #Росатом
День цифрового Росатома в МИФИ:робототехника.Разработка роботизированных приложений в промышленности
Просмотров 917 месяцев назад
День цифрового Росатома в МИФИ: робототехника Тема: «Задачи разработки роботизированных приложений в промышленности» Спикер: Кульминский Данил (Научный центр информационных технологий ИИ, университет «Сириус») Читай нас в Telegram: t.me/digitalRosatom Подпишись на канал: ruclips.net/channel/UCIhhkJTYW_y3BXtH2NM15sA #ЦифровойРосатом #ДиджиталРосатом #Росатом
День цифрового Росатома в МИФИ: робототехника. Платформа программной роботизации Атом.РИТА
Просмотров 1487 месяцев назад
День цифрового Росатома в МИФИ: робототехника Тема: «Платформа программной роботизации Атом.РИТА» Спикер: Комраков Николай (Гринатом, Росатом) Читай нас в Telegram: t.me/digitalRosatom Подпишись на канал: ruclips.net/channel/UCIhhkJTYW_y3BXtH2NM15sA #ЦифровойРосатом #ДиджиталРосатом #Росатом
День цифрового Росатома в МИФИ: робототехника. Тренды и вызовы отечественной робототехники
Просмотров 1147 месяцев назад
День цифрового Росатома в МИФИ: робототехника Тема: «Тренды и вызовы отечественной робототехники» Спикер: Кайнов Дмитрий (Русатом Сервис, Росатом) Читай нас в Telegram: t.me/digitalRosatom Подпишись на канал: ruclips.net/channel/UCIhhkJTYW_y3BXtH2NM15sA #ЦифровойРосатом #ДиджиталРосатом #Росатом
Национальная премия в области будущих технологий «ВЫЗОВ»
Просмотров 1257 месяцев назад
Национальная премия в области будущих технологий «ВЫЗОВ»
Лекторий Знание «Современные тренды развития вычислительных технологий: знать и применять»
Просмотров 4307 месяцев назад
Лекторий Знание «Современные тренды развития вычислительных технологий: знать и применять»
Основные фокусы и приоритеты Цифрового Видения Росатома-2030
Просмотров 5039 месяцев назад
Основные фокусы и приоритеты Цифрового Видения Росатома-2030
Лекторий Знание «Росатом - территория возможностей»
Просмотров 32410 месяцев назад
Лекторий Знание «Росатом - территория возможностей»
Битва Роботов (полуфинал/финал) - робот Росатома Weber
Просмотров 19110 месяцев назад
Битва Роботов (полуфинал/финал) - робот Росатома Weber
Лекторий Сообщества по математическому моделированию на Конгрессе молодых ученых-2023
Просмотров 24211 месяцев назад
Лекторий Сообщества по математическому моделированию на Конгрессе молодых ученых-2023
Отраслевая конференция «Цифровой Росатом»
Просмотров 10811 месяцев назад
Отраслевая конференция «Цифровой Росатом»
Стратегическая конференция по математическому моделированию и инженерному ПО-2022
Просмотров 238Год назад
Стратегическая конференция по математическому моделированию и инженерному ПО-2022
Битва Роботов: Weber (Росатом) VS NeutRhino (НИЯУ МИФИ)
Просмотров 129Год назад
Битва Роботов: Weber (Росатом) VS NeutRhino (НИЯУ МИФИ)
Битва Роботов: Weber (Росатом) VS Хозяина полей (РГАУ-МСХА им. К.А.Тимирязева)
Просмотров 205Год назад
Битва Роботов: Weber (Росатом) VS Хозяина полей (РГАУ-МСХА им. К.А.Тимирязева)
Битва Роботов: Weber (Росатом) VS NeutRhino (НИЯУ МИФИ) slow motion
Просмотров 126Год назад
Битва Роботов: Weber (Росатом) VS NeutRhino (НИЯУ МИФИ) slow motion
Логос День: вебинар «Применение пакета программ Логос для задач турбомашиностроения»
Просмотров 709Год назад
Логос День: вебинар «Применение пакета программ Логос для задач турбомашиностроения»
Интересный город
не понял, почему раскритикованы ролики
спасибо за материал)
Где Алтай теперь будет производиться?
Скорее правильно назвать не импульсная сеть, а конденсаторная. Дендриты, аксон, телодендрии - это локальные переменные конденсаторы (вариконды). Весь нейрон глобально тоже конденсатор (вариконд), но уже побольше. Нейрон ничего не вычисляет. В задачу нейрона входит создание в своей структуре связей (варикондов) своего собственного резонанса к патерну (комбинации) принимаемых (стекаемых) зарядов на входе дендритов. Так как конденсатор при определенной частоте может становиться индуктивностью. Место где конденсатор является минимальной индуктивностью и минимальной емкостью и есть собственная резонансная частота нейрона, так сказать "не рыба не мясо". Для изменения структуры и достижения собственного резонанса всех элементов нейрона служат химические нейромедиаторы - автоподстройка всех узлов (элементов) нейрона. Сама структура, то есть параметры всех элементов у нейрона и есть память. В итоге нейрон становится селективным фильтром к определенной группе сигналов (патернов), обладая при этом небольшим диапазоном пластичности и избирательности, в зависимости от количества и частоты спайков. Ключевое слово здесь собственный резонанс, а не вычисления. То есть минимум затрат энергии ионов и максимум избирательности (результата). Другими словами смотря на изображение или слушая звук мы узнаём комбинацию резонансов данного внешнего явления на своих сенсорах, а не биты. Для этих целей служит неокортекс как база данных различных резонансов. То же самый принцип используется и для выходной информации (моторных нейронов) - короткий код (намерение), разворачивается в большой (например движение руки). Собственно входные и выходные патерны в неокортексе физически находятся рядом. И забыл добавить нейрон имеет не один выход, а дерево емкостно-индуктивных выходов итоговая комбинация которых на синапсах тоже изменчива. Использовать один выход и сигнал проходящий по аксону это уже автоматически ошибка и заблуждение. Вы спросите почему резонанс? Потому что мозг это частный случай нервной системы для адаптации всего организма к среде, то есть по итогу резонанс тела к внешней среде. Своего рода преализация дуализма частица-волна во всех физических проявлениях.
№1 …..
Во-первых, не очень понятны проблемы т.н. вами сверточных сетей. Надо ли полагать, что к их классу вы относите и декодеры с сотней млрд весов или это немного не так?.. Во-вторых, не кажется ли вам, что вы просто рассказываете о функциях активации вместо объяснения нюансов архитектуры? Поправьте меня пожста В-третьих, непонятно, какие задачи призваны решать подобные алгоритмы и насколько эффективно по сравнению с другими подходами это удаётся
Сверточными сетями я называю, как и принято, широкий класс нейросетевых архитектур, где нейроны с одним же и тем набором весов равномерно покрывают своими рецептивными полями массив выходов нижележащего слоя.
Да, пожалуй я действительно уделил архитектурам меньше внимания, чем стоило бы. Если ещё такое выступление запишу, постараюсь там исправиться :)
По 3ему... Я вроде немного затронул этот вопрос. Применения потенциально очень широкий. Сравнение - по многим задачам пока не дотягивают до SOTA в терминах точности, зато, например, сильно превосходят обычные сети в терминах энергоэкономичности. Надеюсь, что SNN будут иметь сильное преимущество в широком классе задач RL.
позитивная подача! продолжайте, поддержим)
Спасибо!
Спасибо за объяснение темы, очень полезно! Дает вектор изучения и базовое понимание отличия импульсных нейронных сетей от других подходов.
Отличные, интересные вопросы от учеников!
Пардон. но.....
Познавательно
Круто.
Ну, хоть зрелищно было
Я понял, что это Михаил Киселев.. после этого много шипящих и свистящих звуков. Михаил Киселев, занимайтесь своим делом.
Инженер должен уметь формулировать мысль. Иначе невозможно понять и интерпретировать Ваши мысли. Очень невнятно и непонятно на кого нацелено.
Спасибо за критику. Был бы еще более благодарен за конструктивную критику. Если Вы укажете на конкретные места, где неясно сформулировано, буду благодарен.
Ойойошеньки, что же творит Голдберг!
Работаю ит-инженером в нефтегазовой отрасли. Отличная лекция. Почему у канала так мало подписчиков? Удивительно! Дед строил Белоярскую АЭС. Росатому пламенный привет и всяческих успехов! Молодцы. Сына своего планирую направить учиться на атомщика.
А есть у вас нормальные видео с примерами решения задач?
Сколярное произведение, может это корреляция весов с чем то там?
Очень круто. Надеюсь, когда-нибудь дойдет до массового производства нейрочипов.
15:40 Послушал бы еще, но, простите, не вижу смысла потреблять информацию, устаревшую еще в прошлом веке. Успехов.
15:06 Нет, Вы - НЕ ЗНАЕТЕ. Внутри нейронов связь осуществляется в ОБОИХ направлениях. Такое ощущение, что Вы строите свои модели, опираясь не на знания, а на слухи 50 летней давности. Ребята, Вы так далеко не продвинетесь.
Где об этом можно почитать? И вообще о всём том что вы написали здесь в комментариях? Может Ваши статьи где то можно прочесть?
11:15 Вы явно путаете химическую передачу сигнала и электрическую. Нейроны - не медные провода...
11:05 Да как же не имеют... импульсы очень сильно различаются, и они имеют И длительность, И частоту, И амплитуду, И даже дискретное кодирование, то есть могут иметь рисунок, очень похожий с битовым преставлением данных.
Про частоту речь не шла. В некоторых исключительных случаях импульсы действительно различаются по амплитуде и продолжительности, но это скорее исключение. Поэтому в лекции употреблен оборот "как правило".
10:24 Ой как Вы ошибаетесь, там есть целый ряд механизмов, позволяющих выполнять локальные и глобальные синхронизации. При чем некоторые из них давно обнаружены, Вы явно не следите за темой. НО, если бы не было синхронизации, то не было бы и мозговых волн. Уже исходя из этого можно было понять, что синхронизации в мозге есть.
все верно, поэтому в лекции употребляется понятие "явный механизм синхронизации"
@@larionovda Ну, с таким подходом остается только пожелать отечественной науке великих свершений в копировании образцов, разработанных на западе.
9:36 Аналоговость совершенно не обязательна.
все так, обратного не утверждалось
9:05 Вы ошибаетесь, память не размазана по состояниям связей, и более того - у мозга есть отдельное огромное хранилище данных. То, что Вы его не нашли, еще не значит, что его не существует. Другой вопрос, что доступ к этой памяти осуществляется по огромному количеству шин и со значительно превышающей электронные системы скоростью.
Виталий, приглашаю продолжить диалог в тг (ссылка на последнем слайде). Некоторые Ваши комментарии весьма провокационны, было бы интересно послушать на кого Вы ссылаетесь.
4:20 Кэши занимают столько площади только потому, что быстрая статическая память требует намного больше вычислительных элементов и, соответственно, - площади, чем динамическая. Кроме того, чистая динамическая память организовывается в многослойных массивах, в то время как статическая - только в однослойном.
Начать стоило с разработки теории Нейронных Сетей. А пока ее не существует, невозможно разрабатывать никакие адекватные модели. Без полноценной теории так и придется дальше действовать методом научного тыка...
Это всё про мысли. А как же эмоции, образы ?
Ну как, у Вас же в голове спайки... И мысли и эмоции - они спайковые по существу...
Молодцы!) Не Ansys'ом единым жив человек)
Перекрашивают в синий цвет, а уши черные, даже шильдик в админке D-link остался, да и все меню настройки
Т-Ком просто переклеивают наклейки D-Link на T-КОМ?